New Algorithms and Planning Strategies for Collaborative Visual SLAM on Unmanned Air Vehicles
İnsansız Hava Araçları Üzerinde İşbirlikçi Eş Zamanlı Konumlama ve Haritalama İçin yeni Algoritma ve Planlama Stratejileri
- Tez No: 1002978
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YAKUP GENÇ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, iş birlikçi İnsansız Hava Aracı (İHA) sistemlerinde tek kameralı göreli konum ve yönelim kestirimi problemini ele almaktadır. Tek kameralı algılama, düşük ağırlık ve güç tüketimi avantajlarına sahip olsa da, doğası gereği ölçek ve gözlenebilirlik belirsizlikleri nedeniyle sınırlıdır. Geleneksel tek kameralı yöntemler genellikle yapay işaretçiler veya önceden haritalanmış referans noktaları gibi hedefe ait bilinen geometrik özelliklere dayanmakta, bu özellikler uzak mesafelerde güvenilirliğini yitirmektedir. Stereo yaklaşımlar ise araçlar arası mesafenin sabit taban uzunluğunu aşması durumunda etkinliğini kaybetmektedir. Bu sınırlamaları aşmak amacıyla bu çalışmada, hedef İHA'nın hareketini bir geometrik kısıt olarak kullanan yörünge-duyarlı bir kestirim çerçevesi önerilmektedir. Hedef İHA'ya tanımlı bir yörünge uygulanması sayesinde görüntü düzlemi izdüşümleri, hedefe ait ön bilgi gerektirmeksizin göreli konum kestirimine olanak sağlamaktadır. Bununla birlikte, simetrik veya düzlemsel hareket durumlarında problemin kötü koşullu hale geldiği ve açısal belirsizliklerin ortaya çıktığı gösterilmektedir. Bu tez üç temel katkı sunmaktadır: (i) ışın-yörünge geometrik tutarlılığını Levenberg–Marquardt iyileştirmesi ile sağlayan optimizasyon tabanlı bir yöntem, (ii) görüntü düzlemi yörüngelerinden bütünsel hareket bağlamını öğrenerek tek seferde konum kestirimi yapan Transformer tabanlı bir derin öğrenme mimarisi ve (iii) öğrenme tabanlı başlangıç tahmini ile geometrik optimizasyonu bütünleştiren, sağlamlık ve fiziksel tutarlılığı birlikte sağlayan kademeli iyileştirmeli hibrit bir kestirim çerçevesi. Benzetim deneyleri, yörünge geometrisinin açısal gözlenebilirlik üzerinde belirleyici bir rol oynadığını ortaya koymaktadır. Düzlemsel yörüngeler belirgin baş açısı belirsizliklerine ve ağır kuyruklu hata dağılımlarına yol açarken, üç boyutlu hareket bu belirsizlikleri azaltmakta ve doğruluğu artırmaktadır. Hibrit yöntem açısal kestirimde en yüksek güvenilirliği sağlarken, optimizasyon tabanlı yöntem öteleme doğruluğunda üstünlüğünü korumaktadır. Gerçek uçuş deneyleri, önerilen yaklaşımın pratik koşullar altında kararlı yakınsama sergilediğini ve elde edilen derinlik kestirimlerinin komutlanan uçuş irtifalarıyla uyumlu olduğunu göstererek yöntemin uygulanabilirliğini niteliksel olarak doğrulamaktadır. Sonuç olarak bu tez, yörünge tasarımını tek kameralı göreli konum kestirimi için temel bir etkinleştirici olarak ortaya koymakta ve hareket planlaması ile kestirimin gözlenebilirliği artırmak amacıyla birlikte ele alındığı aktif algılama paradigmasını ilerletmektedir. Önerilen hibrit yöntem, öğrenme tabanlı uyarlanabilirlik ile geometrik tutarlılık arasında denge kurarak GNSS'den yoksun ortamlarda iş birlikçi İHA navigasyonu için pratik bir çözüm sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis addresses monocular relative pose estimation in cooperative Unmanned Aerial Vehicle (UAV) systems, where lightweight sensing is essential but inherent scale and observability ambiguities limit accuracy. Conventional monocular approaches rely on known target geometry or visual features, which degrade at long range, while stereo configurations become ineffective when the inter-vehicle distance significantly exceeds the fixed baseline. To overcome these limitations, this work introduces a trajectory-aware estimation frame- work that exploits target motion as a source of geometric constraint. Instead of relying on prior knowledge of target structure, the method leverages image-plane projections of a deliberately executed trajectory to recover relative pose. This formulation enables estimation from bearing-only measurements, but also reveals that symmetric or planar motion leads to ill-conditioned solutions and angular ambiguities. This thesis makes three main contributions: (i) an optimization-based method that enforces ray-to-trajectory geometric consistency via Levenberg–Marquardt refinement, (ii) a Transformer-based deep learning model that captures global motion context for single-shot pose estimation, and (iii) a hybrid coarse-to-fine framework that combines learned initialization with geometric optimization to achieve both robustness and physi- cal consistency. Extensive simulations demonstrate that trajectory geometry is the key factor governing angular observability. Planar trajectories result in severe yaw ambiguity and heavy-tailed estimation errors, whereas three-dimensional motion significantly improves conditioning and accuracy. The hybrid approach achieves the most reliable rotation estimates, while the optimization-based method consistently provides the highest translation accuracy. Real-world flight experiments provide qualitative validation of the proposed framework, showing stable convergence and depth estimates consistent with commanded flight altitudes under practical sensing conditions. Overall, this thesis establishes trajectory design as a fundamental component of mono- cular relative pose estimation and advances an active perception paradigm in which motion and estimation are jointly considered to enhance observability in GNSS-denied environments.
Benzer Tezler
- Flight deck centered cost efficient 4D trajectory planning
Kokpit otomasyonu tabanlı 4D rota planlaması
MEVLÜT UZUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN
- Virtual landscape pattern design analysis in digital games: A case study of Albion Online
Dijital oyunlarda sanal peyzaj deseni tasarımının analizi: Albion Online örnek olay incelemesi
ZEYNEP KARAMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Peyzaj Mimarlığıİstanbul Teknik ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ IKHWAN KIM
- Optimizing artistic process: Exploring efficient environment creation workflows in gaming industry
Sanatsal sürecin optimizasyonu: Oyun endüstrisinde verimli çevre oluşturma süreçlerinin incelenmesi
EMRAH ÖZÇİÇEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiOyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. LEMAN FİGEN GÜL
- Human-machine collaboration in landscape architecture:Multi-stage integration of ai into landscape site analysisworkflow
Peyzaj mimarlığında insan-makine işbirliği: Yapay zekanınçevre analizi sürecine çok katmanlı entegrasyonu
BUSE EZGİ ER
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Peyzaj Mimarlığıİstanbul Teknik ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MELİH BOZKURT
- An evaluation and selection framework for developing logistics centre location decision
Lojistik merkez yeri kararı geliştirmek için bir değerlendirme ve seçim yapısı
RIZA GÜRHAN KORKUT
Doktora
İngilizce
2022
UlaşımPiri Reis ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN ÖZKAYNAK