İha sistemleri için EKF ve çok katmanlı algılayıcı tabanlı kaskad sensör füzyon algoritmalarının otonom iniş-kalkış senaryoları için geliştirilmesi
Development of EKF and multilayer sensor-based cascade sensor fusion algorithms for autonomous landing and take-off scenarios of uav systems
- Tez No: 1011478
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GÖKAY BAYRAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Durum kestirimi, Hareket kestirim teknikleri, Sensör füzyonu, İnsansız hava aracı, İnsansız otonom hava sistemleri, State estimation, Motion estimation techniques, Sensor fusion, Unmanned aerial vehicle, Unmanned autonomous aerial vehicles
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İnsansız Hava Araçları (İHA), insanlı hava araçlarına göre düşük yapım ve işletim maliyetleri, yüksek kapasiteli görev kabiliyetleri, kolay kullanımları ve erişilebilirlikleri sayesinde geniş bir kullanım alanına sahiptir. Yapay zeka teknolojileri, kablosuz haberleşme sistemleri ve gelişen yüksek hesaplama kapasitesine sahip elektronik kartlar ile İHA sistemleri her geçen gün farklı problemlere uyarlanmaktadır. Döner kanatlı İHA sistemleri ise yüksek manevra kabiliyetleri, pist ihtiyacı duymamaları, sabit kanatlı sistemlere oranla daha küçük boyutta olmaları sayesinde ticari, askeri ve sivil alanlarda oldukça yoğun bir şekilde kullanılmaktadır. İnsansız Hava Araçları, artan kullanım alanlarıyla birlikte, güvenilirlik, daha kararlı otonomi ve çevresel etmenlere uyumluluk özelliklerine ihtiyaç duymaktadır. Bu özelliklerin sağlanabilmesi için uçuş kontrol bilgisayarlarına kesintisiz ve doğru veri sağlayan sensörlere ve sistemlere ihtiyaç duyulmaktadır. İHA sistemlerinde konum ve duruş kestirimi farklı sensörlerden gelen veriler ile sağlanmaktadır. Ancak tekil sensörlere dayalı klasik yöntemler, çevresel etmenlerden, sensör hatalarının birikmesinden, ölçüm gürültülerinden kaynaklı olarak istenen doğruluk ve güvenilirliği sağlayamamaktadır. İHA sistemlerinin mevcut ve karşılaşabilecek problemlere çözüm olarak sunulabilmesi için tam otonom olacak şekilde kesintisiz görevlerini yerine getirebilmeleri gerekmektedir. Otonom iniş ve kalkış hassasiyetinin yükselmesi, İHA sistemlerinin iniş yapacakları alanın veya platformun küçülmesine, bu sayede şarj, güvenli alana iniş, hareketli platformları yakalama gibi otonom gerçekleştirilmesi beklenen görevlere uyumlu hale gelmesini sağlayacaktır. Bu tez çalışmasında, klasik modellerden farklı olarak, dinamik çevre koşullarına uyum sağlayabilen, kaskad yapıda çok katmanlı algılayıcı tabanlı konum kestirimi, otonom iniş ve kalkış sensör füzyon algoritması geliştirilmiştir. Ayrıca, sensör kalite metriklerinin tahmin edildiği bir dinamik tahmin ağı ile kullanılan sensörlerin, farklı çevre koşullarında avantajlı ve dezavantajlı oldukları durumlarda, etkinliklerinin değiştirilmesi sağlanmıştır. Önerilen yapıda GPS ve uçuş kontrol kartına dahili olarak bağlı olan IMU, manyetometre ve barometre sensörlerinden elde edilen veriler, harici bir kamera ile elde edilen platform ortalama tahmini konum ve duruş düzeltme verileri ile birleştirilerek daha kararlı ve hassas otonom iniş hedeflenmiştir. Ayrıca uçuş kontrol kartlarının içerisinde mevcut olan filtre tabanlı konum kestirim algoritmalarının çıktıları da sensör füzyon algoritmasına girdi olarak verilmiştir. Bu sayede mevcutta kullanılan uçuş kontrol kartlarına düşük maliyetle entegre edilerek çalışma kapasitesini artıracak bir model tasarımı yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have a wide range of applications due to their lower construction and operating costs, high-capacity mission capabilities, ease of use, and accessibility compared to manned aircraft. UAV systems are being adapted to different conditions every day with artificial intelligence technologies, wireless communication systems, and advanced electronic boards with high computational capacity. Rotary-wing UAV systems, in particular, are widely used in commercial, military, and civilian fields due to their high maneuverability, lack of runway requirement, and smaller size compared to fixed-wing systems. With their increasing areas of application, Unmanned Aerial Vehicles require reliability, more stable autonomy, and higher adaptation to environmental factors. To achieve these features, sensors and systems that provide uninterrupted and accurate data to flight control computers are needed. In UAV systems, position and attitude estimation is achieved using data from different sensors. However, classical methods based on singular sensors cannot provide the desired accuracy and reliability due to environmental factors, accumulation of sensor errors, and measurement noise. For UAV systems to be able to offer solutions to existing and potential problems, they need to be able to perform their tasks continuously and fully autonomously. Increasing the accuracy of autonomous landing and takeoff will allow UAV systems to adapt to tasks, unmanned, such as charging, landing in a safe area, and capturing moving platforms, by reducing the size of the landing area or platform. In this thesis, unlike classical models, an cascade MLP-based autonomous landing and takeoff sensor fusion algorithm capable of adapting to dynamic environmental conditions has been developed. Furthermore, a dynamic prediction network that estimates sensor quality metrics allows for the modification of the effects of the sensors in different environmental conditions, where they are advantageous or disadvantageous. In the proposed structure, data obtained from GPS and IMU, magnetometer, and barometer sensors internally connected to the flight control board are combined with platform average estimated position and attitude correction data obtained from an external camera, aiming for the most stable and accurate autonomous landing. Additionally, the outputs of existing filter-based position estimation algorithms within the flight control boards are provided as input to the sensor fusion algorithm. This results in a model design that can be integrated into existing flight control boards at low cost, increasing their operational capacity.
Benzer Tezler
- UAV operations in GPS-denied environments
GPS'in kullanılamadığı ortamlarda İHA operasyonları
HATİCE DİDEM ÜZGÜN
Doktora
İngilizce
2026
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE KOYUNCU
- UWB based drone localization for autonomous landing systems
Otonom iniş sistemleri için UWB tabanlı drone konumlandırma
ŞENER YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ÖNCÜ
- Swarm fighter aircraft control with deep reinforcement learning approach
Derin pekiştirmeli öğrenme ile sürü savaş uçaklarının kontrolü
METİN SARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET ÇALIŞKAN
- Alternative navigation methods: Fusion of optical flow and visual-inertial pose estimation using EKF
Alternatif navigasyon metotları: EKF kullanılarak, poz tahmini için optik akışı ile görsel ataletliyi füzyon etmektedir
ABDEL SALAM BAWARSHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE KOYUNCU
- Ballistic missile defense systems
Balistik füze savunma sistemleri
ALFATEH MOKHTAR AHMED . ALFATEH MOKHTAR AHMED .
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Aydın ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NECİP GÖKHAN KASAPOĞLU