Geri Dön

Ground plane detection using an RGB-D camera for quadcopter landing

Quadcopter inişi için RGB-D kamerası ile zemin düzlemi algılama

  1. Tez No: 332776
  2. Yazar: DOĞAN KIRCALI
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. F. BORAY TEK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Işık Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 85

Özet

Bu çalışmadaki amaç bir dört rotorlu ufak hava aracına özerk bir şekilde güvenli iniş alanı belirleme ve iniş yapma özelliği kazandırmaktır. Bunu sağlamak için birbirine bağlı önemli aşamalar vardır. Bu aşamaların ilki kararlı bir şekilde uçabilen dört rotorlu bir aracın kurulmasıdır. Bu amaçla, düşük maliyetli, kolay kurulabilir ve kararlı bir platform sunduğundan, ticari olarak mevcut olan ArduCopter ve Ardu Pilot Mega kontrol kartından oluşan platform ve açık kaynaklı ArduCopter yerleşik yazılımı kullanılmıştır. Bu haliyle sistem komutlar verilerek kalkış, iniş, asılı kalma ve uçuş rotasını takip etme fonksiyonlarını gerçekleştirebilmektedir. Bu çalışmada güvenli inişe uygun iniş sahalarının belirlenmesi için RGB-Derinlik kamerası kullanılarak bir yöntem geliştirilmiştir. Bu nedenle, dört rotorlu hava aracı platformu değiştirilerek RGB-Derinlik kamerası ve bir güverte bilgisayarı entegre edilmiştir. Bu çalışmada, Kinect derinlik kamerasından elde edilen derinlik bilgisine dayalı yeni ve gürbüz bir zemin düzlemi algılama algoritması önerilmektedir. Birçok farklı veri seti ile yöntemin başarılı bir şekilde çalıştığı gözlenmiştir. Yapılan karşılaştırmalı deneyler, önerilen algoritmanın mevcut V-disparity yönteminden daha iyi çalıştığını göstermektedir. Önerilen algoritma oldukça devinimli ortamlarda çalışabilmektedir. Ayrıca genele uygulanabilir bir yöntemdir. Önerilen zemin düzlemi algılama yönteminin aşağı-dönük bir platform için uygun olmaması dolayısıyla; güvenli iniş alanı belirlemekte yetersiz olmasından dolayı; mevcut yöntemin kullanılmasına olanak sağlayacak bir ön işlem tanımlanmıştır. Önerilen yöntem, hava aracının hareketlerinden kaynaklı olan kamera görüş açısındaki değişimleri başarılı bir şekilde telafi edebilmekte ve zemin düzlemi üzerindeki nesneleri algılayabilmektedir. Önerilen yöntemin ışık olmayan koşullarda dahi başarılı bir biçimde çalıştığı yapılan deneylerle gösterilmiştir. Bu projedeki ekipmanların tümü FMV Işık Üniversitesi iç araştırma BAP-10B302 projesi fonu ile finanse edilmiştir.

Özet (Çeviri)

The purpose of this study is to build an autonomous quadcopter which is capable of automated detection of landing zones and landing. To ensure this there are important steps linked together. The first step is to build a quadcopter that can fly. We have used a commercially available quadcopter platform and an Ardu Pilot Mega control card to build a low cost, easy to implement, and stable platform. An open source firmware, named Arducopter, is used for the control card. This system can take-off, land, hover, and follow a given flight path. In order to detect of landing zones and safe landing, we propose to use an RGB-D camera as a sensor and a small onboard pc as the computing engine. Hence, we have modified the acquired quadcopter frame to integrate additional components. In this thesis, we propose a novel and robust ground plane and obstacle detection algorithm based on depth information using RGB-D camera. Moreover, our method was compared with V-disparity algorithm from the literature. It has been shown that our algorithm performs better than V-disparity method and produces useful ground plane-obstacle segmentations, even for difficult cases. The method is able to work in highly dynamic platforms. This algorithm is generic in the sense that it can be used for different forward-facing RGB-D placements, for example in ground vehicles or robots. Moreover, we developed a pre-process to allow the use of the method for down-facing sensor view positions as the core method is inadequate for landing zone detection. The proposed method compensates the movements of the camera caused by the air vehicle, and detects the ground plane obstacles successfully. It has been shown that the use of RGB-D camera allows ground plane and landing zone detection even in no-light conditions. All necessary components in this thesis were financed by FMV Işık University internal research funds BAP-10B302 project.

Benzer Tezler

  1. Gezgin robot seyruseferi için nokta bulutu kullanılarak engelden kaçınma

    Obstacle avoidance using point cloud data for mobile robot navigation

    FETHİ AKEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK KALECİ

  2. Bina içi ortamlarda arama ve kurtarma görevleri için seyrüsefer

    Navigation for search and rescue missions in indoor environments

    ÇAĞRI METE ŞENLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN PARLAKTUNA

  3. Segmentation of breast microwave imaging using fuzzy c-mean clustering

    Bulanık c-ortalama kümeleme kullanarak meme mikrodalga görüntülemesinin segmentasyonu

    ASAL MAMIZADEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN

  4. Yüksek mekansal çözünürlüklü uydu/uçak platformlu görüntüler ve CBS teknolojisi kullanılarak Van-Erciş depremi sonrası bina hasar tespiti

    Determination of building damage after Van-Ercis earthquake by using very high resolution satellite/aircraft platforms and GIS technology

    ASLI SABUNCU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR

  5. High-resolution soil salinity mapping using machine learning based regression and classification methods

    Makine öğrenimi tabanlı regresyon ve sınıflandırma yöntemlerini kullanarak yüksek çözünürlüklü toprak tuzluluğu haritalaması

    AYLİN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL