An integrated system design for building inspection by autonomous UAVs
Otonom İHA'larla yapı denetimi için bütünleşik bir sistem tasarımı
- Tez No: 489426
- Danışmanlar: PROF. DR. ARZU SORGUÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mimarlık, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mechatronics Engineering, Architecture, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mimarlık Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapı Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Binaların sayısı hızla artarken, insan güvenliği açısından bina denetimi giderek önem kazanmaktadır. Bununla birlikte, her yapı için denetim yapmak kolay değildir. Binaların fiziki erişilebilirliği ve karmaşıklığı, sahadaki işlemler sırasında denetmenlerin güvenliği açısından büyük bir sorundur. Yapı denetiminde otonom keşfetme ve haritalama yoluyla görsel veri toplayabilen İnsansız Hava Araçları (İHA) son yıllarda son derece yüksek performans göstermektedir. Ancak, bu görüntülerin işlenmesi ve otonom İHA'larla entegrasyonu göz önüne alındığında, çalışma sayısı sınırlı kalmaktadır. Bunlar gerçekleştiğinde, yapı denetiminin tam otomasyonuna yönelik önemli adımlar atılmış olacaktır. Bu bağlamda, bu çalışmada otonom İHA'lar ile görsel yapı denetiminde belirlenen konumların yeniden ziyaret edilebilmesi için bir karar destek aracı sunulmaktadır. Önceden eğitilmiş bir Yapay Sinir Ağı'nın yeniden eğitilmesiyle, araç yüzey çatlaklarını tespit edebilmektedir. Noktasal olarak belirlenen konumların denetim sırasında tekrar gözden geçirilebilmesi için görev planlamasında kullanımı isteğe bağlı bir yöntem sunmaktadır ve GPS erişimsiz ortamlarda otonom olarak gezinebilen dört pervaneli bir İHA sistemine entegre edilmiştir. İHA, otonom konumlama, haritalama ve hareket planlaması için bütünleşik algılayıcılar ve bilgisayarlarla donatılmıştır. Ayrıca, kullanıcıların sistemin üst düzey özelliklerini kontrol edebilmeleri için bir grafik kullanıcı arayüzü geliştirilmiştir. Bütünleşik sistem benzetimler ve deneyler ile test edilmiştir. Sonuçlar sistemin bina denetimi için GPS erişimsiz ortamlarda otonom seyrüseferi ve çatlak algılamayı gerçekleştirdiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Inspection of buildings throughout their lifecycle is vital in terms of human safety as the number of structures increases expeditiously. However, it is not easy to perform inspections for all cases. Physical reachability and complexity of the buildings are major problems along with the safety of inspectors during on-site operations. In this context, Unmanned Aerial Vehicles (UAV) have recently shown great performance collecting visual data through autonomous exploration and mapping in building inspection. Yet, the number of studies is limited considering the post processing of the data and its integration with autonomous UAVs. These will enable huge steps onward into full automation of building inspection. In this regard, this work presents a decision making tool for revisiting tasks in visual building inspection by autonomous UAVs. The tool is an implementation of fine-tuning a pretrained Convolutional Neural Network for surface crack detection. It offers an optional mechanism for task planning of revisiting pinpoint locations during inspection. It is integrated to a quadrotor UAV system that can autonomously navigate in GPS-denied environments. The UAV is equipped with onboard sensors and computers for autonomous localization, mapping and motion planning. Additionally, a Graphical User Interface is developed in order to wrap the high-level features of the system for users. The integrated system is tested through simulations and real-world experiments. The results show that the system achieves crack detection and autonomous navigation in GPS-denied environments for building inspection.
Benzer Tezler
- Veri arttırma tekniğinin endüstriyel bir problemde incelenmesi
Investigation of the data augmentation technique in an industrial problem
ALPTEKİN KAVAKOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Mühendislik BilimleriSakarya Üniversitesiİmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GARİP ERDOĞAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ -
- IoV operasyonları için derin öğrenme tabanlı siber saldırı tespiti
Deep learning-based cyber attack detection for IoV operations
DUYGU KAYAOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EYÜP EMRE ÜLKÜ
DOÇ. DR. ÖNDER DEMİR
- Mevcut yapı denetim sisteminin eleştirisi vesertifika esaslı - başarım tabanlı bir bütünleşik değerlendirme ve denetim modeli önerisi
Critisizm of currently applied building inspection system & proposal of an assessment and inspection model based on performance & certification
CEMAL ŞERİFOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALAATTİN KANOĞLU
- Türkiye'de uygulanmakta olan yapı denetim sisteminin BİM süreçlerine entegre edilmesine yönelik model önerisi
A modal proposal for integrating the building inspection system implemented in Türkiye into BİM processes
ZELİHA MİRZAGÜL ÜNLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
MimarlıkHasan Kalyoncu ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MERVE ANAÇ
- Tam zamanında üretime yönelik, imalat sistemlerinin benzetim ile tasarımı
A Simulation model for production system design to the way of JIT
ZAFER AGAH KOÇER
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. ATAÇ SOYSAL