Geri Dön

İnsansız hava araçları için konum kestiriminde makine öğrenimi destekli sensör füzyonu

Machine learning supported sensor fusion in position estimation for unmanned aerial vehicles

PDF İndir

  1. Tez No: 682700
  2. Yazar: EBUBEKİR ÜNLÜ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CAN BÜLENT FİDAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Uçak Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mechatronics Engineering, Aeronautical Engineering, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karabük Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Havacılık tarihi boyunca araçların seyrüsefer sırasında coğrafi olarak nerede bulundukları, güvenlik açısından merak edilegelmiştir. Yapılan birçok mühendislik çalışmaları bu problemi çözmeye yönelik yöntemler geliştirmiş ve günümüzde ise çok küçük sensörler yardımı ile bu bilgileri kullanarak otonom seyrüseferler gerçekleştirilmektedir. Bu yöntemlerin birçoğu araç dışı bir referans noktasını baz alarak aracın yerini tespit edebilmektedir. Son yıllarda hızla gelişen GNSS (Küresel Navigasyon Uydu Sistemleri) sayesinde araçta bulunan alıcı ile araçların konumlarının tespiti kolaylaşmıştır. Fakat çok düşük frekansta yayın yapan bu uydular çoğu zaman kesintiye uğrayabilmektedir. Ayrıca gelişmiş ülkelerin sahip olduğu bu uydu sistemlerinin kritik durumlarda devre dışı bırakılması söz konusu olduğu için dahili sensörler ile konum tahmini elzem hale gelmiştir. Bu çalışmada insansız hava araçlarının seyrüseferlerini ve görevlerini güvenli bir şekilde tamamlamaları için kritik bilgilerden olan konum bilgisinin kestirimi problemine makine öğrenimi yöntemi ile bir çözüm sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

Throughout the history of aviation, the geographical location of the vehicles during navigation has been wondered in terms of safety. Many engineering studies have developed methods to solve this problem, and today, autonomous navigation is carried out using this information with the help of very small sensors. Many of these methods are able to locate the vehicle by taking an external reference point. Thanks to the rapidly developing GNSS (Global Navigation Satellite Systems) in recent years, it has become easier to determine the location of the vehicles with the receiver in the vehicle. However, these satellites, which broadcast at very low frequencies, can often be interrupted. In addition, since these satellite systems owned by developed countries are deactivated in critical situations, position estimation with internal sensors has become essential. In this study, a solution to the problem of estimation of position information, which is one of the critical information for unmanned aerial vehicles to complete their navigation and missions safely, is presented by machine learning method .

Benzer Tezler

  1. Tez No

    605701

    Development of position estimation algorithm for unmanned aerial vehicle at short term GPS outage

    İnsansız hava araçları için kısa süreli GPS kayıplarında konum bulma algoritmasının geliştirilmesi

    GÜRTAÇ KADEM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA

  2. Tez No

    553130

    Localization of radio sources using autonomous unmanned aerial vehicles for search and rescue applications

    Arama ve kurtarma uygulamaları için otonom insansız hava araçları ile radyo kaynaklarının konumunun tespiti

    ÖMER HEREKOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN YENİÇERİ

  3. Tez No

    1002978

    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

    GÜVEN ÇETİNKAYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAKUP GENÇ

  4. Tez No

    739075

    Dört kanat tipinde İHA'lar için yapay sinir ağı ile konum tabanlı görsel servolama

    Position based visual servoing with artificial neural network for quadrotor type UAVs

    AYBÜKE ÜNLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TOLGA YÜKSEL

  5. Tez No

    997548

    Hybrid CN-LS Channel Estimation for High- Doppler Channels

    Yüksek Doppler Kanalları için Hibrit CN-LS Kanal Tahmini

    MAİSARAH BİNTİ SAİHUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    İstanbul Gelişim Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAMİDULLAH RİAZ

Geri Dön