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

  1. Tez No: 682700
  2. Yazar: EBUBEKİR ÜNLÜ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CAN BÜLENT FİDAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mekatronik Mühendisliği, Uçak Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mechatronics Engineering, Aircraft Engineering
  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: 99

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. 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

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN YENİÇERİ

  2. 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

  3. 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

  4. Dikey iniş kalkışlı insansız hava araçları için görsel işaretleyici sistemler ile görüntü tabanlı konum kestirimi

    Vision based position estimation with markers for vertical takeoff and landing unmanned air vehicles

    MÜCTEBA UZUNOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHARREM MERCİMEK

  5. Estimating forest parameters using point cloud data

    Orman parametrelerinin nokta bulutu verilerinden çıkarımı

    ADİL ENİS ARSLAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESRA ERTEN