Coordinated target detection and tracking by drones using distance and vision
Mesafe ve görüntü kullanan dronlar ile koordine hedef teşhisi ve takibi
- Tez No: 736807
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SAMET GÜLER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Abdullah Gül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Robot otonomisi, çevreyi algılayarak hedefleri gerçekleştirme ve insan müdahalesi olmadan gerekli eylemlere karar verme yeteneğini ifade eder. Otonom hava robotları günlük hayatımızda büyük avantajlar sunsa da çevrimiçi yer tespiti ve kontrol, hava robotu uygulamalarının önündeki en büyük zorluk olmaya devam etmektedir. Tek robot uygulamaları için, GPS ve hareket yakalama (mocap) sistemleri, sırasıyla dış mekân ve iç mekân uygulamaları için kullanılabilir. Ancak çok robotlu sistemler söz konusu olduğunda, göreli lokalizasyon probleminin tek robot lokalizasyon probleminin ötesinde çözülmesi gerekmektedir. Ayrıca, GPS sinyalleri her yerde mevcut değildir ve mocap sistemleri, çoklu robot sistemlerinin uygulama alanını sınırlar. Endüstriyel uygulama senaryolarından motive alarak, drone'ların yerelleştirme için herhangi bir harici altyapı kullanmadığı çoklu drone sistemlerinde göreceli lokalizasyon ve yerleştirme problemini ele alıyoruz. Ultra geniş bant (UWB) mesafe sensöründen oluşan bir hedef nesneye kenetlemeyi amaçlayan iki dronlu bir sistem düşünüyoruz. İHA'lar UWB sensörleri ve kameraları ile donatılmış olup, GPS, manyetometre sensörleri ve harici altyapıların yokluğunda hedef nesneyi lokalize etmeye ve önceden tanımlanmış bir konfigürasyonda etrafına kenetlenmeye çalışırlar. Mesafe ve görüş sensörü sonuçlarını birleştiren drone-hedef konfigürasyonunun dinamik modeline dayalı genişletilmiş bir Kalman filtresi tasarlıyoruz. Özellikle insansız hava araçları ile hedef arasındaki açı tespiti için YOLO algoritmasını kullanıyoruz. Ardından, anahtarlama tabanlı bir dağıtılmış formasyon kontrol algoritması tasarlayıp uyguluyor ve bunu tahmin algoritmasına entegre ediyoruz. Algoritmamızın performansını gerçekçi bir Gazebo ortamında çeşitli simülasyon çalışmaları üzerinde gösteriyoruz. Son olarak, sistemin tam olarak uygulanması için birincil deneysel sonuçlar ve bir yol haritası sunuyoruz.
Özet (Çeviri)
Robot autonomy refers to the ability to carry out objectives by perceiving the environment and deciding on the actions required without human interruption. Although autonomous aerial robots offer big advantages in our daily life, online localization and control remain the biggest challenge lying ahead of aerial robot implementations. For single robot applications, GPS, and motion capture (mocap) systems can be utilized for outdoor and indoor applications, respectively. However, when it comes to multi-robot systems, the relative localization problem needs to be solved beyond the single robot localization problem. Furthermore, GPS signals are not available everywhere, and mocap systems limit the application space of multi-robot systems. Motivated by the industrial application scenarios, we address the relative localization and docking problem in multi-drone systems where drones do not utilize any external infrastructure for localization. We consider a two-drone system that aims at docking a target object which consists of an ultrawideband (UWB) distance sensor. The drones are equipped with UWB sensors and cameras and try to localize the target object and dock around it in a pre-defined configuration in the absence of GPS and magnetometer sensors and external infrastructures. We design an extended Kalman filter based on the dynamic model of the drone-target configuration that fuses the distance and vision sensor outputs. Particularly, we use the YOLO algorithm for the bearing detection between the drones and the target. Next, we devise and implement a switching-based distributed formation control algorithm and integrate it into the estimation algorithm. We demonstrate the performance of our algorithm in several simulation studies in a realistic Gazebo environment. Finally, we provide primary experimental results and a roadmap to the full implementation of the system.
Benzer Tezler
- Real time target tracking system based on deep learning
Derin öğrenme temelli gerçek zamanlı hedef takip sistemi
MUAZ AYDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. REMZİ YILDIRIM
- Secure and coordinated beamforming in 5G and beyond systems using deep neural networks
5G ve ötesi sistemlerde derin sinir ağları kullanarak güvenli ve koordineli hüzmeleme
UTKU ÖZMAT
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET AKİF YAZICI
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FATİH DEMİRKOL
- Yapı sistemlerinde yerdeğiştirme ve şekildeğiştirme büyüklüklerinin özel bir görüntü işleme yöntemiyle bulunması
Determination of displacements and deformations of the structural systems by means of template matching method
GENCO KARAMEŞE
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCAN YÜKSEL
- Hareketli hedefi takip eden robot kolu sistemi
A robotic arm system for tracking moving targets
TİMUR İNAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilim ve TeknolojiMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN SELÇUK VAROL
- Frekans modülasyonlu sürekli dalga radarlarında dağınıklık giderme için filtrelerin incelenmesi
Investigation of filters to remove clutter in frequency modulated continuous wave radars
BEHÇET MURAT COŞKUNER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN DOĞAN