Geri Dön

Image processing based navigation in aviation

Havacılıkta görüntü işleme temelli seyrüsefer

  1. Tez No: 785627
  2. Yazar: HASAN GENCO
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. UFUK SAKARYA, PROF. DR. VASFİ EMRE ÖMÜRLÜ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Havacılık Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Aeronautical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Aviyonik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Aviyonik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

Otonom insansız hava araçları (İHA'lar) için seyrüsefer güvenliğinin önemi son zamanlarda büyük ölçüde artmaktadır. Navigasyon alanındaki bu ihtiyacın artması, her zaman bilgi teknolojilerindeki hızlı gelişme ve müşterinin artan talebinin karşılanması ile ilişkilendirilmiştir. Bu tezde, navigasyon sisteminde ölçüm sinyallerinden birinin kaybına veya hatalı ölçümlere sahip olmasına rağmen kesin konumlandırma bilgisi elde etmek için sağlam bir görüntü tabanlı çok sensörlü füzyon navigasyon metodu sunulmaktadır. Önerilen yaklaşım, insansiz hava araçların navigasyon sistemi için ivmeölçer sensörleri, Küresel Navigasyon Uydu Sistemi (GNSS) tabanlı sensörler ve görüntü işleme tabanlı sensör sistemlerini kullanmayı içermektedir. Önerilen yöntemde ölçek ve döndürme değişmez ilgi noktası seçimine dayalı görüntü işleme yaklaşımlarının dört kombinasyonu kullanılmıştır. Seçilen ilgi noktaları ve yer gerçeği yer kontrol noktası konumları hep birlikte analiz edilip; ondan sonra, görüntü işleme kullanarak konum tahmini elde edilmektedir. Görüntü işleme tabanlı konum değerleri, ivmeölçer sensörü ve GNSS tabanlı sensör değerleri ile birleştirilmiştir. Önerilen yöntemin füzyon adımında iki adet Kalman Filtresi tabanlı çok sensörlü füzyon yaklaşımı kullanılmıştır. Deneyler, Unity Engine tabanlı oluşturulmuş bir 3 boyutlu ortam kullanılarak kanıtlanmıştır. İnsansiz hava aracın uçuşlarını simüle etmek ve simülasyon verilerini kaydetmek için farklı yer işaretleri oluşturulmuştur. Yer işaretleri çeşitli görünümlere ve konumlara sahiptir. Deneylerin sonuçları, önerilen yöntemin (görüntü işleme tabanlı konum tahmininin ivmeölçer sensörü ve GNSS tabanlı sensör değerleri ile birleştirilmesi) karşılaştırılan yöntem (ivmeölçer sensörünün GNSS tabanlı sensör değerleri ile birleştirilmesi) ile karşılaştırılmasını içermektedir. Sonuçlar, bazı büyük uçuş manevraları ve hatalı ölçüm sinyallerinin varlığına rağmen insansiz hava aracın konumlandırma tahmin algoritmasında yüksek doğruluk ve füzyon algoritmasının güvenilirliğini göstermektedir. Elde edilen sonuçlar insansiz hava araçlarında navigasyon uygulamalarına uygun, yüksek performanslı, umut verici bir yöntem ortaya çıkarmaktadır.

Özet (Çeviri)

The importance of navigation safety for autonomous unmanned aerial vehicles (UAVs) has been drastically increasing recently. The increment of this need in the navigation domain has always been associated with rapid development in information technologies and meeting the customer's increasing demand. In this thesis, we present a vision-based multi-sensor fusion navigation method that is robust to obtain precise positioning information despite the loss of one of the measurement signals or having instance bad measurements. The proposed approach included utilizing accelerometer sensors, Global Navigation Satellite System (GNSS) based sensors, and image processing-based sensor systems for navigation in UAVs. Four combinations of scale and rotation invariant interest-point selection-based image processing approaches are used in the proposed method. The selected interest points and the ground truth landmark locations are all together analyzed; then, the position estimation using image processing is obtained. Image processing-based position values are fused with the accelerometer sensor and the GNSS-based sensor values. Two Kalman Filter-based multi-sensor fusion approaches are used in the fusion step of the proposed method. Experiments were demonstrated using a Unity Engine-based generated 3d environment. Different landmarks have been created with various visible appearances and locations, and have been used to simulate UAV flights and record simulation data. The results of the experiments included comparing the proposed method (the fusion of the image processing-based position estimation with the accelerometer sensor and the GNSS-based sensor values) with the baseline method (the fusion of the accelerometer sensor and the GNSS-based sensor values). The results show high accuracy in the UAV positioning estimation algorithm and reliability of the fusion algorithm despite the existence of some significant flight maneuvers and imperfect measurement signals. Which reveals a high-performance promising method suitable for navigation applications in UAVs.

Benzer Tezler

  1. İnsansız Hava Araçlarının Otokodlayıcı Derin Sinir Ağı Kullanılarak Arazi Temelli Navigasyon ile Konum Tespiti

    Location Detection of Unmanned Aerial Vehicles with Terrain-Based Navigation Using Autoencoder Deep Neural Network

    AHMET ERTUĞRUL ARIK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova Üniversitesi

    Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NURİ EMRAHOĞLU

  2. Robotik platformlar için kınect kamera tabanlı hedef tespit ve haritalama sistemi

    Kinect camera based target detection and mapping system for robotic platforms

    GÖRKEM ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAkdeniz Üniversitesi

    Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER ÜNAL

  3. Görüntü işleme tabanlı, insansız mobil araç konumlandırma sistemi

    Image processing based, automated guided vehicle navigation system

    AHMET HİDAYET KİRAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET EMİN YÜKSEL

  4. Otonom araçların yön güdümünde PAF tabanlı EZKH yönteminin geliştirilmesi

    PFF based SLAM method development for autonomous vehicles' navigation

    EROL DUYMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  5. Labirentlerde yapay zeka tabanlı yön bulma algoritmaları kullanan bir gezgin robot geliştirilmesi

    Development of mobile robot based on artificial intelligence for navigation algorithms in mazes

    AYDIN GÜLLÜ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Makine MühendisliğiTrakya Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HİLMİ KUŞÇU