Obstacle avoidance in unmanned aerial vehicles using image segmentation and deep learning
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 792633
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN KOYUNCU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: UAV, LFD
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 55
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
Computer vision and mobility vehicles have both recently used artificial intelligence algorithms. Using deep learning in image processing, a wide variety of robotic tasks, including as object recognition, obstacle avoidance, and control, may be accomplished. There are a limited number of algorithms designed specifically to process color photographs, which contain a wealth of data. For this reason, this work investigates the use of numerous deep learning models in an obstacle avoidance algorithm. We developed a UWP application that allows the UAV to move from one location to another without clashing with other objects. Deep learning models may be called the brains of drones since they analyze images taken by the UAV's eye, a monocular camera. In order to avoid an obstacle, a deep learning model must be able to make the same judgment as a drone operator. An obstacle avoidance strategy that is similar to a pilot's approach could emerge when models are trained using the same dataset, and this similarity increases as training data increases The DRL agent's performance can only be improved by training. Value functions are part of the agent, which translates the environment's state into a control signal and provides a measure of how beneficial the chosen control was in that particular state. In the suggested design, ANNs represent both the control policy and the value function, and they are trained by making mistakes. This is impractical for UAV control in real-life applications due to external events such as wind gusts, sudden changes in aerodynamics as a consequence of external hits, and other unanticipated occurrences. If you're looking for an alternative to typical UAV control methods for drone landing, it's exciting to look at the possibilities of DL-based approaches.
Benzer Tezler
- Otonom araçların yön güdümünde PAF tabanlı EZKH yönteminin geliştirilmesi
PFF based SLAM method development for autonomous vehicles' navigation
EROL DUYMAZ
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Metasezgisel optimizasyon algoritmaları kullanarak çok rotorlu insansız hava aracı ile faydalı yük al bırak görevi için rota planlama
Path planning for payload pick-drop mission with multi-rotor unmanned aerial vehicle using metaheuristic optimization algorithms
EGEMEN BELGE
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RIFAT HACIOĞLU
- İHA üzerinden derin öğrenme tabanlı nesne belirlenmesi ve GNSS konum koordinatlarının hesaplanması
Deep learning based object detection via UAV and computation of GNSS location coordinates
FERİT TİRYAKİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ERDAL
DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ DOĞAN
- 3 boyutlu yapay potansiyel alanlar yöntemi ile otonom insansız hava araçları için yol planlaması
Path planning for autonomous unmanned aerial vehicles by using 3Dmodelled artificial potential fields
MUHAMMET EMRE AKARSU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER ÇETİN
- Bir insansız hava aracı için dinamik ortamlarda yol planlaması
Path planning for an unmanned aerial vehicle in dynamic environments
DEMET CANPOLAT TOSUN
Doktora
Türkçe
2021
Havacılık MühendisliğiEskişehir Teknik ÜniversitesiHavacılık Elektrik ve Elektroniği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YASEMİN IŞIK