Geri Dön

Obstacle avoidance in unmanned aerial vehicles using image segmentation and deep learning

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 792633
  2. Yazar: AMRO ALI OBAID
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN KOYUNCU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: UAV, LFD
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

  2. 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

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RIFAT HACIOĞLU

  3. 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

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN ERDAL

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ DOĞAN

  4. 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

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER ÇETİN

  5. Bir insansız hava aracı için dinamik ortamlarda yol planlaması

    Path planning for an unmanned aerial vehicle in dynamic environments

    DEMET CANPOLAT TOSUN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Havacılık MühendisliğiEskişehir Teknik Üniversitesi

    Havacılık Elektrik ve Elektroniği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YASEMİN IŞIK