Geri Dön

Dikey iniş için görsel referans işaretçileri destekli pozisyon kestirimi

Fiducial markers aided position estimation for vertical landing

  1. Tez No: 830956
  2. Yazar: RECEP BEHLÜL ŞAHİN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHARREM MERCİMEK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Otonom iniş, İHA'lar için hayati bir adımdır ve doğru pozisyon bilgisine ihtiyaç duyar. GPS sinyalinin kullanılamadığı veya engellendiği durumlarda, iniş yeteneğini desteklemek için görü tabanlı çalışmalar önemli bir destek sağlayabilir. Bu çalışmada, İHA'ların dikey kalkış ve iniş sistemlerinde kullanılan işaretleyicilerle birlikte görü tabanlı bir pozisyon kestirim algoritması geliştirilmektedir. Geliştirilen yapı, çeşitli görsel işaretleyici türleriyle uyumlu bir şekilde çalışabilme yeteneğine sahiptir. Görüntülerden elde edilen işaretleyici köşe noktaları, şablon görüntülerle eşleştirilerek aracın konumu hesaplanmaktadır. Bu sayede, aracın yerel konumu tahmin edilebilmektedir. Elde edilmiş olan konum hesaplamaları için bir boyutlu Kalman filtresi kullanılmaktadır. Bu filtre, ölçüm hatalarını düzeltmek ve konum tahmininin belirsizliğini azaltmak amacıyla kullanılmaktadır. Geliştirilen algoritma, bir simülasyon ortamında detaylı bir şekilde test edilmiştir. Dört rotorlu bir hava aracının konumları, gerçek ölçümlerle karşılaştırılarak algoritmanın performansı analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, görü tabanlı konum tahmin algoritmasının kabul edilebilir bir doğruluk seviyesine sahip olduğunu göstermektedir. Görü tabanlı pozisyon kestirim algoritmasının geliştirilmesi, otonom iniş yeteneklerinin güvenilirliğini ve hassasiyetini artırabilir ve GPS sinyalinin olmadığı veya sınırlı olduğu durumlarda İHA'ların başarılı bir şekilde iniş yapabilmesini sağlayabilir. Bu çalışmada, İHA'ların dikey kalkış ve iniş sistemlerinde görsel işaretleyicilerin kullanımının ve Kalman filtresinin entegrasyonunun konumlandırma sorununda doğruluğu artırmak için önemli bir potansiyele sahip olduğunu tartışılmaktadır.

Özet (Çeviri)

Autonomous landing is a critical step in UAVs and requires accurate position information. In cases where there is no GPS signal, or it is weak, vision-based position estimation studies can provide support for autonomous landing. In this study, a vision-based position estimation algorithm is developed with markers used in VTOL systems of UAVs. The developed framework is designed to be compatible with various types of visual markers. The algorithm utilizes corner points extracted from images and matches them with template images to calculate the vehicle's position. This allows for the estimation of the vehicle's local position. A one- dimensional Kalman Filter is applied to the calculated position to correct measurement errors and reduce the uncertainty of the position estimation. The developed algorithm is tested in a simulation environment. A quadrotor's positions are compared with real measurements to analyze the performance of the proposed vision-based position estimation algorithm. The results demonstrate an acceptable level of accuracy for the algorithm. The development of a vision-based position estimation algorithm can enhance the reliability and precision of autonomous landing capabilities and enable successful landings in situations where GPS signals are limited or unavailable. The potential of using visual markers and integrating Kalman filtering to improve the accuracy of positioning in vertical takeoff and landing systems of the UAVs are discussed in this study.

Benzer Tezler

  1. 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

  2. Numerical study of helicopter ditching and capsize behavior on wavy water

    Helikopterin dalgalı suya inişi ve alabora olma karakterinin nümerik olarak modellenmesi

    TOLGA KAHVE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİİHSAN KOCA

  3. Determining the detail design principles of external wall through case study analysis and proposal of a design-support tool prototype

    Vaka analizi yöntemiyle dış duvar detay tasarım ilkelerinin belirlenmesi ve bir tasarım destek aracı prototipi önerisi

    SİNEM EVCİM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH YAZICIOĞLU

  4. An innovative and accurate deep learning based HER2 scoring method HER2-unet

    HER2 tümör hücrelerinin segmentasyon için derin öğrenme tabanlı yeni bir yaklaşım

    FARIBA DAMBAND KHAMENEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK

  5. Between cosmopolitan and national outlook: The BBC world news' coverage of the Syrian refugee crisis

    Kozmopolitan ve ulusal bakış arasında: BBC world news'ün Suriyeli mülteci krizini haberleştirmesi

    SERGÜL NGUYEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    İletişim BilimleriGalatasaray Üniversitesi

    Radyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İNCİ ÇINARLI