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
- Tez No: 851216
- Danışmanlar: DOÇ. DR. NURİ EMRAHOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Jeodezi ve Fotogrametri, Savunma ve Savunma Teknolojileri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Geodesy and Photogrammetry, Defense and Defense Technologies
- Anahtar Kelimeler: Otokodlayıcı Sinir Ağları, Görsel Navigasyon, Yapay Zekâ, İHA Görsel Navigasyon, Bilgisayarlı görü, Autoencoder Neural Networks, Visual Navigation, Computer Vision, Image Processing, Template Matching Algorithms
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
Uydu Konum Belirleme Sistemleri (GNSS) ve başta GPS olmak üzere bu sistemlerin sağladığı konumlandırma bilgisi, insansız hava araçları (İHA) navigasyonu için kritik öneme sahiptir. Ancak GNSS sinyalleri, kanyonlar ve yoğun kentsel alanlar gibi bazı ortamlarda engellenebilir, zayıflayabilir veya kasten karıştırılabilir. Bu durum, İHA'ların güvenli ve otonom uçuş kabiliyetlerini olumsuz etkilemektedir. Bu çalışmanın amacı, GNSS sinyallerine bağımlı kalmadan, karmaşık çevresel koşullarda bile İHA navigasyonu için otokodlayıcı sinir ağlarını kullanmanın etkinliğini araştırmaktır. Otokodlayıcı sinir ağları, görsel verilerden karmaşık temsiller öğrenme konusunda son derece başarılıdır ve bu sayede İHA'nın çevresini algılama ve konumunu belirlemede kullanılabilirler. Çalışmada, Google Haritalar verileri ve İHA tarafından yakalanan nadir görüntülerinden oluşan bir veri seti oluşturulmuştur. Google Haritalar veri seti kullanılarak, otokodlayıcı sinir ağı eğitilmiştir. Eğitilen sinir ağı temelli algortima, İHA tarafından yakalanan nadir görüntüsünü işlemekte ve bu görüntüyü önceden işlenmiş bir harita üzerinde şablon eşleme algoritmaları ile yüksek doğrulukla konumlandırabilmektedir. Bu çalışmanın bulguları, GNSS harici İHA navigasyonu için yeni bir yöntem sunmaktadır. Otokodlayıcı sinir ağları temelli navigasyon algoritmaları, İHA'ların daha karmaşık görevlerde GNSS sinyallerinin bozulması ihtimaline karşı yedek bir navigasyon sistemi olarak güvenilir ve etkin bir şekilde kullanılarak bu teknolojinin potansiyelini önemli ölçüde artırabilir. Gelecekteki araştırmalar, otokodlayıcı sinir ağları temelli İHA navigasyonunun performansını daha da geliştirmeye odaklanabilir. Bu bağlamda, yüksek çözünürlüklü sayısal yükseklik modeli haritalarının kullanımı, daha kapsamlı ve doğru etiketlenmiş veri setleri ile eğitilmeleri, görsel özelliklerin daha iyi öğrenilmesine ve daha sağlam bir navigasyon sistemi geliştirilmesine olanak tanıyabilir. Kalman filtresi gibi yöntemlerin entegrasyonu ise sensör hatalarının ve çevresel belirsizliklerin etkisini azaltarak konum tahminlerinin hassasiyetini ve güvenilirliğini yükseltebilir. Farklı uzamsal çözünürlüklerde haritalar içeren piramit veri yapıları da otokodlayıcıların farklı ölçeklerde görsel bilgileri işleyebilmesine imkân tanıyarak konumlandırma başarımını yükseltebilir. Bu unsurların araştırılması ve geliştirilmesi, otokodlayıcıların İHA navigasyonundaki başarısını önemli ölçüde yükseltme potansiyeline sahiptir. Ek olarak, bu ek faktörlerin gerçek dünya koşullarında test edilmesi ve pratik uygulamalara entegre edilmesi, teknolojinin olgunlaşmasına ve güvenilirliğinin artmasına katkıda bulunacaktır.
Özet (Çeviri)
Global Navigation Satellite Systems (GNSS), primarily GPS, provide critical positioning information for unmanned aerial vehicle (UAV) navigation. However, GNSS signals can be obstructed, weakened, or intentionally jammed in certain environments, such as canyons and dense urban areas. This adversely affects the safe and autonomous flight capabilities of UAVs. This study aims to investigate the effectiveness of using autoencoder neural networks for UAV navigation in complex environmental conditions, without relying on GNSS signals. Autoencoder neural networks are highly successful in learning complex representations from visual data, and thus can be utilized for UAV environment perception and position estimation. The study created a dataset consisting of Google Maps data and nadir images captured by the UAV. The autoencoder neural network was trained using the Google Maps dataset. The trained neural network-based algorithm processes the nadir image captured by the UAV and can locate it on a pre-processed map with high accuracy using template matching algorithms. The findings of this study offer a novel approach for GNSS-independent UAV navigation. Autoencoder neural network-based navigation algorithms can significantly enhance the potential of this technology by serving as a reliable and effective backup navigation system against the possibility of GNSS signal degradation in more complex missions. Future research can focus on further improving the performance of autoencoder neural network-based UAV navigation. In this context, the use of high-resolution digital elevation model maps, training with more comprehensive and accurately labeled datasets, and better learning of visual features can facilitate the development of a more robust navigation system. Additionally, integrating methods such as the Kalman filter can reduce the impact of sensor errors and environmental uncertainties, thereby enhancing the accuracy and reliability of position estimates. Pyramid data structures containing maps at different spatial resolutions can also enable autoencoders to process visual information at different scales, potentially improving positioning performance. Researching and developing these elements has the potential to significantly enhance the success of autoencoders in UAV navigation. Furthermore, testing these additional factors in real-world conditions and integrating them into practical applications will contribute to the maturation and increased reliability of the technology.
Benzer Tezler
- Mikro hava aracında çırpan kanat profilinin deneysel incelenmesi
Expermental investigation of flapping airfoil in micro air vehicle
SİNAN KEİYİNCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Sivil HavacılıkErciyes ÜniversitesiSivil Havacılık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLKER YILMAZ
- Title examining the accuracy of DEM of difference and 3D point cloud comparison methods: Open pit mine case study
Fark SYM ve 3B nokta bulutu karşılaştırma yöntemlerinin doğruluklarının incelenmesi: Açık maden ocağı örneği
NİLÜFER ÖZDAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Jeodezi ve Fotogrametriİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET GÜVEN KOÇAK
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN KARAKIŞ
- İnsansız hava araçlarının optimum şeklinin esnek hesaplama yöntemleri ile belirlenmesi
Determination of optimal shape of unmanned air vehicles by soft computing methods
SEDA ARIK
Doktora
Türkçe
2018
Sivil HavacılıkErciyes ÜniversitesiSivil Havacılık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLKE TÜRKMEN
- İnsansız hava araçlarının hesaplamalı akışkanlar dinamiği ile analizi
Computational fluid dynamics analysis of unmanned aerial vehicles
BERKAY ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Havacılık MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ATMACA
- İnsansız hava araçlarının hareket ve yönlendirme protokollerine göre performans ölçümü
Performance measurement of human aircraft according to motion and direction protocols
NURULLAH ONURHAN YALÇIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Ticaret ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ BOYACI