İnsansız hava araçlarının kritik uçuş verilerini güvenli depolayan ve arazi koşullarına göre otonom iniş yapabilen açıklanabilir yapay zeka tabanlı bir uygulama
A comprehensible artificial intelligence based application that securely stores critical flight data of unmanned aerial vehicles and enables autonomous landing based on terrain conditions
- Tez No: 889962
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BEKİR AKSOY, ÖĞR. GÖR. REMZİ GÜRFİDAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Gerçekleştirilen yüksek lisans tezinin amacı insansız hava araçlarının iniş sırasında karşılaşabileceği engelleri ve değişken arazi koşullarını doğru şekilde algılayarak güvenli bir iniş gerçekleştirmesini sağlamaktır. Bu süreçte insansız hava araçlarının aldığı kararların kararlı bir şekilde açıklanabilir olması da hedeflenmektedir. Çalışma kapsamında, insansız hava aracının tasarımı, sensörler, Raspberry Pi 3B+ ve Python programlama dilinde hazırlanan yazılım ile gerçekleştirilmiştir. İnsansız hava aracı ile farklı arazi koşullarında uçuşlar yapılarak farklı çevresel durumlar için veriler toplanmış ve elde edilen veriler çalışmaya özgü tasarlanan derin öğrenme modelinin eğitimi için kullanılmıştır. Çalışmaya özgü geliştirilen derin öğrenme modeli, iniş sırasında çevresel verileri analiz ederek güvenli iniş stratejileri geliştirmiştir. Blok zinciri entegrasyonu ise, telemetri verilerinin güvenli ve kesintisiz bir şekilde iletilmesini sağlamıştır. Sonuçlar, geliştirilen sistemin insansız hava araçlarının iniş güvenliğini ve operasyonel verimliliğini önemli ölçüde artırdığını göstermiştir.
Özet (Çeviri)
The aim of the master's thesis is to enable unmanned aerial vehicles to perform a safe landing by accurately detecting the obstacles and variable terrain conditions that they may encounter during landing. In this process, it is also aimed that the decisions taken by the unmanned aerial vehicles can be explained in a stable manner. Within the scope of the study, the design of the unmanned aerial vehicle was realized with sensors, Raspberry Pi 3B+ and software prepared in Python programming language. The unmanned aerial vehicle was flown in different terrain conditions and data were collected for different environmental conditions and the data obtained were used for training the deep learning model designed specifically for the study. The deep learning model developed for the study developed safe landing strategies by analyzing environmental data during landing. Blockchain integration ensured secure and seamless transmission of telemetry data. The results show that the developed system significantly improves the landing safety and operational efficiency of unmanned aerial vehicles.
Benzer Tezler
- Modeling and simulation of a hydraulic booster system for aircraft fight control applications
Uçak uçuş kontrol uygulamaları için hidrolik bir takviye sisteminin modellenmesi ve benzetimi
ABDULKADİR ELMALI
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE FİLİZ BAYTAŞ
- Die Sprache und der Sprachstil Arno Schmidt's in:“Die Gelehrtenrepublik”
Başlık çevirisi yok
ZİHNİ TUNCER
- Streptozotosin ile deneysel diabet oluşturulan hayvanlarda bazı kan parametrelerinin incelenmesi
Başlık çevirisi yok
BELKİS ÜNVER
- Wolfgang Borcherts Stellungnahme zum Krieg in seinen Kurzgeschichten ab 1945
Başlık çevirisi yok
ZEKİ KARAKAYA
