Tarımsal insansız kara aracının modellenmesi ve anfıs yöntemi ile hareket kontrolü uygulamaları
Modeling of agricultural unmanned ground vehicle and motion control applicati̇ons using anfis method
- Tez No: 895045
- Danışmanlar: DOÇ. SERHAT YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Ziraat, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 115
Özet
Bitki hastalıkları ve zararlıları, tarım ürünü yetiştiriciliğinde en büyük sorunlardan biridir. Tarımsal bitkileri hastalık ve zararlılardan korumak için genellikle geleneksel ilaçlama yöntemleri kullanılmaktadır. Ancak, kontrolsüz ilaçlama bitkinin gereğinden fazla kimyasala maruz kalmasına ve tüketici sağlığına zarar verebilmektedir. Ayrıca, manuel ilaçlama yöntemleri işçilerin sağlığı için de riskler taşır. Erken teşhis, ürün hasatlarında zararların önlenmesinde kritik bir rol oynar, ancak geleneksel yöntemler hatalara açıktır. Bu çalışmada, patates bitkisi için hastalık tespiti yapabilen ve tespit edilen hastalıkları otonom bir şekilde ilaçlayan bir İnsansız Kara Aracı (İKA) modellenmiştir. İKA'lar, otonom veya yarı otonom olarak belirli bir arazide insan müdahalesi olmadan hareket edebilirler ve tarımsal uygulamalarda sıklıkla kullanılmaktadırlar. İKA'ların etkili kullanımı için hareket planlama ve kontrol problemlerine odaklanan araştırmalar gereklidir. Bu araçlar, kinematik ve dinamik sınırlamalar dikkate alınarak optimize edilmelidir. Çalışmada, YOLO algoritmasının farklı sürümleri (YOLOv7, YOLOv8, YOLOv9) kullanılarak patates hastalıklarının gerçek zamanlı tespiti yapılmıştır. Bu sürümler, doğruluk ve hız sağlamak için geliştirilmiş olup, tarımsal uygulamalarda İKA'ların etkinliğini artırmaktadır. Ayrıca, ANFIS tabanlı karar verme modülü, aracın doğru konumlanması ve otonom sürüş için gerekli referans değerleri sağlamaktadır. Bu sistemler, hassas tarım uygulamalarında verimliliği artırmak ve çevresel etkileri azaltmak amacıyla kullanılmaktadır.
Özet (Çeviri)
Plant diseases and pests are among the most significant challenges in crop cultivation. Traditional pesticide application methods are commonly used to protect agricultural plants from diseases and pests. However, uncontrolled pesticide application can lead to excessive chemical exposure for the plants and pose health risks to consumers. Additionally, manual pesticide application methods carry health risks for the workers involved. Early detection plays a critical role in preventing damage during harvests, but traditional methods are prone to errors. This study aims to model an Unmanned Ground Vehicle (UGV) capable of autonomously detecting diseases in potato plants and applying pesticides to the detected diseases. UGVs can operate autonomously or semi-autonomously over a specified area without human intervention and are frequently used in agricultural applications. Effective utilization of UGVs requires research focused on motion planning and control issues. These vehicles need to be optimized considering kinematic and dynamic constraints. In this study, different versions of the YOLO algorithm (YOLOv7, YOLOv8, YOLOv9) were employed for real-time detection of potato diseases. These versions were developed to enhance accuracy and speed, thereby improving the effectiveness of UGVs in agricultural applications. Additionally, an ANFIS-based decision-making module ensures accurate positioning and autonomous driving by providing the necessary reference values. These systems aim to increase efficiency and reduce environmental impacts in precision agriculture.
Benzer Tezler
- Otonom kara ve hava araçları ile akıllı tarım: Hasat optimizasyonu üzerine bir uygulama
Smart agriculture with autonomous ground and air vehicles: Application on to harvest optimization
ALPARSLAN GÜZEY
- Development of a cooperative unmanned aerial vehicle for agricultural operations
Tarımsal operasyonlar için işbirliğine dayalı bir insansız hava aracının geliştirilmesi
EFE OĞUZHAN KARCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Makine MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNAN ÖNCÜ
- Sıvı ilaçlama ve gübreleme maksadıyla kullanılacak sabit kanatlı bir mini insansız hava aracının tasarımı, üretimi ve performans testleri
Design, production and performance tests of a fixed wing mini unmanned aerial vehicle to be used for liquid spraying and fertilization
MUHAMMED İKBAL KARA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Uçak MühendisliğiErciyes ÜniversitesiUçak Gövde Motor Bakım Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇAĞRI VAKKAS YILDIRIM
- A practical implementation of navigation and obstacle avoidance for quadcopters
Dört pervaneli helikopterler için bir engelden kaçınma ve seyrüsefer uygulaması
ONUR YILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA
- Robotik platformlar için kınect kamera tabanlı hedef tespit ve haritalama sistemi
Kinect camera based target detection and mapping system for robotic platforms
GÖRKEM ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAkdeniz ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER ÜNAL