Geri Dön

Multi-UAV cooperative search under sensing and communication limitations

Algılama ve haberleşme kısıtları altında çoklu-İHA sistemi ile işbirlikçi arama

PDF İndir

  1. Tez No: 982400
  2. Yazar: KADİRCAN KARA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. EVŞEN YANMAZ ADAM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Arama ve kurtarma, alan kapsama, dron ağları, inansız hava araçları, rota planlama, bağlantı sürdürme, çoklu ziyaret, hedef tespiti, search and rescue, area coverage, drone networks, unmanned aerial vehicles, path planning, maintaining connectivity, multi-visit, target detection
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Çoklu-Insansız Hava Aracı(İHA)sistemleri Arama ve Kurtarma (AvK), gözlemleme, çevresel izleme gibi birçok sivil uygulamada kullanılmaktadır. AvK gibi birçok hedefin veya ilgi alanının taranması ve izlenmesi gerektiği dinamik görevlerde, İHA'ların kendi arasındaki ve Yer Kontrol İstasyonu (YKİ)'na olan bağlılıkları, görevin başarısında hayati önem taşır. Son teknoloji sensörlerin hala mükemmelliğe erişememesi ile birlikte, ilgi alanlarındaki ölçüm güvenirliliğini artırmak için İHA'ların ilgi alanlarında birden fazla ölçüm yapması gerekebilir. Bu tezde, kusurlu algılama ve haberleşme kısıtları altında dinamik bilgi paylaşımının söz konusu olduğu çoklu İHA ve çok hedefli işbirlikçi arama görevleri kapsamında; alan kapsama, bağlılık ve yeniden ziyaret süresinin ortak optimizasyonunu gerçekleştiren bir sistem önerilmektedir. Böylece, art arda yapılan ziyaretler arasındaki süreyi mümkün olduğunca kısaltarak (alan kapsama ve bağlılık açısından büyük performans kayıpları yaşamadan) aynı bölgede daha hızlı şekilde birden fazla sensör ölçümü alınmasını ve böylece görevin erken aşamalarında sensör ölçümlerinin isabetliliğinin artırılması hedeflenmektedir. Önerilen optimizasyon problemini çözmek için NSGA-II evrimsel algoritması kullanılmış ve algoritma çeşitli senaryolar üzerinde test edilmiştir. Sonuçlar, evrimsel algoritmalar kapsamında yol planlamasında hem hücrelerin yeniden ziyaret sürelerinin hem de bağlılığın dikkate alınmasıyla, ziyaretler arasındaki gözlemlenen sürelerde 4 kata kadar iyileşme, hedef tespit sürelerinde %60 oranında iyileşme ve belirsiz, gerçekçi ortamlarda hedef tespiti sonrası YKİ'nin anlık bilgilendirilmesinin mümkün olduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Multi-Unmanned Aerial Vehicle (UAV) systems have many uses in civil applications including Search and Rescue (SaR), surveillance, and environmental monitoring. In dynamic missions such as SaR, where multiple targets or areas of interest might need to be searched and monitored, the accuracy of target detection and information sharing among UAVs and with Ground Control Station (GCS) play a vital role in whether the mission will be successful or not. The state of the art sensors are still imperfect, hence, UAVs might need to take multiple measurement in each area of interest to increase the accuracy of sensor measurements. To that end, in this thesis we propose a joint area coverage, connectivity, and revisit time optimization framework within the context of multi-UAV multi-target cooperative search missions involving dynamic information exchange under imperfect sensing and communication constraints towards the goal of shortening time elapsed between consecutive visits to be able to take multiple sensor measurements as fast as possible (without suffering great losses in performance in terms of area coverage and connectivity), therefore increasing the accuracy of sensor measurements in the early stages of the mission in question. We utilize the Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA)-II evolutionary algorithm to solve the proposed optimization problem and compare our results on various scenarios. Our results show that by considering cell revisit times as well as connectivity in the path planning in the context of evolutionary algorithms, we observe up to 4-fold improvement in terms of observed times between visits and we see that the target detection times can be improved by 60% and we can achieve instant GCS inform post-detection in realistic, uncertain environments.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    992856

    Dört rotorlu insansız hava araçları için fizik rehberli artık geri beslemeli sinir ağı ile çok ajanlı dağıtılmış lineer olmayan model öngörülü formasyon kontrolü

    Multi-agent distributed nonlinear model predictive formation control for quadrotor UAVs using a physics-guided residual feedback neural network

    DENİZ MUHACİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAPRAK YALÇIN

  2. Tez No

    987418

    Development of LPV-MPC and LQR control strategıesfor multı-uav formatıon wıth battery-awareweıght matrıx optımızatıon

    Batarya farkındalığına sahip ağırlık matrisi optimizasyonuile çoklu iha formasyonu için lpv-mpc ve LQRkontrol stratejilerinin geliştirilmesi

    HACI MUHAMMED YILDIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAYRİ ACAR

  3. Tez No

    710866

    Vision based localization and control of UGVs using a UAV

    İHA kullanarak İKA'ların bilgisayar görü tabanlı kontrolü ve lokalizasyonu

    FARJAD ZAFAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Mekatronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ÜNEL

  4. Tez No

    233522

    3-D offline path planning for unmanned aerial vehicles by using metaheuristics

    İnsansız hava taşıtlarına yönelik olarak evrimsel algoritmalar yardımı ile offline güzergah planlama

    IŞIL HASIRCIOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. HALUK TOPÇUOĞLU

  5. Tez No

    839872

    İmmun plazma algoritması ile insansız hava araçları için sabit irtifa güzergah planlama probleminin çözülmesi

    Solving fixed altitude route planning problem for unmanned aerial vehicles with immune plasma algorithm

    TEVFİK ERKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Uçak MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Uçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELÇUK ASLAN

Geri Dön