GNSS karıştırmalı ortamlarda mutlak görsel konumlandırma destekli görsel-ataletsel navigasyon yaklaşımı
Visual-inertial navigation approach enhanced by absolute visual localization in GNSS-denied environments
- Tez No: 986957
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKAN USLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Konumlandırma, Positioning
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde insansız hava aracı (İHA) navigasyon sistemlerinin büyük bir kısmı Küresel Navigasyon Uydu Sistemi (GNSS) teknolojisine bağımlıdır. Ancak GNSS sinyallerinin karıştırılması, engellenmesi veya kısıtlı erişim gibi durumlarda güvenilmez hale gelmesi, seyrüsefer kabiliyetini kritik düzeyde etkilemektedir. Bu nedenle, İHA'ların harici referans sistemlerine ihtiyaç duymaksızın otonom konum belirlemesi büyük önem arz etmektedir. Bu tez çalışmasının temel amacı, GNSS'siz ortamlarda ve yüksek irtifa uçuşlarında, görsel odometri yaklaşımlarını kullanarak İHA'lar için güvenilir ve sürekli bir pozisyon verisi sağlamaktır. Bu problem alanına yönelik olarak, kamera ve ataletsel ölçüm birimi (IMU) gibi hafif sensörleri etkin bir şekilde kullanan Görsel-Ataletsel Odometri (VIO) ve Görsel Eşzamanlı Konumlandırma ve Haritalama (VSLAM) yöntemleri öne çıkmaktadır. Çalışmamızda, pozisyon tahmini için referans olarak VINS-Fusion algoritması temel alınmıştır. Yapılan analizler, temel VINS-Fusion algoritmasının kısa menzilli ve düz rotalarda yüksek doğruluk sergilemesine karşın, uzun menzilli ve yüksek irtifalı görevlerde kümülatif hata birikimi (sürüklenme) nedeniyle performansının önemli ölçüde düştüğünü göstermiştir. Bu sınırlılığı gidermek amacıyla, VINS-Fusion algoritmasının global optimizasyon sürecine Mutlak Görsel Konumlandırma (Absolute Visual Localization, AVL) verilerinin entegre edildiği yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Bu yöntemde, AVL sisteminden elde edilen mutlak konum kısıtları, VINS-Fusion'ın faktör grafına dahil edilerek sistemin uzun vadedeki doğruluğu ve kararlılığı artırılmıştır. Önerilen sistemin performansı, farklı irtifalarda tasarlanan düz hat, eğimli ve kapalı döngü uçuş senaryolarında, mutlak yörünge hatası (ATE) ve döngü kapatma metrikleri kullanılarak kapsamlı bir şekilde değerlendirilmiştir. Simülasyon ve veri seti tabanlı testler sonucunda, geliştirilen entegre yaklaşımın temel VINS-Fusion algoritmasına kıyasla konumlandırma doğruluğunu yaklaşık \%83 oranında iyileştirdiği tespit edilmiştir. Bu iyileşme sayesinde, özellikle yüksek irtifa ve uzun menzilli uçuşlarda gözlemlenen sürüklenme etkisi başarılı bir şekilde azaltılmış ve daha tutarlı yörünge tahminleri elde edilmiştir. Elde edilen bulgular, görsel odometri tabanlı sistemlerin mutlak konum verileriyle desteklenmesinin, GNSS'nin mevcut veya güvenilir olmadığı zorlu koşullarda dahi İHA'lar için kararlı ve hassas bir seyrüsefer çözümü sunabileceğini kanıtlamaktadır.
Özet (Çeviri)
In recent years, a large portion of unmanned aerial vehicle (UAV) navigation systems has relied on Global Navigation Satellite System (GNSS) technology. However, GNSS signals may become unreliable in cases of interference, blockage, or limited access, critically affecting navigation capability. Therefore, enabling UAVs to determine their position autonomously without depending on external reference systems is of great importance. The primary objective of this thesis is to provide a reliable and continuous position estimation for UAVs in GNSS-denied environments and high-altitude flight scenarios using visual odometry techniques. To address this problem domain, Visual-Inertial Odometry (VIO) and Visual Simultaneous Localization and Mapping (VSLAM) methods, which efficiently utilize lightweight sensors such as cameras and inertial measurement units (IMUs), have gained prominence. In this study, the VINS-Fusion algorithm is adopted as the reference framework for position estimation. Analyses indicate that while the baseline VINS-Fusion algorithm performs accurately in short-range and straight-path trajectories, its performance significantly degrades in long-range and high-altitude missions due to cumulative drift errors. To overcome this limitation, a novel approach is proposed by integrating Absolute Visual Localization (AVL) data into the global optimization process of VINS-Fusion. In this method, absolute position constraints derived from the AVL system are incorporated into the factor graph of VINS-Fusion, enhancing the long-term accuracy and stability of the system. Simulation and dataset-based experiments demonstrate that the proposed integrated approach improves positioning accuracy by approximately 83\% compared to the baseline VINS-Fusion algorithm. This improvement effectively mitigates drift effects observed during long-range and high-altitude flights, yielding more consistent trajectory estimations. The results confirm that augmenting visual odometry systems with absolute position information can provide robust and precise navigation solutions for UAVs, even under GNSS-denied or degraded conditions.
Benzer Tezler
- Optimized visual odometry and satellite image matching-based localization for UAVS in GPS-denied environments
GPS olmayan ortamlarda İHA'lar için optimizasyonlu görsel odometri ve uydu görüntüsü eşleştirme tabanlı konumandırma
ÖMER SEFA ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
İstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Advanced aiding methods in inertial navigation systems for GNSS denied environments
KKS engellenen ortamlar için ataletsel navigasyon sistemlerinde ileri destek metodları
AYBARS TOKTA
- A statistical framework for false-fix elimination in tercom using real flight test data
Gerçek uçuş test verilerini kullanarak tercom'da yanlış konum kestirimlerinin istatistiksel bir çerçeve ile elenmesi
İBRAHİM ENES USLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
İstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- GNSS erişimsiz durumlarda insansız hava araçları için kalman filtresi kullanımıyla gerçek zamanlı navigasyon sistem tasarımı
Real time navigation system design for unmanned aerial vehicles using kalman filter in GNSS denied environments
TEYMUR MAMMADZADA
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Yıldız Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Adaptive blended visual localization system based on artificial neural networks for unmanned air vehicles
İnsansız hava araçları için adaptif harmanlanmış yapay ağ temelli görsel navigasyon sistemi
OĞUZHAN YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
İstanbul Gedik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...