Dönerkanat tipinde bir insansız hava aracının görüntü tabanlı kontrolü

Abstract

İnsansız hava araçlarından alınan görüntülerde video tabanlı uygulama geliştirme araştırmacılar tarafından yaygın bir şekilde tercih edilmektedir ve havadan alınan görüntüler kullanılarak gözetleme ve yöngüdüm üzerine yapılan çalışmalarda karşılaşılan problemler bu konuları ilgi odağı haline getirmiştir. İnsansız hava araçlarına duyulan ihtiyacın giderek artmasından ötürü bu tez çalışmasında dinamik modeli kullanılan dönerkanat tipindeki bir insansız hava aracının Google Earth® üç boyutlu sanal ortamında engellere çarpmadan belirlenen başlangıç noktalarından hedef noktalarına otonom olarak ulaşabilmesi amacıyla uygulamalar yapılmıştır. Dönerkanat yöngüdümünün gerçeklenmesi öncesinde havadan yeri gözetleyen kameradan alınan görüntüdeki nesnelerin sınıflandırılması yapılmaya çalışılmıştır. Basit arka plan farkı ve yerel eşik değeri yöntemleri kullanılarak arka plandan ayrıştırılan nesnelerin istatistiksel özellikleri çıkartılmış ve yapay sinir ağları ile iki farklı destek vektör makinesi kullanılarak örüntülerin araç olup olmadığı belirlenmiştir. Yapılan karşılaştırmalı testler sonucunda destek vektör makinelerinin yapay sinir ağlarına nazaran daha güvenilir sonuçlar ortaya koyduğu görülmüştür. Yapılan ikinci çalışmada dinamik modeli bilinen dönerkanat tipindeki İHA Google Earth® üç boyutlu sanal ortamında sınırlı bir arama alanı içerisinde uçurulmuş ve ölçekten bağımsız özellik dönüşümü tekniği kullanılarak hedefin konumu bulunmaya çalışılmıştır. Hedef alanının tespit edilmesinin ardından hedef bir süre gözetlendikten sonra ilgili alana dönerkanatın inişi yapılmıştır. Son çalışmada ise Google Earth® 3D sanal ortamında binaların arasında dönerkanatın başlangıç noktasından farklı hedef noktalarına herhangi bir ön bilgi olmadan ulaşması amaçlanmıştır. Optik akış yöntemi kullanılarak yapılan çalışmada dönerkanatın engellerden uzak olarak uçuşu sağlanmış ve hedef noktasına ulaşabilmek için gerekli dönüşler görüntü bilgisinden faydalanarak belirlenmiştir. Sonuçlar sistemin yüksek başarımını ortaya koymuştur.Video based application development in images taken from unmanned aerial vehicles is preferred widely and problems encountered in the works considering surveillence and navigation made such topics a research focus. Because of the popularity of the applications of unmanned aerial vehicles, in this thesis, autonomous flight via a quadrotor is considered with flight in 3D virtual flight in Google Earth® virtual environment. As a first stage of the quadrotor navigation, classification of the objects seen by the vehicle. Background differencing and local thresholding methods are employed to distinguish the statistical features of the patterns and by the use of artificial neural networks and two different support vector machines, the target object is recognized. Based on the comparative tests, it is seen that the support vector machine based classifiers are seem to produce more reliable results than neural network based alternatives. In the sequel, quadrotor type unmanned aerial vehicle is tested in a bounded region in Google Earth® environment and the target is sought by using scale invariant feature transform technique. After determining the target area, the vehicle is commanded to surveil the area for a while then the vehicle lands to the area autonomously. As a last application, the vehicle is requested to synthesize the path in between two points in Google Earth® environment. Optical flow method is utilized and the necessary maneuvers are synthesized using the visual information. Results stipulate the high performance of the devised vision based autonomous flight system.