title: Embedded gimbal system for land-based tracking of unmanned aerial vehicles
title: Ενσωματωμένο σύστημα μηχανισμού στρέψης (gimbal) για παρακολούθηση μη επανδρωμένων αεροχημάτων από σταθμό εδάφους 
Creators: name: Μανεσης Αθανασιος
Publisher: name: Technical University of Crete
Year: 2024

description: Embedded systems are one of the most important and rapidly developing fields in engineering. They find application from small household appliances to critical airplane safety systems that have hundreds of them to perform functions such as in-flight entertainment systems, temperature control, speed control, flight management systems, flight data recorders, engine control and many more. With the use of artificial intelligence and machine learning algorithms these systems become more intelligent, efficient and have much more autonomy than in the past. In this thesis we studied and implemented such an embedded system that has the ability to detect and track UAVs (drone) through optical recognition. Detection and monitoring is visible via a monitor which is connected to the embedded system and has three different modes, one for horizontal scanning, one for vertical scanning and one for tracking. The embedded system consists of a rotation mechanism (PTZ) in which a camera is mounted and an RPi-4 which through the camera recognizes the drone using a machine learning model for object recognition and  generates the appropriate angles to the gimbal to turn in that way so the drone stays as close to the center of the camera as possible. Communication between the RPi and the PTZ device is achieved via RS485 using the Pelco-P and Pelco-D protocols that the rotation mechanism supports. To convert the angles into the appropriate Pelco-P and Pelco-D frames, a python library was developed so that by using the corresponding functions, the appropriate messages can be produced without anyone needing to know exactly how these frames are created.
description: Τα ενσωματωμένα συστήματα είναι ένα ταχέως αναπτυσσόμενο πεδίο στην επιστήμη των Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών. Βρίσκουν εφαρμογή από μικρές οικιακές συσκευές έως κρίσιμα συστήματα ασφάλειας αεροπλάνων στα οποία εκτελούν λειτουργίες όπως έλεγχος θερμοκρασίας και ταχύτητας, έλεγχος κινητήρα, κλπ. Με τη χρήση αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης αυτά τα συστήματα γίνονται πιο αποτελεσματικά και με συνεχώς αυξανόμενη αυτονομία. Στην παρούσα διπλωματική εργασία μελετήσαμε και υλοποιήσαμε ένα τέτοιο ενσωματωμένο σύστημα που έχει τη δυνατότητα να ανιχνεύει και να παρακολουθεί μη επανδρωμένο εναέριο όχημα μέσω οπτικής αναγνώρισης. Η ανίχνευση και η παρακολούθηση είναι ορατή μέσω μιας οθόνης που συνδέεται με το ενσωματωμένο σύστημα. Υπάρχουν τρεις διαφορετικές λειτουργίες, μία για οριζόντια σάρωση, μία για κάθετη σάρωση και μία για παρακολούθηση. Το ενσωματωμένο σύστημα αποτελείται από έναν μηχανισμό περιστροφής (PTZ) στον οποίο είναι τοποθετημένη μια κάμερα και ένα RPi-4 που μέσω της κάμερας αναγνωρίζει το drone χρησιμοποιώντας ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης για την αναγνώριση αντικειμένων και δημιουργεί τις κατάλληλες γωνίες προς τον μηχανισμό στρέψης για να στρέφεται με κατάλληλο τρόπο ώστε το drone να παραμένει όσο το δυνατόν πιο κοντά στο κέντρο της κάμερας. Η επικοινωνία μεταξύ του RPi και της συσκευής PTZ επιτυγχάνεται μέσω του RS485 χρησιμοποιώντας τα πρωτόκολλα Pelco-P και Pelco-D που υποστηρίζει ο μηχανισμός στρέψης. Για την μετατροπή των γωνιών στα κατάλληλα Pelco-P και Pelco-D μηνύματα, αναπτύχθηκε μια βιβλιοθήκη python, ώστε με τη χρήση των αντίστοιχων συναρτήσεων, να παράγονται τα κατάλληλα μηνύματα χωρίς παρέμβαση του χρήστη.