İnsansız hava araçlarında otonom olarak çalışan bir silahın tasarımı ve uygulaması
Design and implementation of an autonomous weapon on unmanned vehicles
Yazar: SERVET ÇINAR
Danışman: PROF. DR. RÜŞTÜ GÜNTÜRKÜN
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Havacılık Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Sivil Havacılık = Civil Aviation

Özet:
Otonom silah sistemleri, barutun ve nükleer silahların keşfinden sonra savaşlarda üçüncü büyük devrim olarak kabul edilmektedir. Bu sistemler, bir kez devreye girdikten sonra, operatörün herhangi bir müdahalesine ihtiyaç duymadan, hedefleri tespit edip ateş edebilmektedirler. Bu çalışmada, insansız hava aracı üzerine yerleştirilen yapay zekâ kontrollü bir silahın yarı otonom ve tam otonom olarak çalışmasını sağlayacak sistemin tasarımı ve uygulaması gerçekleştirilmiştir. Bunun için silahın hedefi takip etmesini sağlayacak servo motor, servo motorun kontrolü için Arduino Nano, görüntülerin analizi için görüntü işleme metodu ve silahın otonom çalışabilmesi için derin öğrenme algoritması kullanılmıştır. Python yazılım dilinin YOLO kütüphanesi aracılığıyla hedef tespiti yapılırken, Arduino Nano'ya yüklenen yazılım algoritmaları vasıtasıyla kameradan gelen görüntüye göre servo motorların konum kontrolü sağlanmıştır. 
Tasarımı ve uygulaması yapılan silah dost veya düşman olarak tanıtılan nesneleri kamera görüntüsüne göre, servo motor vasıtasıyla takip edebilmekte ve birçok nesne arasından önceden tanımlanan nesnenin gerçek zamanlı görüntüsünü alarak derin öğrenme algoritması ve görüntü işleme metodu ile hedef tespiti yapmaktadır. Hedef düşman olarak tanımlanmışsa, silah operatöre sormadan hedefi imha etmektedir. Eğer silaha komuta merkezi tarafından yarı otonom olarak çalışma görevi verilmişse hedef tespit edildikten sonra imha için komuta merkezinden onay istenmektedir. Onay verilmesi durumunda hedef imha edilmekte, onay verilmemesi durumunda ise verilen süre kadar hedef takibi yapılmakta ve ardından hedefin takibi bırakılmaktadır. Sonuç olarak bu çalışma sonunda bir silahın yarı otonom ve tam otonom olarak çalışması sağlanmıştır.

Anahtar Kelimeler: Yarı ve Tam Otonom Silah Sistemi, Görüntü İşleme, Servo Motor, Derin Öğrenme, Gerçek Zamanlı Görüntü, Kamera

Abstract:
Autonomous weapon systems are considered to be the third major revolution in warfare after the discovery of gunpowder and nuclear weapons. Once activated, these systems are capable of detecting and firing at targets without the need for any intervention by the operator. In this study, the design and implementation of a system that will enable an artificial intelligence-controlled weapon placed on an unmanned aerial vehicle to operate semi-autonomously and fully autonomously has been carried out. For this purpose, a servo motor that will enable the weapon to track the target, an Arduino Nano for the control of the servo motor, an image processing method for the analysis of images, and a deep learning algorithm for the autonomous operation of the weapon have been used. While target detection is performed through the YOLO library of the Python programming language, positional control of the servo motors according to the image coming from the camera has been provided through software algorithms loaded onto the Arduino Nano.
The designed and implemented weapon can track objects identified as friend or foe according to the camera image, through a servo motor, and detects targets with a deep learning algorithm and image processing method by taking a real-time image of a pre-defined object among many objects. If the target is identified as an enemy, the weapon destroys the target without asking the operator. If the weapon is given the task of operating semi-autonomously by the command center, approval is requested from the command center for destruction after the target is detected. If approval is given, the target is destroyed; if approval is not given, the target is tracked for the given time and then the target is stopped tracking.
 
Keywords: Autonomous Weapon System, Image Processing, Servo-Motor, Deep Learning, Real Time Image, Camera