İnsansız hava araçları için monoküler kamera kullanılarak iç mekânda konumlama ve haritalama
Indoor localization and mapping for unmanned aerial vehicles by using monocular camera
Yazar: BUĞRA ŞİMŞEK
Danışman: PROF. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Haritalama = Mapping ; Konumlandırma = Positioning ; Öznitelik çıkarma = Feature ; İnsansız hava aracı = Unmanned aerial vehicle

Özet:
Günümüzde robotlar ve insansız sistemlere, savunma, sağlık, tarım, madencilik, sürücüsüz araçlar, gezegen keşifleri ve nükleer tesis güvenliği gibi yaygın bir alanda büyük görevler düşmektedir. Gerçekleştirecekleri görevlerde robotik ve insansız sistemlerin kendi konumunu ve çevresini bilmesi operasyonların başarılı bir şekilde sonuçlandırılması için 
oldukça önemlidir. Dış mekânlarda operasyon gerçekleştirecek insansız sistemler çoğunlukla konum bilgisini elde etmek için Küresel Konum Belirleme Sistemleri uydularından yayınlanan pozisyon ve zaman sinyallerini kullanmaktadır. Fakat kimi 
durumlarda (sinyal karıştırılması, uydu görüş açısından çıkma, iç mekânda / farklı gezegende görevler gibi) bu sinyalleri kullanmak mümkün olmamaktadır. Bu durumlarda alternatif konumlama ve haritalama metotları kullanılmaktadır. Bu çalışmada düşük maliyetli monoküler RGB kamera kullanılarak görüntü temelli eş zamanlı konumlandırma ve haritalandırma (vSLAM) için hareket bulanıklığına dayanıklı bir çerçeve önerilmiştir. Önerilen çerçeve agresif manevra kabiliyetine sahip dron platformları tarafından gerçekleştirilen hızlı dönme hareketlerinde bile sistemin hareket bulanıklığı kaynaklı takip 
kaybını uğramasını önleyebilmektedir. Ortaya konulan yeni çerçevede, daha önce vSLAM çerçevelerinde yer almayan hareket bulanıklığı tespit ve azaltma modülleri yer almaktadır. Hareket bulanıklığına dayanıklı vSLAM çerçevesi hem öznitelik temelli hem de doğrudan vSLAM metotları ile denenmiş ve çerçevenin başarısı deneysel olarak kanıtlanmıştır.

Abstract:
Today, robots and unmanned systems have major tasks in such widespread areas such as defence, healthcare, agriculture, mining, self-driving cars, planetary exploration and nuclear facility security. It is very important for the robotic and unmanned systems to be aware of their own location and environment in the tasks they perform, to fulfil their operation needs successfully. Unmanned systems that operate outdoors mostly use position and time signals broadcasted from Global Navigation Satellite Systems to obtain location information. However, in some cases such as signal interference, exiting the satellite line of side, indoors / a different planet missions, it is not possible to use these signals. In such
cases, alternative localization and mapping methods are used. In this study, a motion blur resistant framework is proposed for visual Simultaneous Localization and Mapping (vSLAM) using a low cost monocular RGB camera. The proposed framework can avoid tracking loses due to motion blur, even during rapid rotations performed by aggressively maneuverable drone platforms. In the proposed framework, there are motion blur detection and reduction modules that were not previously included in the vSLAM frameworks. The motion blur-resistant vSLAM framework has been tested with both feature-based and 
direct vSLAM methods, and the success of the framework has been experimentally proven.