Derin öğrenme ile tanıma yapabilen güvenlik amaçlı çok rotorlu insansız hava aracı ve alt sistemlerinin tasarımı ve geliştirilmesi
Design and development of safety multirotor unmanned aerial vehicle and subsystems capable of recognition with deep learning
Yazar: ENES YİĞİT
Danışman: PROF. DR. RAİF BAYIR
Karabük Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering

Özet:
Bu çalışmada, güvenliği sağlancak alanı bekçi gibi gezen ve belirlenen saat aralıklarında devriye görevi yapabilen, çok rotorlu insansız hava aracı ve alt sistemlerinin tasarımı gerçekleştirilmiştir. Çok rotorlu insansız hava aracı Bekçikopter ile güvenliği sağlanan alanda otonom uçuş esnasında güvenlik amaçlı gerçek zamanlı olarak derin öğrenme yöntemi ile insan ve araç tanıması yapılmaktadır. Bu amacı gerçekleştirebilmek için üzerinde geniş açılı kamera bulunan dört rotorlu insansız hava aracı tasarlanmıştır. Tasarımı gerçekleştirilen araç, referans görev planlayıcısı programı ile uçuş güzergahı belirtilerek otonom uçuş gerçekleştirmektedir. Aracın iniş ve kalkışını yönetmek için bir yer istasyonu geliştirilmiştir. Bu yer istasyonuyla, kullanıcıya gerek kalmadan çok rotorlu insansız hava aracının kontrolü sağlanmaktadır. Çok rotorlu insansız hava aracının sürekli görev yapabilmesi için yer istasyonunda kablosuz şarjı yapılmaktadır. Şarjın doğru yapılması için çok rotorlu  
insansız hava aracı üzerine batarya yönetim sistemi yerleştirilmiştir. Sistem gerçek zamanlı olarak belirlenen saat aralıklarında çok rotorlu insansız hava aracının devriye görevini yapmasını sağlamaktadır. Güvenliği sağlanan alanın, üç noktasına hareket algılayıcılar yerleştirilmiştir. Hareket algıladığında, yer istasyonuna bilgi verilmektedir. Gelen uyarı ile çok rotorlu insansız hava aracının belirlenen yere hareket etmesi sağlanır. Bu çalışma ile güvenlik amaçlı izlenmesi gereken bölgede, otonom olarak uçabilen çok rotorlu insansız hava aracı ile devriye görevleri başarıyla gerçekleştirlmiştir. Devriye esnasında alandaki insan ve araçların tespiti derin öğrenme ile yapılmıştır.

Abstract:
In this study, the design of multi-rotor unmanned aerial vehicles and subsystems that travel the area to be secured as a guard and can perform patrol at specified time intervals has been designed. With the multi-rotor unmanned aerial vehicle Bekçikopter, during autonomous flight in the secured area, human and vehicle recognition is performed in real time with deep learning method for security purposes. To achieve this goal, a four-rotor unmanned aerial vehicle with a wide angle camera was designed. The designed vehicle performs autonomous flight by specifying the flight route with the reference mission planner program. A ground station has been developed to manage the landing and take-off of the vehicle. With this ground station, the control of a multi-rotor unmanned aerial vehicle is provided without the need for the user. In order for the multi-rotor unmanned aerial vehicle to operate continuously, it is wirelessly charged at the ground station. A battery management system has been  
placed on the multi-rotor unmanned aerial vehicle to ensure correct charging. The system enables the multi-rotor unmanned aerial vehicle to patrol at time intervals determined in real time. Motion sensors are placed at three points of the secured area. When motion is detected, the ground station is informed. With the incoming warning, the multi-rotor unmanned aerial vehicle is allowed to move to the specified location. With this study, patrol missions were successfully carried out with a multi-rotor unmanned aerial vehicle that can fly autonomously in the area that should be monitored for security purposes. Detection of people and vehicles in the area during the patrol was done with deep learning.