GPS'in engellendiği ortamlarda insansız hava aracı navigasyonu ve çarpışma önleme sistemleri için çoklu sensör veri birleştirmeye dayalı yeni bir yaklaşım
A novel approach based on multi-sensor data fusion for unmmanned aerial vehicle navigation and collision avoidance systems in GPS-denied environments
Yazar: ELİF ECE ELMAS
Danışman: PROF. DR. MUSTAFA ALKAN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
İnsansız Hava Araçları (İHA), son yıllarda teknolojik gelişmelerle birlikte birçok alanda yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. İHA'ların bu alanlarda güvenli ve etkili bir biçimde çalışabilmeleri büyük ölçüde Küresel Konumlandırma Sistemi (GPS)'ne dayanmaktadır. Ancak kentsel alanlar, kapalı alanlar, büyük binaların, ağaçların veya doğal engellerin bulunduğu bölgelerde GPS sinyalleri ya zayıf olmakta ya da tamamen kaybolabilmektedir. GPS sisteminde meydana gelebilecek herhangi bir aksama veya kesinti, İHA'ların performansını ve görevlerini yerine getirmelerini ciddi ölçüde etkileyebilmektedir. Ayrıca, gerçek dünya uygulamalarında İHA'ların hareketli ve öngörülemeyen engellerle başa çıkabilmesi gerekmektedir. Üstelik, bunu GPS'in devre dışı kaldığı ortamlarda da yapabilmelidir. Bu tez çalışmasında, belirlenen bir rotada uçan bir Özerk İnsansız Hava Aracı (Ö-İHA)'nın GPS sinyalinin bulunmadığı veya zayıf olduğu zorlu ortamlarda karşılaşacağı hem sabit hem de hareketli engelleri gerçek zamanlı olarak güvenilir bir şekilde tespit etme ve olası çarpışmaları önlemek için etkin kaçınma manevraları gerçekleştirme yeteneğine sahip, üstün durumsal farkındalık sunan bir sistem geliştirilmiştir. Geliştirilen sistem, Ataletsel Navigasyon Sistemleri (ANS) gibi navigasyon sensörlerinin, LiDAR ve manyetometreler gibi mesafe ve irtifa sensörlerinin ve kameralar ve Optik Akış (OA) gibi görüntü işleme tekniklerinin güçlü yönlerini bir araya getiren Çoklu Sensör Veri Birleştirme (ÇSVB) kullanmaktadır. Hem ÇSVB için hem de sensör verilerindeki gürültü ve hataların etkisini en aza indirgemek için Genişletilmiş Kalman Filtre (GKF) uygulanmaktadır. Ö-İHA'nın uğrak noktalarını takibi, engellerden kaçınma, sinyal girişimine karşı bağışıklık ve genel manevra yeteneklerini değerlendirmek için hem benzetim hem de gerçek dünya testleri gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, Ö-İHA'nın karmaşık ve sürekli değişen ortamlarda güvenli ve doğru bir şekilde seyredebildiğini göstermektedir. Sonuçlar, geliştirilen sistemin, GPS sinyalinin bulunmadığı veya zayıf olduğu zorlu ortamlarda karşılaştığı hem sabit hem de hareketli engelleri gerçek zamanlı olarak güvenilir bir şekilde tespit etme ve olası çarpışmaları önlemek için etkin kaçınma manevraları gerçekleştirme yeteneğine sahip olduğunu ortaya koymaktadır.

Abstract:
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have become widely used in many fields in recent years due to technological advancements. The ability of UAVs to operate safely and effectively in these areas largely depends on the Global Positioning System (GPS). However, in urban areas, enclosed spaces, and regions with large buildings, trees, or natural obstacles, GPS signals can be weak or completely lost. Any disruption or interruption in the GPS system can significantly affect the performance of UAVs and their ability to carry out missions. Additionally, in real-world applications, UAVs must be able to deal with moving and unpredictable obstacles (e.g., birds, other UAVs). Furthermore, they must be capable of doing this in environments where GPS is unavailable. In this thesis, a system has been developed that enables an Autonomous Unmanned Aerial Vehicle (AUAV) flying along a predetermined route to reliably detect both fixed and moving obstacles in challenging environments where GPS signals are weak or absent, and to perform effective avoidance maneuvers to prevent potential collisions, offering superior situational awareness and operational efficiency. The developed system utilizes Multi-Sensor Data Fusion (MSDF), which combines the strengths of navigation sensors such as Inertial Navigation Systems (INS), distance and altitude sensors like LiDAR and magnetometers, as well as image processing techniques such as cameras and Optical Flow (OF). Additionally, an Extended Kalman Filter (EKF) is employed to minimize the impact of noise and errors in sensor data, enhancing the robustness and accuracy of the system. The tracking of AUAV's waypoints, obstacle avoidance, immunity to signal interference, and overall maneuvering capabilities have been evaluated through both simulations and real-world tests. The results obtained demonstrate that the O-UAV can navigate safely and accurately in complex and continuously changing environments. The findings reveal that the proposed system has the ability to reliably detect both stationary and moving obstacles in challenging environments where GPS signals are absent or weak, and to perform effective avoidance maneuvers to prevent potential collisions in real time.