Dört kanat tipinde İHA'lar için yapay sinir ağı ile konum tabanlı görsel servolama
Position based visual servoing with artificial neural network for quadrotor type UAVs
Yazar: AYBÜKE ÜNLÜ
Danışman: DOÇ. DR. TOLGA YÜKSEL
Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Kanat profili = Airfoil ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; İnsansız hava aracı = Unmanned aerial vehicle

Özet:
İnsansız Hava Araçları(İHA) belirli görevleri yerine getirirken uçuş esnasındaki konum ve yönelimleri ataletsel ölçüm birimine(IMU) ve küresel konumlandırma sistemine(GPS) bağlıdır. İHA'larda otomatik iniş, olumsuz atmosferik koşullarla ilişkili sorunları hafifletecek ve pilot girdisi olmadığı için olası hataları ortadan kaldıracak ve İHA'ların iniş yapacağı bölge için bir kontrol merkezinden izin almak zorunda kalmadan hali hazırda içerisinde bulunan GPS, IMU ya da GS kullanarak iniş yaparak tüm bu sorunları ortadan kaldıracak bir çözüm sunar. Otonom bir uçuş veya otonom iniş görevleri söz konusu olduğunda GPS sistemlerin kullanılamaz olduğu şartlarda görsel servolama sistemleri görevin tamamlanmasını sağlamaktadır. Görsel servolama yönteminde İHA üzerine monte edilmiş kamera hedeflenen göreve göre İHA'yı kontrol etmek için kullanılır. İHA'nın konum veya hız kontrolünün görsel servolama yöntemi kullanılarak sağlanmasıyla; düşük hassasiyet, düşük maliyet, yüksek dayanıklılık içeren sistem elde edilir.
Döner kanatlı insansız hava araçları için özniteliklere bağlı duruş kestirimine ihtiyaç duyan, bunun yanı sıra etkileşim matrisi kaynaklı tekilliklerden uzak duran KTGS sistemine odaklanılmıştır. Bu çalışma da klasik KTGS' den farklı olarak görüş alanı koruyucu kullanılması hedeflenmiştir. Görüş alanı koruyucu ile planlanan yörüngenin döner kanatlı insansız hava aracının üzerine monte edilmiş kameranın öznitelikleri görecek şekilde bölgede kalıp kalmadığı kontrol edilerek herhangi bir önleme çalışması yapılmasa da kontrol işleminin bu çalışmaya katkı sağlaması amaçlanmıştır. Bu tez çalışmasında KTGS'nin duruş kestirimi için klasik yaklaşımların aksine yapay sinir ağı kullanılması hedeflenmiştir. İlk aşamada yapay sinir ağında kullanılmak üzere 150 farklı senaryo denemesi yapılarak veri seti oluşturulmuştur. Yapay sinir ağının eğitilmesinde Neural Network Toolbox kullanılmıştır. Yörünge planlama ile hedef özniteliklere ait merkez koordinat kestrimi yapılması hedeflenmiştir. Yapay sinir ağı duruş kestirimci girişlerine rastgele gürültü eklenerek hem gürültü hem de yörünge planlama da eğitilmiş ve eğitilmemiş verilerdeki yakınsama başarımlarının test edilmesi amaçlanmıştır. Simülasyon çalışmasında sanal platformu oluşturmak için kolay ve sezgisel bir ortam sağlayan CoppeliaSim kullanılmıştır.

Abstract:
While Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) perform certain tasks, their position and orientation during flight depend on the inertial measurement unit (IMU) and the global positioning system (GPS). Automatic landing in UAVs will alleviate the problems associated with adverse atmospheric conditions and eliminate possible errors as there is no pilot input, and without having to obtain permission from a control center for the area where the UAVs will land, they can land by using the GPS, IMU or VS already in place offers a solution to eliminate these problems. In the case of autonomous flight or autonomous landing missions, visual servoing systems ensure the completion of the mission in conditions where GPS systems are not available. In the visual servoing method, the camera mounted on the UAV is used to control the UAV according to the targeted mission. By providing the position or speed control of the UAV using the visual servoing method; low sensitivity, low cost, high durability system is obtained.
The focus is on the PBVS system, which needs feature-dependent pose estimation for quadrotor-type unmanned aerial vehicles, as well as avoiding singularities originating from the interaction matrix. In this study, it is aimed to use field of view protection, unlike the classical PBVS. Although no prevention work is carried out, it is aimed to contribute to this study by checking whether the camera mounted on the rotary wing unmanned aerial vehicle, which is planned with a field of view protector, remains in the region so that it can see the features. In this thesis, it is aimed to use an artificial neural network for the stance prediction of KTGS, unlike classical approaches. In the first stage, a data set was created by trying 150 different scenarios to be used in the artificial neural network. Neural Network Toolbox was used to train the artificial neural network. With the trajectory planning, it is aimed to make the estimation of the center coordinates of the target features. It is aimed to test the convergence performances of both noise and trajectory planning on trained and untrained data by adding random noise to the artificial neural network posture predictor inputs. CoppeliaSim, which provides an easy and intuitive environment to create the virtual platform, was used in the simulation study.