Tarımsal insansız kara aracının modellenmesi ve anfıs yöntemi ile hareket kontrolü uygulamaları
Modeling of agricultural unmanned ground vehicle and motion control applicati̇ons using anfis method
Yazar: HAFİS GULİYEV
Danışman: DOÇ. SERHAT YILMAZ
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences ; Ziraat = Agriculture

Özet:
Bitki hastalıkları ve zararlıları, tarım ürünü yetiştiriciliğinde en büyük sorunlardan biridir. Tarımsal bitkileri hastalık ve zararlılardan korumak için genellikle geleneksel ilaçlama yöntemleri kullanılmaktadır. Ancak, kontrolsüz ilaçlama bitkinin gereğinden fazla kimyasala maruz kalmasına ve tüketici sağlığına zarar verebilmektedir. Ayrıca, manuel ilaçlama yöntemleri işçilerin sağlığı için de riskler taşır. Erken teşhis, ürün hasatlarında zararların önlenmesinde kritik bir rol oynar, ancak geleneksel yöntemler hatalara açıktır.
Bu çalışmada, patates bitkisi için hastalık tespiti yapabilen ve tespit edilen hastalıkları otonom bir şekilde ilaçlayan bir İnsansız Kara Aracı (İKA) modellenmiştir. İKA'lar, otonom veya yarı otonom olarak belirli bir arazide insan müdahalesi olmadan hareket edebilirler ve tarımsal uygulamalarda sıklıkla kullanılmaktadırlar. İKA'ların etkili kullanımı için hareket planlama ve kontrol problemlerine odaklanan araştırmalar gereklidir. Bu araçlar, kinematik ve dinamik sınırlamalar dikkate alınarak optimize edilmelidir.
Çalışmada, YOLO algoritmasının farklı sürümleri (YOLOv7, YOLOv8, YOLOv9) kullanılarak patates hastalıklarının gerçek zamanlı tespiti yapılmıştır. Bu sürümler, doğruluk ve hız sağlamak için geliştirilmiş olup, tarımsal uygulamalarda İKA'ların etkinliğini artırmaktadır. Ayrıca, ANFIS tabanlı karar verme modülü, aracın doğru konumlanması ve otonom sürüş için gerekli referans değerleri sağlamaktadır. Bu sistemler, hassas tarım uygulamalarında verimliliği artırmak ve çevresel etkileri azaltmak amacıyla kullanılmaktadır.

Abstract:
Plant diseases and pests are among the most significant challenges in crop cultivation. Traditional pesticide application methods are commonly used to protect agricultural plants from diseases and pests. However, uncontrolled pesticide application can lead to excessive chemical exposure for the plants and pose health risks to consumers. Additionally, manual pesticide application methods carry health risks for the workers involved. Early detection plays a critical role in preventing damage during harvests, but traditional methods are prone to errors.
This study aims to model an Unmanned Ground Vehicle (UGV) capable of autonomously detecting diseases in potato plants and applying pesticides to the detected diseases. UGVs can operate autonomously or semi-autonomously over a specified area without human intervention and are frequently used in agricultural applications. Effective utilization of UGVs requires research focused on motion planning and control issues. These vehicles need to be optimized considering kinematic and dynamic constraints.
In this study, different versions of the YOLO algorithm (YOLOv7, YOLOv8, YOLOv9) were employed for real-time detection of potato diseases. These versions were developed to enhance accuracy and speed, thereby improving the effectiveness of UGVs in agricultural applications. Additionally, an ANFIS-based decision-making module ensures accurate positioning and autonomous driving by providing the necessary reference values. These systems aim to increase efficiency and reduce environmental impacts in precision agriculture.