Dikey iniş kalkışlı insansız hava araçları için görsel işaretleyici sistemler ile görüntü tabanlı konum kestirimi
Vision based position estimation with markers for vertical takeoff and landing unmanned air vehicles
Yazar: MÜCTEBA UZUNOĞLU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHARREM MERCİMEK
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgisayarlı görüntüleme = Computer imaging ; Kalman filtre = Kalman filter ; Konum belirleme = Position determination ; İnsansız hava aracı = Unmanned aerial vehicle ; İşaretleme sistemi = Signalling system

Özet:
Çogunlukla ˘ ˙Insansız Hava Aracı (˙IHA) sistemleri küresel konum bilgisini GNSS'den
alır. GNSS'nin olmadıgı durumlarda, otonom uçu¸s görevi ve özellikle ini¸s görevleri ˘
gerçekle¸stirmek için hava aracının konum bilgisinin kontrolcü tarafından bilinmesi
gerekmektedir. Bu çalı¸smada, Dikey ˙Ini¸s Kalkı¸slı (VTOL) ˙IHA sistemleri için bir
kamera ve görsel referans i¸saretçi sistemleri yardımıyla görüntü tabanlı bir lokal
konumlandırma algoritması geli¸stirilmi¸stir. Görsel i¸saretçi sistemlerin diger bir adıyla ˘
etiketlerin tespiti için etiketin kö¸se noktaları, kameradan alınan görüntülerdeki
¸sekillerin kontur bilgilerinden elde edilmektedir. Ardından, etiketlerin taslak
görüntülerinin kameradan alınan görüntülerdeki etiket ile e¸sle¸smesi durumunda
aracın etikete göre konumu hesaplanır. Görüntü tabanlı algoritma kullanılarak lokal
konum hesaplandıktan sonra bozulmalara ve yanlı¸s ölçümlere kar¸sı tek boyutlu
Kalman filtresi uygulanır. Kestirilen lokal konum bilgisi otonom ini¸s yapmak için
kullanılır. Ayrıca geli¸stirilen algoritma farklı etiket sistemleri ile de çalı¸sabilmektedir.
Bunun için kullanılan etiketin taslak görüntüsünün olması yeterlidir. ˙IHA'nın
hasas konum kestirimi ve kararlı konum kontrolü için uygulamanın geli¸stirme ve
dogrulaması simülasyon ortamında ve döner kanat quadrotor ˘ ˙IHA sisteminden olu¸san
gerçek test ortamında yapılmı¸stır. Quadrotor dinamigi, bir simülasyon ortamında ˘
matematiksel olarak modellenmi¸stir. Geli¸stirilen görüntü tabanlı konum kestirim
algoritmasının dogrulu ˘ gu, simülasyon ortamındaki quadrotor hava aracının konumu ˘
ve deney düzenegindeki manuel ölçümler ile kar¸sıla¸stırılmı¸stır. Sonuçlar, ˘ ˙IHA konum
kestiriminin kabul edilebilir bir seviyede oldugunu göstermi¸stir.

Abstract:
In general, the Unmanned Air Vehicle (UAV) systems take the global position
information from Global Navigation Satellite System (GNSS). In the GNSS-denied
environment, to perform autonomous flight mission and especially landing missions,
it is necessary to know the position information of the unmanned air vehicle. In
this study, a vision-based local positioning algorithm for Vertical Takeoff and Landing
(VTOL) UAV systems is developed with a camera and fiducial markers. The algorithm
has the three main parts that are detecion, position estimation and Kalman filter
implementation. Firstly, the corner points are obtained from the contour information
of the markers in the images taken from the camera. Then, the position of the vehicle
relative to the marker is calculated if the template images is matches with marker
in the images from camera. After calculating the local position using vision-based
positioning algorithm, a one-dimensional Kalman filter is applied. The estimated local
position is used for autonomous landing. In addition, the local positioning algorithm
can be worked with different fiducial marker systems. The analysis for the application
is performed in the simulation environment. Also, the experimental studies are
conducted for accurate position estimation and stable control of the UAV. Quadcopter
physics is modeled mathematically in a simulation environment. The accuracy of the
proposed vision-based position estimation algorithm is compared with the positions of
the quadcopter in the simulation environment and the manual measurements in the
experimental setup. The results demonstrated that the UAV position estimation is in
an acceptable range.