Açıklanabilir yapay zekâ yöntemleri kullanarak drone ile kargo taşımacılığı üzerine örnek bir uygulama
A sample application on drone cargo transportation using explainable artificial intelligence methods
Yazar: HELİN DİYAR HALİS
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BEKİR AKSOY
Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: Yol planlama = Path planning ; İnsansız hava aracı = Unmanned aerial vehicle

Özet:
Teknolojinin gelişmesi ile birlikte insansız hava araçlarının (İHA) kullanımı ve kullanım alanlarının çeşitliliği artmaktadır. Günümüzde askeri alanda olduğu kadar sivil ve ticari alanda da sıklıkla tercih edilmektedir. Kullanım alanlarının artması ile birlikte İHA'lara yapay zekâ uygulamaları entegre edilmiştir. İHA'nın kullanıldığı ve gelecekte de büyük oranda kullanımının artacağı öngörülen alanlardan biri de kargo taşımacılığıdır. Yapay zekâya sahip İHA ile belirli bir başlangıç noktasından hedef noktaya taşıma gerçekleştirildiği sırada engel tespiti yapması ve engellerden kaçınarak rotasını değiştirmesi beklenmektedir. Engel ile karşılaştığı sırada verdiği kararların arkasındaki mantığı anlamak için açıklabilir yapay zekâdan yararlanılmıştır. Tez çalışmasında, AR.Drone kullanılarak ROS ve Gazebo simülasyonunda ortam oluşturulmuştur. İHA'nın ortamı tanıması ve başlangıç noktasından hedef noktasına engellere takılmadan ulaşması için haritalama ve yol planlama işlemi gerçekleştirilmiştir. Haritalama üç boyutlu doluluk ızgarası yaklaşımına sahip OctoMap kütüphanesi ile yapılmıştır. Engel tespiti için derin öğrenme modeli olan evrişimli sinir ağı (CNN) kullanılmıştır. Açıklanabilir model olarak LIME ve Grad-CAM mimarisi tercih edilerek görüntülerde hangi bölgenin tahmine katkıda bulunduğu gözlemlenmiştir.

Abstract:
Along with the technological advancements, the use of unmanned aerial vehicles (UAVs) and the diversity of their utilization areas are increasing. In today's world, they are highly preferred in civil and commercial fields, as well as in the field of military. Artificial intelligence applications have been integrated into UAVs with the expansion in their fields of use. Cargo transportation is one of the major areas in which UAVs are currently used and are expected to be used significantly more in the future. The UAV with artificial intelligence is designed to be able to detect obstacles and adjust its route by avoiding obstructions during transportation from a certain starting point to the target point. Explainable artificial intelligence was used to comprehend the logic behind the decisions it made while encountering the obstacle. In the thesis study, an environment was created in ROS and Gazebo simulations through the use of AR.Drone. In order for UAV to recognize the environment and reach the target point from the starting point without being blocked by obstacles, mapping and path planning were performed. The mapping process was done with the OctoMap library with three-dimensional occupancy grid approach. Regarding the obstacle detection, a convolutional neural network (CNN), a deep learning model, was used. LIME and Grad-CAM architecture was chosen as the explainable model and observations were made to determine which region in the images contributed to the prediction.