İnsansız hava araçlarında görüntü işleme tabanlı iniş sistemi tasarımı ve gerçeklemesi
Design and realization of vision based landing algorithm for unmanned aerial vehicle
Yazar: ALİ VURGUN
Danışman: DOÇ. DR. AYDIN YEŞİLDİREK
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Döner kanatlı İnsansız Hava Araçları (İHA); manevra ve operasyon kabiliyetlerinin yüksek olması, insan müdahalesinin mümkün olmadığı durumlarda kullanılabilir olması, içerisinde herhangi bir yaşamsal faaliyetin bulunmaması ve bakım idame masraflarının daha düşük olması gibi sebeplerden dolayı 21. yüz yıl itibari ile çok farklı uygulama alanlarında yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. İHA'ların görevlerini veya uçuş sürelerini tamamlamasından sonra, önceden belirlenmiş bir hedef konuma güvenli bir şekilde iniş yapabilmesi önemli ve kritik bir görevdir. Pilot dikkatsizliği, ölçüm hataları veya çevresel etkilerden kaynaklı nedenlerle İHA'ların inişini güvenli ve yüksek doğrulukta  gerçekleştirilememesi; genellikle görevin başarısızlığıyla, maddi hasarlarla, çevre kirliliğiyle veya hayati tehlikelerle sonuçlanabilmektedir. Bu çalışmada, dikey iniş-kalkış yapabilen döner kanatlı İHA'lar için görüntü işleme tabanlı hedef tespiti yapılmış, bu hedefe hassas bir şekilde iniş yapabilmek için kontrol algoritmaları geliştirilmiş ve geliştirilen tüm algoritmalar bir quadcopter platformunda gerçeklenmiştir. İHA'nın iniş yapacağı hedef platform olan Helipad'in konumunu algılamak için herhangi bir özel sensör kullanılmamış olup, sadece İHA'da bulunan kameradan alınan görüntüler gerçek zamanlı işlenerek bu işlem istenilen doğrulukta sağlanmıştır. Bu sayede, düşük maliyetli MEMS tabanlı ataletsel sensörlerin pozisyon ve hız ölçüm doğruluklarından kaynaklı hatalı konum geri beslemesinin önüne geçilmiş ve İHA'nın Helipad'e çok daha hassas iniş yapması sağlanmıştır. Helipad'in görüntü işleme yöntemiyle bulunmasında Haar-Cascade nesne bulma yöntemi ve Harris köşe bulma algoritmaları baz alınarak bir rota planlaması yapılmıştır. Helipad üzerinde tanımlanan özellik noktaları lokal hareket sensörleriyle birleştirilerek İHA'nın Helipad'ten olan yüksekliği bulunmuş ve iniş için gerekli hassas pozisyon bilgileri elde edilmiştir. Bu algoritmaların gerçeklenmesi için açık kaynak kodlu PX4 otopilot yazılımı kullanılmış ve testleri 3DR Solo quadcopter üzerinde yapılmıştır. Geliştirilen tüm algoritmalar bir yer istasyonunda çalıştırılmış ve İHA'nın tüm kontrol komutları bu yer istasyonundan İHA'ya gönderilmiştir. İHA'nın yer istasyonundan kontrolünün daha rahat gerçekleştirilebilmesi ve uçuş esnasında uçuş verilerin anlık takip edilebilmesi için kullanıcı arayüzü tasarlanmıştır. Uçuş testleri dış ortamda gerçekleştirilmiş ve geliştirilen tüm algoritmaların doğrulaması yapılmıştır.

Abstract:
Rotary-wing Unmanned Aerial Vehicles (UAV) have widely been used in the 21th century because of some advantages such as high maneuver and operation capabilities, usability without human interventions, unmanned usability and low maintenance and operation costs. The safe landing of UAVs to a predetermined target location, after completion of their missions, have been a challenging task. Failure to perform safe landing of a UAV caused by pilot carelessness, sensor errors or environmental factors are likely to be followed by severe material damages, environmental pollutions and life threating accidents. In this study, a vision based landing algorithm is designed for UAV that can vertical-takeoff-and-land (VTOL). The target platform used for landing is selected as Helipad. No sensors other than the camera have been used to detect the location of the Helipad for landing. Helipad is detected using real-time image processing algorithms. Haar-Cascade object detection and Harris corner detection algorithms are employed to find it. Features defined on the Helipad image fused by the local navigation sensory data to obtain precise pose information needed in an autonomous vertical-landing operation. In this way, incorrect position information due to position measurement accuracy of the sensors is prevented and a much more accurate landing is made to the target platform. All algorithms are developed and integrated in to a ground station, and tested on 3DR Solo quadcopter that has open-source PX4 autopilot. Also, UAV's control commands are sent from the ground station back to the UAV. A user interface is designed to easly control the UAV from ground station and to track flight data instantly during flight. Flight tests are performed in outdoor environment and developed algorithms are validated.