Dört rotorlu bir insansız hava aracının görüntü tabanlı otomatik kontrolü ve hedef takibi

Yıl 2024, Cilt: 39 Sayı: 3, 1865 - 1878, 20.05.2024

Gürsel Deniz , Harun Çelik

https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1198822

Öz

İnsansız hava araçları (İHA), üzerinde pilot olmadan uzaktan kumanda ile verilen görevleri yerine getirebilen veya yüklü uçuş planını otomatik olarak gerçekleştirebilen hava araçlarıdır. Askeri kullanımının yanı sıra tarımsal araştırma, doğal afetler, arama kurtarma, trafik kontrolü, yangın algılama vb. amaçlar için giderek yaygınlaşmaktadır. Bu alanlardaki önemli görevlerin başarıyla yerine getirilmesi için ise görüntü alınması, işlenmesi ve özelliklerinin çıkarılması zorunlu hale gelebilmektedir. Görüntülemenin kullanılması hava aracı otonom hareketinin sağlanmasında da oldukça önemli katkılar sunmaktadır. Bu çalışma kapsamında, dört rotorlu bir insansız hava aracı (DRİHA), yerleşik kameradan alınan görüntüler kullanılarak tam otonom olarak görev yapmıştır. Hem hava aracı hem de uçuş ortamı simüle edilerek, gerçek ve gerekli hareketlerin görüntü işleme ile hesaplandığı ve tasarlanan otopilot tarafından kontrol edildiği kapsamlı bir senaryo uygulanmaktadır. DRİHA’nın hedefleri tespit ve takip etmesi için bir hareket modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen model simülasyon ortamında test edilerek hava aracının manevraları başarma performansı da ortaya konulmuştur. Sonuçlar görüntülemeye dayalı otomatik uçuş kontrolünün ve hedef takibinin uçuş kontrolü için güvenilir bir yöntem olduğunu ve harici bir konum ölçümü olmadan da uçuşun gerçekleştirilebileceğini göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

insansız hava aracı, otomatik kontrol, görüntü işleme, hedef takibi

Kaynakça

• 1. Eldem A., Eldem, H., Palalı, A., Görüntü işleme teknikleriyle yüz algılama sistemi geliştirme, BEÜ Fen Bilimleri Dergisi, 6(2), 44-48, 2017.
• 2. Oktay, T., Celik, H., Turkmen, I., Maximizing autonomous performance of fixed-wing unmanned aerial vehicle to reduce motion blur in taken images. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part I: Journal of Systems and Control Engineering, 232(7), 857-868, 2018.
• 3. Ceylan A., Dört rotorlu hava aracı ile görme tabanlı nesne takibi, Yüksek Lisans Tezi, Fırat Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elazığ, 2018.
• 4. Koşatepe E., Görüntü işleme teknikleri ile İHA tespiti, Yüksek Lisans Tezi, Erzurum Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Erzurum, 2021.
• 5. Çiçekdemir Ç., Döner kanatlı İHA otonom iniş denetleme yazılımının geliştirilmesi, Yüksek Lisans Tezi, Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilecik, 2019.
• 6. Eresen A., Dönerkanat tipinde bir insansız hava aracının görüntü tabanlı kontrolü, Yüksek Lisans Tezi, TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, 2010.
• 7. Murat S., İnsansız hava aracı görüntülerinden derin öğrenme yöntemleriyle nesne tanıma, Yüksek Lisans Tezi, Maltepe Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstanbul, 2021.
• 8. Jabbari H., Bolandi H., Robust vision-based control of an underactuated flying robot tracking a moving target, Transactions of the Institute of Measurement and Control, 36(3), 411–424, 2014.
• 9. Zheng, D., Wang, H., Chen, W., Wang, Y., Planning and Tracking in Image Space for Image-Based Visual Servoing of a Quadrotor, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 65(4), 3376-3385, 2018.
• 10. Yang, L., Liu, Z., Wang, X., Xu, Y., An optimized image-based visual servo control for fixed-wing unmanned aerial vehicle target tracking with fixed camera, IEEE Access, 7, 68455-68468. 2019.
• 11. Çintaş, E., Özyer, B., & Şimşek, E., Vision-based moving UAV tracking by another UAV on low-cost hardware and a new ground control station, IEEE Access, 8, 194601-194611, 2020.
• 12. Rabah, M., Rohan, A., Talha, M., Nam, K. H., Kim, S. H., Autonomous vision-based target detection and safe landing for UAV, International Journal of Control, Automation and Systems, 16(6), 3013-3025, 2018.
• 13. Ceren Z., Altuğ E., Vision-based servo control of a quadrotor air vehicle, In 2009 IEEE International Symposium on Computational Intelligence in Robotics and Automation-(CIRA), Daejeon-South Korea, 84-89, 15-18 December, 2009.
• 14. Pestana J., Sanchez-Lopez J. L., Campoy P., Saripalli S., Vision based gps-denied object tracking and following for unmanned aerial vehicles. In 2013 IEEE international symposium on safety, security, and rescue robotics (SSRR), Linkoping-Sweden, 1-6, 21-26 October, 2013.
• 15. Hui X., Bian J., Zhao X., Tan M., Vision-based autonomous navigation approach for unmanned aerial vehicle transmission-line inspection, International Journal of Advanced Robotic Systems, 15(1), 2018.
• 16. Anitha G., Kumar R. G., Vision based autonomous landing of an unmanned aerial vehicle, Procedia Engineering, 38, 2250-2256, 2012.
• 17. Xu Z. C., Hu B. B., Liu B., Wang X. D., Zhang, H. T., Vision-based autonomous landing of unmanned aerial vehicle on a motional unmanned surface vessel. In 2020 39th Chinese Control Conference (CCC), Shenyang-China, 6845-6850, 27-29 July, 2020.
• 18. Guclu E., Aydin I., Akin E., Development of vision-based autonomous UAV for railway tracking, In 2021 International Conference on Innovation and Intelligence for Informatics, Computing, and Technologies (3ICT), University of Bahrain-Bahrain , 120-125, 29-30 September, 2021.
• 19. Cabecinhas D., Cunha R., Silvestre C., A globally stabilizing path following controller for rotorcraft with wind disturbance rejection, IEEE Transactions on Control Systems Technology, 23 (2), 708–714, 2015.
• 20. Jabbari H., Oriolo G., Bolandi H., Dynamic IBVS control of an underactuated UAV, In: Proceedings of the 2012 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO), Guangzhou-China, 1158–1163, 11-14 December, 2012.
• 21. Shirzadeh, M., Jabbari, H., Amirkhani, A., Jalali, A.A., Vision-based control of a quadrotor utilizing artificial neural networks for tracking of moving targets, Eng. Appl. Artif. Intell., 58, 34-48, 2017.
• 22. Tahri O., Chaumette F., Point-based and region-based image moments for visual servoing of planar objects, IEEE Transactions on Robotics, 21 (6), 1116–1127, 2005.
• 23. Corke P., Robotics,Vision and Control Fundamental Algorithms in MATLAB, Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Germany, 2011.
• 24. Chaumette F., Image moments: a general and useful set of features for visual servoing, IEEE Transactions on Robotics, 20 (4), 713–723, 2004.
• 25. Lewis F. L., Yesildirek A., Liu K., Multilayer neural net robot controller with guaranteed tracking performance, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 7 (2), 388–399, 1996.
• 26. Lewis, F.L., Campos, J., Selmic, R., Neuro-fuzzy Control of Industrial Systems with Actuator Nonlinearities. Philadelphia, USA, 2002.
• 27. Xu, S.S.D., Chen, C.C., Wu, Z.L., Study of nonsingular fast terminal sliding-mode fault-tolerant control, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 62 (6), 3906–3913, 2015.