Autonomous fruit picking with a team of aerialmanipulators

Otonom mikro İHAların nihai kabiliyetleri etraflarını manipüle etme yeteneğidir. Bu yetenek bir sürü yeni kullanım senaryosuna fırsat verecektir. Bu tip senaryolardan çok sayıda problem barındıran hassas tarım, yer manipülasyonundan daha hızlı olan hava manipülasyonundan faydalanabilir. Giderek derinleşen emek arz-talep dengesizliğinden dolayı toplam elma üretimi giderlerinde sürekli büyüyen bir yüzdeye sahip olan elma hasadı bu senaryoların en meşhurudur. Buna ek olarak, manipülatörlerle teçhiz edilmiş çağdaş endüstriyel İKAlar hala insan emeği ile finansal olarak rekabet etmeye çalışmaktadır. Daha ucuz olan hava manipülatörleri ise maliyet konusunda karadaki rakiplerinden öndedirler. Bununla birlikte, hava manipülatörlerinin dinamik profilleri simetrik dört-kanatlılara göre çok daha karmaşıktır, dolayısıyla daha sofistike bir kontrol şemasına ihtiyaç duyarlar. Bu tezde, 3 özgürlük derecesine sahip bir kol takılmış dört-kanatlı bir İHA'nın kısa dinamik analizi yapılmış ve devamında bu dinamik profiline uygun kontrol şemasına sahip bir otopilot olan PX4 seçilmiştir. Devamında, RRT yol planlama algoritma ailesi ve onun altboyutsal genişleme yöntemini kullanan çoklu-robot türevi sRRT tanıtılmıştır. Sonra, meyve toplama görevinde son etapta kullanılan yerel yol planlacıyısıyla birlikte çalışan robotik kolun ters kinematiği işlenmiştir. Buna müteakip, elma tanıma kabiliyeti bulunan, Mask R-CNN mimarisini ve Veri Damıtma metodunu kullanan bir gözetimli öğrenme modeli geliştirilmiştir. Son olarak çoklu-robot elma toplama senaryosu ve bu alt-modüllerin entegrasyonu simülasyon ortamında gerçekleştirilmiştir.