EDGE-ıntelligent decentralized UAV swarms for tactical operations ın adversarial urban environments

Bu tez, düşmanca kentsel ortamlarda etkili bir şekilde çalışabilen, merkeziyetsiz uç kenar zekâsı ile güçlendirilmiş otonom İHA sürüleri için kapsamlı bir çerçeve önermektedir. Çalışma; GPS olmayan koşullarda seyrüsefer, dinamik engellerin aşılması ve siber tehditler gibi temel zorlukları ele almaktadır. Sistem, her bir İHA'nın üzerinde gömülü zekâyı taklit eden merkeziyetsiz bir edge-computing mimarisi benimsemektedir. Otonomi ve koordinasyonu artırmak amacıyla uç kenarda çalışan çeşitli algoritmalar uygulanmıştır: A* algoritması rota planlama için, ORCA algoritması çarpışma önleme için, Boids tabanlı flocking algoritması formasyon kontrolü için, Kalman filtresi sensör verilerinin füzyonu için ve Takviyeli Öğrenme (Reinforcement Learning) ise uyarlanabilir karar alma süreçleri için kullanılmıştır. Yüksek doğrulukta yapılan simülasyonlar, %95,2 görev başarısı, %3 çarpışma olasılığı ve 25 ms altı gecikme süresi ile sistemin karmaşık sanal kentsel senaryolarda güvenilir ve sağlam bir şekilde çalıştığını ortaya koymuştur. Anahtar Kelimeler: Kenar zekâ, merkezi olmayan kontrol, İHA sürüleri, karıştırma önleme, kentsel navigasyon SLAM, evrişimsel sinir ağları, hibrit yol planlama, federasyon öğrenimi, siber güvenlik