Simultaneous localization and mapping for unmanned aerial vehicles

Gezgin robot uygulamalarının çoğu robotun bilinmeyen bir çevrede önceden bilgi sahibiolmadan kendini konumlandırarak gezinimi sağlamasını ve görevleri gerçekleştirmesinigerektirmektedir. Robot, bilinmeyen ortamın haritasını çıkarıp bu haritada kendisinikonumlandırabilmelidir. Eşanlı Konumlandırma ve Haritalama (EKVH) olarak bilinenbu problem son yirmi yıl içerisinde robotbilim araştırmaları arasında oldukçayoğun ilgi görmüştür. Bu çalışma, görü algılayıcıları ile donatılmış tek ve birden fazlarobot için EKVH problemi üzerinde durmaktadır. Sabit yükseklikte uçtuğu varsayılantek ve birden fazla İnsansız Hava Aracı (İHA) için görü-tabanlı bir Eşanlı Konumlandırmave Haritalama (EKVH) algoritması geliştirilmiştir. Farklı yer işaretleri eldeetmek için araç üzerindeki kameradan elde edilen görüntülerin öznitelikleri kullanılarak,Genişletilmiş Kalman Süzgeci (GKS), Bilgi Süzgeci (BS) ve de Parçacık Süzgeci EKVHproblemine uygulanmıştır. Bazı benzetim sonuçları sunularak bu yöntemler arasındabir karşılaştırma yapılmıştır. Parçacık Süzgecinin daha iyi kestirim başarımı olduğuama GKS ve BS'nin daha tutarlı sonuçlar verdiği gösterilmiştir.Anahtar Kelimeler: İHA, EKVH, Genişletilmiş Kalman Süzgeci, Bilgi Süzgeci,Parçacık Süzgeci, çok-etmenli sistemler.