İnsansız hava araçlarında nokta bulut yöntemi ile iniş pisti analizi

Günümüzde hızlı ulaşım, düşük maliyet ve can kayıplarını azaltması yönünden kullanılmaya başlanılmış olan İHA'lar kullanım alanlarının artmasına bağlı olarak hızlı bir şekilde gelişmeye devam etmektedir. Her ne kadar insansız olarak adlandırılsalar bile bu hava araçlarının bir pilot/uçuş görevlisi yardımıyla kontrol edilmesi gerekmektedir. Yapılan araştırmalar doğrultusunda, İHA kazalarının büyük bir kısmı iniş sırasında gerçekleşmektedir. Bu nedenle, bu kaza oranlarını azaltacak şekilde iniş aşamasında, iniş pistinin görüntü işleme yöntemleriyle tespit edilmesi ve nokta bulut yöntemiyle iniş pistinde bulunan engellerin analizi bu konuda atılacak büyük bir adımdır. Bu tez çalışmasında, İHA iniş sistemlerini anlayabilmek ve kolaylaştırabilmek amacıyla derin öğrenme ağları tabanlı uygulamalara yer verilmiştir. Kanat yapılarına bağlı olarak aerodinamik özellikleri birbirinden farklı İHA çeşitleri bulunduğundan dolayı bu çeşitlerden biri olan Quadrotor için yapım aşaması ve iniş pistinin tasarımı bu çalışmada gerçekleştirilmiştir. Tasarlanan İHA ile iniş yapacağı pistin görüntülerinin alınması ve alınan bu görüntülerin YOLOv8'de işlenmesi sonucunda İHA iniş pisti tespiti sağlanmıştır. İniş pistinin tespit aşamasında pist üzerinde, engel bulunma ve engel bulunmaması durumları belirlenmiştir. Ayrıca, nokta bulut, görüntü işleme, derin öğrenme ağları ve derin öğrenme mimarileri hakkında bilgiler verilerek açıklamalar sunulmuştur. Sonuç olarak, İHA'ların inişi sırasında pist görüntüsünün görüntü işleme yöntemleri ile işlenmesi ve nokta bulut yöntemi yardımıyla analizi yapılarak karşılaştırmaların değerlendirmesi verilmiştir.