Kapalı ortamlarda otonom insansız hava sistemlerinin geliştirilmesi

İnsansı görevlerin robotlara yaptırılma ihtiyacı, tıpkı insanlar gibi, kendi kararlarını veren ve buna göre bir görev gerçekleştiren otonom mobil robot uygulamalarını ortaya çıkarmıştır. Bir otonom robot bulunduğu ortamın geometrik yapısını bilmeli, buna göre kendini konumlandırmalı ve son olarak bu bilgilere dayanarak görev noktasına doğru bir hareket yörüngesi oluşturmalıdır. İnsanlarla aynı ortamı paylaşan otonom robotlar geliştirmek için Küresel Konumlandırma Sistemi (Global Positoning System (GPS))'nin yetersiz olduğu iç ortamlarda, farklı sensörlerle mobil robotu konumlandırmaya yönelik Odometri ve Eşzamanlı Konumlandırma ve Haritalama (Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)) çalışmaları mevcuttur. Son on yılda araştırmacılar, işlemci hızındaki gelişmeler nedeniyle, maliyet olarak düşük monoküler kameralar ile gerçekleştirilen Görsel Odometri (Visual SLAM (VO)) ve Görsel SLAM (Visual SLAM (VSLAM)) yöntemlerine odaklanmıştır. Ayrıca son zamanlarda, kameralara ek olarak, düşük maliyetli Atalet Ölçü Birimi (Inertial Measurement Unit (IMU)) sensörleri içeren VISLAM ve VIO çözümleri, konumlandırmaya sağladığı katkı nedeni ile sıklıkla tercih edilmeye başlamıştır. Şimdiye kadarki çözümler, genellikle geleneksel geometrik tabanlı çözümler içerirler. Bu klasik yöntemlerle gerçek karmaşık dünyanın iyi temsili çok zor olduğundan, genellikle güvenilir sonuçlar elde edilmez ve ayrıca elle ayarlanan özelliklere çok bağımlıdırlar. Bu nedenle günümüzde geleneksel çözümlerin yerini, farklı ortamlara uyarlanabilmesi ve uygulama kolaylığı sağlaması açısından Yapay Zekâ tabanlı çözümler almaktadır. Bu tez çalışması yukarıda bahsedilen bilgiler ışığında, GPS erişimi olmayan iç ortamlarda otonom bir İnsansız Hava Araçları (İHA) geliştirilmesi için üç farklı uygulama önermektedir. İlk uygulama iç ortamda hareket eden bir İHA'nın konumunu tahmin etmek için derin öğrenme tabanlı hibrit bir mimari ile görsel ve IMU bilgilerine dayalı bir çalışma sunmaktadır. İkinci uygulama IMU bilgisini görüntüye dönüştüren ve İHA'nın konumu yanında açı bilgisini de başarılı bir şekilde tahmin eden yapay zekâ tabanlı farklı bir VIO uygulamasını farklı bir füzyon tekniğiyle gerçekleştirmektedir. Son uygulama bir üç boyutlu ortamda, konum bilgisi bilinen bir İHA için yeni bir yol planlama yöntemi önermektedir. Üstelik yeni bir yol planlama yönteminin yanında, önerilen yöntem için optimizasyon ve Yapay Zeka tabanlı bir uygulama geliştirilmiş, ve sonuçta gerçek zamanlı bir yol planlaması sağlanmıştır. Üç uygulama da iç ortamda otonom bir İHA geliştirilmesi için yeni yöntemler sunmaktadır. Tüm yöntemler önceki çalışmaların büyük bir kısmına üstünlük sağlayacak performans gösterirler. Ayrıca gerçekleştirilen uygulamalar gerçek zamanlı sistemlerde çalışabilecek niteliktedir.