Küresel konumlama sistemi kaybı olan ortamlarda insansız hava araçları için geliştirilen alternatif seyrüsefer tekniği

İnsanlı ve insansız uçaklarda küresel konumlama sistemindeki (GPS) kayıp, uçağın seyrüseferini etkilemektedir, fakat insanlı uçaklarda pilot tarafından seyrüsefer devam edebilirken, insansız uçaklarda uçağın kırımı gibi bir sonuç ile karşılaşılabilinmektedir. Bu sebeple, küresel konumlama sistemi olmayan ortamlarda uçakların seyrüseferlerine devam edememesi en sık görülen seyrüsefer sorunlarından birisidir. GPS kaybı durumunda, ataletsel seyrüsefer sistemi (INS) ile uçaklar seyrüseferine bir süre devam edebilse bile, uçaklardaki sürüklenmeden kaynaklı konumundaki hata gittikçe artmaktadır ve uçak takip edebilmesi gereken rotadan uzaklaşmaktadır. Bu sebeple bu tezde GPS bilgisinden beslenmeyen uçak üzerine yeryüzünü görecek şekilde yerleştirilmiş faydalı yük kamerası ile insansız hava aracının (İHA) konumunu bilmesini sağlayan bir sistem geliştirilmiştir. Bir tanesi uçak üzerine yerleştirilmiş faydalı yük kamerasından, bir diğeri de uydudan alınmış GPS konumu bilinen görsellerin olduğu iki adet görüntü verileri bulunmaktadır. Çeşitli öznitelik çıkarma sinir ağı modelleri ve iki görüntü seti içerisinde normalleştirilmiş değişken ortak enformasyon kullanılarak İHA'nın konumunun tespit edebilen bir yöntem geliştirilmiştir. Uydudan gelen görüntü setindeki görseller GPS konumları ile birlikte etiketlenip, İHA aracına verilmektedir. Bu iki görüntü seti öznitelik belirleme ve sınıflandırma için kullanılan sinir ağından geçirilip, öznitelikleri belirlendikten sonra, bu öznitelikler tasarlanan iki adet sinir ağından daha geçirilmektedir. İlk sinir ağında geçirildikten sonra, uydu görsellerinin İHA'dan gelen görsellerin içinde olup olmadığı tespit edilip, eğer İHA'dan gelen görüntü içerisinde uydu görselleri var ise, ikinci sinir ağından daha geçirilip, İHA konumunun uydu görselleri üzerinden eşleştirilmesi yapılmaktadır. İkinci sinir ağından alınan sonuçlara ile birlikte iki görüntü seti içerisinde normalleştirilmiş değişken ortak enformasyon kullanılmaktadır. İkinci sinir ağından gelen konum bilgisi sonucuna, normalleştirilmiş ortak enformasyon hesabında daha fazla ağırlık verilerek, eşleşmenin maksimum olduğu bölge aranmaktadır. GPS kaybı durumunda, İHA'dan alınan görseller içerisinde önceden verilmiş etiketlenmiş uydu görselleri aranıp ve uydu görselinden gelen obje, İHA görüntüsü üzerinden tespit edildiği anda, uydu görselinin GPS bilgisi, insansız hava aracına verilmektedir. Önerilen algoritmayı test etme amacıyla İHA tarafından toplanmış görüntüler ve uydudan alınmış görseller içeren iki veri seti bulunmuş ve etiketleme işlemleri yapılmıştır. Önerilen algoritma farklı öznitelik çıkarma sinir ağları kullanılarak, İHA görüntülerinin birleştirildiği ve birleştirilmediği senaryolarda test edilmiştir. Ortak enformasyon işlemi sonrasında elde edilen sonuçların, sinir ağının çıktılarına kıyasla, ortalama kareli hata ve kesişim kümesi oranları bakımından daha üstün olduğu gözlemlenmiştir.