Research Information System
International Conference on Artificial Intelligence and Applied Mathematics in Enginnering (ICAIAME) , Baku, Azerbaijan, 20 - 22 May 2022, pp.195
Günümüzde oldukça yaygınlaşan insansız hava araçları (İHA) otonom uçuşlarını gerçekleştirirken konum verisine ihtiyaç duyarlar. GPS verisinin alınabildiği dış ortamlarda bu veri kullanılabilir. GPS sinyallerine erişim olmayan durumlarda ise, başvurulan bir yaklaşım hareket yakalama sistemlerinin kullanımıdır. Ortama yerleştirilen bu sistemler, İHA üzerinde bulunan işaretçileri algılayarak konum hesabını gerçekleştirir ve bu verinin İHA’ya aktarılmasıyla otonom uçuş gerçekleştirilebilir. İkinci bir yaklaşım da İHA’nın üzerindeki kamera, lidar, ivmeölçer, jiroskop gibi sensörlerden topladığı verileri uygun bir eş zamanlı haritalama ve konumlandırma (SLAM) algoritmasıyla işleyerek kendi konumunu tahmin etmesi ve bu veriyi kullanarak uçuşunu gerçekleştirmesidir. Ancak, GPS iç ortamlar için uygun değildir. Hareket yakalama sistemleri, hem maliyet hem de kurulumlarının kolay olmaması, ekstra sunucu ve hızlı kablosuz haberleşme birimlerini gerektirmesi nedenleriyle dezavantajlara sahiptir. SLAM yöntemleri, ortamı oldukları haliyle algılama yönünden avantajlı olsalar da; yüksek işlem gücü dolayısıyla pahalı ve İHA’nın taşıması için çok da hafif olmayan donanımlar gerektirmektedirler. Ayrıca çok uzun süreli çalışma için literatürdeki SLAM yöntemleri henüz yeterli gürbüzlük seviyesine ulaşmamıştır. Modifiye etme imkanımız bulunan ortamlarda İHA’ları uçurmamız gerektiğinde artırılmış gerçeklik işaretçilerinin kullanımına başvurulabilir. Göreceli olarak daha ucuz ve basit olan bu yöntemde, uçuş yapılacak ortama artırılmış gerçeklik işaretçileri önceden belirlenen konumlara yerleştirilir ve İHA’nın bu işaretleri üzerindeki kamerayla algılayarak kendisini konumlandırması ve otonom uçuşu sağlanır. Literatürde bu amaçla kullanılabilecek birbirinden farklı özelliklere sahip birçok işaretçi sistemi bulunmaktadır. Siyah-beyaz veya renkli olabilen bu işaretçiler çoğunlukla kare veya dairesel formda kullanılmaktadır. Renkli işaretçilerin yetersiz ışık kaynağı bulunan ortamlarda hatalı veri üretme potansiyelleri vardır. Siyah-beyaz işaretçiler ise renklilere oranla daha kolay algılanarak daha hızlı bir şekilde işlenebilmektedir. Bu işaretçi sistemlerinin İHA’ların kendilerini konumlandırması amacıyla kullanımı konusunda, hangi işaretçi sisteminin hangi fiziksel şartlarda ne düzeyde performans sağlayacağını öğrenebileceğimiz bir çalışma literatürde bilgimiz dahilinde bulunmamaktadır. Bu çalışma kapsamında, literatürdeki bu açığı kapatmak amacıyla, farklı karakteristik ve geometrik özelliklere sahip siyah-beyaz işaretçiler olan, kare şeklindeki ArUco işaretçileri ile dairesel şekildeki STag işaretçileri kullanılarak bir karşılaştırma gerçekleştirilmiştir. Çalışma, maliyetin minimum seviyede tutulması, güvenli çalışma ortamının sağlanması ve farklı varyantların kolayca denenebilmesi gibi avantajlarından dolayı, simülatör ortamında gerçekleştirilmiştir. Araştırmacıların robotik çalışmalarda sıklıkla kullandığı bir çatı olan Robot İşletim Sistemi tercih edilmiştir. Açık kaynak kodlu 3D robot simülatörü olan Gazebo yardımıyla simüle edilen ortamda, RotorS simülatörü tarafından sunulan ardrone modeli üzerine kamera entegre edilerek, robotun ortama yerleştirilen işaretçileri algılaması ve konum bilgisini edinmesi sağlanmıştır. İHA’nın, ortamdaki yer düzlemine yerleştirilmiş sabit tek bir işaretçiyi algılayarak edindiği konum bilgisini kullanarak PID tabanlı bir kontrolcü ile otonom uçtuğu durumda; pozisyonunu koruması ve kısa mesafeli çizgisel bir yörüngeyi takibi sırasında elde edilen otonom uçuş performansları, ArUco ve STag işaretçileri için karşılaştırılmıştır. Bu iki farklı işaretçi sistemi ile eşit şartlar altında yapılan deneylerin sonuçları kıyaslandığında; elde edilen performanslar birbirine yakın olmakla beraber, STag işaretçisinin üç eksende de daha başarılı olduğu ve daha iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.