Döner kanatlı İHA'lar için optik ve örüntü tanıma tabanlı otonom hassas iniş sistemi geliştirilmesi - Pehlivan, Kübra (My University, 2022)
Günümüzde kargo taşımacılığı vb. birçok uygulamada dikey iniş-kalkış yapabilen otonom insansız hava araçları (İHA) kullanımı yaygınlaşmaktadır. İHA’lar otonom uçuş sırasında dünya üzerindeki konumlarını belirleyebilmek için GPS modülü kullanırken, yükseklik ve durum bilgileri için manyetometre, barometre, jiroskop, ivme ölçer gibi sensörleri kullanırlar. GPS modülü ve bu sensörler çeşitli etkenlerden dolayı hatalı ölçüm yapabilirler. Zamanla kümülatif toplamda bu hatalar yüksek değerlere ulaşabilir. Bu durum İHA’ların otonom hassas iniş yapmasına engeldir. Bu engellerin üstesinden gelebilmek için çoğunlukla görüntü işleme tabanlı hassas iniş sistemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada dikey iniş-kalkış yapabilen insansız hava araçları için optik tabanlı otonom hassas iniş sistemi geliştirilmiştir. Sistemi uygulayabilmek için açık kaynak kodlu uçuş kontrol birimi bulunan ve dört adet döner pervaneye sahip İHA (quadrotor) üretilmiştir. Farklı ışık ortamlarında belirli dalga boylarında yayılan ışığı algılama çalışmaları yürütülmüş, kamera ile görüntü işleme algoritmaları kullanılmış ve görüntü tabanlı konum kontrolü üzerine çalışmalar yapılmıştır. Görünür ışık bandında yapılan görüntü işleme uygulamalarında, günün farklı saatlerinde zemine etkiyen ışık şiddetinin değişmesi sonucu algılanan renk değerlerinde değişim gözlenir. Nesnelerin gerçek renk değeri hatalı olarak algılanabilir. Bu durum, uygulama tarafından aranan hedefin bulunamamasına veya gece saatlerinde hedefin algılamamasına sebep olur. Görünür ışık bandı tabanlı görüntü işleme uygulamalarında karşılaşılan problemlerin önüne geçebilmek için kızılötesi bantta çalışan ve aktif ışık kaynağına sahip bir işaretçi geliştirilmiştir. 940 nm dalga boyunda ışık yayan 3W Power LED kullanılarak kızılötesi işaretçi üretilmiş ve bu işaretçi üzerinde görüntü işleme çalışmaları yürütülmüştür. Kızılötesi işaretçinin örüntü modeli üzerinde yapılan tasarım çalışmaları sonucunda işaretçinin her tür ışık şartında algılanma mesafesi arttırılmıştır. Kızılötesi bantta yayın yapan aktif işaretçiyi algılamak üzere kameranın mevcut optik sisteminde değişiklik yapılmıştır. OpenMV kamera modülü lensi ile kamera sensörü arasına sırasıyla gün ışığı filtresi ve kızılötesi bant geçiren filtre eklenmiştir. Bu sayede 940 nm civarı dalga boyundaki ışığın kamera sensörüne ulaşması sağlanmış ve diğer dalga boylarındaki ışıklar filtrelenmiştir. Kamera ile algılanan aktif işaretçinin kamera düzlemindeki konumu, hassas iniş algoritmasında İHA’nın GPS ile elde edilen coğrafi konumuyla birlikte işlenerek İHA’nın hassas iniş için gitmesi gereken konum hesaplanmaktadır. Sistemin otonom çalışabilmesi için uçuş kontrol birimi yanında yardımcı bilgisayar olarak Raspberry Pi (RasPi) kullanılmıştır. RasPi ortamında otonom hassas iniş için kontrol algoritması geliştirilerek görüntü tabanlı hassas iniş çalışmaları yapılmıştır. Deneysel çalışmalar iki aşamada yürütülmüştür. Birinci aşamada İHA GPS tabanlı standart otonom uçuş ekipmanı kullanılarak tekrarlı uçuş testleri yapılmıştır. İkinci aşamada ise hassas iniş sistemi devreye alınarak aynı tekrarlı testler gerçekleştirilmiştir. Her iki aşamada gerçekleştirilen iniş denemelerinde İHA’nın merkezinin hedef iniş noktasına yatay ve dikey eksenlerdeki uzaklığı (iniş hata değerleri) ölçülmüştür. Bu ölçüm sonuçları karşılaştırılarak hassas iniş sisteminin başarısı değerlendirilmiştir.

Today, the use of autonomous unmanned aerial vehicles (UAV) capable of vertical take-off and landing is becoming widespread in cargo transportation and many similar applications. While UAVs use GPS modules to determine their position on the earth during autonomous flight, they use sensors such as magnetometer, barometer, gyroscope, accelerometer for altitude and attitude information. The GPS module and these sensors can make inaccuracy measurements due to various factors. Over time, these errors can reach high values in the cumulative total. This situation prevents UAVs’ autonomous precision landings. In order to overcome these obstacles, mostly image processing based precision landing systems are used. In this study, an optical-based autonomous precision landing system is developed for unmanned aerial vehicles capable of vertical takeoff and landing. In order to implement the system, an UAV is produced which has an open source flight control unit and four rotary propellers (quadrotor). Studies is carried out to detect light emitted at certain wavelengths in different light environments, image processing algorithms is used on the camera and image-based position control is performed. In image processing applications operated in the visible light band, the color values change as a result of the change in the intensity of light acting on the ground at different times of the day. The actual color of the objects may be detected incorrectly. In this case, the searched target by the application cannot be found or detected in the night hours. In order to prevent the problems encountered in visible light band based applications, a marker is designed which works in the infrared band and has active light source. Infrared marker is produced by using 3 W Power LED emitting light at 940 nm wavelength and image processing studies is carried out on this marker. As a result of the design studies on the pattern model of the infrared marker, the detection distance of the marker is increased in all kinds of light conditions. The existing optical system of the camera is modified to detect the active marker emitting light in the infrared band. A daylight filter and an infrared bandpass filter were added respectively between the OpenMV camera module lens and the camera sensor. In this way, the light around the 940 nm wavelength is allowed to reach the camera sensor and the lights at other wavelengths are blocked. In the precision landing algorithm, the position of the active marker detected by the camera on the camera plane is processed together with the geographical position of the UAV obtained by GPS. In this way, the target position that the UAV needs to go for precision landing is calculated. For the autonomous operation of the system, Raspberry Pi (RasPi) was used as a companion computer besides the flight control unit. The precision landing control algorithm is developed and image-based precision landing is operated in RasPi platform. Experimental studies were carried out in two stages. In the first stage, flight tests is carried out using UAV GPS-based standard autonomous flight equipment and these tests are repeated. In the second stage, the precision landing system is activated and the same repeated tests are carried out. In flight tests consisting of two stages, the distance of the vehicle center to the marker center on the horizontal and vertical axes (landing error) is measured. The success of the precision landing system is evaluated by comparing these measurement results.
Keywords: autolanding; Engineering; hassas iniş; infra red; insansız hava araçları; kızılötesi Unmanned aerial vehicle; Mechatronics; Mekatronik; Mühendislik; otonom iniş; örüntü tanıma; pattern recognition; precision landing; quadrotor