Akademik Veri Yönetim Sistemi
Yükseköğretim Kurumları Destekli Proje, 2022 - 2023
Bu
projede afet sonrası afet alanlarında önceden verilen güzergahta otonom olarak
hareket edebilecek ve bu hareketi sırasında hem çevrenin 2-boyutlu modelini
çıkarabilecek hem de görüntü kaydı yapabilen bir araç geliştirilmiştir. Araç
zorlu ortamlarda da kolaylıkla hareket edebilmesi amacıyla paletli olarak
üretilmiştir. Aracın hareketi Pixhawk otopilot sistemi ile sağlanmıştır.
Otopilot sisteminin önceden tanımlanan güzergahta çok hassas ilerleyebilmesi
için Pixhawk otopilot sensörlerinin sağladığı konum ve yön bilgisinin istenilen
doğruluklara ulaşamadığı belirlenmiştir. Konum ve yön bilgilerinin
iyileştirilmesi için 3-antenli Küresel Navigasyon Uydu Sistemleri (Global
Navigation Satellite Systems - GNSS) geliştirme kartı ile cm doğruluğunda konum
ve yön bilgisi elde edilmiştir. Ayrıca bu bilgiler Kalman Filtresi kullanılarak
Ataletsel Ölçü Birimi’nden (Inertial Measurement Unit – IMU) gelen yön
bilgileriyle birleştirilmiş ve otopilot sistemine aktarılmıştır. Böylece aracın
istenilen güzergahta cm-doğrulukla ilerlemesi sağlanmıştır. Afet alanının
2-boyutlu (2B) modelinin üretilmesi için 2B LiDAR (Light Detection and Ranging)
sensörü kullanılmıştır. LiDAR verileri Jetson Nano işletim sistemi ile
toplanmış ve Robot Operating System (ROS) üzerinden LiDAR-SLAM (Simultaneous
Localization and Mapping – Eşzamanlı Konumla ve Haritalama) algoritmasıyla
işlenerek nokta bulutu haline getirilmiştir. Ayrıca kurtarma ekiplerine yardım
sağlaması amacıyla araç üzerinde bir de görüntü kayıt sistemi kurulmuştur. Bu sistem
için Raspberry Pi işlemci ve kamera kullanılmıştır. Python ortamında yapılan
kodlama ile alanın anlık görüntüsü kayıt altına alınmaktadır. Üretilen bu
otonom arazi aracı ile afet alanlarında insan hayatını riske atmadan otonom
hareket edebilen, ortamı haritalayabilen ve ortamdan gerekli görüntülerin
alınabildiği bir sistem üretimi yapılmıştır.