ASLODP

< Projeler Sayfası

Proje Adı
UWB ile yön ve uzaklık tespit eden bir sensör geliştirmek ve iki IHA ile uygulamasını yapmak

Şirket Adı
HAVELSAN

Şirket Mentoru
Çağlar Akman - Esat Serhat Sucu

Akademik Mentor
Prof. Sinan Gezici

Asistan
Aslı Alpman

Takım Üyeleri
Sefa Baha Akdemir, Osman Yasin Biçer, Ertuğrul Çoban, İbrahim Ertürk, Çağla İpek Koçal, Ahmet Sahil

Özet
Bu endüstri odaklı mezuniyet projesi, Havelsan ile işbirliği içinde gerçekleştirilmektedir. Proje, ultra geniş bant (UWB) teknolojisi kullanarak güvenli ve otonom bir şekilde bir drone'un iniş yapmasına odaklanmaktadır. Proje, Raspberry Pi, MDEK 1001 modülü ve GPS ile geliştirilmiş bir Pixhawk S500 drone kullanmaktadır. Drone'un konumu, çoklu lokasyon belirleme yöntemi kullanılarak belirlenmekte ve konum doğruluğunu artırmak için Python'da Genişletilmiş Kalman filtresi uygulanmaktadır. Ayrıca, Python'da geliştirilen kullanıcı arayüzü, kullanıcıların dronenun uçuş alanına girişinden güvenli bir şekilde inişine kadar tüm süreci izlemesine ve kontrol etmesine olanak sağlamaktadır. Projenin motivasyonu, GPS sinyali olmayan kapalı alanlarda dronenun önceden belirlenmiş bir bölgeye otonom bir şekilde iniş yapmasını sağlamaktır. Bu amaca yönelik olarak, UWB verileri Raspberry Pi'ye aktarılmıştır. Drone, UWB'lerden elde edilen konum verilerini kullanarak konumunu belirlemektedir. Konumu daha doğru hale getirmek için Kalman Filtresi kullanılmış ve titreşim önleyici aparat 3D yazıcıdan alınmıştır. SSH protokolü sayesinde kodlar Raspberry'ye yüklendi ve bu protokol demo sırasında kullanılacaktır. Sonuç olarak, dronenun önceden belirlenmiş konuma istenildiği gibi iniş yapması sağlandı. Eğer konum boş ise dronenun inişi gerçekleşirken, aksi takdirde kullanıcı tarafından belirtilen diğer konum verilerine göre hareket edildi. Bu şekilde, Kalman Filtresi kontrol birleştirme işleminde hassasiyeti artırdı ve UWB'lerden alınan konum verileri başarıyla kullanıldı.


Abstract
This industry-focused graduation project, in collaboration with Havelsan, focuses on safely and autonomously landing a drone using ultra-wideband (UWB) technology. The project employs a modified Pixhawk S500 drone, enhanced with a Raspberry Pi, MDEK 1001 module, and GPS. The drone’s position is determined using multilateration, and an Extended Kalman filter is implemented in Python to improve location accuracy. The user interface, also developed in Python, enables users to monitor and control the entire process, from the drone’s entry into the flight area to its safe landing. The motivation of the project is to enable the drone to land autonomously in a predetermined area in closed areas where there is no GPS signal. We use UWB signals to do this, which is better because UWB signals work more accurately than GPS signals. As a solution strategy, the following has been done: We transfer UWB data to Raspberry Pi. The drone uses location data obtained from UWBs as location data. To make the position more accurate, Kalman Filter was used and anti-vibration apparatus was taken from the 3D printer. Thanks to the SSH protocol, the codes were uploaded to Raspberry and this protocol will be used during the demo. As a result, the drone landed at the predetermined location as desired, if the location is empty, the drone landed, otherwise according to other location data from the user. In doing so, the Kalman Filter increased the precision in the control aggregation and position data from UWBs were used successfully.