UPFSLAM

< Projeler Sayfası

Proje Adı
Galeri Keşif ve Haritalama

Şirket Adı
HAVELSAN

Şirket Mentoru
Çağlar Akman - Serdar Köse

Akademik Mentor
Prof. A. Bülent Özgüler

Asistan
Furkan Burak Mutlu

Takım Üyeleri
Murathan Çelik, Yiğit Alp Dalyan, Elif Ekin Kayalı, Başak Kılcı, Orçun Okur, Oğuz Ünsoy

Özet
Bu projede kapalı karakteristik özellikleri bilinmeyen bir ortamın haritalandırılması için bir keşif sistemi geliştirilmiştir. Tasarlanan sistemin Türkiye'de yaşanan depremlerle alakalı daha büyük bir projesinin bir parçası olması amaçlanmıştır. Bununla birlikte proje üç ana dala ayrılmıştır: konumlandırma, haritalandırma ve sensör füzyonu. Sistem kendi pozisyonunu ultra geniş bant (UWB) ve ataletsel ölçüm birimi modüllerinden (IMU) gelen sensör verileriyle belirlemektedir. Sistem modülün konumunu ve yörüngesini, Işık Algılama ve Mesafe Belirleme (LIDAR) modülü verilerinin işlenmesiyle oluşturulan bir haritaya yansıtmakta olup kullanımı kolaylaştırmak ve güvenilirliği arttırmak için kaskın üst kısmına takılan koruyucu bir başlığa monte edilmiştir. Tüm veriler, aynı zamanda sensörlerden veri almak için de kullanılan Raspberry Pi 4B modülünde işlenmektedir. Son olarak başka bir bilgisayarda sergilenmek üzere Raspberry Pi'den alınan yön tayini, konum bilgisi ve harita bilgisi ile bir grafik kullanıcı arayüzü (GUI) oluşturulmuştur. Proje sırasında kullanıcının sistemi bir galeri içerisinde hareket ettirmesi senaryosu baz alınarak testler gerçekleştirilmektedir. Güncel sistemin ilerleyen aşamalarda İHA’lara entegre edilmesi planlanmıştır.


Abstract
In this project, a discovery system is developed to map an enclosed area with unknown details as part of a greater project developed in response to the recent earthquakes in Turkey. In parallel to that, this project is divided into three main branches: localization, mapping, and sensor fusion. The overall system localizes itself by the sensor data coming from ultra-wideband (UWB) modules and an inertial measurement unit (IMU), which are fused using Kalman filters for better accuracy. The system later projects the module's position and trajectory onto a map created by processing the Light Detection And Ranging (LIDAR) module data. For robustness, the system is assembled into a protective head attached to the top of a helmet, and all data is processed in a Raspberry Pi 4B computer, which is also used to receive data from the sensors. Finally, a graphical user interface (GUI) along with heading information and indicators is prepared on another computer, and the data is transferred via wifi from the Raspberry Pi to this computer. During the project, tests are carried out in the scenario of a human being moving the system around the gallery. After the system is created, it can be integrated into UAVs and UGVs.