Yazar "Solak, Haydar" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim
    Öğe
    Drone'larda engellere çarpmayı önleyecek sistemin geliştirilmesi
    (Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2022) Solak, Haydar; Kazan, Fatih Alpaslan
    Bu çalışmada engelin algılanması ve engelden kaçılmasına yönelik bir Drone'un tasarımı ve uygulaması gerçekleştirilmiştir. Bunun için mikrodenetleyici olarak Arduino Uno, uçuş kontrol kartı olarak Pixhawk, engellerin algılanması için de ultrasonik sensörler kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan sensörler ve performansları, hedeflenen amaca ulaşmada en belirleyici unsurdur. Çünkü engel algılama sensörlerinin elektriksel gürültülerden çok fazla etkilenmesinden dolayı başarı düşmektedir. Bu nedenle öncelikli olarak bu sensörlerin sisteme entegrasyonları araştırılmış ve buna uygun bir Drone geliştirilmiştir. Geliştirilen Drone'un yapılan yazılım sayesinde engelden kaçması sağlanmıştır. Geliştirilen Drone'la farklı ve kademeli deneysel çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Deneysel çalışmalar Drone yere sabitlenerek ve farklı şekillerde uçurularak yapılmıştır. Yapılan deneylerde Drone'un 3,94 m/s'lik hıza ulaşıncaya kadar engelden başarılı bir şekilde kaçabildiği görülmüştür. Bu konu esnek bir konu olup geliştirmeye açıktır. Yapılan bu çalışmanın bu konuda yapılacak diğer çalışmalara yön göstereceği kanaatindeyiz.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Improvement of ultrasonic sensor-based obstacle avoidance system in drones
    (Selçuk Üniversitesi, 30.06.2023) Kazan, Fatih Alpaslan; Solak, Haydar
    Although drone users have received the necessary training, the reflexes of making decisions against a sudden natural event such as wind and avoiding a nearby obstacle may not be sufficient. Therefore, whether drones fly autonomously or under user control, they must sense and act accordingly for an uninterrupted mission. In this study, a drone design and application for obstacle detection and obstacle avoidance were carried out. In the designed drone, Pixhawk was used as the flight control board, ultrasonic sensors were used to detect obstacles, and Arduino Uno was used as a microcontroller to obtain avoidance commands. The sensors used in obstacle detection and their performance are the most decisive factors in achieving the targeted goal. Because obstacle detection sensors are affected by electrical noises, the success of detecting obstacles decreases. For this reason, first of all, the integration of these sensors into the system was investigated and the drone was developed accordingly. Then, an algorithm was developed using a software filtering method both to minimize communication instabilities and to increase the clarity of detection. Finally, the ability to evade obstacles both while the drone is suspended in the air and while it is in motion has been investigated. In the experiments carried out, it was found that the drone was able to successfully avoid obstacles up to a flight speed of 3.94 m/s.