MİKRO/MİNİ İNSANSIZ HAVA ARAÇLARINDA LAZER SENSÖR/GÖRÜNTÜ TABANLI OTONOM UÇUŞ VE NAVİGASYON UYGULAMALARI

MİKRO/MİNİ İNSANSIZ HAVA ARAÇLARINDA LAZER SENSÖR/GÖRÜNTÜ TABANLI OTONOM UÇUŞ VE NAVİGASYON UYGULAMALARI

Küçük boyutlu bir İnsansız Hava Aracı’nın GNSS sinyallerinin alınamadığı özellikle tünel, maden ocağı vb. gibi kapalı bir ortamda engellerden sakınarak görev yapabilmesi ihtiyacı noktasında son yıllarda çok sayıda çalışma yürütüldüğü ve bu yönde önemli aşamalar kat edildiği bilinmektedir. Bu tür zorlu operasyonlar kapsamında, çevresinin 3B modelinin çıkarılmasını ve İHA’nın bu çevrede kendini konumlandırmasını konu alan SLAM, vSLAM gibi teknikler mevcut olup bu tekniklerin hibrit kullanımı da söz konusu olabilmektedir.

SLAM (Eş Zamanlı Lokalizasyon ve Haritalama), bir robotun, eş zamanlı olarak bilinmeyen bir ortamın haritasını oluşturmasının ve kendini bu harita içerisinde lokalize etmesinin bir yoludur. Bu teknikte görsel sensörlerin yanında akustik, lidar gibi mesafe sensörleri de kullanılabilmektedir.  vSLAM (görsel SLAM) ise monoküler, stereo, RGB-D gibi yalnızca görsel sensörlerin kullanıldığı SLAM tekniğine verilen addır. Her iki teknikte de anlık bir harita oluşturulduğunda bu haritanın engelden kaçınma, obje tanıma ve görev planlama gibi amaçlar için de kullanılması mümkün olabilmektedir.

Bu yazıda ilk olarak, Lidar sensörlerini ve Mikro/Mini İnsansız Hava Araçlarında Lidar sensör tabanlı SLAM uygulamarını ele alacağız. Lidarlar, lazer darbelerini kullanarak bir nesne ya da yüzeyin uzaklığını ölçmeye yarayan sensörlerdir. Lidar sensörler oldukça güvenilir olup cm düzeyinde doğrulukta derinlik bilgisi sağlayabilmektedirler. Saniyede bir milyon ışın gönderip alabilen bu sensörler, yerdeki nesnelerden geri dönen verilerle bir nokta bulutu oluştur. Bu noktalar, iç veya dış mekanların yüksek hassasiyette ve doğrulukta 3B modellerinin oluşturulması noktasında ham madde niteliğindedir.

Lidar sensörlerinin diğer algılama sensörlerine kıyasla maliyet, ağırlık ve güç tüketimi açısından dezavantajlı konumda oldukları bilinmektedir. Bununla birlikte, son yıllardaki Lidar teknolojisinde yaşanan gelişmeler, bu sensörlerinin gerek maliyetinin gerekse boyutlarının önemli ölçüde azalmasını beraberinde getirmiştir. Buna bağlı olarak da üzerinde Lidar sensörü bulunduran Mikro/Mini İnsansız Hava Araçlarının hayata geçirilmesi ivme kazanmış ve çeşitli uygulamalar ve endüstriler için Lidar ile donatılmış İnsansız Hava Araçlarını kullanan  şirketlerin sayısında hızlı bir artış yaşanmıştır.

Kara araçları, robotlar ve İHA’larda kullanım amaçlı Velodyne Lidar firması tarafından geliştirilen, yatayda ve dikeyde sırasıyla 90 ° ve 70 ° görüş açısısıyla 100 metre menzili bulunan, 6x6x3.5 cm boyutlara, 125 gram ağırlığa ve 3-6 W güç tüketimine sahip Velabit, Lidar sensör teknolojisinde gelinen aşamayı gözler önüne sermektedir. 

2020 yılında satışa sunulan, farklı faydalı yüklerin entegre edilebildiği, 9 kg maksimum kalkış ağırlığına ve 55 dadikalık uçuş süresine sahip Çin menşeili Matrice 300 RTK sistemi, üzerinde Lidar sensörü bulunduran Mini İnsansız Hava Araçlarına örnek gösterilebilir. 

Matrice 300 RTK sistemi üzerinde bulundurduğu altı adet stereo kamera sayesinde altı yönlü (alt, üst, sağ, sol, ön, arka) engelden kaçınma kabiliyeti ile ileri seviye durumsal farkındalık bakımından dikkatleri üzerine çekmektedir. Lidar tabanlı SLAM algoritmaları sayesinde, çarpışmadan kaçınma kabiliyetinin yanında maden ocağı gibi GNSS sinyallerinin alınamadığı ortamlarda 3B haritalama yapma kabiliyeti bulunmaktadır.

Lidar sensörlerinin bir diğer özelliği ise görev yapılan bölgenin aydınlatılmasına ihtiyaç duymadan, alacakaranlık/karanlık ortamlarda da kullanıma uygun sensörler olmasıdır.

Üzerinde Lidar sensörü bulunduran ve karanlık, tozlu vb. gibi zorlu ve kapalı alanlarda da görev yapabilen bir diğer sistem ise Elios 3 Mikro İnsansız Hava Aracı’dır.

Elios 3 sistemi, SLAM algoritmaları sayesinde Lidar veri kümlerini ±2 cm hassasiyetle 3B modellere dönüştürebilmekte ve ortamın haritasını çıkarabilmektedir.

Lidar sensör teknolojisi, çok küçük ve ince ayrıntılı nesneleri ayırt edebilme ve küçük dosya boyutlarında yüksek kaliteli 3B modeller oluşturabilme özelliği ile etkileyici olduğu söylenebilir. Ancak, bu teknolojinin kullanımıyla oluşturulan 3B modellerin fotoğraf ayrıntılarına sahip olmadığı, nesnelerin doku ve renkleri hakkında bilgi vermediği gerçeği bulunmaktadır.

Genel olarak daha ayrıntılı modeller oluşturmak için Lidar 3B haritalama teknolojisini diğer haritalama yöntemleriyle (Görsel Odometri, vSLAM vb. gibi) birlikte kullanmak mümkündür.

Yakın gelecekte, yeni modellerin ortaya çıkması ve Lidar teknolojisinin daha fazla kullanım alanı bulmasıyla birlikte bu teknolojiye sahip Mikro ve Mini İHA’ların sayısında artış yaşanacak olmasının yanında Nano sınıfı İHA’lar için de bu teknolojinin hayata geçmesi sürpriz olmayacaktır. Karanlık/alacakaranlık ortamlarda 3B haritalama ve konumlandırma imkanı sağlayan Lidar tabanlı SLAM algoritmalarına sahip özellikle küçük boyutlu Mikro/Nano İHA sistemlerinin, tünel ve mağara gibi yapıların gözetlenmesi ihtiyacı doğrultusunda askeri kullanıma yönelik daha somut çözüm sağlamaları kuvvetli muhtemeldir.

Mikro/Mini İnsansız Hava Araçlarında, mesafe ölçümü ve 2B/3B harita oluşturmak amacıyla Lidar sensör teknolojisine kıyasla fotogrametrinin daha yaygın kullanıldığı bilinmektedir. Fotogrametri, mesafeyi belirlemek için çok sayıda fotoğraf kullanma işlemi olup daha hafif ve daha uygun fiyatlı modüllerle, Lidar verilerinin sağladığı ekstra hassasiyet düzeyine ihtiyaç duyulmayan operasyonel konseptler için tercih edilebilir.

Mikro İnsansız Hava Araçlarında fotogrametri uygulamasına, 2021 yılında tanıtımı gerçekleştirilen, 4G Robotik Drone olarak da anılan, hareket planlama algoritmaları sayesinde ana kamera ve stereo kamera görüntülerini kullanarak otonom uçuş ve engellerden kaçınma özelliği bulunan ANAFİ Ai sistemi örnek gösterilebilir.

ANAFİ Ai sisteminde, stereo ve monoküler algılama algoritmalarından gelen derinlik bilgisi, uçuş esnasında sürekli olarak güncellenen bir doluluk matrisine (occupancy grid) entegre edilmekte ve bu matris, ortamı voksel adı verilen 3B küplere ayırmaktadır. Sistemin uçuşu esnasında, ortamdaki engellerin mesafesine bağlı olarak doluluk matrisindeki 3B küpler, kırmızıdan (yakın) mora (uzak) renk değişkenliği göstermektedir.

Doluluk matrisinde depolanan 3B ortamın bilgisi, ANAFI Ai sistemine engellerden kaçınmak için en uygun yörüngeyi belirleme ve otonom uçuş kabiliyeti sağlamaktadır.

Gövdesinin altında yer alan Time of Flight (ToF) mesafe sensörü ve optik akış kamerası ile  GPS sinyallerinin olmadığı kapalı alanlarda yerden 5 m yüksekliğe kadar konum tutuşu ve görev icra edebilme kabiliyeti olduğu belirtilmektedir. Az miktarda aydınlatmanın var olduğu özellikle bu tür operasyonlar için hava aracının stabilitesini koruyabilmesi amacıyla mesafe sensörünün yanında LED ışıkları konumlandırılmıştır.

898 gram ağırlığındaki ANAFİ Ai sistemi, görüntü tabanlı uçuş özelliğinin yanında, Wi-Fi ve 4G haberleşme özelliğine (Wi-Fi ile 4G arasındaki bağlantı geçişlerini otomatik olarak gerçekleştirebiliyor) sahip bulunuyor. Ön kamera ve gövde yapısının böceklerden, pervanelerinin firar kenarlarının ise balinaların kanatlarından esinlerek tasarlanmış olması da sistemin dikkat çeken diğer özellikleri arasında yer alıyor.

GNNS sinyallerinin alınamadığı kapalı alanlarda görüntü tabanlı uçuş kabiliyeti olan sistemlerden bir diğeri de Wesper adlı sistemdir. Üzerinde bir adet termal, iki adet gündüz görüşlü kamerası olan 697 gram ağırlığındaki Wesper sistemi, 2020 yılında ABD Hava Kuvvetleri’nin hizmetine girmiştir. Sistem ayrıca iç mekan kullanımlarına özel sökülüp takılabilir pervane yapısına sahiptir.

Wesper sisteminin, üzerinde bulundurduğu optic akış kamerası ve Görsel Ataletsel Odometri (VIO) tekniği sayesinde GNNS sinyallerinin alınamadığı kapalı mekanlarda çarpışmadan kaçınarak görev icra edebilme kabiliyetine sahip olduğu belirtilmektedir. 

Bilindiği üzere Odometri, sensör verilerini kullanarak pozisyon tahmini yapılmasını sağlamaya verilen addır. Görsel Odometri (VO) ise bir veya daha fazla kameradan ardı ardına gelen resim karelerindeki (frame) değişimleri  takip ederek/kullanarak, aracın yönünün ve pozisyon kestiriminin yapıldığı bir yöntemdir.

Bu yöntem, engel tespiti ve çevrenin 3B yeniden yapılandırılması (reconstruction) gibi uygulamalarda kullanılabilmektedir. Benzer görevleri yerine getirebilen Lidar tabanlı çözümlere kıyasla daha uygun maliyetli olduğu söylenebilir. Bununla birlikte, bu yöntemde, konumu ve yönü doğru bir şekilde kestirebilmek için çevrede yeterli miktarda aydınlatmanın varlığına ihtiyaç bulunmaktadır.   

Görsel Odometri’de özellik temelli (feature based), görünüm temelli (appearance-based)  ve hibrit yöntemler (özellik ve görünüm temelli bir arada) olmak üzere 3 farklı yaklaşım mevcuttur. Özellik temelli yaklaşımda, görüntü dizisi, köşeler, çizgiler, kenarlar vb. gibi daha küçük görüntü özellikleri kümesine indirgenir ve ardı ardı gelen resim karelerindeki bu özellikler eşleştirilerek konum değişimi elde edilmiş olur. Doğrudan yaklaşım (direct approach) olarak da adlandırılan görünüm temelli yöntemde, görünümdeki değişimler takip edilerek konum değişimi elde edilmiş olur.  Hibrit yöntemde ise özellik temelli ve görünüm temelli iki yöntem birlikte kullanılır.

Konu kapsamına dahil edilebilecek bir diğer ürün ise üzerinde iki adet gündüz görüşlü ve bir adet termal kamerası bulunan, 501 gram ağırlığındaki ANAFİ USA sistemidir. ANAFİ USA sisteminin, GNNS sinyallerinin kesintiye uğradığı bina, tünel vb. gibi kapalı alanlarda gövdesinin altına konumlandırılmış ultrasonik sensör ve optik akış kamerası yardımıyla hız ve konum kestirimi gerçekleştirerek yerden 5 m yüksekliğe kadar görev icra edebilme kabiliyetinin olduğu belirtilmektedir.

Bu sistemin sivil ve askeri kullanım amacına yönelik farklı versiyonları bulunmaktadır. Askeri kullanım amacına yönelik geliştirilen sistemi farklı kılan özellikler arasında EAS-256 şifreli haberleşme, arttırılmış termografik hassasiyet ve 8 inç konsol birimi gösterilebilir. 

Drone pazarının en çok bilinen isimlerinden olan bir firmanın 2020 tarihinde piyasaya sürdüğü ürünün lansmanı kapsamında kullandığı afişler dikkat çekici olup bu afişlerde Çin menşeili dronlarının doğrudan hedef alındığı anlaşılıyor. 

Çin menşeili sistemlere karşı bir diğer tutum 2017 yılında gelmişti. ABD ordusu yayınladığı bir iç bildiriyle verilerin güvenliğini gerekçe göstererek Çin menşeili bir firmanın ürünlerinin ABD ordusunda kullanımını yasaklamıştı. 2021 yılında ise ABD Hazine Bakanlığı, aralarında drone firmasının da yer aldığı sekiz adet Çinli şirketi yatırım yasağı listesine aldığını açıklamıştı.

Diğer taraftan, Çin menşeili sistemlerin Rusya-Ukrayna savaşında patlayıcı entegre edilerek kullanıldığı idda edilmişti. Bunun üzerine ilgili drone üreticisi firma, ürünlerinin askeri kullanıma yönelik satışa sunulmadığı ve savaşta kullanılmalarının önüne geçmek gerekçesiyle hem Rusya’da ve hem de Ukrayna’da drone satışlarını ve ticari faaliyetlerini geçici olarak askıya aldığını duyurmuştu.  

Çin merkezli dronlara patlayıcı entegre edilmesi uygulamasına, 2017 yılında Ağrı’nın Doğubayazıt ilçesinde, boş bir arazide tespit edilmiş drone örnek gösterilebilir. İlaveten, Irak ve Suriye’de çeşitli gruplar tarafından geçmiş yıllarda modifiye edilmiş drone sistemlerinin kullanıldığı yerel ve yabancı basında yer almıştı.

Uluslararası arenada yaşanan bu gelişmeler ve Mikro/Mini İHA sistemleri ile birlikte örnekleri verilen teknolojik eğilim ve gelişmeler, ülkelerin, görüntü veya lidar sensör tabanlı konumlandırma, haritalama ve otonom uçuş kabiliyetine sahip özellikle askeri kullanıma yönelik özgün çözümler geliştirmesinin anlam ve önemini bir kez daha ortaya koymaktadır.

KAYNAKÇA:

Parrot ANAFI Ai | The 4G robotic UAV | Flight Performances

LiDAR Drone Systems: Using LiDAR Equipped UAVs (dji.com)

Elios 3 - Digitizing the inaccessible (flyability.com)

Vantage Robotics - Military Grade ISR UAV Technology

New Parrot drone coming soon, complete with a big controversy (dronedj.com)

Velabit: Velodyne's Smallest Lidar Sensor | Velodyne Lidar

Ukraine drone modification for combat mocks Russian attempts - DroneDJ