Geri Dön

Yapay zekanın insansız hava araçlarının yeteneklerine etkisinin incelenmesi

Examining the impact of artificial intelligence on the capabilities of unmanned aerial vehicles

  1. Tez No: 1016642
  2. Yazar: ALİ KAHYA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET KONAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Savunma ve Savunma Teknolojileri, Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Defense and Defense Technologies, Aeronautical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Havacılık Elektrik ve Elektroniği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışmasında, YZ algoritmalarının insansız İHA'ların hareket ve kontrol kabiliyetleri üzerindeki etkileri incelenmiştir. Çalışmanın temel amacı, YZ tabanlı yöntemlerin İHA'ların uçuş kararlılığı, enerji yönetimi ve otonom karar verme süreçlerine katkısını analiz etmektir. Günümüzde İHA'lar, yalnızca önceden tanımlı görevleri yerine getiren sistemler olmaktan çıkarak, çevresel farkındalığa sahip, adaptif ve otonom karar verebilen akıllı platformlara dönüşmüştür. Bu kapsamda, farklı YZ algoritmaları ile klasik kontrol yaklaşımları karşılaştırılmış, veri işleme, sensör füzyonu ve karar destek mekanizmalarının uçuş performansı üzerindeki etkileri değerlendirilmiştir. Ayrıca, motorsuz iniş gibi kritik senaryolar ele alınarak, YZ tabanlı güdüm yaklaşımlarının belirsizlik altında nasıl performans gösterdiği analiz edilmiştir. Elde edilen bulgular, YZ destekli yöntemlerin doğrudan kontrol yerine üst seviye güdüm katmanında kullanılması durumunda, mevcut kontrol sistemleri ile uyumlu ve güvenli bir entegrasyon sağlanabileceğini göstermektedir. Sonuç olarak, YZ ve İHA entegrasyonu, operasyonel verimlilik, görev başarısı ve uçuş güvenliği açısından önemli kazanımlar sunmaktadır. Bu tez, gelecekte geliştirilecek otonom uçuş sistemlerinde YZ algoritmalarının özellikle acil durum yönetimi ve enerji optimizasyonu alanlarında güvenli ve etkin bir şekilde kullanılabileceğini ortaya koyarak literatüre katkı sağlamaktadır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, the effects of AI algorithms on the motion and control capabilities of UAVs are investigated. The primary objective of the study is to analyze the contributions of AI based methods to flight stability, energy management, and autonomous decision making processes of UAVs. Nowadays, UAVs have evolved from systems that merely execute predefined tasks into intelligent platforms capable of environmental awareness, adaptability, and autonomous decision making. Within this scope, various AI algorithms are compared with classical control approaches, and the impacts of data processing, sensor fusion, and decision support mechanisms on flight performance are evaluated. In addition, critical scenarios such as engine failure and unpowered glide landing are examined to assess the robustness of AI based guidance strategies under uncertainty. The findings indicate that AI supported approaches can be effectively integrated into UAV systems when utilized at the high level guidance layer rather than directly replacing low level control systems, ensuring both compatibility and operational safety. As a result, the integration of AI into UAV systems provides significant improvements in operational efficiency, mission success, and flight safety. This thesis contributes to the literature by demonstrating that AI algorithms can be safely and effectively employed in future autonomous flight systems, particularly in emergency management and energy optimization tasks.

Benzer Tezler

  1. Missile evasion maneuver generation with model-free deep reinforcement learning

    Modelden bağımsız derin pekiştirmeli öğrenme ile füzeden kaçınma manevraları

    MUHAMMED MURAT ÖZBEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE KOYUNCU

  2. Antenna and frequency selective surface design for 3.1 GHZ detect and avoid radar system on unmanned aerial vehicle

    İnsansız hava aracında 3.1 GHZ tespit ve kaçınma radar sistemi için anten ve frekans seçici yüzey tasarımı

    MOHAMMAD HAROON AZAD

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FUNDA AKLEMAN YAPAR

    DOÇ. DR. HÜSEYİN ŞERİF SAVCI

  3. Multi agent planning under uncertainty using deep Q-networks

    Derin Q-ağları kullanımı ile belirsizlik altında çoklu ajan planlaması

    FARABİ AHMED TARHAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE

  4. Mitigating broadcast storm problem and enhancing dissemination in swarm UAV communication

    Sürü İHA haberleşmesinde yayın fırtınası probleminin azaltılması ve yayılımın geliştirilmesi

    MERVENUR KILIÇARSLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN YENİÇERİ

  5. Multi-quadcopter salvo attack system with impact time and angle control guidance algorithm based on polynomial trajectory and artificial intelligence

    Yapay zeka ve polinom fonksiyonlu yörünge temelli etki zamanı ve açısı kontrollü güdüm algoritmasıyla çoklu dört pervaneli helikopter salvo saldırı sistemi

    FURKAN GÖKTUĞ AKBALIK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ BAŞPINAR