Teknik Tasarım Raporu

Atılım UAV Team Teknik Tasarım Raporu 2026

Özet

Bu makale, SUAS 2026 yarışması için tasarladığımız otonom İHA'nın tasarım, geliştirme ve test stratejisini ortaya koyuyor. İHA, afet yardımı ve acil müdahale görevlerine yönelik. Araç, yüksek çözünürlüklü hava haritalaması ve gerçek zamanlı hedef tespiti yapabilen aviyonik ve görü sistemleriyle donatıldı. Ağır faydalı yük taşıyan platform, her iki teslimat nesnesiyle birlikte 6.7 kg işletme ağırlığına ve 11 kg azami kalkış ağırlığına sahip; karmaşık, tehlikeli ortamlarda verimli çalışacak şekilde tasarlandı. Yapısal bütünlüğü ve güvenilir haberleşme bağlantılarını güvence altına almak için karbon fiber ve G10'dan üretilmiş sağlam, takviyeli kompozit bir gövdeye sahip. Bir afetzede tespit edildiğinde sistem hassas coğrafi koordinatları araç üstünde otomatik olarak hesaplıyor ve yer kontrol istasyonuna iletiyor; böylece kurtarma ekipleri hızla harekete geçirilebiliyor. Ardından hava aracı, kontrollü inişli bir bırakma sistemiyle malzemeyi insan müdahalesi olmadan doğrudan hedef alana bırakıyor. Platform; uçuş davranışını, seyrüsefer doğruluğunu, araç üstü tespit performansını ve alt sistem entegrasyonunu kapsayan simülasyon ve saha testleriyle doğrulandı.

TEŞEKKÜR

Akademik danışmanımız Dr. Halis Demirbaş'a, paha biçilmez teknik ve lojistik yönlendirmesi ile kesintisiz desteği için içten şükranlarımızı sunuyoruz. Otonom sistemlere geçişe öncülük eden ve bugünkü çalışmamızın önünü açan tüm hocalarımıza, eski ve mevcut takım üyelerimize ve mentorlarımıza da teşekkür ediyoruz. Sponsorlarımıza da minnettarız. İHA'mızı mümkün olan en iyi şekilde inşa edebilmemiz için sağladıkları finansal destekten ötürü, ülkemizin en önemli savunma sanayi şirketlerinden ASELSAN'a müteşekkiriz. Ayrıca Gençlik ve Spor Bakanlığı bize; yalnızca mekanik çalışmaları değil takım toplantılarını ve sosyal etkinlikleri de yürütebildiğimiz, üretim yapabildiğimiz bir tesis tahsis etti. Yardımları için kendilerine çok teşekkür ediyoruz. WupSoft ve FSM Demirbaş, İHA'mızın temel parçalarının temininde bize yardımcı oldu. Bize finansal

ve takım üyesi ürün desteği sağlayan sponsorlarımız: Pegem Akademi, Çatkaya, ÖzcanSu, BallıKuyumcu Offroad ve Gezerler İnşaat. Destekleri için hepsine çok teşekkür ediyor, saygılarımızı sunuyoruz.

I. YARIŞMA STRATEJİSİ

A. Stratejik Vizyon

Stratejik vizyonumuz; tüm SUAS görev hedeflerini azami hassasiyet ve operasyonel verimlilikle yerine getirirken afet yardımı ve acil müdahale operasyonlarını da destekleyebilecek, yüksek güvenilirlikte otonom bir hava platformu geliştirmek. Tasarım felsefemiz, görevlerin tek tek optimize edilmesi yerine seyrüsefer, havadan gözlem, hedef konumlandırma ve yük teslimini tek bir eşgüdümlü otonom sistemde birleştirmeye odaklanıyor. Platform; afetten etkilenen bölgeleri hızla tarayacak, doğru bir durumsal farkındalık üretecek ve hassas hedef konumlandırma ile acil malzemelerin otonom teslimini sağlayarak kurtarma ekiplerine destek olacak şekilde tasarlandı. Bu hedefe ulaşmak yalnızca doğru otonom seyrüsefer değil, görev boyunca mekanik, elektrik, aviyonik ve görüntüleme alt sistemleri arasında kusursuz bir etkileşim de gerektiriyor. Güvenilirlik, geliştirmenin en erken aşamalarından itibaren birincil tasarım belirleyicisi olarak konuldu. Hava aracı; zorlu çevre koşullarında güvenilir çalışmayı sağlamak için modüler bir mekanik mimari, yer düzeltme bağlantısı gerektirmeyen bağımsız bir GNSS seyrüsefer sistemi, stabilize hava görüntüleme ve sağlam bir haberleşme altyapısı barındırıyor. Operasyonel riskleri azaltmak ve gerektiğinde sahada hızlı bakım yapabilmek için yapısal bütünlüğe, elektromanyetik uyumluluğa, termal yönetime ve bakım kolaylığına özel önem verildi.

Mühendislik stratejimiz, alt sistemleri tek tek optimize etmek yerine sistem düzeyinde entegrasyonu öne çıkarıyor. Bileşen yerleşiminden güç dağıtımına, yük bırakmadan haberleşme mimarisine kadar her tasarım kararı; genel görev başarısına, güvenilirliğe ve kullanım kolaylığına katkısına göre değerlendirildi. Bu bütüncül sistem mühendisliği yaklaşımı, İHA'nın

otonom seyrüsefer, yüksek çözünürlüklü havadan gözlem, doğru hedef konumlandırma ve

kontrollü yük teslimini bütünleşik ve güvenilir tek bir görev platformu olarak gerçekleştirmesini sağlıyor. Nihayetinde amacımız yalnızca yarışma gerekliliklerini karşılamak değil; doğruluğun, güvenilirliğin ve hızlı konuşlanmanın kritik önem taşıdığı gerçek dünya afet müdahale senaryolarına uyarlanabilecek, işe yarar bir otonom İHA mimarisi ortaya koymak.

B. Görev Entegrasyon Stratejisi

Görev verimliliğini en üst düzeye çıkarmak ve güvenilir otonom çalışmayı güvence altına almak için her görev, yalnızca başlı başına bir işlev olarak değil, genel İHA mimarisinin entegre bir parçası olarak tasarlandı. Seyrüsefer, hedef gözlemi, haberleşme ve yük teslimi görev boyunca birlikte çalışacak biçimde kurgulandı; böylece araç üstü aviyonik sistemler ile Yer Kontrol İstasyonu (GCS) arasında bilgi paylaşımı mümkün oluyor. Bu entegre yaklaşım; değişken operasyonel koşullarda doğru otonom waypoint seyrüseferini, kesintisiz havadan gözlemi, gerçek zamanlı görev takibini ve hassas yük bırakmayı mümkün kılıyor. Otonom seyrüsefer, uçuş kontrol ünitesiyle bütünleşik CUAV Neo3 Pro GNSS alıcısı kullanılarak gerçekleştiriliyor. Neo3 Pro, eşdeğer doğrulukta saha güvenilirliği ve maliyet avantajı nedeniyle CUAV Here3+'a tercih edildi; waypoint takibi ve yük bırakma konumlandırması bir yer düzeltme (RTK) bağlantısı olmadan da kullanılabilsin diye bağımsız bir GNSS alıcısı olarak çalışıyor. Seyrüsefer verisi uçuş kontrol ünitesi tarafından sürekli işleniyor; böylece hava aracı diğer araç üstü alt sistemlerle eşgüdüm içinde kararlı otonom uçuşunu sürdürebiliyor. Havadan gözlem ve hedef takibi, stabilize gimbal üzerindeki SIYI A8 Mini kamerayla yapılıyor. Bağımsız gimbal stabilizasyonu hava aracının hareketlerini telafi ederek görev boyunca kesintisiz ve sarsıntısız görüntü alınmasını sağlıyor. Yüksek çözünürlüklü video, SIYI HM30 dijital aktarım sistemi üzerinden eş zamanlı olarak Yer Kontrol İstasyonu'na iletiliyor; bu da görev takibi, hedef doğrulama ve yük teslimi için gerçek zamanlı görsel geri besleme sunarken araç üstü görüntü işlemeyi de besliyor.

İHA ile Yer Kontrol İstasyonu arasındaki haberleşme, MAVLink protokolünü kullanan SIYI HM30 dijital aktarım sistemiyle sağlanıyor. Haberleşme mimarisi uçuş boyunca kesintisiz telemetri aktarımı, görev güncellemeleri, uçuş kontrol komutları ve canlı video akışı sunuyor. Böylece operatörler tüm kritik alt sistemler arasındaki güvenilir bağlantıyı korurken görevin yürütülmesini gerçek zamanlı izleyebiliyor. Yük teslim sistemi, hem manken hem çadır hedefine birbirinden bağımsız bırakma yapacak şekilde tasarlandı. Her yük, kendine ait servo tahrikli bir kilit mekanizmasıyla sabitleniyor ve ayrı bir 800 RPM DC motorla aşağı indiriliyor; böylece serbest düşüş yerine kontrollü bir iniş sağlanıyor. Çift kanallı HW-231 H-köprü motor sürücüsü iki teslim mekanizmasını da bağımsız kontrol ediyor; bu da operasyonel güvenliği ve teslim doğruluğunu korurken farklı görev aşamalarında doğru ve tekrarlanabilir yük dağıtımı sağlıyor.

Seyrüsefer, görüntüleme, haberleşme ve yük alt sistemleri arasındaki sürekli etkileşim, görevlerin birbirinden kopuk işlemler yerine eşgüdümlü ve otonom bir iş akışı olarak yürütülmesini sağlıyor. Bu sistem düzeyindeki entegrasyon görev güvenilirliğini artırıyor, operasyonel karmaşıklığı azaltıyor ve SUAS görevinin tamamında tutarlı bir performans sağlıyor.

II. TASARIM STRATEJİSİ

Tasarım stratejimizi, afet yardımı görevlerinin operasyonel gereksinimleri ve SUAS yarışmasının teknik hedefleri şekillendirdi. Her alt sistemi ayrı ayrı ele almak yerine hava aracı; mekanik, elektrik, aviyonik, haberleşme, görüntüleme ve yük sistemlerinin görev boyunca birlikte çalışacağı entegre bir otonom platform olarak geliştirildi. Her temel görev gereksinimi somut mühendislik hedeflerine çevrildi ve güvenilirliği, bakım kolaylığını ve sistem entegrasyonunu öne çıkaran yinelemeli bir tasarım süreciyle karşılandı. Tasarım süreci; yarışma kısıtlarına uyumu korurken faydalı yük kapasitesi, uçuş süresi, seyrüsefer doğruluğu ve yapısal bütünlük arasında denge kurmaya odaklandı. Geliştirme boyunca birden fazla tasarım alternatifi değerlendirildi ve alt sistem konfigürasyonları, tek tek bileşen optimizasyonuna göre değil genel görev performansına katkılarına göre seçildi.

İtki, mekanik yapı, aviyonik,

haberleşme, seyrüsefer, görüntüleme ve yük alt sistemleri için ayrı ayrı mühendislik çalışmaları yürütüldü. Geliştirme döngüsü boyunca alt sistem uyumluluğuna, elektromanyetik uyumluluğa (EMC), termal yönetime, ağırlık dağılımına ve bakım kolaylığına özellikle dikkat edildi. Bu sistem mühendisliği yaklaşımı; tüm alt sistemlerin bir araya gelerek zorlu operasyonel koşullarda haritalama, hedef konumlandırma, otonom seyrüsefer ve hassas yük teslimi yapabilen güvenilir bir otonom İHA oluşturmasını sağladı.

Konfigürasyon seçimi; askıda durma kararlılığı, hassas hedefleme, üretilebilirlik, ağırlık verimliliği ve aerodinamik verimlilik olmak üzere beş ölçüte göre değerlendirilen bir Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) ile yapıldı. Dört kanatlı (quadcopter) konfigürasyon 0.453 puanla en yüksek skoru aldı (1. sıra) ve beş ölçüt arasında en dengeli sonucu sundu; altı kanatlı (hexacopter) konfigürasyon 0.382 puanla ikinci sırada kaldı ve fazladan rotorlarından kaynaklanan gereksiz ağırlık taşıdı; sabit kanat konfigürasyonu ise 0.165 puanla üçüncü sırada kaldı ve görevin gerektirdiği sabit askıda durma talebini karşılayamadı. Bu nedenle, azami 11 kg kalkış ağırlığına göre boyutlandırılan dört kanatlı konfigürasyon seçildi.

A. İtki Sistemi

İtki sistemimiz, yarışma sahasının saatte 13 knot'a (15 mph) varan rüzgârları taşıdığı gerçeğine göre boyutlandırıldı; bu da işletme ağırlığında 3:1 itki-ağırlık oranını bir tasarım gerekliliği olarak belirledi. Toza ve neme karşı yalıtılmış dört adet T-Motor U7 Lite V2.0 490KV motoru, bu ölçekteki bir İHA'ya uygun ve toplamda 22.5 kg statik itki üretiyor — bu, 6.7 kg işletme ağırlığında 3.36:1, 11 kg azami kalkış ağırlığında ise 2.05:1 orana denk geliyor. İtki sisteminin yüksek akım ihtiyacını karşılamak, güvenilir motor kontrolü sunmak ve dört ayrı hız kontrolcüsüne kıyasla üç takım gövde, konnektör ve kablolamayı ortadan kaldırmak için RTF 80A 4-in-1 ESC seçildi. Güç sistemini; her biri 7.4 V nominalde 96.2 Wh değerinde olup batarya başına 100 Wh yarışma sınırının altında kalan, 6S2P düzeninde birleştirilmiş altı adet Leopard Power 13,000 mAh 25C 2S LiPo batarya oluşturuyor. Bu düzen, gereken çalışma gerilimini ve enerji kapasitesini sağlarken izin verilen azami kalkış ağırlığının içinde kalıyor; ayrıca batarya paketi güvenli deşarj sınırları içinde çalışacak şekilde tasarlandı ve bu da her görev hedefini tamamlamaya yetecek uçuş süresini garanti ediyor.

B. Gövde

Gövde yapısı; düşük kütleyi ve sahada yüksek bakım kolaylığını korurken rijit bir birincil yük yolu sunacak şekilde tasarlandı. Birincil yapıyı karbon fiber borular ve kompozit plakalar oluşturuyor; bunlar motor yatağını ve katlanır mafsalları meydana getiren alüminyum parçalarla birbirine bağlanıyor. Kompozit plakanın temel işlevi iç bileşenleri taşımak; alt yüzü ise batarya paketi ve faydalı yük için tasarlandı. İniş takımı ana plakanın alt yüzüne bağlanıyor.

Entegrasyon ve koruma için 3D baskı braketler ve yataklar gibi ikincil yapılar kullanılıyor. İtki yükleri motor yataklarından karbon fiber borulara, oradan katlanır mafsallara ve ana plakalara aktarılıyor; iniş yükleri ise iniş takımı yataklarından alt plakaya taşınıyor. Kararlı ve dengeli bir uçuş için ağırlık merkezini (CG) dört rotora göre titizlikle yönetiyoruz. En ağır bileşen olan batarya, ana plakanın üzerinde tam ortada, rotorların itki vektörünün hemen altına yerleştirildi. Bu konumlandırma CG'yi itki sırasında oluşan kuvvetle hizalı tutuyor ve dengeli, öngörülebilir bir uçuşu destekliyor. Ayrıca aviyonik, yük mekanizması ve yapısal elemanlar gibi diğer iç bileşenler de CG'yi hava aracının merkez ekseninin yakınında tutacak şekilde yerleştirildi. Bu bilinçli yerleşim büyük düzeltme ihtiyacını en aza indiriyor ve akıcı, kararlı uçuşu koruyor. Tasarımımız, sahada bakım kolaylığını ve hızlı geri dönüşü en üst düzeye çıkarmak için üç temel modüler özelliğe odaklanıyor. Birincisi, karbon fiber kollar katlanır mafsallarla bağlanıyor. Bu mafsallar kolların taşıma için katlanmasına, uçuş içinse güvenli biçimde kilitlenmesine izin veriyor. Ana plakaya bağlanıyorlar ve hasar görmeleri hâlinde diğer yapısal elemanları sökmeden tek tek değiştirilebiliyorlar. İkincisi, iniş takımı tamamen tak-çalıştır. Cıvata ya da alet gerekmeden sökülüp takılabiliyor; bu da sert inişlerin ardından değişimi hızlandırıyor. Üçüncüsü, batarya paketi kalıcı bağlantı elemanları yerine cırt bantla sabitleniyor. Bu, paketi yerinde sıkıca tutarken hızlı değişime izin veriyor. Bu üç modüler eleman, kritik alt sistemlerin verimli biçimde bakılabilmesini veya değiştirilebilmesini ve duruş süresinin en aza inmesini sağlıyor.

Ana plakalarda G10 kompozit kullanılıyor; bunun nedeni düzlem içi rijitliği, elektriksel yalıtımı ve GNSS, telemetri ile RC sinyallerinin ihmal edilebilir bir zayıflamayla geçmesini sağlayan radyo frekansı şeffaflığı. Ana plakalar arasına yerleştirilen aralık parçaları (spacer) eğilme rijitliğini daha da artırıyor. Katlanır kollar ve motor yatakları, itki yükü altında ANSYS'te doğrulandı; akma karşısında 1.5 emniyet katsayısıyla ve tekrarlı yüklemeye karşı bir yorulma değerlendirmesiyle. Motor yatağı plakasındaki belirleyici yük durumu, 150 N'luk itki kuvvetiyle 3060 N·mm'lik bir momentin birleşimi. Ortaya çıkan kütle bütçesi toplamda 5.9 kg kuru ağırlık, her iki yükle birlikte 6.7 kg işletme ağırlığı ve 11 kg azami kalkış ağırlığı; azami yatay hız 18 m/s, azami dikey hız 5 m/s, uçuş dayanıklılığı yaklaşık 30 dakika ve azami uçuş menzili 32 km.

C. Airdrop

Airdrop sistemimiz DC motorlarla tahrik edilen bir vinç (winch) mekanizması kullanıyor ve manken ile çadır hedeflerine bağımsız yük bırakmayı mümkün kılıyor. Her yük, servo motorla çalışan kendine ait bir makara kilidiyle sabitleniyor; kilit devredeyken yük, motorun durumundan bağımsız olarak İHA'nın altında sabit kalıyor. İHA hedefine kilitlenip belirlenen bırakma noktasının tam üzerine konumlandığında bırakma dizisi başlıyor: servo önce makara kilidini açıyor, ancak ondan sonra kendine ait 800 RPM DC motor devreye girerek yükü, serbest düşüşü ortadan kaldıran kontrollü ve sabit bir iniş hızıyla aşağı indiriyor. Bırakma tamamlandığında motor duruyor. Bırakma dizisinin tamamı, 150 ft AGL asgari irtifa sınırının üzerindeki 50 m (164 ft) görev irtifasında yürütülüyor. Her iki motor da tek bir HW-231 çift kanallı H-köprü motor sürücüsüyle çalıştırılıyor; bu da her teslim mekanizmasının bağımsız ve çift yönlü kontrolüne izin veriyor. Vincin kendisi, raylı bir kızak üzerine takılan, alet gerektirmeden takılıp çıkarılabilen ayrılabilir bir modül olarak yapıldı. Bu yapı, iki yükün uçuşun farklı aşamalarında ayrı ayrı bırakılmasını sağlarken teslim süreci üzerinde güvenilir ve hassas bir kontrol sunuyor.

D. Yazılım Tasarımı

Yazılım mimarimiz; seyrüsefer, araç üstü algılama, haritalama ve yük teslimi arasında kusursuz entegrasyonu güvence altına alarak otonom görev yürütmeyi destekleyecek şekilde geliştirildi. Bu işlevleri birbirinden bağımsız yazılım modülleri gibi ele almak yerine, işleme hattının tamamı Search-Detect-Deliver (ara-tespit et-teslim et) görevinin operasyonel gereksinimleri etrafında tasarlandı; böylece tek bir otonom uçuşta birden fazla yarışma görevi tamamlanabiliyor.

Yazılım tasarımı, görev gereksinimlerini ölçülebilir görü kısıtlarına çevirerek başladı. SIYI A8 Mini kameranın görüş alanı sabit olduğundan hedefin görünürlüğünü esas olarak uçuş irtifası ve yer örnekleme mesafesi (GSD) belirliyor. Yalnızca çıkarım hızını optimize etmek yerine, yazılım gereksinimleri gerçekçi uçuş koşullarında güvenilir tespit için gereken asgari hedef piksel boyutundan türetildi. Bu yaklaşım, geliştirme boyunca görüntü çözünürlüğü, tespit parametreleri ve işleme mimarisi seçimlerine yön verdi.

Yer örnekleme mesafesi: Gimbal nadire kilitliyken, hedef düzleminin h kadar üzerindeki irtifada Nh piksel genişliğindeki bir karenin yer izdüşümü ve buradan çıkan yer örnekleme mesafesi şöyle:

(1)

SIYI A8 Mini'nin optik zoom'suz (unity zoom) 81° yatay görüş alanı ve 1920 px yatay kare genişliğiyle (1), uçuş operasyonları boyunca kullandığımız ve 150 ft AGL asgari irtifa sınırının üzerindeki 50 m (164 ft) görev irtifasında 44.5 mm/px veriyor — bu, güvenilir hedef tespiti için fazla kaba. Bu nedenle 4K sensör, optik zoom'suz ayarda 1080p video akışına 2.1× küçültülüyor; 3× zoom ayarına kırpma ise görüş alanını 31.8°'ye daraltarak etkin odak uzaklığını 1124 px'ten 3372 px'e çıkarıyor ve hedef tespiti ile terminal güdüm için yer örnekleme mesafesini 14.8 mm/px'e iyileştiriyor. Optik zoom'suz ayar, risk haritalama tarama geçişi için korunuyor; burada daha geniş 81° görüş alanı kare başına daha fazla alan kapsıyor ve tüm arama sınırı geçişi boyunca kare sayısını düşük tutuyor.

Nesne tespiti, YOLO11m tabanlı bir tespit hattı çalıştıran Jetson Orin NX companion computer üzerinde, araç üstünde yapılıyor. SIYI A8 Mini kameradan gelen canlı video bir RTSP akışıyla iletiliyor ve kuyruk gecikmesini ortadan kaldırıp gerçek zamanlı performansı korumak için yalnızca en güncel kare işleniyor. Doğrulanan tespitler coğrafi olarak konumlandırılıp doğrudan otonom güdüm sistemine aktarılıyor; böylece hava aracı ek bir operatör müdahalesi olmadan tespit edilen hedeflere yönelip yük teslimini başlatabiliyor.

Hem tespit doğruluğunu hem gerçek zamanlı işleme gereksinimini karşılamak için geliştirme sırasında birkaç çıkarım konfigürasyonu değerlendirildi. Dilimli (tiled) çıkarım uzak mesafede küçük nesne tespitini belirgin biçimde iyileştirse de hesap maliyeti, uçuş testlerinde işleme hızını kapalı çevrim otonom güdüm için gereken seviyenin altına düşürdü. Bu nedenle operasyonel uçuş konfigürasyonu, güdüm çevriminin gerektirdiği kare hızına göre belirlenen 640 piksel çözünürlükte ve 0.25 güven eşiğiyle tam-kare çıkarım yapıyor. Eşik bilinçli olarak düşük tutuluyor; çünkü bırakma mantığı tek bir karedeki güven değerine değil, tespitin kareler arasında sürekliliğine dayanıyor. Bu da tespit performansı ile gerçek zamanlı yürütme arasında dengeli bir uzlaşma sunuyor. TensorRT ile hızlandırılmış dilimli çıkarım yalnızca bir yedek konfigürasyon olarak elimizde duruyor, uçuş konfigürasyonunun bir parçası değil.

Hedef coğrafi konumlandırma: Gimbal kamerayı nadirde tuttuğu ve hava aracının yatış (roll) ile yunuslama (pitch) hareketini soğurduğu için, W × H boyutlu bir karedeki (u, v) hedef pikseli, zaten yerel olarak düzlemsel bir ileri-sağ-aşağı çerçevede ifade edilen bir ışın tanımlıyor; bu ışın yerel NED çerçevesine yalnızca uçuş kontrolcüsünün bildirdiği ψ hava aracı yönelimiyle taşınıyor,

(2)

ve h AGL irtifası kullanılarak yer düzlemiyle kesiştiriliyor; bu da hedefin kuzey ve doğu ötelemelerini, dolayısıyla koordinatlarını veriyor — enlem ile boylam radyan cinsinden, RE ise yerel Dünya yarıçapı:

(3)

(1) ve (2) denklemleri aynı iğne deliği (pinhole) modelinin iki izdüşümü: (2)'deki piksel başına 2·tan(HFOV/2)/W ölçeği, optik zoom'suz ayarda f = (W/2)/tan(HFOV/2) = 1124 px olan ve hedef tespiti ile terminal güdüm için devreye alınan 3× zoom kırpmasıyla 3372 px'e çıkan 1/f ters odak uzaklığıdır; (1)'deki yer örnekleme mesafesi ise aynı çarpanın yere izdüşümüdür, GSD = h/f. Dolayısıyla tespit boyutlandırması ile hedef coğrafi konumlandırması iki ayrı kalibrasyona değil tek bir kamera modeline dayanıyor.

Terminal güdüm: Kaydedilmiş bir koordinat tek başına bırakma doğruluğu için yeterli değil: tek bir tespitin coğrafi konumlandırma hatasını taşıyor ve hava aracının bırakma anında hedefin tam üzerinde ortalanmış olması gerekiyor. Bu yüzden hava aracı, kayıtlı koordinata gidip oturduktan sonra çevrimi GPS konumu üzerinden değil canlı görüntü üzerinden kapatıyor; yani görüntü tabanlı görsel servolama (visual servoing) kullanıyor. Kontrolcü, tespit edilen hedefin kare merkezine göre görüntü düzlemindeki sapmasını, e = (eu, ev) = (u − W/2, v − H/2), sıfıra sürüyor. Sapma, tespit titremesini bastırmak için α = 0.15 katsayılı üstel hareketli ortalamayla yumuşatılıyor ve nadire bakan kameranın gövde eksenlerine eşleniyor; bu eksenlerde görüntüdeki “yukarı” ileriyi, “sağ” ise sancağı gösteriyor. Ardından 20 Hz'de (Δt = 0.05 s) çalışan ayrık bir PID yasası gövde çerçevesinde hız komutları üretiyor; bu komutlar güncel ψ sapma açısıyla NED çerçevesine döndürülüp uçuş kontrolcüsüne MAVLink hız referansları olarak akıtılıyor:

(4)

Kazançlar Kp = 0.003 ve Kd = 0.004 (m/s)/px, Ki ise 0.0001 (m/s)/(px·s); türev kazancı birim zaman başına değil örnek farkı başına tanımlı ve hedef kısa süreliğine kapandığında integral terimi wind-up'ı önlemek için sınırlanıyor. Hava aracının aşmadan yakınsaması için komut büyüklüğü 0.8 m/s'de doyuruluyor. Tespitler tam 1920 × 1080 karede bildirildiğinden bırakma, ancak hedef kare merkezinin 20 px yakınında kaldıktan sonra devreye alınıyor; bu da (1)'e göre 3× zoom ayarıyla 50 m görev irtifasında yerde 0.30 m'ye karşılık geliyor. Uzunca bir süre kaybedilen hedef ise yaklaşmayı iptal ediyor ve hava aracını waypoint görevine döndürüyor.

Kontrol çevrimi sınırları: Kontrolcü, klasik etkileşim matrisinin sabit derinlikli bir yaklaşımını kullanıyor; kazancı ölçülen menzile göre ölçeklemek yerine tahmini menzili bırakma irtifasında sabit tutuyor. Dolayısıyla operasyonel olarak kullanılan 50 m görev bırakma irtifası için ayarlanmış durumda. Bölüm III-E'de aktarılan uçtan uca bırakmalar, kayıtlı coğrafi konumdan komutlandı; görsel servolama çevrimini belirgin biçimde farklı bir irtifada çalıştırmadan önce menzile göre programlanmış bir kazanç gerekecek.

E. Aviyonik ve Elektrik Sistemi

Aviyonik ve elektrik mimarisi; elektromanyetik uyumluluğu, termal performansı ve bakım kolaylığını korurken güvenilir alt sistem entegrasyonu sağlayacak şekilde tasarlandı. Güç ve sinyal kabloları elektromanyetik girişimi en aza indirmek için ayrı güzergâhlardan geçirildi; elektronik bileşenler ise soğutmayı ve erişilebilirliği iyileştirecek biçimde yerleştirildi. 11 kg azami kalkış ağırlığındaki itki sistemi yüksek frekanslı titreşim üretiyor; bu da uçuş kontrolünün, mekanik olarak izole edilmiş, sıcaklık kontrollü ve yedekli bir atalet ölçüm birimi gerektirmesi anlamına geliyor. Üçlü yedekli ısıtmalı IMU'suyla ve ArduPilot'u yerel olarak çalıştırabilmesiyle Cube Orange Plus uçuş kontrolcüsü bu gerekliliği karşılıyor ve otonom uçuş sırasında seyrüsefer, itki, haberleşme ve yük alt sistemlerini koordine ediyor. Konumlandırma, eşdeğer doğrulukta saha güvenilirliği ve maliyet avantajı nedeniyle CUAV Here3+'a tercih edilen CUAV Neo3 Pro GNSS alıcısı tarafından sağlanıyor. Waypoint seyrüseferi ve bırakma konumlandırması bir yer düzeltme bağlantısı olmadan da kullanılabilir kalmak zorunda olduğundan, Neo3 Pro; RTK ya da yer düzeltmesine bağımlı olmayan, bağımsız bir GNSS alıcısı olarak çalıştırılıyor. Yer Kontrol İstasyonu ile haberleşme, Mission Planner içinde MAVLink protokolü kullanılarak SIYI HM30 dijital aktarım sistemi üzerinden kuruluyor. HM30, MAVLink telemetrisini ve SIYI A8 Mini stabilize kameradan gelen HD videoyu tek bir uzun menzilli bağlantı üzerinden taşıyor; video akışı Jetson Orin NX üzerinde araç üstünde işleniyor. Jetson Orin NX, platformun güç bütçesi içinde Jetson Nano ve Xavier'in üzerinde bir işlem gücü ve bellek payı sunduğu için seçildi; aynı zamanda operatöre Mission Planner üzerinden gerçek zamanlı görsel geri besleme sağlıyor. Sistem, Remote ID gerekliliklerini karşılamak için CUAV CRID modülünü de barındırıyor.

F. Veri Üretimi ve Model Seçimi

Nesne tespit sistemi, gerçekçi havadan operasyon koşullarında küçük nesne tespitini iyileştirmek üzere özel olarak derlenmiş bir veri setiyle geliştirildi. Birden fazla Roboflow projesinden toplanan 16,015 görüntü birleştirildi, yinelenen görüntüler dosya adı ve algısal hash karşılaştırmasıyla ayıklandı ve on beş özgün sınıf iki hedef kategoride toplandı: manken ve çadır. Araçla ilgili sınıflar elendi; manken ile çadır örnekleri arasındaki belirgin sınıf dengesizliği ise çadır görüntülerinin çoğaltılmasıyla (oversampling) azaltıldı. Eğitim verisi, 1280 × 1280 boyutunda örtüşen görüntü dilimleriyle birlikte moloz ve çimen ortamlarından toplanan hard-negative arka plan örnekleri kullanılarak üretildi. Model doğrulaması, performans metriklerinin web tabanlı veri setlerini değil operasyonel ortamı yansıtmasını güvence altına almak için yalnızca gerçek DJI hava görüntüleri üzerinde yapıldı.

Nesne tespit modeli olarak YOLO11m seçildi; çünkü ilk denemelerde gözlenen temel kısıt ağ kapasitesinden değil veri seti çeşitliliğinden kaynaklanıyordu ve orta boy (medium) varyant, bu problemde ek parametrelerin artık karşılığını vermeye başladığı noktaya kabaca denk düşüyor. Model, COCO ön-eğitimli ağırlıklarla 1280 piksel giriş çözünürlüğünde eğitildi; ölçekleme, çevirme, döndürme, mozaik augmentasyon ve mixup gibi veri augmentasyon teknikleri, nesne ölçeğindeki ve görüş koşullarındaki değişimlere karşı dayanıklılığı artırmak için yeniden devreye alındı. P2 tespit başlığı ve ikili model topluluğu (ensemble) dahil alternatif yaklaşımlar da değerlendirildi; ancak iki sınıflı tespit problemi için yeterli operasyonel fayda sağlamadan hesap maliyetini artırdıkları için elendi.

G. Risk Haritalama

Haritalama alt sistemimiz, otonom waypoint turu sırasında toplanan görüntüleri arama sınırının tek bir birleştirilmiş haritasına dönüştürüyor; harita sahada, tarama biter bitmez üretiliyor ve doğrudan teslime hazır görüntü biçiminde yazılıyor (Şekil 1). Tarama geçişinin kendisi optik zoom'suz (unity zoom) uçuruluyor; bu ayarın 81° görüş alanı, 50 m görev irtifasında kare başına 85 m yer kapsıyor ve tüm sınır geçişi boyunca kare sayısını düşük tutuyor. Hedef tespiti ve terminal güdüm için kullanılan 3× zoom ayarı, haritalama taraması sırasında kullanılmıyor. Tasarım; sahada hızlı geri dönüşü, tek bir tarama geçişinin düşük kare sayısına (15–20 kare) karşı dayanıklılığı ve kare dikişleri boyunca görsel tutarlılığı önceliyor.

Hat (FastMosaic): Kendi geliştirdiğimiz mozaikleyici FastMosaic, tarama görüntülerini dört aşamada teslim edilecek haritaya dönüştürüyor. GPS destekli kare seçimi kareleri uçuş kaydına göre sıralıyor ve keskin manevralar sırasında alınan kareleri (yönelim değişimi > 30 derece) eliyor. Kalan her kare, CLAHE kontrast normalizasyonlu ORB öznitelikleriyle son karelerden oluşan kayan bir tampona eşleştiriliyor ve RANSAC ile kestirilen 4 serbestlik dereceli bir benzerlik dönüşümüyle yerleştiriliyor,

x' = s · R(θ) · x + t (5)

Mesafe dönüşümü yumuşatması, w = d_new / (d_new + d_old), her kareyi tuvale harmanlıyor; tuval sonra kırpılıp kuralların istediği PNG olarak doğrudan yazılıyor. GPS seçim ve sıralama için kullanılıyor, yerleştirme ise görsel özniteliklerden hesaplanıyor: coğrafi etiketler piksel seviyesinde hizalama veremez, öznitelikler tek başına sıralama dayanıklılığı veremez; tasarım her birini iyi olduğu işte kullanıyor.

Şekil 1. Bir waypoint turu sırasında toplanan tarama görüntülerinden FastMosaic hattının ürettiği birleştirilmiş harita.

Hazır bir fotogrametri paketi kullanmak yerine kendi mozaikleyicimizi yazdık; çünkü bu, haritalama zincirini yazılımımızın geri kalanıyla aynı Python araç zinciri içinde uçtan uca kontrolümüzde tutuyor, saha istasyonunda dışarıya bağımlı hiçbir işleme adımı eklemiyor ve teslim edilecek PNG'yi doğrudan üretiyor. Ayrıca toplu iş yapan fotogrametri araçlarının vermediği bir şeyi veriyor: tarama sırasında A8 RTSP akışını tüketip artımlı bir önizleme kuran gerçek zamanlı bir mod. Böylece bir kapsama boşluğunun bedeli, teslim edilen haritada çok geç fark edilen bir delik değil, tek bir bacağın yeniden uçulması oluyor.

Dürüst sınırlar: FastMosaic çıktısı, titizlikle ortorektifiye edilmiş bir ürün değil görsel bir mozaik; benzerlik dönüşümleri perspektifi ya da arazi kabartısını modellemiyor ve artımlı yerleştirme uzun zincirlerde kayma biriktirebiliyor. Bu yüzden kaliteyi kaynağında kontrol ediyoruz: nadire bakan gimbal görüntüsü, örtüşmesi bol bir tarama deseni ve manevra filtresi; hepsi aynı bölgenin referans görüntüleriyle yan yana karşılaştırılarak doğrulanıyor. Kamera iç parametreleri veri sayfasından türetilen nominal değerleri kullanıyor (f_x ≈ 1124 px) ve lens distorsiyonu şu an düzeltilmiyor; fiziksel kamera erişimi el verdiğinde satranç tahtası kalibrasyonu planlanan iyileştirme.

III. Test Stratejisi

A. Genel Test Stratejisi

Test stratejimiz; İHA'nın performansını, güvenilirliğini ve entegrasyonunu yarışmaya gitmeden önce doğrulamak için yapılandırılmış ve kademeli bir doğrulama süreci izledi. Hava aracını yalnızca tam montajdan sonra değerlendirmek yerine, sistem entegrasyonuna, simülasyona ve saha testine geçmeden önce her alt sistem tek tek doğrulandı. Bu yaklaşım geliştirme risklerini azalttı, arıza takibini kolaylaştırdı ve her alt sistemin otonom uçuş öncesinde operasyonel gereksinimlerini karşıladığından emin olmamızı sağladı. Genel doğrulama süreci bileşen

seviyesinde testten, simülasyon tabanlı doğrulamadan, araç üstü tespit sistemi için veri seti değerlendirmesinden, saha testinden ve haritalama doğrulamasından oluştu. Mekanik, elektrik, seyrüsefer, haberleşme ve yük alt sistemleri önce bağımsız test edildi; ardından Gazebo, SITL, ROS 2, ArduPilot ve Mission Planner kullanılarak entegre simülasyonlar yapıldı. Son olarak, temsili operasyon koşullarında otonom seyrüseferi, nesne tespitini, yük teslimini ve risk haritalamayı değerlendirmek için tam görev senaryoları gerçek uçuş testleriyle doğrulandı.

B. Bileşen Seviyesinde Test

Bileşen seviyesindeki testler, tam sistem entegrasyonundan önce her alt sistemin işlevselliğini, güvenilirliğini ve operasyonel performansını doğrulamak için yapıldı. Her alt sistem, otonom uçuş sırasındaki entegrasyon risklerini en aza indirirken görev gereksinimlerine uygunluğu güvence altına almak için temsili operasyon koşullarında bağımsız olarak değerlendirildi.

İtki Sistemi: İtki alt sistemi; motorların, elektronik hız kontrolcüsünün (ESC) ve güç dağıtım sisteminin performansını değerlendirmek için test edildi. Tutarlı gaz tepkisi ve senkron motor çalışması için ESC kalibrasyonu, ArduPilot ortamında Mission Planner ile yapıldı. Elektrik sisteminin kararlılığını değerlendirmek üzere batarya gerilimi, akım tüketimi ve güç dağıtımı farklı çalışma koşullarında izlendi.

Uçuş Kontrolcüsü: Cube Orange Plus uçuş kontrolcüsü Mission Planner ile yapılandırıldı ve kalibre edildi. İvmeölçer, jiroskop, pusula ve telsiz kalibrasyonları uçuş testlerinden önce tamamlandı. Sensör çıktıları, uçuş modları ve failsafe (güvenli-mod) işlevleri, otonom uçuşlar öncesinde doğru çalıştıklarından emin olmak için uçuş öncesi kontrollerde doğrulandı.

Seyrüsefer Sistemi: Neo3 Pro GNSS alıcısı, yer düzeltme bağlantısı olmadan bağımsız bir GNSS sistemi olarak, konum doğruluğunu ve seyrüsefer performansını değerlendirmek için açık alanda test edildi. GPS sinyal yakalama ve waypoint takibi otonom uçuş operasyonlarından önce doğrulandı.

Haberleşme Sistemi: HM30 dijital aktarım sistemi telemetri haberleşmesi, komut iletimi ve HD video akışı için test edildi. Yer Kontrol İstasyonu ile uçuş kontrolcüsü arasındaki MAVLink haberleşmesi; Mission Planner üzerinden test görevleri yüklenerek, telemetri verisi izlenerek ve testler boyunca bağlantının kararlılığı teyit edilerek doğrulandı.

Airdrop Sistemi: Yük teslim alt sistemi, servo tahrikli kilit mekanizmaları ve motor tahrikli vinç grupları bağımsız olarak çalıştırılarak test edildi. Kilit açma, kontrollü yük inişi ve HW-231 çift kanallı H-köprü motor sürücüsünün çift yönlü kontrolü her iki teslim mekanizması için de doğrulandı. Tekrarlanan testler, yük bırakmanın tutarlı ve sistemin çalışmasının güvenilir olduğunu gösterdi.

Elektriksel Güvenlik Hususları: Elektrik sistemi, beklenen uçuş koşullarında güvenli ve güvenilir çalışacak şekilde tasarlandı. Yüksek akımlı itki kablolaması, elektromanyetik girişimi azaltmak için aviyonik güç ve sinyal hatlarından ayrı güzergâhtan geçirildi. Ayrıca acil durumlarda itki sistemini anında kapatabilmek için donanımsal bir kill switch (acil kesme) eklendi. Kablo kesitleri, gerilim düşümünü en aza indirmek ve yük altında aşırı ısınmayı önlemek için her alt sistemin beklenen akımına göre seçildi.

C. Simülasyon Tabanlı Test

Her yeni yetenek, donanımda uçurulmadan önce simülasyonda uçuruldu. Ortam; Gazebo, ArduPilot SITL (Software-in-the-Loop), ROS 2 ve pymavlink'i bir araya getiriyor ve tek bir masaüstü uygulaması gibi çalışmak yerine gerçek uçuş mimarisini yeniden üretiyor: uçuş dinamiği simülatörü, Mission Planner yer istasyonu ve Jetson companion computer, paylaşılan bir ağ üzerinde ayrı düğümler olarak çalışıyor (Şekil 2). Kamera görüntüsü Jetson'a RTSP akışıyla ulaşıyor; böylece görüntü işleme hattının tamamı gerçek uçuşa çok yakın koşullarda koşuyor. Bu yaklaşım geliştirme döngüsünü kısalttı ve erken testlerde donanıma zarar verme riskini sınırladı.

Uçuş Rotası Simülasyonu: Otonom kalkış, waypoint seyrüseferi, iniş ve Return-to-Launch (RTL — kalkış noktasına dönüş) senaryolarını simüle etmek için SITL ve Gazebo kullanıldı. Görev planlama ve izleme Mission Planner ile yapıldı; tarama

görevleri Simple Grid aracıyla üretilen waypoint ızgaraları üzerinde yürütüldü. PID ayarı

ve GPS kilit mantığı,

gerçek platformun ağırlık ve pervane karakteristiğiyle yapılandırılmış bir simülasyon modeli (MN505) üzerinde doğrulandı; böylece uçuş kontrolcüsünün davranışı donanım testinden önce teyit edilebildi.

Nesne Tespiti Testi: Gazebo kamera akışı Jetson'a RTSP üzerinden verildi; böylece araç üstü tespit hattının tamamı hedef donanım üzerinde değerlendirilebildi. Tespit doğruluğunu, sınırlayıcı kutu hizasını, işleme gecikmesini ve araç üstü konumlandırma kararlarını temsili operasyon koşullarında ölçmek için konumu ve yönelimi bilinen simüle nesneler eklendi.

Yapısal Simülasyon: Katlanır kol ve motor yatağı tasarımı, itki yükü altında ANSYS'te doğrulandı; ayrıntılar Bölüm II-B'de (Gövde) aktarılıyor.

Acil Durum Senaryosu Simülasyonu: GPS/EKF bozulması, Yer Kontrol İstasyonu ya da Jetson ile bağlantı kaybı ve düşük batarya gibi arıza durumları SITL ile oluşturuldu. Otomatik LOITER, iniş ve Return-to-Launch davranışları telemetri kayıtlarıyla doğrulandı; dağıtık ağ mimarisi ise haberleşme gecikmesinin ve bağlantı kesintilerinin gerçekçi biçimde test edilmesini sağladı. Bu simülasyonlar yazılım geliştirmeyi hızlandırırken erken uçuş testlerinde donanım hasarı riskini azalttı.

Şekil 2. Bir test koşusu sırasında simülasyon ortamı: simüle araçla birlikte Gazebo dünyası, ArduPilot SITL ve ağ düğümü olarak çalışan telemetri konsolları.

D. Veri Seti Seviyesinde Test

Yeniden eğitilen YOLO11m modeli; yalnızca gerçek DJI hava görüntülerinden oluşan, 31 görüntü ve 121 etiketli örnek içeren bir doğrulama veri setiyle değerlendirildi. Model genelinde mAP50 0.950, mAP50-95 ise 0.745 çıktı; kesinlik ve duyarlılık standart nesne tespiti metriklerine göre değerlendirildi. Gerçekçi hava koşullarında tespit güvenilirliğini doğrulamak için performans manken ve çadır sınıfları için ayrı ayrı ölçüldü. Kesinlik P = TP/(TP+FP), duyarlılık R = TP/(TP+FN); mAP50, sınıflar genelinde IoU 0.5'teki AP ortalamasıdır.

Tablo 1.

Çadır sınıfı mükemmel bir tespit performansı gösterse de değerlendirmeye yalnızca altı doğrulama örneği girdi. Bu nedenle sonuçları, eldeki örnek sayısının ötesinde istatistiksel bir güven iddiasında bulunmadan şeffafça aktarıyoruz. Ayrıca küçük nesnelerin geri kazanımı için dilimli çıkarım bir kavram kanıtı olarak incelendi. Tam-kare çıkarımın hiçbir tespit üretmediği, ayrı tutulmuş iki hava görüntüsünde dilimli çıkarım sırasıyla 5 ve 1 ek tespit yakaladı; en yüksek güven değeri 0.74 oldu. Ancak Jetson Orin NX üzerindeki araç üstü işleme performansı, kapalı çevrim otonom güdüm için gereken düzeyin altında kaldı. Bu bulgular, otonom görevlerde kullanılan tam-kare uçuş konfigürasyonunun seçimini destekledi; dilimli çıkarım ise yalnızca bir yedek olarak tutuldu.

E. Saha Testi

Saha doğrulaması üç aşamada ilerledi. Önce tespit dayanıklılığı, beton zemine yerleştirilen insan dublörleriyle düşük ışık koşullarında değerlendirildi. Altı denemede tespit sistemi, çevre koşulları birincil eğitim veri setinden farklı olmasına rağmen 20–25 m mesafeden tutarlı biçimde yaklaşık 0.75 güven değeri üretti. Ardından tespit, görev irtifasının kendisinde değerlendirildi: hava aracı 49 m AGL'de havadayken ve kamera 3× zoom ayarındayken, insan dublörü 0.60 ile 0.80 arasında bir güven değeriyle tespit edildi; bu, 0.25 operasyonel eşiğinin belirgin biçimde üzerinde. Son olarak, tam otonom görev hattını gerçek operasyon koşullarında doğrulamak için uçtan uca uçuş testleri yapıldı. Dizi önce yaklaşık 20 m AGL'de denendi; böylece güdüm zinciri ilk kez uçurulurken bırakma görsel menzil içinde tutuldu: her iki yarışma hedefi de tespit edildi, konumları güdüm sistemine aktarıldı, otonom seyrüsefer belirlenen bırakma noktalarına ilerledi, beacon (işaretçi) çadır hedefine başarıyla indi ve su şişesi mankenin yaklaşık 5 m uzağına düştü. Aynı dizi ardından 3× zoom ayarıyla 50 m görev irtifasında tekrarlandı; bu da benzer bir tespit güveni ve aynı mertebede bir teslimat sapması üretti. Her iki deneme de yükü, bir teslimatı puanlandıran 50 ft'lik (15.2 m) yarıçapın epeyce içine yerleştirdi.

F. Haritalama Testi

Haritalama alt sistemi hem bileşen hem görev seviyesindeki değerlendirmelerle doğrulandı. Uçuş operasyonlarından önce, SIYI A8 Mini kamerayla güvenilir haberleşmeyi teyit etmek için RTSP video alımı özel bir tezgâh testi aracıyla doğrulandı. Harita üretimi sırasında keskin yönelim değişimlerinde çekilen kareler otomatik olarak elendi; öznitelik eşleştirmesinde başarısız olan görüntüler ise nihai mozaiğe zorla dahil edilmek yerine atıldı; böylece haritanın genel kalitesi korundu.

Üretilen orto mozaik, SUAS haritalama gerekliliklerine göre değerlendirildi. Kabul ölçütleri; taranan alanın tam kapsanmasını, görünür dikiş izi olmadan kusursuz görüntü hizalamasını, mozaik genelinde tutarlı pozlamayı ve aynı bölgenin referans görüntüleriyle görsel karşılaştırmayı içeriyordu. Bu doğrulama adımları, haritalama hattının otonom görev planlamasına ve uçuş sonrası analize uygun, yarışmaya hazır çıktılar ürettiğini teyit etti.

Kaynaklar