كشف الكائن بواسطة الطائرة الرباعية أستنادا إلى المعالج المتقدم
رسالة مقدمة الى كلية الهندسة في جامعة بابل وهي جزء من متطلبات نيل درجة الماجستير في علوم الهندسة الكهربائية / الإلكترونيك والاتصالات من قبل حنين صافي كاظم وباشــراف الأستاذ المساعد الدكتـور أسامة قاسم جمعة وتم التناول في هذه الرسالة المروحية الرباعية وهي الطائرات التي تتركب من أربع مراوح وتكون عادة بدون طيار (المركبات الجوية بدون طيار (و تلعب دورا مهيمنآ في العديد من المجالات المختلفة مثل الاستشعار عن الحرائق و العمليات العسكرية والمدنية و عمليات المراقبة وغيرها من التطبيقات التي تنطوي على العديد من التعقيدات. ونتيجة لأستخدامها مع الكثير من التطبيقات وأهميتها الواسعة في العديد من المجالات، فقد اصبحت شعبية الكوادكوبتر تتزايد مع أنظمة التحكم وأجهزة الاستشعار. وقد أدى ذلك الى زيادة الاهتمام بتحسين قدراتها وأدائها. وهذا عموما يحدث ضمن محورين: الاول يتضمن تطوير الأجهزة المستخدمة في تصميم الكوادكوبتر بينما الثاني يتضمن تطوير وحدات التحكم والخوارزميات التي تستخدم في التحكم في نظام الكوادكوبتر. يهدف العمل الحالي الى تصميم وتنفيذ كوادكوبتر مستقلة لتحديد موقع معين وللهبوط على محطة الهدف المطلوب. حيث تم تصميم كوادكوبتر خارجي، يتم طيرانها أما عن طريق الطيران تلقائي أو عن طريق التحكم عن بعد. يتضمن التصميم على جميع الامور البرمجية والمادية والمسائل النظرية. الكوادكوبتر تتطلب نظام مراقبة واسع للطيران حيث عمليات تشغيل وضبط النظام تصبح جدا معقده مع وجود العديد من المكونات والمعاملات.
لذلك تم استخدام وحده التحكم PID)) مع خوارزمية تحسين الأعشاب الضارة IWO)) التي تستخدم لجعل الكوادكوبتر اكثر استقرارا، بالإضافة الى أجهزة الاستشعار التي تساعد في تحقيق الاستقرار و التوازن للكوادكوبتر. في العمل الحالي، حركات الطائرة التي تدعى: زاوية الخطران ( Roll) و زاوية العطوف (Pitch) و زاوية الأنعراج (Yaw) والأرتفاع (Altitude) يتم التحكم بها عن طريق اربع وحدات تحكم نوع (PID) مصممة لهذا الغرض، وكذلك يتم أستخدام لوحة التحكم (LattePanda) وللمرة الاولى في تصميم الكوادكوبتر و مايكروسوفت كاميرا (USB camera )على متن الكوادكوبتر ونظام تحديد المواقع ( Neo-M8N GPS) لتحديد موقع الهدف ورصد الهدف المقصود (Mark X) خلال عملية الهبوط الالي للكوادكوبتر. خلال برنامج ماتلاب Matlab 2014b)) الذي تم تنصيبه داخل لوحة التحكم (Lattepanda) ، يمكن تحديد كل من الهدف المقصود ، مركز الهدف والمركز المرجعي من خلال الكشف عن الكائن باستخدام خوارزمية التعلم العميق (Deep Learning Algorithm)،
وتعتمد هذه الخوارزمية على إيجاد نقاط مشتركة بين صورة الهدف التي تم تحديدها وصورة المرجع. تم بناء الكوادكوبتر المقترحة بنجاح وجميع الاجهزة المستخدمة في تصميم الكوادكوبتر عملت بشكل ممتاز. وقد أشارت البيانات المجمعة لمعاملات الاستجابة لكل حركات الكوادكوبتر (زاوية الخطران (Roll)، زاوية العطوف (Pitch)، زاوية الأنعراج (Yaw) والأرتفاع (Altitude) ) الى أن وحدة التحكم (PID) التي استخدمت مع خوارزمية تحسين الأعشاب.
وفاء هاشم الحسيني