Drone teknolojisi, yalnızca uzaktan kumanda edilen hava araçları olmaktan çıktı. Günümüzde yapay zeka entegrasyonu sayesinde drone'lar, çevrelerini anlayabilen, engellerden kaçınabilen ve görevleri otonom olarak yerine getirebilen akıllı sistemlere dönüşüyor. Bu rehber, temel bir Arduino projesinden daha gelişmiş bir seviye olan yapay zeka destekli drone projelerinin ardındaki temel prensipleri ve gerekli bileşenleri açıklar.
Not: Bu proje, temel robotik bilgilerine sahip, daha ileri düzeyde çalışmak isteyenler için kavramsal bir rehberdir. Gerekli donanım ve yazılım bilgisi, diğer başlangıç seviyesi projelerden daha kapsamlıdır.
1. Temel Bileşenler ve Mimari
Yapay zeka destekli bir drone, standart bir drone'dan daha karmaşık bir yapıya sahiptir. İşte ana bileşenleri:
- Drone Şasisi ve İtme Sistemi: Drone'un fiziksel iskeleti (quadcopter gibi), motorlar, pervaneler ve ESC'ler (Elektronik Hız Kontrolcüleri).
- Uçuş Kontrol Kartı (Flight Controller): Drone'un uçuş dinamiklerini yöneten temel beyin. Örneğin, ArduPilot veya Pixhawk gibi açık kaynaklı sistemler popülerdir. Bu kart, drone'un dengesini sağlar ve GPS verilerini işler.
- Yapay Zeka İşlemcisi: Bir Arduino'dan çok daha güçlü, bilgisayarlı görü ve AI algoritmalarını çalıştırabilen bir mikrobilgisayar gereklidir. Örnek olarak Raspberry Pi 4, NVIDIA Jetson Nano veya benzeri SBC'ler (Tek Kart Bilgisayarlar) kullanılır.
- Sensörler:
- IMU (Atalet Ölçüm Birimi): Drone'un yönünü, hızını ve ivmesini ölçer.
- GPS Modülü: Konum tespiti için kullanılır.
- Kamera veya Derinlik Sensörü (Lidar/Stereo Kamera): Çevreyi görsel olarak algılamak ve engelleri tespit etmek için ana bileşendir.
- Batarya ve Güç Yönetimi Sistemi: Tüm bileşenleri beslemek için yüksek kapasiteli bir batarya ve güç dağıtım sistemi.
2. Yapay Zeka ve Otonom Navigasyon
Bu projenin kalbi, drone'un kendi başına karar verme yeteneğidir. Bu yetenek, aşağıdaki yapay zeka ve bilgisayarlı görü teknikleri ile sağlanır:
- Bilgisayarlı Görü (Computer Vision): Kamera görüntüsü gerçek zamanlı olarak işlenir. Bu, drone'un çevresindeki nesneleri görmesini ve anlamasını sağlar.
- Nesne Algılama ve Sınıflandırma: Önceden eğitilmiş bir yapay zeka modeli (örneğin YOLO) kullanılarak kamera görüntüsündeki nesneler (ağaçlar, binalar, insanlar vb.) tespit edilir ve tanınır.
- Engel Algılama ve Kaçınma: Derinlik sensörü veya stereo kamera verileri ile drone'un önündeki engellerin mesafesi hesaplanır. AI, bu verilere göre çarpışmayı önlemek için rotasını otomatik olarak değiştirir.
- Yol Planlama: Drone, harita verileri, GPS ve kamera bilgilerini birleştirerek hedefine en güvenli ve verimli yolu belirler. Bu, özellikle karmaşık ortamlarda kritik bir fonksiyondur.
3. Gerekli Yazılım Altyapısı
AI destekli bir drone projesi, basit bir Arduino kodundan daha karmaşık bir yazılım yığını gerektirir:
- Robot Operating System (ROS): Çoğu profesyonel robotik projesinde kullanılan, farklı bileşenlerin (sensörler, motorlar, yapay zeka modülü) birbiriyle iletişim kurmasını sağlayan bir çatı yazılımdır.
- Python ve Gerekli Kütüphaneler: Yapay zeka algoritmaları genellikle Python dilinde yazılır. OpenCV (bilgisayarlı görü için), TensorFlow veya PyTorch (nesne algılama modelleri için) gibi kütüphaneler kullanılır.
- Uçuş Kontrol Yazılımı: Uçuş kontrol kartı için özel yazılımlar (örneğin ArduPilot) yapılandırılır. Bu yazılım, AI işlemcisinden gelen komutları alır ve motorları buna göre kontrol eder.
Yapay zeka destekli bir drone projesi, robotik, yazılım mühendisliği, yapay zeka ve havacılık alanlarından bilgileri birleştiren çok disiplinli bir projedir. Bu alanda ilerlemek isteyenler için eşsiz bir öğrenme deneyimi sunar.