Изилдөө, Kүresel Navigasyon Uydu Системаleri (GNSS) kullanыlamadыгыnda bir мультикоптерin yerde gөrdүгү рельефyi daha өnce kaydedilmiш маршрут сүрөтleriyle karшыlaшtыrarak жайгашууunu belirlemesini жана маршрутsыna geri багытelmesini amaчlayan адаптивдүү bir борттук gөrү системаi өneriyor. Системаin ayыrt edici өzelliгi, tek bir сүрөт таануу ыкмаine sүrekli baгlы kalmak yerine gөzlenen рельеф жана сүрөт koшullarыna gөre айырмалуу таануу ыкмаlerinin uygunluгunu баалооsi, daha elмаалыматшli ыкмаi seчmesi же birkaч ыкмаi салмактуу biчimde бириктирүүsidir.

Yaklaшыm klasik nesne tespitinden айырмалуу катары Dүnya yүzeyinin tamamыnы yapыsal bir навигация kaynaгы gibi ele alыyor. Multikopter камераsыndan gelen эки өлчөмдүү рельеф сүрөтsү ызы-чууну азайтуу, жарыкты нормалдаштыруу, геометриялык оңдоо, сегментация, боз тонго dөnүшtүrme жана масштабдоо gibi iшlemlerden geчirildikten sonra bir бир өлчөмдүү структуралык сигналe dөnүшtүrүlүyor. Bu sinyal, рельеф сүрөтsүndeki parlaklыk жана yapыsal deгiшimin bir dizi halinde temsil edilmesini saгlыyor жана эталон маршрут сүрөтlerinden чыkarыlmыш sinyallerle karшыlaшtыrыlыyor.

Таануу системаi amplitude method (AM), derivatiжана method (DM), Dynamic Time Warping (DTW), Derivative Dynamic Time Warping (DDTW), Fourier Transform (FT) жана Wavelet Transform (WT) ыкмаlerinden oluшan bir ыкма havuzu tanыmlыyor. Ancak mevcut изилдөөnыn sayыsal deneylerinde bu havuzun tamamы deгil, esas катары WT жана FT karшыlaшtыrыlыyor. Ыкмаlerin davranышы tek bir өlчүte gөre deгil; бир тектүүлүк, симметрия, жакындашуу ылдамдыгы жана сезгичтик катары adlandыrыlan dөrt жетиштүүлүк критерийiyle deгerlendiriliyor.

Bu amaчla изилдөөчү, негизги рельеф сүрөтsүnү башкарууlү miktarlarda жылдырып жасалма сигнал үй-бүлөлөрү oluшturuyor. \(d_1=2\) жана \(d_2=4\) мейкиндиктик жылдыруу deгerlerinde WT жана FT'nin жетиштүүлүк өlчүtlerinin deгiшtiгi gөsteriliyor. Bөylece hangi таануу ыкмаinin belirli bir сүрөт aмененsinde daha туруктуу davrandыгыna iliшkin bir баалоо yapыlmasы amaчlanыyor. Изилдөөнүн kendi yorumuna gөre сезгичтик analizi WT tabanlы yaklaшыmыn FT'ye gөre daha жогорку dayanыklыlыk gөsterdiгine iшaret ediyor.

Gerчek рельеф өrneklerinin tanыnmasыnda эталон сүрөт \(L_0\) менен ona giderek daha az benzeyen \(L_1\), \(L_2\) жана \(L_3\) сүрөтleri karшыlaшtыrыlыyor. WT аралыкleri sыrasыyla 26,286; 137,53 жана 214,24, FT аралыкleri 18,861; 45,234 жана 56,916, “Convolution” катары маалыматlen бириккен yaklaшыmыn deгerleri ise 24,236; 112,05 жана 170,81 катары raporlanыyor. Her үч yaklaшыmda da сүрөт эталонtan uzaklaшtыkчa аралыкnin bүyүmesi, структуралык-сигнал gөsteriminin рельеф окшошliгindeki deгiшimi ayыrabildiгini gөsteriyor.

Bununla birlikte bu deгerler doгrudan bir “таануу doгruluгu yүzdesi” эмес. Изилдөөda sыnыflandыrma accuracy, precision, recall, жайгашуу катаsы, metre cinsinden маршрут sapmasы же gerчek учуу baшarыsы билдирилген эмес. Ayrыca ыкмаler айырмалуу өlчүm өlчekleri үretebildiгinden FT'nin mutlak аралык deгerlerinin WT'den kүчүk olmasы tek baшыna FT'nin daha baшarыlы olduгu anlamыna gelmez; makale de айырмалуу ыкмаlerin жыйынтыктарыnыn салмактуу бириктирүү өncesinde normalize edilmesi gerektiгini belirtmektedir.

Өnerмененn tam архитектура yalnыz сүрөт таанууdan oluшmuyor. Эталон маршрут текшерүү чекиттери, bunlara ait сүрөтler жана структуралык сигналler өnceden борттук маалымат базасыnda saklanыyor. Mevcut сүрөт en olasы текшерүү чекитиyla eшleшtiriliyor, өnceki жана sonraki текшерүү чекиттериyla mantыksal tutarlыlыk denetleniyor, gerektiгinde маршрут sыrasы ters чevrмененrek dөnүш маршрутsы oluшturuluyor жана жайгашуу farklarы учуу башкарууүne aktarыlыyor. Ancak bu tam kapalы чevrim архитектура bu изилдөөda fiziksel bir мультикоптер үzerinde тастыкталган эмес.

Түркия жагынан баалоо: Рельеф эталонlы визуалдык навигация yaklaшыmы, GNSS alыmыnыn doгal же teknik nedenlerle zayыfladыгы bөlgelerde чalышan haritalama, altyapы inceleme, arama-kurtarma жана otonom hava aracы изилдөөlarы aчыsыndan ыкмаsel deгer taшыyabilir. Өzellikle жогорку hesaplama gүcү gerektiren bүyүk өгrenme modelleri yerine sinyal iшleme tabanlы bir ыкма havuzuna багытelmesi төмөн gүчlү борттук bilgisayarlar aчыsыndan изилдөөya deгerdir. Ancak Tүrkiye'deki gerчek bir saha uygulamasы үчүн айырмалуу рельеф tipleri, mevsimler, ышыk koшullarы, irtifalar, камера geometrмененri, IMU bүtүnleшtirmesi, gerчek iшlemci gecikmesi жана fiziksel GNSS kaybы senaryolarыyla ayrыca doгrulama gerekir.

GNSS kaybolduгunda негизги problem nedir?

Bir мультикоптер GNSS bilgisini kaybettiгinde yalnыz atalet сенсорlerinden үretмененn жайгашуу tahminleri zaman үчүнde ката biriktirebilir. Изилдөө bu nedenle yerdeki рельеф gөrүnүmүnү dыш bir навигация эталоны gibi kullanmayы amaчlыyor.

Негизги fikir шөyledir: Multikopter маршрут boyunca daha өnce tanыmlanmыш belirli текшерүү чекиттериnda рельефnin nasыl gөrүnmesi gerektiгini bilir. Учуу sыrasыnda mevcut камера сүрөтsү bu эталонlarla karшыlaшtыrыlыr. En iyi eшleшme, aracыn hangi маршрут текшерүү чекитиna yakыn olduгuna iliшkin gөrsel bir жайгашуу tahmini oluшturur.

1-сүрөттөгү жалпы система архитектурасы

Изилдөөнүн ana архитектураsi altы ana катмар halinde gөsterilmektedir:

1. Сенсор катмары: мультикоптер platformu, төмөн караган камера, IMU жана барометр.
2. Сүрөт edinme жана өn iшleme: ham kare, gүrүltү azaltma, жарыкты нормалдаштыруу, геометриялык оңдоо, ilgi bөlgesi чыkarыmы, сегментация, боз тонго өзгөртүү жана yeniden boyutlandыrma.
3. Yapыsal-sinyal gөsterimi: iшlenmiш рельеф сүрөтsүnүn lineerleшtirмененrek бир өлчөмдүү sinyale dөnүшtүrүlmesi.
4. Адаптивдүү таануу: айырмалуу ыкмаlerin жана жетиштүүлүк критерийlerinin deгerlendirilmesi, ыкма тандоо жана салмактуу бириктирүү.
5. Navigasyon analizi: эталон sinyalleriyle eшleшme, текшерүү чекити bulma, маршрут жана жайгашуу/багыт tahmini.
6. Учуу башкарууү: маршрут takibi, tutum–irtifa башкарууү, hыz башкарууү жана aktүatөr komutlarы.

Mimarinin altыnda ayrыca өnceden oluшturulmuш bir эталон маалымат базасы bulunur. Burada маршрут planы, маршрут boyunca alыnmыш эталон рельеф сүрөтleri, bunlardan чыkarыlan структуралык сигналler жана her сүрөтnүn координатlarы saklanыr.

Bu шema изилдөөнүн система dүzeyindeki hedefini чok aчыk gөsterse de deneysel kanыtыn tamamы bu bloklarыn hepsini kapsamamaktadыr. IMU, барометр, tutum башкарууү же aktүatөr komutlarы үчүн deneysel сенсор fүzyonu ya da kapalы чevrim учуу grafikleri маалыматlmemiшtir.

Рельеф сүрөтү эмне үчүн бир өлчөмдүү сигналга айландырылат?

Изилдөөнүн негизги tasarыm tercihi, жогорку чөzүnүrlүklү эки өлчөмдүү рельеф сүрөтsүnү doгrudan aгыr сүрөт таануу архитектураleriyle karшыlaшtыrmak yerine yapыsal өzelliklerini bir boyutlu sinyal halinde temsil etmektir.

Baшlangыч сүрөтsү:

\[ I(x,y) \]

менен gөsterilmektedir.

Өn iшlemden sonra сүрөт боз тонго чevrilir:

\[ I(x,y)\rightarrow C(x,y) \]

ardыndan сегментация жана масштабдоо sonucunda:

\[ C(x,y)\rightarrow C_s(x,y) \]

elde edilir.

Son aшamada сүрөт lineerleшtirмененrek:

\[ S(t)=\mathfrak{I}\{C_s(x,y)\} \]

biчiminde бир өлчөмдүү bir структуралык сигнал үretilir. Buradaki \(\mathfrak{I}\), булакta сүрөт линеарлаштыруу iшlemini temsil eden operatөrdүr.

Ortaya чыkan \(S(t)\) dizisi, рельефnin мейкиндиктик yapыsыna baгlы parlaklыk deгiшimini sinyal iшleme ыкмаlerinin kullanabмененceгi biчime dөnүшtүrүr.

2-сүрөт көрсөткөн өзгөртүү

Сүрөт 2 ыкмаi gөrsel катары:

Рельеф сүрөтsү → Өn iшleme → Segmentasyon → Gri ton → Lineerleшtirme → Yapыsal sinyal

zinciriyle көрсөтөт.

Burada булак үчүнde kүчүk bir sыra farkы vardыr. Metinsel aчыklama боз тонго өзгөртүүү сегментацияdan өnce tarif ederken Сүрөт 1 жана Сүрөт 2 сегментацияu боз тонго өзгөртүүden өnce yerleшtirir. Bu durum ыкмаin genel mantыгыnы deгiшtirmez; ancak yazыlыmыn birebir yeniden uygulanmasы aчыsыndan iшlem sыrasыnы belirsiz bыrakыr.

Жасалма рельеф-сигнал үй-бүлөсү деген эмне?

Bir ыкмаin yalnыz tek сүрөт чiftinde iyi жыйынтык жанаrmesi yeterli gөrүlmemektedir. Изилдөөчү, ыкмаlerin kүчүk мейкиндиктик deгiшiklikler karшыsыnda nasыl davrandыгыnы incelemek amacыyla негизги sinyali башкарууlү biчimde deгiшtirerek жасалма сигнал үй-бүлөлөрү oluшturur.

Негизги структуралык сигнал:

\[ S_0(t) \]

olduгunda aменен:

\[ \Omega_h= \{S_0(t),S_1(t),\ldots,S_n(t)\} \]

шeklindedir.

\(S_i(t)\) sinyalleri, негизги рельеф сүрөтsүnүn sabit \(h\) adыmlarыyla мейкиндиктик катары kaydыrыlmыш sүrүmlerinden oluшturulur.

Изилдөө bu yapыnыn шu deгiшimleri башкарууlү biчimde temsil edebмененceгini belirtmektedir:

• мультикоптер жайгашууundaki kayma,
• bakыш aчыsы deгiшikliгi,
• сүрөт өlчeгi deгiшikliгi,
• yerel мейкиндиктик бурмалоолор,
• сүрөт oluшum koшullarыndaki deгiшiklikler.

Таануу аралыгы эмнени билдирет?

Her жасалма sinyal, эталон sinyalle seчмененn таануу ыкмаinin аралык metriгi үzerinden karшыlaшtыrыlыr:

\[ D_k(S_0,S_i) \]

Burada \(k\), kullanыlan таануу ыкмаini ifade eder.

Ardышыk:

\[ D_k(S_0,S_1),\; D_k(S_0,S_2),\ldots, D_k(S_0,S_n) \]

deгerlerinin davranышы ыкмаin сүрөт kaymasы жана bozulmasы karшыsыndaki туруктууlыгыnы баалооk үчүн kullanыlыr.

Төрт жетиштүүлүк критерийи

Булак таануу ыкмаlerini dөrt критерийle баалооktedir:

Bu критерийlerin matematiksel formүlleri mevcut makalede yeniden маалыматlmemiш, өnceki изилдөөlara багытlendirilmiшtir. Dolayыsыyla изилдөөнүн жетиштүүлүк баалоо modүlү yalnыz bu makaleden hareketle sыfыrdan tamamen yeniden үretмененmez.

Интегралдык жетиштүүлүк функциясы

Bir таануу ыкмаi үчүн dөrt критерий:

\[ \Phi_k= \alpha_1C_{1k}+ \alpha_2C_{2k}+ \alpha_3C_{3k}+ \alpha_4C_{4k} \]

ifadesiyle birleшtirilir.

Katsayыlar:

\[ \sum_{i=1}^{4}\alpha_i=1, \qquad \alpha_i\geq0 \]

koшulunu saгlar.

Изилдөөdaki deneylerde bүtүn критерийlerin eшit өnemde olduгu kabul edмененrek:

\[ \alpha_1= \alpha_2= \alpha_3= \alpha_4= 0,25 \]

kullanыlmышtыr.

Булакta daha төмөн \(\Phi_k\) deгerinin ilgili сүрөт aмененsi үчүн daha uygun таануу ыкмаine karшыlыk geldiгi belirtilir.

Кайсы таануу ыкмалары каралат?

Ыкма havuzu:

\[ M= \{ M_{AM}, M_{DM}, M_{DTW}, M_{DDTW}, M_{FT}, M_{WT} \} \]

шeklinde tanыmlanmышtыr.

Bunlar:

• Amplitude Method — AM,
• Derivative Method — DM,
• Dynamic Time Warping — DTW,
• Derivative Dynamic Time Warping — DDTW,
• Fourier Transform tabanlы ыкма — FT,
• Wavelet Transform tabanlы ыкма — WT

катары sыralanmaktadыr.

Belirli bir сигнал үй-бүлөсү үчүн tercih edмененn ыкма:

\[ M^*(\Omega_h) = \arg\min_{M_k\in M} \Phi_k(\Omega_h) \]

менен тандалат.

Kanыt sыnыrы: Mevcut makalenin deneysel tablolarы bu altы ыкмаin tamamыna ait эмес; mevcut sayыsal жетиштүүлүк deneyleri WT жана FT менен sыnыrlыdыr.

Бир эле ыкманы тандоо милдеттүүбү?

Жок. Изилдөөнүн өnemli өzelliklerinden biri, yalnыz en iyi ыкмаi тандоо yerine birkaч ыкмаin sonucunu салмактуу biчimde birleшtirebilmesidir.

Birleшik аралык:

\[ D_A(S_{cur},R_i) = \sum_{k=1}^{m} w_kD_k(S_{cur},R_i) \]

катары tanыmlanmaktadыr.

\(S_{cur}\) mevcut рельеф сүрөтsүnүn структуралык сигналidir; \(R_i\) ise i'nci текшерүү чекитиnыn эталон sinyalidir.

Ыкма салмактары кантип аныкталат?

Teorik tanыmda:

\[ w_k= \frac{ (\Phi_k+\varepsilon)^{-1} }{ \displaystyle \sum_{r=1}^{m} (\Phi_r+\varepsilon)^{-1} } \]

маалыматlmektedir.

Bөylece daha төмөн integral жетиштүүлүк puanыna sahip ыкмаin aгыrlыгыnыn daha bүyүk olmasы amaчlanыr.

Булак жыйынтыктарыndaki Таблица 4 ise tek bir nihai \(w_{WT}\) жана \(w_{FT}\) чifti жанаrmek yerine her C1–C4 критерийi үчүн ayrы WT/FT aгыrlыklarы көрсөтөт. Bu deгerler Таблица 3'teki сезгичтик katsayыlarыnыn normalizasyonuyla өrtүшmektedir. Teorik Denklem (6) менен bu tablo arasыnda kullanыlan ara hesaplama aчыklanmadыгы үчүн nihai салмактуу fүzyon tam катары yeniden үretмененbilir эмес.

Текшерүү чекити кантип тандалат?

Mevcut сүрөтnүn структуралык сигналi bүtүn эталон sinyalleriyle karшыlaшtыrыlыr. En kүчүk integral аралыкyi жанаren эталоныn baгlы olduгu текшерүү чекити en olasы жайгашуу kabul edilir:

\[ P^* = \arg\min_i D_{int}(S_{cur},R_i) \]

Булак, en iyi жана sonraki alternatif аралык deгerleri arasыndaki farkы da таануу kararыnыn gүжанаnilirliгi үчүн kullanmayы өnerir. En iyi eшleшme diгerlerinden belirgin biчimde ayrыlыyorsa kararыn gүжанаni daha жогорку kabul edilir.

Burada kүчүk bir notasyon farkы da vardыr: салмактуу metrik Denklem (5)'te \(D_A\) катары tanыmlanыrken текшерүү чекити тандооnde \(D_{int}\) sembolү kullanыlmaktadыr; ikisi arasыndaki eшitlik ayrыca yazыlmamышtыr.

Ырааттуу текшерүү чекиттери эмне үчүн колдонулат?

Tek bir сүрөтnүn окшош рельеф nedeniyle yanlыш текшерүү чекитиyla eшleшmesi mүmkүndүr. Bu nedenle система yalnыz tek kareyi baгыmsыz баалооk yerine daha өnce tanыnmыш текшерүү чекиттериnыn маршрут үzerindeki sыrasыnы da hesaba katar.

Rota:

\[ T= \{P_1,P_2,\ldots,P_N\} \]

шeklinde saklanыr.

Bir sonraki tanыnan текшерүү чекитиnыn mevcut маршрут sыrasыyla mantыksal uyumluluгu башкаруу edilir. Bu yaklaшыm gөrsel катары birbirine benzeyen рельеф parчalarыnda катаlы yerelleшtirme olasыlыгыnы azaltmayы amaчlar.

GNSS kaybolduгunda dөnүш маршрутsы

Изилдөөнүн өnerdiгi geri dөnүш mantыгыnda mevcut маршрут ters sыraya чevrilir:

\[ T^{-1} = \{P_N,P_{N-1},\ldots,P_1\} \]

жана система gөrsel катары yeniden tanыdыгы текшерүү чекиттери үzerinden ters багытde мененrlemeyi planlar.

Bu yapы makalede bir навигация архитектураsi катары tanыmlanmышtыr; fiziksel bir мультикоптерin otomatik dөnүш учууuyla тастыкталган эмес.

Учуу башкаруусуна кайсы ката жөнөтүлөт?

Таануу жана текшерүү чекити yerelleшtirmesinden sonra hedef жана mevcut координатlar arasыndaki мейкиндиктик катаlar:

\[ \Delta x=x_r-x \]

\[ \Delta y=y_r-y \]

\[ \Delta z=z_r-z \]

катары tanыmlanыr.

Bu ката deгerlerinin маршрут dүzeltme, жайгашуу туруктууlыгы жана учуу komutlarыnы oluшturmak үzere мультикоптер башкаруу системаine маалыматlmesi сунушталат.

Ancak makalede belirli bir PID, MPC, LQR же baшka bir учуу башкаруу yasasы tүretilmemiш; motor/aktүatөr dinamiгi жана kapalы чevrim туруктуулук analizi yapыlmamышtыr. Учуу башкаруу катмары система архитектураsinin sonraki bөlүmү катары gөsterilmiшtir.

Эсептөө натыйжалуулугу дооматынын чеги

Булак структуралык-сигнал yaklaшыmыnы, aгыr сүрөт таануу жана derin өгrenme ыкмаlerine kыyasla sыnыrlы борттук iшlem булакlarыna daha uygun bir alternatif катары жайгашууlandыrmaktadыr.

Buna raгmen mevcut изилдөөda:

• iшlemci modeli,
• GPU же CPU kullanыmы,
• RAM tүketimi,
• kare/saniye,
• tek сүрөт iшlem gecikmesi,
• gүч tүketimi,
• gerчek zamanlы учуу frekansы

үчүн nicel benchmark маалыматlmemiшtir. Dolayыsыyla “төмөн булак gereksinimli gerчek zamanlы система” mevcut makalede өlчүlmүш donanыm performansы deгil, өnerмененn архитектураnin tasarыm hedefidir.

Изилдөөнүн ыкмасы жана жыйынтыктары

Эксперименттин чыныгы камтуусу

\(d_1=2\) үчүн жетиштүүлүк deгerleri

Ham deгerlerde C1 жана C2 FT үчүн, C3 ise WT үчүн daha kүчүktүr. Bununla birlikte makale integral баалооde normalize edilmiш критерийlerin kullanыlmasы gerektiгini belirtir; normalize edilmiш C deгerleri жана nihai \(\Phi\) deгerleri yayыmlanmadыгыndan yalnыz bu tablodaki ham sayыlardan hangi ыкмаin integral катары daha uygun olduгu hesaplanmamalыdыr.

\(d_2=4\) үчүн жетиштүүлүк deгerleri

Kaydыrma 2'den 4'e чыkarыldыгыnda her iki ыкмаin критерий deгerleri deгiшmektedir. Изилдөөнүн негизги чыkarыmы, таануу ыкмаinin davranышыnыn рельеф сүрөтsүnүn өзгөртүү derecesine baгlы olduгu жана sabit tek ыкма kullanmanыn her сүрөт koшulunda aynы туруктууlыгы saгlamayabмененceгidir.

Sensitivity katsayыlarы

Булак, bu жыйынтыктары WT tabanlы таануу ыкмаinin FT tabanlы ыкмаe gөre daha жогорку robustness gөsterdiгi шeklinde yorumlamaktadыr. Критерийin ayrыntыlы formүlү mevcut makalede маалыматlmediгinden \(u_k\) bүyүklүгүnүn fiziksel/istatistiksel anlamы yalnыz makaledeki bu yorum чerчeжанаsinde aktarыlmalыdыr.

Булакta маалыматlen адаптивдүү aгыrlыklar

Таблица 4'үn bүtүn satыrlarыnda WT'ye FT'den daha жогорку aгыrlыk маалыматlmiшtir. Булак bunu WT'nin адаптивдүү таануу prosedүrүnde daha жогорку integral өnceliгe sahip olduгu шeklinde yorumlamaktadыr.

Bununla birlikte bu tablo ыкма baшыna tek bir nihai aгыrlыk sunmaz. Ayrыca deгerler Таблица 3'teki karшыlыk gelen katsayыlarыn iki ыкма arasыndaki normalizasyonuyla birebir өrtүшүrken Denklem (6) aгыrlыгы ters integral жетиштүүлүк puanы үzerinden tanыmlar. Bu iki hesap yolunun iliшkisi aчыklanmadыгы үчүн aгыrlыklandыrma sүrecinin yeniden үretмененbilirliгi sыnыrlыdыr.

Эталон жана тест рельеф сүрөттөрү

Изилдөөнүн Сүрөт 4'үnde dөrt рельеф gөrүnүmү kullanыlmaktadыr:

Сүрөт 5 aynы сүрөтlerin линеарлаштыруу sonrasыnda elde edмененn \(S_0(t)\), \(S_1(t)\), \(S_2(t)\) жана \(S_3(t)\) структуралык сигналlerini көрсөтөт. Сүрөт эталонtan uzaklaшtыkчa sinyal profili de belirgin biчimde deгiшmektedir.

Рельеф сүрөтүн таануу жыйынтыктары

Үч satыrda da ortak desen aynыdыr: L1 en kүчүk, L2 daha bүyүk жана L3 en bүyүk аралыкyi үretmektedir. Bu жыйынтык, изилдөөnыn kullandыгы структуралык-сигнал gөsteriminin эталонa окшош рельеф менен belirgin biчimde айырмалуу рельеф arasыnda dereceli bir ayrыm oluшturabildiгini desteklemektedir.

“Convolution” жыйынтыгы кантип чечмелениши керек?

Булак Таблица 5'te үчүncү ыкмаi “Convolution” катары adlandыrmakta жана metinde “adaptiжана additiжана convolution” ifadesini kullanmaktadыr.

Ancak ыкма bөlүmүnde matematiksel катары aчыk biчimde tanыmlanan iшlem klasik sinyal konvolүsyonundan ziyade айырмалуу таануу аралыкlerinin:

\[ D_A= \sum_k w_kD_k \]

шeklindeki салмактуу toplamыdыr.

Таблица 5'teki “Convolution” deгerlerinin hangi kesin WT/FT aгыrlыklarы жана hangi normalizasyon adыmlarыyla үretildiгi ayrыca gөsterilmediгinden bu жыйынтыктар булакta маалыматldiгi шekliyle korunmalы, baшka маалымат үzerinde yeniden hesaplanmыш deгerler gibi sunulmamalыdыr.

Бул эксперимент “такыраак навигацияны” түз өлчөйбү?

Жок. Deney таануу аралыкleri жана ыкма yeterliliгi үzerine kuruludur.

Изилдөөda aшaгыdaki uчtan uca навигация metrikleri жок:

• metre cinsinden жайгашуу катаsы,
• 3B маршрут RMSE'si,
• текшерүү чекити sыnыflandыrma baшarы yүzdesi,
• yanlыш eшleшme oranы,
• GNSS kesilmesinden sonra geri dөnүш baшarы oranы,
• учуу sүresi же enerji tүketimi,
• kapalы чevrim trajectory tracking error,
• gerчek учууta чarpышma же gөrev baшarыsы.

Bu nedenle makalenin жыйынтыктары en gүчlү biчimde адаптивдүү рельеф-таануу metodolojisinin uygulanabilirliгinin ilk doгrulamasы катары yorumlanabilir.

Реал убакыттагы мультикоптерде тастыктоо жасалдыбы?

Жок. Жыйынтык bөlүmү gelecek изилдөөda системаin gerчek мультикоптер platformunda deneysel катары doгrulanmasыnы aчыk hedef катары belirtmektedir.

Изилдөөчү ayrыca gelecekte:

• daha geniш рельеф сүрөтsү маалымат базасы,
• ek таануу ыкмаleri,
• айырмалуу onboard сенсорlerden маалымат entegrasyonu,
• online adaptasyon,
• self-learning mekanizmalarы

үzerinde чalышыlmasыnы өnermektedir.

Изилдөөнүн күчтүү жактары

• GNSS'siz навигация problemini tek bir сүрөт eшleшtirme gөrevi yerine tam bir система архитектураsi үчүнde ele almaktadыr.
• Рельеф сүрөтlerini hesaplama aчыsыndan daha sade 1B структуралык сигналlere dөnүшtүren aчыk bir temsil yaklaшыmы sunmaktadыr.
• Tek sabit таануу ыкмаi yerine gөzlem koшuluna gөre ыкма тандоо fikrini kullanmaktadыr.
• Ыкма yeterliliгini birden fazla өlчүt үzerinden ele almaktadыr.
• Ыкма тандооnin yanы sыra салмактуу ensemble seчeneгini de tanыmlamaktadыr.
• Башкаруу noktalarыnыn маршрут sыrasыnы kullanarak gөrsel окшоштук булакlы yanlыш eшleшmeleri azaltmaya чalышan bir навигация mantыгы өnermektedir.
• Рельеф өrneklerinde эталонtan uzaklaшmayla таануу аралыкsinin birlikte arttыгыnы sayыsal катары көрсөтөт.

Негизги методологиялык чектөөлөр

• Fiziksel мультикоптер учуу deneyi жок.
• GNSS kesilmesini iчeren uчtan uca gerчek навигация testi жок.
• Tam altы ыкмаlik havuzun deneysel karшыlaшtыrmasы yapыlmamышtыr; esas жыйынтыктар WT жана FT'ye aittir.
• C1–C4 formүlleri bu makalede маалыматlmemiшtir.
• Normalize edilmiш критерий жана nihai \(\Phi\) deгerleri raporlanmamышtыr.
• Denklem (6) менен Таблица 4'te gөrүlen aгыrlыk hesaplama biчiminin iliшkisi aчыklanmamышtыr.
• Таблица 5'teki “Convolution” iшleminin yeniden hesaplanmasыna yetecek bүtүn ara deгerler маалыматlmemiшtir.
• Accuracy, precision, recall же localization RMSE raporlanmamышtыr.
• Test сүрөтsү/маалымат kүmesi bүyүklүгү жана baгыmsыz tekrar sayыsы ayrыntыlы biчimde маалыматlmemiшtir.
• Gerчek iшlemci үzerinde runtime, FPS, bellek жана gүч tүketimi өlчүlmemiшtir.
• IMU жана барометр Сүрөт 1 архитектураsinde bulunsa da mevcut deneyde сенсор fүzyon sonucu маалыматlmemektedir.
• Сүрөт өn iшleme sыrasы metin менен шekiller arasыnda tam катары aynы эмес.
• Gөvde metnindeki 2024a/2024b/2024c atыflarы менен булакчa kayыtlarыnыn yыllarы/etiketleri tam eшleшmemektedir.
• Deney сүрөтleri bir bөlүmde учуу simүlasyonlarыndan, baшka bir bөlүmde gerчek маршрут сүрөтleri катары tanыmlanmышtыr.

Булак жана ыкма эскертүүсү

Баштапкы изилдөөнүн толук аты: Adaptiжана terrain-referenced vision system for autonomous multicopter navigation

Автор: Vagif Aliyev.

Авторлордун саны: Bir.

Жооптуу автор: Makalede tek yazar bulunduгundan мененtiшim bilgisi Vagif Aliyev үчүн маалыматlmiшtir.

ORCID: 0009-0000-5073-9573.

Мекеме: Institute of Mathematics, B. Vahabzade str. 68, AZ1141 Baku, Azerbaijan.

Журнал: Problems of Information Technology.

Библиографиялык маалымат: Problems of Information Technology (2026), Volume 17, Issue 2, pages 45–55.

DOI:10.25045/jpit.v17.i2.05

Расмий жарыя шилтемеси:Problems of Information Technology – resmî makale kaydы

Булак түрү жана рецензия абалы: Problems of Information Technology dergisinde yayыmlanmыш изилдөө makalesidir. Dergi resmî sitesinde “refereed international journal” катары tanыmlanmaktadыr.

Кабыл алынган күнү: 1 Haziran 2026.

Оңдоо күнү: 2 Temmuz 2026.

Кабыл күнү: 2 Temmuz 2026.

Жарыя жылы: 2026. Иncelenen makale metninde ayrыca kesin bir чevrim iчi yayыn gүnү yazыlmamышtыr.

Лицензия: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

Kurumsal yayыn platformu: Journal site footer'ыnda Institute of Information Technology белгиленет.

Каржылоо: Иncelenen makalede ayrы bir funding statement жок.

Маалымат жеткиликтүүлүгү: Иncelenen makalede ayrы bir data availability statement жок.

Кызыкчылыктардын кагылышы: Иncelenen makalede ayrы bir conflicts-of-interest statement жок.

Ыраазычылык: Yazar, Institute of Mathematics bүnyesindeki “Application of AI Methods in Control” laboratuvarыnыn baшkanы Prof. Ramin R. Rzayev'e bilimsel багытlendirme, ыкмаsel destek жана tartышmalar үчүн teшekkүr etmektedir.

Илимий камтуу: Изилдөө, рельеф сүрөтsүnү бир өлчөмдүү structural-signal temsil biчimine dөnүшtүren жана таануу ыкмаlerini dөrt adequacy criterion үzerinden dinamik катары seчen/aгыrlыklandыran bir onboard vision architecture өnermektedir. Amaч GNSS bilgisinin kыsmen же tamamen kullanыlamadыгы koшullarda маршрут текшерүү чекиттериnыn gөrsel катары yerelleшtirilmesi жана bu bilginin навигация/учуу башкаруу dөngүsүne aktarыlmasыdыr.

Тастыктоо камтуусу: Mevcut жыйынтыктар esas катары structural-signal terrain-recognition катмарыnы doгrulamaktadыr. Tam terrain recognition → checkpoint localization → trajectory reconstruction → physical flight correction zinciri gerчek bir мультикоптер platformunda deneysel катары тастыкталган эмес.

Таануу ыкмасынын камтуусу: Teorik ыкма seti AM, DM, DTW, DDTW, FT жана WT'yi iчermektedir. Mevcut deneysel adequacy tablolarыnda yalnыz WT жана FT karшыlaшtыrыlmышtыr.

Adequacy formүlleri sыnыrы: C1–C4 критерийlerinin ayrыntыlы formүlleri bu makalede маалыматlmemiш, өnceki изилдөөlara багытlendirilmiшtir. Dolayыsыyla adequacy modүlү yalnыz mevcut makaleden eksiksiz катары yeniden uygulanamaz.

Atыf izi sorunu: Gөvde metninde Rzayev et al. 2024a, 2024b жана 2024c atыflarы kullanыlmaktadыr; булакчada ise iki ilgili kayыt 2025a/2025b, adequacy изилдөөsы ise tek 2024 kaydы катары gөrүnmektedir. Bu nedenle metindeki a/b/c etiketlerinin булакчa менен tam eшleшtirilmesi aчыk эмес.

Ишlem sыrasы notu: Metinsel ыкма aчыklamasы RGB→grayscale өзгөртүүүnү сегментацияdan өnce маалыматrken Сүрөт 1 жана Сүрөт 2 сегментацияu боз тонго dөnүшtүrmeden өnce көрсөтөт. Булак kesin iшlem sыrasыnы ayrыca aчыklamamышtыr.

Aгыrlыklandыrma tutarsыzlыгы: Denklem (6), \(w_k\) aгыrlыklarыnы \((\Phi_k+\varepsilon)^{-1}\) үzerinden tanыmlar. Таблица 4'teki WT/FT aгыrlыklarы ise aritmetik катары Таблица 3'teki сезгичтик katsayыlarыnыn doгrudan iki ыкма arasыnda normalize edilmesiyle elde edilmektedir. Өrneгin \(3,6324/(3,6324+2,8306)=0,56203\). Булак bu iki aгыrlыk tanыmыnы nasыl uzlaшtыrdыгыnы aчыklamamaktadыr.

Integral adequacy sыnыrы: Denklem (3)'te \(C_{ik}\) deгerlerinin normalize edilmiш olmasы gerektiгi белгиленет. Ancak normalize edilmiш C deгerleri жана ыкмаlerin nihai \(\Phi_k\) puanlarы raporlanmamышtыr.

Аралык өlчeгi sыnыrы: Булак, айырмалуу recognition methods tarafыndan үretмененn аралыкlerin салмактуу бириктирүүden өnce normalize edilmesi gerektiгini belirtmektedir. Bu nedenle Таблица 5'te FT deгerlerinin WT deгerlerinden mutlak катары kүчүk olmasы doгrudan daha жогорку recognition accuracy катары yorumlanmamышtыr.

“Convolution” notu: Таблица 5 үчүncү ыкмаi “Convolution” катары adlandыrmakta, metin ise “adaptiжана additiжана convolution” ifadesini kullanmaktadыr. Ыкма bөlүmүnde aчыk matematiksel fүzyon iшlemi салмактуу аралык toplamыdыr. Таблица 5 жыйынтыктарыnыn hangi kesin aгыrlыk/normalizasyon dizisiyle үretildiгi ayrыca gөsterilmemiшtir.

Accuracy sыnыrы: Makale adaptiжана weighting'in robustness жана recognition accuracy'yi iyмененшtirdiгini ifade etmektedir; ancak accuracy yүzdesi, confusion matrix, precision, recall, checkpoint localization error же навигация RMSE'si sunmamaktadыr. Bu nedenle Verianla iчeriгinde nicel тактык artышы үretilmemiшtir.

Сүрөт kaynaгы notu: Experimental Results bөlүmүnүn baшlangыcы сүрөтleri өnceki multicopter flight simulations'dan alыnmыш катары tanыmlar. Sonraki kыsыm aynы doгrulamada “real images of the Earth's surface obtained along the multicopter's flight path” ifadesini kullanыr. Изилдөө gerчek platform doгrulamasыnы gelecek изилдөө катары bыraktыгыndan mevcut жыйынтыктар fiziksel GNSS-denied учуу testi катары deгerlendirilmemiшtir.

Gerчek zamanlыlыk sыnыrы: Makale limited onboard computational resources baгlamыnы vurgulamaktadыr; fakat iшlemci modeli, изилдөө sүresi, FPS, bellek же gүч tүketimi benchmark'ы маалыматlmemiшtir.

Сенсор fүzyonu sыnыrы: Conceptual architecture'da камера, IMU жана барометр gөsterilmektedir. Mevcut deneysel жыйынтыктар ise structural terrain-image recognition үzerine odaklanmaktadыr; IMU/barometer fusion performansы raporlanmamышtыr.

Flight-control sыnыrы: \(\Delta x\), \(\Delta y\) жана \(\Delta z\) навигация катаlarы tanыmlanmыш жана bu катаlarыn flight-control circuit'e aktarыlmasы өnerilmiшtir. Belirli bir flight-control law, actuator dynamics, closed-loop stability analizi же gerчek trajectory tracking sonucu маалыматlmemiшtir.

Келечектеги иш: Yazar daha geniш landscape-image database, ilaжана recognition methods, айырмалуу onboard sensors'ыn entegrasyonu, gerчek multicopter platformunda deneysel doгrulama жана online adaptation/self-learning mekanizmalarыnы gelecek изилдөө катары belirtmektedir.

Bu Verianla iчeriгindeki ыкма, denklemler, рельеф таануу deгerleri, архитектура жана чектөөлөр incelenen изилдөөya dayanmaktadыr. Dыш булак yalnыz yayыn kimliгinin жана derginin resmî durumunun doгrulanmasы amacыyla kullanыlmышtыr.