GPS sinyallerinin alınamadığı gece koşullarında insansız hava araçlarının konum belirlemesi kritik bir sorun. Araştırmacılar, gündüz RGB verilerinden oluşturulan 3D haritalarla gece çekilmiş termal görüntüleri eşleştiren yenilikçi bir sistem geliştirdi. Semantik yeniden projeksiyon çerçevesi adı verilen bu yaklaşım, görüntülerdeki nesneleri sınıflandırarak ortak bir anlam alanında çalışıyor. Sistem, 6.5 kilometrelik gerçek uçuş testlerinde 2.18 metre hassasiyetle konum belirlemeyi başardı. Bu gelişme, arama-kurtarma operasyonları, güvenlik görevleri ve gece devriye uçuşları gibi kritik uygulamalarda güvenilir navigasyon sağlayabilir.

Araştırmacılar, robotların açık hava ortamlarında insanlarla güvenli ve sosyal olarak uyumlu şekilde uzun mesafelerde yürüyebilmesini sağlayan yeni bir sistem geliştirdi. 'Walk with Me' adlı bu çerçeve, önceden hazırlanmış pahalı haritalar gerektirmeden, doğal dil komutlarını anlayarak robotları hedefe yönlendirebiliyor. Sistem, GPS verileri ve halka açık harita API'lerini kullanarak semantik hedef belirleme yapıyor. İki seviyeli yapısıyla çalışan sistem, üst seviyede soyut talimatları somut hedeflere dönüştürürken, alt seviyede anlık duruma göre güvenlik kararları alıyor. Bu gelişme, özellikle yaşlı bakımı ve engelli yardımı gibi alanlarda robotların günlük hayattaki rolünü artırabilir.

Araştırmacılar, GPS sinyallerinin ulaşamadığı tüneller ve madenler gibi zorlu ortamlarda drone navigasyonu için yenilikçi bir yöntem geliştirdi. Sistem, LiDAR sensörü ile toplanan verileri derin öğrenme algoritmaları ve geometrik hesaplamalarla işleyerek drone'un güvenli bir şekilde hareket etmesini sağlıyor. Geleneksel konum belirleme yöntemlerinin işe yaramadığı, aydınlatmanın yetersiz olduğu ve duvar özelliklerinin az olduğu ortamlarda bile etkili navigasyon gerçekleştiriyor. Bu teknoloji, arama kurtarma operasyonları, maden keşfi ve altyapı denetimi gibi alanlarda drone kullanımını büyük ölçüde genişletebilir.

Araştırmacılar, farklı hızlarda veri toplayan sensörlerin bulunduğu sistemler için gelişmiş bir filtre tasarım yöntemi geliştirdi. Modern teknolojilerde GPS, kamera, radar gibi sensörler farklı frekanslarda çalışır ve bu durum veri işlemede zorluklara neden olur. Yeni yaklaşım, Linear Matrix Inequality (LMI) optimizasyonu kullanarak çok-hızlı Kalman filtrelerini tasarlıyor. Geleneksel yöntemlerin aksine, bu teknik sensörlerin periyodik davranışlarını dikkate alarak daha kararlı ve etkili sonuçlar elde ediyor. Araştırmacılar, GPS ve tekerlek sensörlerinin kullanıldığı otomotiv navigasyon sistemlerinde yöntemin başarılı olduğunu gösterdi. Bu gelişme, otonom araçlardan robotik sistemlere kadar geniş bir uygulama alanına sahip.

Araştırmacılar, robotların mimari kat planlarındaki hem geometrik hem de semantik bilgileri kullanarak kendilerini konumlandırabileceği yeni bir algoritma geliştirdi. COMPASS adlı bu sistem, çift balık gözü kamera ile donatılmış robotların duvar, pencere ve açıklık gibi yapısal unsurları tanımlayarak konumlarını belirlemesini sağlıyor. Geleneksel yöntemlerin aksine, sadece geometrik veriler değil, çevredeki anlamsal bilgiler de kullanılarak konum belirleme hassasiyeti artırılıyor. Sistem, kat planından 360 derece açıyla ışın göndererek beş farklı kanalda veri topluyor: normalize edilmiş menzil, yapısal element türü, menzil gradyanı, ters menzil ve yerel menzil varyansı. Bu yaklaşım, özellikle kapalı mekanlarda GPS'in yetersiz kaldığı durumlarda robotik navigasyon için büyük potansiyel sunuyor.

Bilim insanları, robotların iç ve dış mekanlar arasında sorunsuz hareket edebilmesi için çok teknolojili bir konumlandırma sistemi geliştirdi. GPS'in dış mekanlarda, WiFi ve Bluetooth'un iç mekanlarda güçlü olduğu biliniyordu, ancak bina girişlerinde her iki teknoloji de zayıflıyordu. Araştırmacılar, GNSS, Ultra-Wideband, WiFi ve Bluetooth sinyallerini milimetre hassasiyetle eş zamanlı ölçen HYMN veri setini oluşturarak bu sorunu çözdü. Endüstriyel bir ortamda yapılan testler, farklı teknolojilerin birbirini tamamladığını ve birleştirildiğinde robotların her ortamda güvenilir navigasyon yapabileceğini gösterdi.

Araştırmacılar, uydu navigasyon sistemlerindeki sinyal kesintilerine neden olan iyonosfer düzensizliklerini tahmin etmek için yenilikçi bir yöntem geliştirdi. Geleneksel ızgara tabanlı modellerin aksine, bu yaklaşım uyduların sürekli değişen konumlarını dinamik grafikler halinde modelliyor. Singapur'da yapılan deneyler, sistemin 2 saat önceden %90'a varan doğrulukla iyonosfer bozulmalarını öngörebildiğini gösterdi. GPS ve diğer uydu navigasyon sistemlerinin güvenilirliğini artıracak bu teknoloji, özellikle havacılık ve denizcilik sektörleri için kritik önem taşıyor.

Araştırmacılar, modern denizcilik sektöründeki siber güvenlik açıklarına karşı yeni bir koruma sistemi geliştirdi. GPS, radar ve AIS gibi kritik navigasyon sistemlerine yönelik gizli saldırıları tespit edebilen İstatistiksel Tespit Paketi (SDS), Kalman filtrelerinin çıktılarını analiz ederek anormallikleri yakalıyor. Sistem, gemilerin güvenlik sistemlerini manipüle etmeye çalışan kötü niyetli müdahaleleri dört farklı istatistiksel kontrol yöntemiyle belirleyebiliyor. Denizcilik endüstrisinin artan dijitalleşmesi ve siber tehditlere maruz kalmasıyla birlikte, bu tür koruma sistemlerinin önemi giderek artıyor.

Araştırmacılar, video kayıtlarındaki arka plan görüntülerinden konum tespitine karşı koruma sağlayan PPEDCRF adlı yapay zeka sistemini geliştirdi. GPS verisi silinse bile, saldırganlar video karelerindeki arka plan ipuçlarını coğrafi etiketli referans görüntülerle eşleştirerek konumu belirleyebiliyor. Yeni sistem, dinamik koşullu rastgele alan algoritması kullanarak konuma duyarlı arka plan bölgelerini tespit ediyor ve sadece bu alanlarda kontrole Gaussian gürültü enjekte ederek konum bilgisini gizliyor. Test sonuçları, sistemin ResNet18 modelinin konum tespiti doğruluğunu %66.7'den %36.1'e düşürdüğünü, aynı zamanda görüntü kalitesini global gürültü yöntemlerine göre yaklaşık 6 dB daha iyi koruduğunu gösteriyor. Bu gelişme, kişisel gizliliğin korunması açısından önemli bir adım.

Araştırmacılar, beynin GPS sistemi olarak bilinen grid hücrelerinin çalışma prensibini yapay sinir ağlarında daha başarılı bir şekilde modellediler. Çalışmada, 'sızıntı terimi' adı verilen yeni bir yaklaşım kullanılarak geliştirilen yapay sinir ağları, mekansal navigasyonda çok daha düzenli altıgen desenler oluşturdu ve konum tahminlerinde belirgin iyileşmeler gösterdi. Bu gelişme hem beyin bilimlerinin daha iyi anlaşılmasına hem de yapay zeka sistemlerinin navigasyon yeteneklerinin artırılmasına katkı sağlayabilir.

Heven AeroTech, GPS sinyallerinin bulunmadığı ortamlarda drone navigasyonu ve iletişimi konusunda çığır açan çözümler geliştirdi. Şirketin kurucusu Bentzion Levinson, 2026 Drone ve Robotik Yapay Zeka Zirvesi'nde, otonom sistemlerin kuantum çağına nasıl girdiğini açıkladı. GPS'e bağımlı olmayan bu yenilikçi teknoloji, askeri operasyonlardan arama kurtarma misyonlarına kadar geniş bir yelpazede kritik uygulamalara kapı açıyor. Gelişmeler, drone teknolojisinin güvenilirlik ve işlevsellik açısından yeni bir döneme girdiğinin işareti olarak değerlendiriliyor.