Makineci, Hasan BilgehanErdal, Kasım2025-01-102025-01-102024https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=LY6e5xGA7WWUpEdrBmEPLmIZW6PotyCTDRyCa6OI_i942hy4T5tVKAdN5zXtuzJqhttps://hdl.handle.net/20.500.13091/9830Robotik araştırmalarında kullanılan konumlandırma ve haritalama tekniklerinin en bilineni Eş Zamanlı Konumlandırma ve Haritalandırma (SLAM) algoritmasıdır. SLAM yöntemi geleneksel yöntemlerin aksine uzun zaman alan süreçlerde ve toplanan verinin yoğunluğundan kaynaklı problemlerde, gözlemlenen sorunları optimize edebilmektedir. Ayrıca haritacılık, robotik ve otonom araçlar gibi alanlarda geniş bir uygulama yelpazesi sunmaktadır. SLAM yöntemine ait algoritmaların matematiksel ve algoritmik bileşenleri, sensör ve bilgisayar temelli görüntü işleme teknolojilerindeki gelişmelerle birlikte önemli ilerlemeler kaydetmiştir. Fakat literatürdeki araştırmalar genellikle SLAM algoritmalarının performansını çevresel etmenler ve sensör yetenekleri üzerinden değerlendirmektedir. Bununla birlikte, algoritmaların içsel bileşenleri ve kullanıcı perspektifinden kaynaklanan etkiler ile alakalı yeterli çalışma bulunmamaktadır. Bu çalışma SLAM yönteminin fotogrametri yöntemi temelli çalışmalarda kullanımında karşılaşılan olumsuzlukları tespit etmek, olumlu yanlarını en iyilemek ve elde edilen sonuç ürünlerin doğruluğuna etki eden faktörleri araştırmak amacıyla kapsamlı bir analiz olarak gerçekleştirilmiştir. Bu kapsamda, GNSS destekli sırt çantası ve el tipi LiDAR sistemleri ile LiDAR sensörü destekli akıllı mobil cihaz kullanılarak, iç ve dış mekanlarda gerçekleştirilen fotogrametrik ölçümler ve taramalar incelenmiştir. Sonuçlar, GNSS destekli LiDAR sistemlerinin dış mekanlarda önemli avantajlar sağladığını, genel döngü kapanmasının sonuç doğruluğunda önemli bir rol oynadığını ve akıllı mobil cihazların küçük yapılar için uygun olduğunu ortaya koymuştur. Üç farklı el tipi LiDAR sistemi karşılaştırıldığında, nokta yoğunluklarından bağımsız olarak geometrik doğruluklarının birbirine yakın olduğu ancak sonuç ürünlerin görsel olarak farklı olabildiği tespit edilmiştir. Sonuç olarak, bu çalışma SLAM teknolojisinin fotogrametri alanında kullanımının etkinliğini artırmak için önemli bulgular sunmuştur. Tez kapsamında yapılan çalışmalar, SLAM algoritmalarının ve entegre sistemlerin performansını değerlendirerek, gelecekteki araştırmalara ışık tutacak değerli veriler sunmaktadır.In robotic research, the most well-known technique for localization and mapping is the Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) algorithm. The SLAM method optimizes the problems encountered in traditional methods, which are time-consuming processes and issues arising from the density of collected data. Additionally, it offers a wide range of applications, particularly in fields such as cartography, robotics, and autonomous vehicles. SLAM algorithms' mathematical and algorithmic components have made significant progress along with sensor and computer-based image processing technology advancements. However, research in the literature generally evaluates the performance of SLAM algorithms based on environmental factors and sensor capabilities. There is a lack of sufficient studies related to the internal components of the algorithms and the impacts arising from the user perspective. This study was conducted as a comprehensive analysis aiming to identify the drawbacks, optimize the positive aspects, and investigate the factors affecting the accuracy of the resulting products using the SLAM method suitable for photogrammetry. In this case, measurements and scans of 3D shapes were done indoors and outdoors using GNSS-enabled backpacks, handheld LiDAR systems, and smartphones with LiDAR sensors. The results revealed that GNSS-supported LiDAR systems provide significant advantages in outdoor environments, that overall loop closure plays a crucial role in the accuracy of the results, and that smart mobile devices are suitable for small structures. When comparing three handheld LiDAR systems, it was found that their geometric accuracies were similar regardless of point densities, but the visual appearance of the resulting products could vary. In conclusion, this study presents significant findings to enhance the effectiveness of using SLAM technology in the field of photogrammetry. The studies conducted within the scope of this thesis provide valuable data by evaluating the performance of SLAM algorithms and integrated systems, offering insights for future research.trJeodezi ve FotogrametriMobil haritaSayısal fotogrametriTopoğrafik haritalarÜç boyutlu haritalarGeodesy and PhotogrammetryMobile mapDigital photogrametryTopographic mapsThree dimensional mapsMaster Thesis