000			04213namaa22004451i 4500
003			EG-GICUC
005			20260115120421.0
008			251228s2025 ua a|||frm||| 000 0 eng d
040			_aEG-GICUC _beng _cEG-GICUC _dEG-GICUC _erda
041	0		_aeng _beng _bara
049			_aDeposit
082	0	4	_a629.1
092			_a629.1 _221
097			_aM.Sc
099			_aCai01.13.01.M.Sc.2025.Ah.O
100	0		_aAhmed Ali Elsayed Eltahan, _epreparation.
245	1	0	_aObstacle avoidance algorithms analysis and implementation for quadcopter platform using indoor positioning system / _cby Ahmed Ali Elsayed Eltahan ; Supervisors Prof. Dr. Gamal M. El Bayoumi, Dr. Osama S. Mohamady, Dr. Mohannad A. Draz.
246	1	5	_aتحليل وتنفيذ خوارزميات تجنب العقبات لمنصة الطائرة الرباعية باستخدام نظام تحديد المواقع الداخلي
264		0	_c2025.
300			_a377 pages : _billustrations ; _c30 cm. + _eCD.
336			_atext _2rda content
337			_aUnmediated _2rdamedia
338			_avolume _2rdacarrier
502			_aThesis (M.Sc)-Cairo University, 2025.
504			_aBibliography: pages 373-377.
520		3	_aThis study focuses on the development and testing of obstacle detection and avoidance strategies for autonomous quadcopters. LiDAR sensor were chosen for its precision and compatibility with the Artificial Potential Field (APF) and Vector Field Histogram (VFH) algorithms. The quadcopter system, built with the PX4 autopilot, Marvelmind Indoor Positioning System, and RPLidar A1M8, was validated through simulation in Gazebo and real-world experiments. Simulations revealed APF’s effectiveness for simple environments but noted oscillatory behavior near obstacles and challenges with local minima. VFH provided smoother navigation by leveraging polar histograms but required higher computational power. Real-world tests confirmed simulation accuracy, with APF showing reduced oscillations due to parameter updates and VFH efficiently navigating gaps between obstacles. APF achieved higher sampling rates, while VFH demonstrated superior path-planning precision. The study highlights the reliability of simulation as a development tool and demonstrates the effectiveness of LiDAR-based systems for real-time obstacle avoidance.
520		3	_aركزت الدراسة على تطوير واختبار استراتيجيات تجنب العقبات للطائرات الرباعية باستخدام مستشر LiDAR وخوارزميتي APF وVFH. تم بناء النظام باستخدام الطيار الآلي PX4، ونظام تحديد المواقع الداخلي Marvelmind، ومستشعر RPLidar A1M8. تم التحقق من فعالية النظام عبر المحاكاة والتجارب الواقعية. أظهرت المحاكاة أن خوارزمية APF فعالة في البيئات البسيطة لكنها تعاني من التذبذبات. في المقابل، قدمت خوارزمية VFH تنقلًا أكثر سلاسة ودقة. أكدت التجارب الواقعية نتائج المحاكاة، حيث تفوقت APF في معدلات العينات، بينما أظهرت VFH أداءً أفضل في تخطيط المسارات. يساهم البحث في تحسين أمان وكفاءة الطائرات الرباعية في البيئات الداخلية.
530			_aIssues also as CD.
546			_aText in English and abstract in Arabic & English.
650		0	_aAerospace Engineering
650		0	_aهندسة الطيران والفضاء
653		1	_aObstacle _aQuadcopter _aPixhawk _aMarvelmind _aLiDAR _aعقبة _aطائرة رباعية
700	0		_aGamal M. El Bayoumi _ethesis advisor.
700	0		_aOsama S. Mohamady _ethesis advisor.
700	0		_aMohannad A. Draz. _ethesis advisor.
900			_b01-01-2025 _cGamal M. El Bayoumi _cOsama S. Mohamady _cMohannad A. Draz. _dAhmed Ali Abo Elsoud _dMagdy Othman Tantawy _UCairo University _FFaculty of Engineering _DDepartment of Aerospace Engineering
905			_aShimaa _eEman Ghareb
942			_2ddc _cTH _e21 _n0
999			_c177119