Sabit yükseklikte uçtuğu varsayılan insansız Hava Araçları ( İHA) için görü-tabanlı bir Eşanlı Konumlandırma ve Haritalama (EKVH) algoritması sunulmaktadır. Araç üzerindeki kameradan elde edilen görüntülerin öznitelikleri kullanılarak farklı yer işaretleri saptanmaktadır. Yer işaretlerine Genişletilmiş¸ Kalman Süzgeci (GKS) uygulanmış ve EKVH probleminin çözümü için bazı benzetim sonuçları sunulmuştur.

In this work, a 2D vision-based simultaneous localization and mapping algorithm is developed for an unmanned aerial vehicle flying at a constant altitude. We use visual features of images obtained from an on-board camera to identify different landmarks. Using these landmarks we apply the well-known extended Kalman filter to the SLAM problem and present some simulation results.