Computer Vision and AI based Autonomous Ground Refueling of Civil Aircrafts

Creative Commons License

Yıldırım S., Rana Z. A.

2025 11th International Conference on Mechanical Engineering and Aerospace Engineering (MEAE), Beijing, China, 17 - 19 October 2025, pp.427-431, (Full Text)

Abstract

This study evaluates the feasibility of an autonomous ground refueling system for civil aircraft by integrating computer vision, artificial intelligence (AI) and robotics. A deep learning-based method combined with the Intel® RealSense™ D435 Stereo Depth Camera detects and localizes the aircraft’s refueling adaptor in three-dimensional space, with results guiding a robotic manipulator for fully automated refueling. System performance is benchmarked against the Leica Absolute Tracker AT901, a high-precision metrology tool. Experimental results show localization errors as low as 0.666 mm at 57 cm, confirming high accuracy and reliability. The proposed approach reduces human dependence, improves safety, and enhances the efficiency of ground refueling operations, demonstrating strong potential for advancing autonomous refueling technologies in civil aviation.

Bu çalışma, bilgisayar görme, yapay zeka (AI) ve robotik teknolojilerini entegre ederek sivil hava araçları için otonom bir yerden yakıt ikmal sisteminin uygulanabilirliğini değerlendirmektedir. Intel® RealSense™ D435 Stereo Derinlik Kamerası ile birleştirilen derin öğrenme tabanlı bir yöntem, hava aracının yakıt ikmal adaptörünü üç boyutlu uzayda algılar ve konumunu belirler; elde edilen sonuçlar, tam otomatik yakıt ikmali için bir robotik manipülatöre yol gösterir. Sistem performansı, yüksek hassasiyetli bir metroloji aracı olan Leica Absolute Tracker AT901 ile karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Deney sonuçları, 57 cm mesafede 0,666 mm’ye kadar düşük konum belirleme hataları olduğunu göstererek, yüksek doğruluk ve güvenilirliği teyit etmektedir. Önerilen yaklaşım, insan faktörüne olan bağımlılığı azaltır, güvenliği artırır ve yer yakıt ikmal operasyonlarının verimliliğini yükseltir; bu da sivil havacılıkta otonom yakıt ikmal teknolojilerinin geliştirilmesi için güçlü bir potansiyel sergilemektedir.