Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi (TOGÜ) bünyesinde geliştirilen ‘Tuğra’ adlı insansız kara aracı, TEKNOFEST 2026 İnsansız Kara Aracı Yarışması’nda 30 finalist takım arasına girdi.

TOGÜ, öğrencilerden oluşan ekibin geliştirdiği ‘Tuğra’ adlı insansız kara aracı, TEKNOFEST 2026 İnsansız Kara Aracı Yarışması’nda 479 başvuru arasından 30 finalist takım arasına girdi. TOGÜ Teknofest Koordinatörü Doç. Dr. Levent Gökrem ve öğrencilerden oluşan ekibin geliştirdiği araçta otonom sürüş, görüntü işleme ve LiDAR destekli konumlandırma teknolojileri kullanıldı. Uzaktan da kontrol edilebilen aracın engebeli ve taşlı arazide ilerlemesi, engelleri aşması ve hedef tespiti yapması amaçlanıyor.

Çalışmalara Ocak ayında başladıklarını belirten Doç. Dr. Gökrem, aracın yaklaşık 8 ayda üniversitenin mühendislik atölyelerinde geliştirildiğini söyledi. Gökrem, "479 insansız kara aracı arasından 30 finalist takım arasına girdik. Tüm ekipmanları kendimiz hazırladık. Araç, uzaktan kontrol edilebildiği gibi otonom olarak da arazi şartlarına uyum sağlayabiliyor. Atış görevini ise lazer sistemiyle gerçekleştirecek şekilde tasarladık" dedi.

"Savunma ve robotik teknolojileri alanında yenilikçi bir proje geliştirdiler"

TOGÜ Rektörü Prof. Dr. Fatih Yılmaz da projede bilgisayar ve makine mühendisliği ile yapay zeka alanında çalışan akademisyen ve öğrencilerin görev aldığını belirterek, "Savunma ve robotik teknolojileri alanında yenilikçi bir proje geliştirdiler. Öğrencilerimizi ve hocalarımızı tebrik ediyorum. Üniversitemizden dört takım finale kaldı" diye konuştu.

Üniversitenin finale kalan diğer takımlarından kAIzen, genetik verilerin yapay zeka ile analiz edilerek hekimlerin hastalık riski değerlendirmelerine destek verilmesini amaçlayan ClinicalAI+++ projesini geliştirdi.

Baz-ı Eşheb Takımı, elektromanyetik sinyalleri tespit ve analiz eden bir sistem üzerinde çalışırken Ülgen Takımı, birbiriyle haberleşerek görev paylaşımı yapabilen insansız hava araçları geliştirdi. Elektromanyetik ortamdaki sinyalleri tespit ve analiz ederek operatörün karar sürecine destek vermek üzere geliştirildi. Projede, sinyal verilerinin işlenip operatöre anlaşılır biçimde sunulması üzerinde çalışıldı.