Simulasyon tabanlı otonom çapa makinesi geliştirilmesi
Simitaliton based development of an autonomous hoeing machine
- Tez No: 1023330
- Danışmanlar: PROF. DR. NURETTİN DOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: EKF, güvenlik ofseti, kapsama rota planlama, LiDAR-SLAM, otonom çapa makinesi, ROS 2, simülasyon tabanlı doğrulama, Autonomous hoeing machine, coverage path planning, EKF, LiDAR-SLAM, ROS 2, safety offset, simulation-based validation
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, ağaçlı tarım alanlarında görev yapabilecek otonom bir çapa makinesi için haritalama, konum kestirimi, kapsama rota planlama, görev icrası ve performans değerlendirme süreçlerini birleştiren simülasyon tabanlı bir ön doğrulama altyapısı geliştirilmiştir. Çalışmanın amacı, gerçek saha uygulamasına geçmeden önce otonom çapa görevinin güvenli, ölçülebilir ve tekrarlanabilir biçimde sınanmasıdır. Sistem altyapısı ROS 2 Humble, Gazebo ve RViz2 ortamında kurulmuş; diferansiyel sürüşlü robot modeli üzerinde LiDAR, odometri, IMU, manyetometre ve RTK-GNSS benzeri konum verileri birlikte değerlendirilmiştir. LiDAR tabanlı SLAM ile çalışma alanının iki boyutlu haritası üretilmiş; odometri, IMU ve manyetometre verileri EKF destekli konum ve yön kestirimi için kullanılmıştır. Üretilen harita; dış sınır, iç boşluklar, ağaç merkezleri ve ağaç güvenlik bölgelerini içeren görev geometrisine dönüştürülmüştür. Bu geometri üzerinden takım genişliği ve güvenlik ofsetleri dikkate alınarak ağaçlı alanlara uygun kapsama rotası oluşturulmuştur. Planlanan rota, SIMULATOR katmanında yürütülmüş ve ROUTER fazı kayıtlarıyla karşılaştırılmıştır. Beş görev icrasında Plan rota uzunluğu 1327,020 m, yürütülen rota uzunluğu 1355,890 ± 5,534 m olarak hesaplanmıştır. Alan değerlendirmesinde toplam referans alan 1344,549 m², Plan işlenen alanı 1090,833 m², SIMULATOR ortalama işlenen alanı 1101,252 ± 8,347 m² ve kapsama dışında kalan alan 243,297 ± 8,347 m² olarak belirlenmiştir. Alan başarısı Plan verisinde %81,13, SIMULATOR yürütmesinde %81,90 ± 0,62 olarak elde edilmiştir. Ortalama TARGET_REACHED oranı %96,22 ± 0,93, TARGET_SKIPPED olarak kaydedilen yakın geçiş olayı oranı %3,78 ± 0,93 olarak belirlenmiştir. Ortalama konum hatası 0,0468 ± 0,0012 m'dir. Beş denemenin tamamında rota sonuna ulaşılmış, 189 ağacın tamamı görev kapsamı içinde değerlendirilmiş ve ağaç temas sayısı 0 olarak kaydedilmiştir. Sonuçlar, geliştirilen altyapının güvenlik-ofsetli rota üretimi, görev yürütme ve plan–icra karşılaştırmasını aynı doğrulama zinciri içinde değerlendirebildiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
This study developed a simulation-based preliminary validation framework for an autonomous hoeing machine capable of operating in tree-crop agricultural fields. The framework integrates mapping, state estimation, coverage path planning, task execution, and performance evaluation. The aim was to test the autonomous hoeing task safely, measurably, and repeatably before real field implementation. The system was built in ROS 2 Humble, Gazebo, and RViz2; LiDAR, odometry, IMU, magnetometer, and RTK-GNSS-like positioning data were evaluated on a differential-drive robot model. A two-dimensional map of the working area was generated with LiDAR-based SLAM; odometry, IMU, and magnetometer data supported EKF-based position and heading estimation. The map was converted into task geometry containing the outer boundary, internal gaps, tree centers, and tree safety regions. Using this geometry, a coverage path suitable for tree-crop fields was produced by considering tool width and safety offsets. The planned route was executed in the SIMULATOR layer and compared with ROUTER-phase records. In five task executions, the Plan route length was 1327.020 m, and the executed route length was 1355.890 ± 5.534 m. The area evaluation gave a total reference area of 1344.549 m², a Plan processed area of 1090.833 m², a mean SIMULATOR processed area of 1101.252 ± 8.347 m², and an area remaining outside coverage of 243.297 ± 8.347 m². Coverage success was 81.13% in the Plan data and 81.90 ± 0.62% in the SIMULATOR executions. The mean TARGET_REACHED ratio was 96.22 ± 0.93%, and the near-pass event ratio recorded as TARGET_SKIPPED was 3.78 ± 0.93%. The mean position error was 0.0468 ± 0.0012 m. In all five trials, the route was completed, all 189 trees were evaluated within the task scope, and the tree contact count was 0. The results show that the framework evaluates safety-offset route generation, task execution, and plan–execution comparison within the same validation chain.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme tabanlı yöntemler ile GPR görüntülerinde obje tespiti
Object detection in GPR images with deep learning based methods
ORHAN APAYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TURGAY İŞSEVEN
- A simulation-based framework for determining installation process parameters of autonomous mobile robots in industrial environments
Endüstriyel ortamlarda otonom mobil robotların kurulum süreci parametrelerinin belirlenmesine yönelik simülasyon tabanlı bir çerçeve
DİLARA MUHACIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. EREN ÖZCEYLAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ PINAR KOCABEY ÇİFTÇİ
- Otonom IHA tabanlı demiryolu bakım sistemi için yenilikçi derin öğrenme yöntemlerinin geliştirilmesi
Development of innovative deep learning methods for autonomous UAV-based railway maintenance system
MEHMET SEVİ
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN AYDIN
- Tarım araçlarında görüntü işleme tabanlı otonom sürüş yöntemlerinin karşılaştırılması ve bitki tespiti
Comparison of image processing-based autonomous driving methods in agricultural vehicles and plant detection
ANSELME ATCHOGOU
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CENGİZ TEPE
- Lazer mesafe ölçüm sistemli otonom robotlarda kalman filtresi tabanlı eşzamanlı lokalizasyon ve haritalama
Simultaneously map building and localization techniques for autonomous robots using laser range finders
FATMA ECEHAN ERSÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. HAKAN TEMELTAŞ