Comparison of path planning algorithms
Güzergah planlama algoritmalarının karşılaştırılması
- Tez No: 179066
- Danışmanlar: PROF.DR. H. LEVENT AKIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 132
Özet
Güzergah planlama problemleri bir gok alanda karşimiza çikmaktadir. Ornegin, robotik, montaj analizi, sanal prototip uretimi, ilaç tasanmi, üretim, ve bilgisayar animasyonlan bu alanlardan bazilandir. Guzergah planlama algoritmalan, başlangic konfigiirasyondan amaç konfigiirasyona siirekliligi olan bir sira liesaplasim saglamaktadir. Bir giizergahın planlamasi çeşitli sinirlamalan içermektedir, ornegin bulunan yol sayesinde robot hig bir engele çarpmamalidir. Tepkisel algoritma olarak kullamlan APF algorithmasinin geliştirilmiş modeli robot koordinasyonunda en başanli algoritmadir. Bu algoritma 250 robotun koordinasyonunu kolaylıkla saglarken, RRT Connect algoritmasi, sadece 40 robota kadar biiyiik masraflarla eşgudiim yapabilmektedir. Diger duşiinen algorithmalar RRT, PRM ve Lazy PRM algoritmasi ise sadece 20 robota kadar koordinasyon yapabilmektedir. Robot koordinasyonunda tepkisel algorithmalar daha basarili olurken, eger ortam bolgesel minimumlar igeriyorsa diisiinen algoritmalann kullamlmasi kagimlmazdir. Ozellikle dinamik ortamlarda miskin algoritmalann kullamlmasi kullamlan kaynak ve geçen zamam azaltmaktadir. Coklu robotlar igin giizergah planlarken merkezi olmayan yaklaşimlar veya kismi gruplamalar yapmak daha biiyiik başanmlar goster-mektedir. Merkezi yaklaşimlarda ihtiyag duyulan zaman ve kaynak iissel artarken, merkezi olmayan yaklaşimlarda dogrusal arttigi igin, ortamdaki idare edilen robot sayisi arttigi zaman merkezi olmayan yaklaşimlan kullanmak bir gereksinim haline gelmek-tedir. Robotlan kismi kiimelemek, ihtiyag duyulan kaynaklar yaklaşik dogrusal arttigi ve yakm robotlar merkezi anlamda idare edildigi igin en iyi sonuçlan vermektedirler.
Özet (Çeviri)
Path planning problems arise in many different fields such as; robotics, assembly analysis, virtual prototyping, pharmaceutical drug design, manufacturing, and computer animation. Path planning algorithms aim to solve problems that involve computing a continuous sequence, a path, of configurations between an initial and goal configuration. Planning of a path involves some constraints, such as computing a collision-free path. We compared various path planning and navigation algorithms. As reactive algorithm, an improved version of Artificial Potential Field (APF) algorithm is used. In robot coordination this algorithm is the superior algorithm. It coordinates 250 robots easily. Whereas deliberative algorithms, such as Rapidly-exploring Random Tree Connect (RRT Connect) algorithm, can only coordinate 40 robots with high costs. The other deliberative algorithms, Rapidly-exploring Random Tree (RRT), Probabilistic Roadmap (PRM) and Lazy Probabilistic Roadmap (Lazy PRM), could not coordinate more than 20 robots within feasible resource and time limits in our tests. In robot coordination reactive algorithms are more successful, but, when the environment contains local minima, using a deliberative algorithm is inevitable. In path planning for multiple robots, decentralized approaches, or partially grouping of the robots show better performances. As the number of the controlled robots in the environment increases, using decentralized approaches becomes a requirement, because the amount of the required time and the resources increases exponentially in centralized approaches, but linearly in decentralized approaches. Partially grouping of the robots gives the best performance results, because the resource requirements increase nearly linear, and nearby robots are controlled in centralized manner.
Benzer Tezler
- Otonom uçan robot için nesne sınıflandırma yaklaşımıyla bilinmeyen kapalı alan içinde gerçek zamanlı ortam haritalandırması ve yol planlaması
Real-time mapping and path planning in an unknown indoor environment by object classification approach for autonomous flying robots
ÖNDER ALPARSLAN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER ÇETİN
- Development of vision-based mobile robot control and path planning algorithms in obstacled environments
Engelli ortamlarda görüntü tabanlı mobil robot kontrolü ve yol planlama algoritmalarının geliştirilmesi
MAHMUT DİRİK
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ADNAN FATİH KOCAMAZ
- Enhancing follow the gap method with memory aid and with prediction component
Boşluğu takip et yönteminin hafıza desteği ile ve öngörü bileşeni ile geliştirilmesi
EMRE CAN CONTARLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN SEZER
- Rota optimizasyonu için dinamik tahminleme ve planlamada en kısa yol algoritmalarının uygulanması
Application of shortest path algorithms in dynamic estimation and planning for route optimization
KHALED MILOD KHALIFA HUDOUD
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKastamonu ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YASEMİN GÜLTEPE
- PSO tabanlı meta-sezgisel yol planlama algoritmasının kaotik sistemler ile optimizasyonu
Optimization of PSO-based meta-heuristic path planning algorithm with chaotic systems
BİLAL GÜREVİN
Doktora
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İHSAN PEHLİVAN