Geri Dön

Developing a novel robust multi-agent task allocation algorithm for four-legged robot soccer domain

Dört bacaklı robot futbolu ortamı için yeni ve dayanıklı bir görev atama yöntemi geliştirilmesi

  1. Tez No: 196826
  2. Yazar: ÇETİN MERİÇLİ
  3. Danışmanlar: PROF.DR. LEVENT AKIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 77

Özet

vüOZETü ˙şË™ ˙DORT BACAKLI ROBOT FUTBOLU ORTAMI ICIN YENI˙ ü ü ˙VE DAYANIKLI BIR GOREV ATAMA YONTEMI˙ş ˙ ˙ ˙GELISTIRILMESIUygun bir tasarım paradigması kullanıldığında, güreli olarak basit robotlardang ooluşan bir takım, karmaşık bir gürevi tek bir karmaşık robottan daha etkin bir şekildes s o s syerine getirebileceğinden şoklu-robot takımları giderek popülaritelerini arttırmaktalar.g c uCoklu-robot sistemlerinin tekil-robot sistemlerine güre ana avantajları sistemin hata-ş olara karşı dayanıklı olması ve paralel işlemeden ütürü yüksek performans sağlanmasıdır.s s ouu u gCoklu-robot sistemleri mayın temizlemeden gezegen keşiflerine, futbol oynamadan fe-ş slaket sonrası arama-kurtarma calışmalarına kadar pek cok uygulama alanına sahiptir.şs şRobot futbolu, sınırlı ve gürültülü algılayıcı bilgisi ve gürültülü eyleyiciler gibiu u uu u u uufiziksel kısıtlara ve son derece dinamik değişen bir ortama sahip olduğundan, şoklu-gs g crobot uygulamalarını geliştirmek ve test etmek işin şok uygun bir ortamdır.s ccOyunu kazanma amacı bir dizi alt-amaca cevrilmeli, bu alt-amaşlara ulaşabilmekş c sişin gereken uygun eylemler seşilmeli ve oyun süresince iyileştirilmelidir. Uygun eylem-c c u sleri seşebilmek işin ortamin o anki durumunu değerlendirebiliyor olmamız, dolayısı ilec c gortam hakkında nitel bilgi sağlayabilen bazı olşutlerimiz olması gerekir.g ü cüBu şalışmada, ünce robotların ve topun sahadaki pozisyonlarından hesaplanancs obazı ülşutler tanımlayarak bu olşutler arasından bilgilendirici olduğu istatistiksel olarako cü ü cü gkanıtlanmış bir altkümeyi seşeceğiz. Sonra, seşilen ülşutlerin uzerine dayanıklı birs u cg c o cü ügürev paylaşımı yüntemi yerleştireceğiz. Gerek ülşut seşimi, gerek tasarlanan yüntemino s o s g o cü c osınanması konularındaki deneysel calışmalar detaylı olarak verilecektir.şs

Özet (Çeviri)

ivABSTRACTDEVELOPING A NOVEL ROBUST MULTI-AGENT TASKALLOCATION ALGORITHM FOR FOUR-LEGGEDROBOT SOCCER DOMAINMulti-robot systems become more popular since a team of relatively simple robotsmay achieve a complex goal more effectively than a single complex robot if a properdesign paradigm is used. Two main advantages of multi-robot systems over singlerobot systems are their robustness and higher performance due to parallel execution.Multi-robot systems have a wide application area from mine sweeping to planetaryexploration and from soccer playing to search and rescue operations in disaster areas.Robot soccer is a good platform to test and develop multi-robot applicationsbecause it has some physical limitations such as limited and noisy sensorial informationand noisy actuators as in the real life and it also has a highly dynamic environment.The goal of winning the game should be decomposed into a sequence of sub-goals and proper sequences of actions for achieving the subgoals should be selected andrefined through execution. In order to be able to select proper actions at a time, itshould be able to evaluate the current situation of the environment so we have to havesome metrics that gives quantitative information about the environment.In this work, we first propose some metrics calculated from positions of robotsand ball on the field and select a subset of these metrics that are statistically provedto be informative. Then, a task allocation algorithm is built on top of those metrics.Experimental study on both metric selection and evaluation of the designed algorithmare given.

Benzer Tezler

  1. Multi-agent planning with automated curriculum learning

    Otomatik müfredat öğrenmesi ile çoklu ajan planlaması

    ONUR AKGÜN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE

  2. Üniversitelerin idari süreçlerini iyileştirmek için akıllı konuşma aracı geliştirme: Sakarya Üniversitesi vaka çalışması

    Developing an intelligent conversational agent to improve administrative processes at universities: A case study of Sakarya University

    KANAAN AL JAF

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEMİL ÖZ

  3. Küçük hücreli dışı akciğer kanserine karşı yeni bir peptit aşının in silico tasarımı

    In silico design of a novel peptide vaccine to combat non-small cell lung cancer

    SEYEDEHNAVA AHRAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    OnkolojiEge Üniversitesi

    Temel Onkoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RALPH LEO JOHAN MEUWISSEN

  4. Veri sahibinin kişisel verilerinin korunması kapsamında veri erişim hakkı üzerine güvenli bir model geliştirilmesi

    Developing a secure model on the right of access to personal data by the data subject within the scope of personal data protection

    FERİDUN TOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Yönetim Bilişim SistemleriGazi Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ALKAN

  5. Multi-objective optimization of generation expansion planning considering the diffusion of renewable energy

    Yenilenebilir enerjinin yayılımını göz önünde bulundurarak üretim genişleme planlamasının çok amaçlı optimizasyonu

    KAAN DEVECİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖNDER GÜLER