Geri Dön

Biyolojik tabanlı eniyileme yöntemleri kullanılarak çoklu robotlar ile bilinmeyen bir ortamın gerçek zamanlı kimyasal gaz yoğunluğu haritalanması

Real-time chemical gas concentration map building of unknown environment by multiple mobile robots using bio-inspired algorithms

  1. Tez No: 289961
  2. Yazar: MİRBEK TURDUEV
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. VEYSEL GAZİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Bu tez çalışmasında bilinmeyen bir ortamda kimyasal gaz yoğunluğunun yüksek olduğu bölgenin tespiti ve bu kimyasal ortamın gerçek zamanlı üç boyutlu haritalanması gezgin robotlar kullanarak biyolojik tabanlı eniyileme yöntemleri yardımı ile gerçeklenmiştir. Kimyasal ortamın en yoğun olduğu bölgesini arama ve ortamı haritalama işlemleri için kheNose donanımı ile donatılmış Khepera~III gezgin robotlarkullanılmıştır. Arama işlemi Eşzamansız Parçacık Sürü Eniyileme, Bakteri Beslenmesi Tabanlı Enyineleme ve Karınca Kolonisi Beslenmesi Tabanlı Eniyileme yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Üstelik uygulanan yöntemlerin tutarlığın denetlemek amacı ile Süpürmeyöntemi kullanılmıştır. Arama ve haritalama sırasında robotlar pozisyon bilgilerini ve algılayıcı verilerini kablosuz ağ üzerinden diğer robotlar ile paylaşmakta ve aynı zamanda kumanda merkezine aktarmaktadırlar. Kumanda merkezine gelen veriler birleştirilmiş, süzülmüş ve ortamın kimyasal gaz yoğunluğunun gerçek zamanlı 3 boyutlu haritalanması çıkarılmıştır. Ayrıca \emph{Kriging} ve süzgeçleme yöntemi kullanarak elde edilen verilere aradeğerleme, dışdeğerleme ve pürüzsüzleştirme yapılarak daha pürüzsüz harita elde edilmiştir. Uygulanan yöntemlerin verimliliği elden edilen kimyasal harita kalitesi ve kimyasal kaynağın başarılı biçimde bulabilme özellikleri bakımından karşılaştırlmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis implementations of various bio-inspired algorithms for obtaining high concentration regions of the chemical gas and real time chemical gas concentration mapping of an environment filled with a contaminant by using mobile robots are described. Khepera~III miniature mobile robots equipped with the \emph{``kheNose''} transducer are used to search and determine the high concentration regions of the chemical gas contaminant and to build $3D$ map of the chemical gas concentration in the environment. The search and mapping process is achieved by using the Particle Swarm Optimization (PSO), Bacterial Foraging Optimization (BFO), and Ant Colony Optimization (ACO) algorithms. Moreover, we perform Sweeping algorithm as base case to compare with implemented algorithms. During the experiments at each step the robots share their sensor readings and position data through a wireless network among each other and also send to a remote computer where the data are combined, filtered, and interpolated to form the chemical concentration 3D map of the environment in real time. In order to obtain smoother chemical concentration map the Kriging method is used and an extrapolation and an interpolation algorithms are applied. The performance of the implemented algorithms are also compared in terms of the quality of the maps obtained and success of locating the contaminating gas sources.

Benzer Tezler

  1. Efficient optimization algorithms for computational biology

    Hesaplamalı biyolojide etkin eniyileme algoritmaları

    OĞUZ CAN BİNATLI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği ve Operasyon Yönetimi

    PROF. DR. MEHMET GÖNEN

  2. Gene set-based classification models for cancer biology

    Kanser biyolojisi için gen kümesi tabanlı sınıflandırma modelleri

    AREZOU RAHIMI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği ve Operasyon Yönetimi

    DOÇ. DR. MEHMET GÖNEN

  3. Optimization models for survival analysis to identify key gene sets in cancer

    Kanser hastalığında önemli gen kümelerini belirlemek için geliştirilen en iyileme modelleri

    ONUR DERELİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği ve Operasyon Yönetimi

    PROF. DR. CEYDA OĞUZ

  4. Lojistik sistemlerin yapay sinir ağları ile modellenmesi, gerçeklenmesi ve kontrolü

    Modeling, implementation and control of logistics systems using artificial neural networks

    MURAT ERMİŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. FÜSUN ÜLENGİL

  5. Yeni nesil kaotik tabanlı kök gelişim algoritmaları

    New generation chaotic based root development algorithms

    FAHRETTİN BURAK DEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ADNAN FATİH KOCAMAZ