Robot yol planlaması için gri kurt optimizasyon algoritması
Grey wolf optimization algorithm for robot path planning
- Tez No: 514518
- Danışmanlar: DOÇ. DR. UĞUR YÜZGEÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Yol planlama problemi, mobil robot çalışmalarında önemli bir rol oynamaktadır. Robot sistemlerinde, robotun yolunu bir noktadan diğerine planlamak için farklı teknikler kullanılmaktadır. Yol planlama probleminde ana amaç, bir robotun engeller bulunan bir ortamda, başlangıç konumundan hedef konumuna kadar engellere çarpmadan en kısa yolu bulmaktır. Bu çalışmada, Gri Kurt Optimizasyon algoritması robot yol planlama problemine uyarlanmıştır. Gri Kurt Optimizasyon algoritması (Gray Wolf Optimizer-GWO), doğadaki gri kurtların avlanma davranışını ve sosyal liderliğini taklit eder. Liderlik hiyerarşisi dört gruptan oluşur. Bunlar alfa, beta, delta ve omega gruplarıdır. Bu algoritmada avlanma mekanizması üç aşamadan meydana gelir. Bunlar avı aramak, avı kuşatmak ve ava saldırmak. Robot yol planlamasının test çalışmalarında, üç, dört ve beş dairesel engelli haritalar kullanılmıştır. Yol planlamasında aday çözümler bulunurken, başlangıç ve hedef noktalar arasında üç koordinat noktası kullanılmıştır. Her yinelemede, bu koordinat noktaları GWO algoritması tarafından çözüme daha yakın olacak şekilde güncellenir. Çözüm noktası engel bölgesinde ise, maliyet fonksiyonuna ihlal değeri eklenir. Bu tez çalışmasında, GWO algoritmasının performansı, robot yol planlama problemini çözmek için diğer meta-sezgisel algoritmalarla beraber değerlendirilmiştir. GWO algoritması ile elde edilen sonuçlar, kullanılan test haritası için en uygun yolun bulunduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
The path planning problem plays an important role in mobile robot work. Robot systems use different techniques to plan the path of the robot from one point to another. The main purpose of the path planning problem is to find the shortest path that a robot does not hit obstacles from the start position to the target position in an environment with obstacles. In this study, the Gray Wolf Optimization algorithm is adapted to the robot path planning problem. The Gray Wolf Optimizer (GWO) mimics the hunting behavior and social leadership of gray wolves in nature. The leadership hierarchy consists of four groups. These are alpha, beta, delta and omega groups. In this algorithm, the hunting mechanism comprises in three stages. These are searching for prey, encircling prey and attacking prey. Three, four, and five circular disabled maps were used in the test work of robot path planning. While there are candidate solutions in the path planning, three coordinate points are used between the start and destination points. At each iteration, these coordinate points are updated to be closer to the solution by the GWO algorithm. If the solution point is in the obstacle area, the value of the infringement is added to the cost function. In this thesis study, the performance of the GWO algorithm is evaluated together with other meta-heuristic algorithms to solve the robot path planning problem. The results obtained with the GWO algorithm show that the most suitable path is used for the test map used.
Benzer Tezler
- Metasezgisel algoritmalar ile otonom mobil robotlar için yol planlaması
Path planning for autonomous mobile robots with metaheuristic algorithms
ESRA DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURHANETTİN DURMUŞ
- Metasezgisel optimizasyon algoritmaları kullanarak çok rotorlu insansız hava aracı ile faydalı yük al bırak görevi için rota planlama
Path planning for payload pick-drop mission with multi-rotor unmanned aerial vehicle using metaheuristic optimization algorithms
EGEMEN BELGE
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RIFAT HACIOĞLU
- Robot path planning by area segmentation using the fuzzy c-means algorithm and particle swarm optimization
Alanlara göre robot yolu planlamasıbulanık c-ortamlarını kullanarak segmentasyonalgoritma ve partikül sürüoptimizasyon
ABDULRAHMAN TAREQ ALI AL KHAYYAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Tek ve çok amaçlı robot yol planlama problemi için hibrit bir optimizasyon yöntemi
A hybrid optimization method for single and multi objective robot path planning problem
EŞREF BOĞAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SELAMİ BEYHAN
- Çoklu robot sistemlerinin formasyon kontrolü için dinamik engellerden kaçınma algoritmasının geliştirilmesi
Development of dynamic obstacle avoidance algorithm for formation control of multi-robot systems
ZEHRA TÜFEKÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Sabahattin Zaim ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN ERDEMİR