RG-trees: Trajectory-free feedback motion planning using sparse random reference governor trees
RG-trees: Seyrek rassal referans yönetici ağaçları ile yörüngesiz geri beslemeli hareket planlama
- Tez No: 527505
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AFŞAR SARANLI, YRD. DOÇ. MUSTAFA MERT ANKARALI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Örnekleme tabanlı yöntemler, yüksek boyutlu konfigürasyon uzayları ve karmaşık ortamlar için uygulanabilir ve etkili hareket planlama algoritmalarına imkan sağlamıştır. Bu algoritmaların büyük çoğunluğu, öncelikle bir açık döngü yörünge elde edip, sonradan bu yörüngeyi geri beslemeli kontrol ilkeleriyle takip etmeye dayalıdır. Ancak dinamik bir robotu planlanmış bir yolu izleyecek şekilde kontrol etmek, aynı zamanda engellerden kaynaklanan uzaysal kısıtlamalara uymasını sağlamak hala zorlu bir problemdir. Literatürde örnekleme tabanlı yöntemlerle geri beslemeli kontrol metotlarını birleştirerek bu problemi ele alan uygulamalar bulunmaktadır. Geri beslemeli kontrol teorisi literatüründe Referans Yöneticileri, kısıtlamaları uygulatmak için kullanışlı bir yöntemdir. Yakın zamanda Arslan ve Koditschek (2017), Referans Yöneticisini kullanarak hareket planlama problemini basit küre dünyalarda çözen bir yöntem ortaya koymuştur. Bu bağlamda bu çalışmamızda biz, rasgele ağaçlar ve referans yöneticilerini birleştiren yeni bir ``yörüngesiz'' hareket planlama algoritması sunuyoruz. Algoritmamızın rasgele ağaç kısmı, birbirine bağlı basit çokgensel bölgelerin bileşimi olan, içinde engel bulunmayan güvenli bir alan yaratır. Referans yöneticisi kısmının görevi, dinamik robotu bulunduğu bölgeden, ağaç üzerinde bu bölgenin bağlı olduğu diğer bölgeye götürmek ve bunu yaparken robotun bölgenin içinde kalmasını sağlamaktır. Bunun sonucunda algoritmamız robotu gürbüz bir şekilde, engellere çarpmadan başlangıç konumundan hedef konumuna taşır. Algoritmamızın geçerliliğini ve uygulanabilirliğini simülasyonlar üzerinde gösterdik.
Özet (Çeviri)
Sampling based methods resulted in feasible and effective motion planning algorithms for high dimensional configuration spaces and complex environments. A vast majority of such algorithms as well as their application rely on generating a set of open-loop trajectories first, which are then tracked by feedback control policies. However, controlling a dynamic robot to follow the planned path, while respecting the spatial constraints originating from the obstacles is still a challenging problem. There are some studies which combine statistical sampling techniques and feedback control methods which address this challenge using different approaches. From the feedback control theory perspective, Reference Governors proved to be a useful framework for constraint enforcement. Very recently, Arslan and Koditschek (2017) introduced a feedback motion planner that utilizes Reference Governors that provably solves the motion planning problem in simplified spherical worlds. In this context, here we propose a ``trajectory-free'' novel feedback motion planning algorithm which combines the two ideas: random trees and reference governors. Random tree part of the algorithm generates a collision-free region as a set of connected simple polygonal regions. Then, reference governor part navigates the dynamic robot from one region to the adjacent region in the tree structure, ensuring it stays inside the current region and asymptotically reaches to the connected region. Eventually, our algorithm robustly routes the robot from the start location to the goal location without collision. We demonstrate the validity and feasibility of the algorithm on simulation studies.
Benzer Tezler
- İncir mozaik hastalığının Aydın ilindeki incir bahçe ve fidanlıklarındaki yaygınlığının saptanması ile hastalık etmeninin, bitki özsuyu ile taşınması, konukçu çevresi ve serolojik yöntemlerle (elisa) karakterizasyonunun belirlenmesi
Determination of incidence of the fig mosaic disease in fig orchards and nurseries of Aydın province, and characterization of the causal agent with serological methods, host range and transmission by plant sap
FATİH ÖZÇİÇEKÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
ZiraatAdnan Menderes ÜniversitesiBitki Koruma Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERAP AÇIKGÖZ
- Patlatma kaynaklı yer sarsıntısı tahmininde uyarlamalı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS), destek vektör makineleri (SVM) ve gauss süreç regresyonu (GPR) tekniklerinin kullanımı
Application of adaptive-network based fuzzy inference system (ANFIS), support vector machines (SVM) and gaussian process regression (GPR) techniques for prediction of blast-induced ground vibrations
YAŞAR AĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜRKER HÜDAVERDİ
- Egocentrism and violence: A critic democratic peace theory
Benmerkezcilik ve şiddet: Bir demokratik barış teorisi eleştirisi
ŞERVAN ADAR AVŞAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Felsefeİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiUluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı
DR. TORE FOUGNER