Geri Dön

Çoklu insansız hava araçlarının görev planlamalarının ve sürdürülebilirliğinin cuda mimarisi kullanılarak genetik algoritma ile gerçeklenmesi

Mission planning and sustainability for multiple unmanned aerial vehicles implementation of using genetic algorithm with cuda architecture

  1. Tez No: 620750
  2. Yazar: MURAT ÇAKIR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜRAY YILMAZ
  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: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hava Harp Okulu Komutanlığı
  10. Enstitü: Havacılık ve Uzay Teknolojileri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 85

Özet

İnsansız Hava Araçları, platformunda pilot bulunduran hava araçlarına alternatif olarak üretilmişlerdir. Bu araçlar, zamanla gözetlemeden silahlı saldırıya kadar her göreve uygun hale getirilmeye çalışılmaktadır. Bu çabaların büyük bir kısmı otonom hareket kabiliyetinin geliştirilmesine yöneliktir. Bu kapsamda, birden fazla İHA'nın birçok hedefe olabildiğince kısa bir zaman diliminde planlanmasına ihtiyaç duyulmaktadır. Evrimsel algoritmalar, optimizasyon problemlerini oldukça kısa sürede kabul edilebilir seviyede çözebilmektedirler. Fakat buna rağmen problem sahası büyüdüğünde veya eskisi gibi olmadığında yeterli çabuklukta sonuç üretilememektedir. Bu nedenle arama performansını artırmak ve gerçek zamanlı sistemlerde kullanabilmek için çözüm yöntemlerinin paralel ortamda gerçeklenmesi etkin bir araç olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu çalışmada, İHAların takip edeceği güzergahların belirlenmesi için çoklu gezgin satıcı problemi temel alınarak paralel genetik algoritma yaklaşımı üzerinde çalışılmıştır. Gidilecek hedef miktarının artması üssel olarak çözüm uzayının genişlemesi anlamına gelmektedir. Bu durumda en iyiye yakın çözümü elde edebilmek için yüksek hesaplama kapasitesine sahip genel amaçlı grafik işlem birimleri kullanılmıştır. Sistem iki temel donanım üzerinde gerçeklenmiştir. Bunlar, çok çekirdekli merkezi işlem üniteleri CPU ve grafik işlem ünitesi olan GPU. Geleneksel CPU mimarisine kıyasla GPU'lar, yoğun ve kolay ulaşılabilir bir paralel hesaplama gücü sağlamaktadırlar. Bundaki en önemli faktör ise yüksek maliyeti olan ve artık limitlerine yaklaşan yüksek frekanslı birkaç çekirdekten farklı olarak daha düşük frekansa, dolayısıyla düşük maliyete sahip binlerce çekirdeğin aynı ünite üzerinde toplanmasıdır. Paralel yaklaşımlarda amaç, genelde problem sahasının paralel çözülebilecek parçalara ayrılması ve işlem parçacıklarının ilgili kısımları paralel işleyip ortak çözümler üretmesi, temelde zaman alan hesaplamaların paralel çözülmesi veya bunların birlikte ele alındığı yöntemler üretmektir. Bu çalışmada evrimsel algoritma çeşitlerinden olan Genetik Algoritmanın grafik kartlar üzerinde paralel hale getirilmesiyle birden fazla İnsansız Hava Aracına ait İHA rota planlamasının hesaplanabilmesi amaçlanmıştır. İHA'nın üzerlerinden geçmek zorunda olduğu (kontrol etmek zorunda olduğu) noktaların önceden bilindiği kabul edilmiş ve İHA'nın bu noktalardan geçecek şekilde bilgi toplaması, veri transfer etmesi ve buna göre rota planlanması amaçlanmıştır. Ayrıca görev ataması yapıldıktan sonra İHA'ların görev esnasında karşılaşabilecekleri olumsuz senaryolar da değerlendirilmiştir. Örneğin uçaklardan biri veya birkaçının görevi tamamlayamaması durumunda kalan İHA'lara yeniden görev ataması hızlı bir biçimde yapılmış böylece görevin sürdürülebilirliği sağlanmıştır. Rota planlama roblemi çözümünde NVIDIA'nın CUDA mimarisi kullanılmıştır. Yapılan testler doğrultusunda alınan sonuçların, geleneksel CPU mimarisi ile kıyaslaması yapılmış ve hem çözüm kalitesinin arttığı hem de işlem süresinin önemli ölçüde kısaldığı gözlemlenmiştir. Sonuç olarak daha kısa sürede daha iyi sonuçlar elde edilebileceği deney sonuçları ile gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Unmanned Aerial Vehicles are produced as an alternative solution to aircrafts consisting pilot on their board. These vehicles are trying to be convenient to many tasks from surveillance to armed attack. Most of the efforts made are intended to the development of autonomous mobility. Within this context, there is a need to plan flight routes for multiple UAVs as possible in a short period of time. Evolutionary algorithms can solve optimization problems for finding acceptable solutions in relatively short time. Nevertheless, these algorithms cannot provide effective computation for large problem domains. For this reason, in order to increase the search performance and use it in real-time systems, implementing these solution methods on parallel platforms provide an effective tool. In this study, parallel genetic algorithm approach is studied in the context of multiple travelling salesman problem in order to determine the route to be followed by UAVs. Increased amount of visiting points give rise to expand solution space exponentially. For this reason, in order to obtain near-optimal solutions, general-purpose graphics processing units which provide high computing capacity are used. The system is implemented on two basic hardware. These are multi-core CPUs and graphics processing units (GPUs). When compared to traditional CPU architecture, GPUs provide massive and easy-to-access parallel computing power. This is because, different from high-frequency and costly few cores used in CPUs which already approach the limits, low-frequency and low-cost thousands of cores are placed on the same unit in GPUs. The main objective of parallel approaches in general, dividing problem domain into pieces which can be performed as parallel and generating common solutions with threads by processing associated pieces, computing time-consuming parts as parallel or producing methods discussed them together. In this study, the main objective is computation of UAV route planning for multi-UAV systems by parallelizing Genetic Algorithm which is a sort of evolutionary algorithms is on graphic cards. It is assumed that points which UAVs should visit (check) are already known and it is aimed that UAVs collect information by visiting these points, transmit collected information and planning routes in this context. Additionally, after task assignment is performed, negative scenarios that UAVs may encounter during their operation are evaluated. For example, in cases which one or few of UAVs fail to complete their task, reassignment of new tasks to remaining UAVs is made quickly so the sustainability of the operation has been achieved by this way. CUDA architecture developed by NVIDIA is used to solve the problem. Results obtained from simulation studies are compared with traditional CPU architecture and it is observed that solution quality is increased and computation time is shortened. As a result, experiment results show that better results can be obtained in a shorter period of time.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    340941

    Path planning and coordinated guidance of multiple unmanned aerial vehicles

    Rota planlama ve çoklu insansız hava araçlarının koordineli güdümü

    HALİT ERGEZER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU

  2. Tez No

    553130

    Localization of radio sources using autonomous unmanned aerial vehicles for search and rescue applications

    Arama ve kurtarma uygulamaları için otonom insansız hava araçları ile radyo kaynaklarının konumunun tespiti

    ÖMER HEREKOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN YENİÇERİ

  3. Tez No

    892284

    Enerji optimizasyonu odaklı çoklu insansız hava ve kara araçları ile görev planlaması

    Energy optimization focused mission planning with multiple unmanned air vehicles and ground vehicles

    ALPARSLAN GÜZEY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Ekonometriİstanbul Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET HAKAN SATMAN

  4. Tez No

    692056

    Mini insansız hava araçlarının havada kalma süresini artırmak amacıyla çoklu hibrit güç paketi geliştirilmesi

    Development of multiple hybrid power package to increase the endurance of mini unmanned aerial vehicles

    SİNAN KEİYİNCİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Mühendislik BilimleriÇukurova Üniversitesi

    Otomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KADİR AYDIN

  5. Tez No

    863741

    Multi agent planning under uncertainty using deep Q-networks

    Derin Q-ağları kullanımı ile belirsizlik altında çoklu ajan planlaması

    FARABİ AHMED TARHAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE

Geri Dön