Design and development of novel obstacle avoidance algorithms using the fully autonomous wheelchair platform
Tam otonom tekerlekli sandalye platformu kullanarak yenilikçi engelden kaçınma algoritmalarının tasarımı ve geliştirilmesi
- Tez No: 682756
- Danışmanlar: DOÇ. DR. VOLKAN SEZER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 107
Özet
Yol planlama, robotların herhangi bir çarpışma olmadan başlangıç noktasından son duruma geçme yeteneğini ifade eder. Bu algoritmalar, haritanın verilip verilmediğine, engellerin türüne, statik veya dinamik olmasına bağlı olarak, ilk durumdan başlayarak son duruma doğru kabul edilebilir yolu bulmak için geliştirilmiştir. Hareket planlama algoritmaları iki ana kategoriye ayrılır: Global planlayıcılar ve lokal planlayıcılar veya engellerden kaçınma algoritmaları. Ortamın haritası bilindiğinde ve engeller sabit olduğunda, robot yalnızca global planlayıcıları kullanarak hedefe ulaşabilir. Ancak haritada belirsizlikler olduğunda, hatta robotların yer değiştirmesinde belirsizlikler olduğunda veya engeller dinamik olduğunda, bu algoritmalar artık kullanılamaz ve robotun engellerden kaçınma yöntemlerini kullanarak görevleri yerine getirmesi gerekir. Kısacası, engelden kaçınma algoritmaları, bir robotun engellerle çarpışmasını önlerken aynı zamanda robotu son duruma götüren bir grup yol planlama algoritmasıdır. Global yol planlaması için birçok farklı yaklaşım ve çalışma yapılmıştır: A*, Olasılıksal Yol Haritaları (PRM'ler), Dijkstra, Rapidly Exploring Random Trees (RRT'ler), RRT*, hücre ayrıştırma yöntemleri, Voronoi Diyagramları ve Görünürlük Grafikleri. Global planlamacılar gibi, lokal yol planlama algoritmaları son yıllarda geliştirilmektediler. ilk geliştirilen engellerden kaçınma yöntem Böcek (Bug) 1 algoritmasıdır. Bunu algoritma kullanarak, robot hareket ederken engelleri dolaşmaya başlar ve hedefe doğru ilerler ve bu sırada son duruma ne kadar yaklaştığını hatırlar. manevra yapar ve ardından en yakın noktaya döner ve hedefe devam eder. Böcek 2 algoritması, Hata 1'in geliştirilmiş halidir. Yapay Potansiyel Alan (APF) başka bir yaygın engellerden kaçınma yöntemidir. Bu yöntem hedef durumunu ve içindeki engelleri bildirmek için potansiyel alanını kullanır. Hedef noktası çekici bir yapay potansiyel alan oluşturur. Engeller amma itme bir yapay potansiyel alan oluşturur ve robot bu yaklaşımı kullanarak seyahat ediyor, hedef noktasından çekici potansiyel alan bir çekme kuvveti yaratır ve Engellerden itme potansiyel alan bir itme kuvveti oluşturur. APF basit olmasına rağmen, yerel bir minimuma sahiptir. Benzer başka bir yöntem APF'ye göre Obstacle Restriction Method (ORM) dır. Ünlü engellerden kaçınma algoritmalarından biri Follow the Gap Method (FGM) yöntemidir. Bu algoritma, mevcut boşlukların merkezine rota açısını hesaplayarak robotu hedef noktasına sürekli olarak yönlendiren, geometri tabanlı bir çarpışmadan kaçınma algoritmasıdır. Son yıllarda bu yöntemi geliştirmek için başka birçok araştırma ve çalışma yapılmıştır. Improved Follow the Gap Method (FGM-I), klasik FGM'nin zikzak ve yörünge uzunluğu sorununa yeni bir çözüm getiriyor. FGM'yi iyileştirmeyi amaçlayan bir diğer çalışma ise FGM-DWA olarak adlandırılmaktadır. Bu yöntem, DWA'nın amaç fonksiyonu içindeki yön fonksiyonunu değiştirerek ve her set için FGM'nin güvenli yön açısını kullanarak yeni bir yön puanı oluşturarak DWA'nın optimum hız çiftini seçme mekanizmasını değiştirerek DWA ve FGM'yi birleştirir. 2019'da sollama manevraları için FGM kullanıldı. FGM'nin bir başka iyileştirmesi olarak FGM-I2, FGM-I ve DWA'yı karıştırarak engellerden kaçınma görevine yeni bir çözüm getiriyor. Bu tezde, Dinamik Boşluğu Takip Etme Yöntemi (FDGM) ve Engel Çemberi Yöntemi (FOCM) olarak adlandırılan FOGM'nin güvenlik performansını artırmak için iki yeni algoritma sunulmuştur. İlk algoritma, FGM için yeni bir boşluk seçim prosedürü geliştirir. Burada Follow the Dynamic Gap Method (FDGM), engellerin hız vektörlerini dikkate alarak boşluğu seçer ve ardından boşlukları temel alarak boşlukları geleneksel bir yolla seçmek yerine tahmin süresi boyunca boşluk değişikliklerini tahmin eder. Engellerin hız vektörlerini bulma işi UKF yardimina yapilır. Öte yandan, FOCM, önce genişlik boyutlarına göre boşlukları seçerek engellerden kaçınma görevine yeni bir çözüm getiriyor. İkincisi, boşluk merkez vektörünü hesaplamak yerine“engel çemberleri”kavramını tanıtarak kaçınma yönü açısını hesaplamak için yeni bir mekanizma geliştiriyor. Bu tezin bölümlerinde, bu iki katkının, seyahat uzunluğunu önemli ölçüde uzatmadan önerilen yaklaşımları daha güvenli hale getirdiğini ayrıntılı olarak ele alıyoruz. Ayrıca, otonom tekerlekli sandalye platformunun tasarlanması ve geliştirilmesi süreci bu tezde gözden geçirilmiştir. Bu tekerlekli sandalyenin Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) tarafından desteklenen 118E809 numaralı proje çıktısı olduğunu belirtmekte fayda vardır. Üstelik, bu proje, türkiye Erişebilirlik Ödülleri“nde, ”Erişilebilirlik Alanında Bilimsel Çalışmalar ve Projeler“ kategorisinde ”Jüri birincisi" seçildi. Bu tekerlekli sandalyeye monte edilen hesaplama donanımı, yüksek seviyeli işlemler için Nvidia Jetson-TX2 ve AAEON Intel Upboard'u içerir. Düşük seviyeli kontrol uygulamaları için gömülü bir ST B-F446E96B01A kartı kullanılır. Otonom tekerlekli sandalye, iletişim için merkezi platform olarak Robot İşletim Sistemini (ROS) kullanır ve bir operatör tarafından yarı/tam otonom ve manuel olarak kontrol edilebilme özelliğine sahiptir. Bu tekerlekli sandalye platformunda üç LIDAR, bir RGB-D kamera, bir IMU sensörü ve tekerlek kodlayıcılar gibi çoklu sensörlerden kullanılmış. Ayrıca tekerlekli sandalyedeki mevcut tablet, çevre haritasını gösterdiği insan-makine arayüzü olarak kullanılacaktır. Kullanıcı mevcut ortamın haritasında nihai hedefi seçer ve hedef durum navigasyon sistemine aktarılır. Ancak araştırma ve geliştirme aşamasında kullanım kolaylığı nedeniyle laptop kullanılmaktadır. Üstelik, RRT* tekerlekli sandalye mimarisinde global planlayıcı olarak ve Follow the Gap Method (FGM) ve varyantları, lokal planlayıcı ve engellerden kaçınma algoritmasının rolü olarak kullanılır. Önerilen tüm metodolojiler, 900 Monte-Carlo simülasyonu ve otonom tekerlekli sandalye platformunu kullanan gerçek deneysel testlerle incelendi. Burada sonuçlar, ortalama katedilen mesafeler neredeyse aynı kalırken, yeni önerilen algoritmaların robotu FGM ile karşılaştırıldığında daha güvenli yollara götürdüğünü belirtti. Gelecekteki çalışmalar, dinamik engel senaryoları altındaki davranıştaki iyileştirmeleri ve ölçüm belirsizliği altındaki sağlamlığı içerebilir.
Özet (Çeviri)
Path planning refers to the robots' ability to travel from the initial point toward the final state without having any collisions. These algorithms are developed to find the admissible path starting from the initial state toward the final state, depending on whether the map is given or not, and the type of obstacles, whether they are static or dynamic. Motion planning algorithms are divided into two main categories, global planners and local planners or obstacle avoidance algorithms. When the map of the environment is known, and the obstacles are static, the robot can reach the goal using only the global planners; however, when there is uncertainty in the map or even the robots' displacement, or the obstacles are dynamics, these algorithms can not be used anymore, and the robot is needed to perform the tasks using the obstacle avoidance methods. In short, obstacle avoidance algorithms are one group of path planning algorithms that prevent a robot from colliding with the obstacles while simultaneously driving the robot to the final state. One of the famous obstacle avoidance algorithms is Follow the Gap Method (FGM). This algorithm is a geometry-based collision avoidance algorithm that continuously guides the robot to the goal point by calculating the heading angle to the center of the available gaps. In this thesis, two novel algorithms are presented to improve the safety performance of the FGM, named as Follow the Dynamic Gap Method (FDGM) and Follow the Obstacle Circle Method (FOCM). The first algorithm develops a new gap selection procedure for FGM, where FDGM selects the gap based on considering the obstacles' velocity vectors and then predicting the gap changes during the prediction time instead of selecting in a traditional way which is selecting the gaps based on their size in angle. On the other hand, FOCM brings a new solution to obstacle avoidance task by first selecting gaps based on their width size. Second, developing a new mechanism for calculating the avoidance heading angle by introducing the“obstacle circles”concept instead of calculating the gap center vector. Furthermore, the process of designing and developing the autonomous wheelchair platform has been reviewed in this thesis. It is noteworthy to mention that this wheelchair was the project's outcome with the number 118E809 supported by the Turkish Scientific and Technological Research Council (TUBITAK). Also this project won the türkiye Erişebilirlik award. Furthermore, there are multiple sensors mounted on this wheelchair such as Lidars, RGB-D camera, IMU sensor, and Encoders. The wheelchair will use its mounted embedded systems such as JETSON-TX2, Intel UPBORAD, ST B-F446E96B01A, and an Android Tablet at the project's final stage. The tablet will use as the human-machine interface, where it shows the map of the environment. The user selects the final goal on the map of the available environment, and the target state will be transferred to the navigation system. However, a laptop is used in the research and development phase because of its simplicity of use. All the proposed methodologies are inspected by 900 Monte-Carlo simulations and real experimental tests using the autonomous wheelchair platform, where the results declare that the newly proposed algorithms drive the robot to safer paths comparing with the FGM, while the average traveled distances are almost the same. Future studies may include the improvements in the behavior under dynamic obstacle scenarios and the robustness under measurement uncertainty.
Benzer Tezler
- A practical implementation of navigation and obstacle avoidance for quadcopters
Dört pervaneli helikopterler için bir engelden kaçınma ve seyrüsefer uygulaması
ONUR YILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA
- Design and implementation of UW-based collision avoidance system for underground mines
Yeraltı maden ocakları için UWB tabanlı çarpışma önleme sistemi tasarımı ve uygulanması
MURAT İSMAİL KÜÇÜKYILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ
- Design of a social robot and safe social navigation with deep reinforcement learning
Sosyal robot tasarımı ve derin pekiştirmeli öğrenme ile güvenli ve sosyal hareket planlaması
KEMAL BEKTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiSistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HURİYE IŞIL BOZMA AYDIN
- Novel cochlear electrode array development using microfabrication techniques
Mikrofabrikasyon teknikleri kullanılarak yenilikçi koklear elektrot dizini geliştirilmesi
GÜLÇİN ŞEFİYE AŞKIN
Doktora
İngilizce
2024
Makine MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiNanoteknoloji ve Nanotıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİLSAY SÜMER
- Doğal lif takviyeli kompozitlerde lif / matris ara yüzey iyileştirme çalışmaları ve çevresel koşullara göre karakterizasyonu
Fiber / matrix interfacial improvement techniques and characterization due to environmental conditions for natural fiber reinforced composites
MEHMET SAFA BODUR
Doktora
Türkçe
2016
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA BAKKAL