Geri Dön

Otonom kara araçları için yeni hibrit ve iyileştirilmiş yol takip kontrol yöntemleri

Novel hybrid and improved path tracking control methods for autonomous ground vehicles

PDF İndir

  1. Tez No: 687384
  2. Yazar: MUHAMMED ÇELİK
  3. Danışmanlar: DOÇ. CENK ULU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 105

Özet

Otonom kara araçları günümüzde giderek daha yaygın hale gelmektedir. Otonom kara araçları için en önemli problemlerden birisi otonom yol takibidir. Bu problemlerin çözümü için literatürde birçok farklı yöntem önerilmiştir. Bu yöntemler temelde geometrik ve model tabanlı yaklaşımlar olmak üzere iki ana başlık altında incelenmektedir. Geometrik yol takibi yöntemlerinde araç ve yol arasındaki geometrik ilişkilerden yararlanılarak yol takibi yapılmaktadır. Bu yöntemler arasında en yaygın olarak kullanılan iki yöntem bulunmaktadır. Bunlar Pure Pursuit ve Stanley yöntemleridir. Pure Pursuit ve Stanley yöntemlerinin kendi içinde avantaj ve dezavantajları bulunmaktadır. Pure Pursuit yöntemi ileri bakma davranışı içerdiği için yolun değişen geometrisine önceden uyum sağlayabilme yeteneğine sahiptir. Bu nedenle keskin dönüşlerde Stanley yönteminden daha yüksek bir yol takip başarımı sergileyebilmektedir. Diğer taraftan Stanley yöntemi açı değişiminin az olduğu düz yollarda Pure Pursuit yöntemine göre daha yüksek bir yol takip başarımı sağlamaktadır. Bu çalışmada geometrik yol takibi uygulamaları için Enterpolasyona Dayalı Hibrit Kontrol Yöntemi ve Bulanık Mantık Tabanlı Hibrit Kontrol Yöntemi olmak üzere iki ayrı hibrit kontrol yöntemi, İyileştirilmiş Pure Pursuit ve Uyarlamalı İyileştirilmiş Pure Pursuit Yöntemi olmak üzere de iki ayrı iyileştirilmiş yöntem önerilmiştir. Hibrit kontrol yöntemlerinde, Pure Pursuit yönteminin keskin dönüşlerdeki avantajını ve Stanley yönteminin yumuşak dönüşlerde ve düzgün doğrusal geometrili yollardaki avantajını birleştirerek daha iyi bir yöntem ortaya koymak amaçlanmıştır. Bunun için yöntemler arası ağırlıklandırma değerinin belirlenmesinde enterpolasyon tekniği ve bir bulanık mantık denetleyicisi kullanılmıştır. Kullanılacak ağırlık değeri ileri bakma açısı dikkate alınarak belirlenmiştir. İleri bakma açısı büyük değerlerde ise Pure Pursuit daha ağırlıklı olarak, düşük ve sıfıra yakın değerlerde ise Stanley daha ağırlıklı olarak kullanılmıştır. İyileştirilmiş Pure Pursuit yöntemlerindeki amaç ise Pure Pursuit yönteminin zayıf yanı olan köşeleri kesme davranışını azaltma ve yola daha çabuk oturmasını sağlamaktır. Bunu sağlamak için Pure Pursuit yönteminden elde edilen direksiyon açısı ile çapraz yol hatasını kullanan bir oransal (P) kontrolden elde edilen direksiyon açısı toplanarak tek bir direksiyon açısı elde edilmektedir. Oransal kontrolörün kazanç parametresi hem sabit olarak hem de uyarlamalı olarak ayarlanmıştır. Uyarlanan değerler ise ileri bakma açısı dikkate alınarak ayarlanmıştır. Önerilen yöntemlerin başarımları yedi farklı yol tipi kullanılarak literatürde yer alan dört farklı yöntemin başarımları ile karşılaştırılmıştır. Bu yol tipleri sırasıyla 15, 30, 45, 75 ve 90 derece dönüş açılı yollar, dairesel yol ve karmaşık yol tipidir. Farklı sabit hızların yöntemlerin başarımını nasıl etkilediğini test etmek için düşük (20 km/sa), orta (50 km/sa) ve yüksek (80 km/sa) olmak üzere üç ayrı sabit hız değeri kullanılmıştır. Ayrıca araç hızının değişken olduğu durum için de yöntemlerin başarımları karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalarda başarım ölçütü olarak mutlak hatanın integrali (MHİ) ve hatanın karesinin integrali (HKİ) kullanılmıştır. Karşılaştırma sonuçları ile her iki hız durumu için de önerilen yöntemlerin diğer yöntemlere göre daha üstün bir takip performansı sağladığı gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Autonomous ground vehicles are becoming more and more common nowadays. One of the most important problems for autonomous ground vehicles is autonomous path tracking. Many different methods have been proposed in the literature to solve this problem. These methods are basically examined under two main groups as geometric and model-based approaches. In geometric path tracking methods, path tracking is performed by using geometric relations between the vehicle and the path. Among these methods, there are two most commonly used methods. These are the Pure Pursuit and Stanley methods. Pure Pursuit and Stanley methods have their own advantages and disadvantages. Since the Pure Pursuit method has look-ahead behavior, it has the ability to adapt to the changing path geometry in advance. For this reason, it can exhibit higher path tracking performance than the Stanley method in sharp turns. On the other hand, the Stanley method provides a higher tracking performance than the Pure Pursuit method on straight paths with less angle change. In this study, two different hybrid control methods, namely Interpolation Based Hybrid Control Method and Fuzzy Logic Based Hybrid Control Method, and two different improved methods, namely Improved Pure Pursuit and Adaptive Improved Pure Pursuit Method, are proposed for geometric path tracking applications. In hybrid control methods, it is aimed to provide a superior path tracking method by combining the advantage of the Pure Pursuit method in sharp turns and the advantage of the Stanley method in smooth turns and the paths with smooth straight geometry. For this purpose, an interpolation method and a fuzzy logic controller are used to determine the weighting value between the methods. The weighting value is determined by considering the look-ahead angle. Pure Pursuit is more weighted if the look ahead angle is large, and Stanley is more weighted if the look ahead angle is low and close to zero. The aim of the improved Pure Pursuit methods is to reduce the cutting corner behavior, which is the weak side of the Pure Pursuit method, and to make the vehicle settle the reference path faster. To achieve this, a steering angle is derived by summing the steering angle obtained from the Pure Pursuit method and the steering angle obtained from a proportional (P) control using the cross-track error. The gain parameter of the proportional controller is set both as fixed and adaptive. Adapted values are tuned by considering the look-ahead angle. The performances of the proposed methods are compared to the performances of four different methods in literature by using seven different path types. These path types are the paths with 15, 30, 45, 75, and 90 degrees turning angles, a circular path, and a complex path. Three different constant speed values, low (20 km/h), medium (50 km/h), and high (80 km/h), are used to test how different constant speeds affect the performances of the methods. In addition, the performances of the methods are compared for the condition of variable speed as well. In the comparisons, the integral absolute error (IAE) and the integral square error (ISE) are used as performance criteria. With the comparison results, it is shown that the proposed methods have superior tracking performances than the other methods for both speed conditions.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    837583

    Gemiler için COLREG ile uyumlu otonom çatışmadan kaçınma çalışması

    COLREG compatible autonomous ship collision avoidance study

    HASAN UĞURLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Deniz Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL ÇİÇEK

  2. Tez No

    507915

    Model predictive contouring control for autonomous ground vehicles

    Otonom kara araçları için model öngörülü kontur kontrolü

    ÖMER FARUK DİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜJDE GÜZELKAYA

  3. Tez No

    746703

    Kara taşıtları için üç boyutlu arazi modellerinde yapay zekâ tabanlı yol bulma

    AI-based path finding on three-dimensional terrain models for land vehicles

    ALİ MURAT SÜMEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ALBAYRAK

  4. Tez No

    725737

    Yeni nesil CNAV-2 seyrüsefer mesajının iyileştirilmesi ve modernizasyonu: CNAV-2M

    Improvement and modernization of the next generation CNAV-2 navigation message: CNAV-2M

    AHMET ESAT SÜZER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Teknik Üniversitesi

    Havacılık Elektrik ve Elektroniği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN OKTAL

  5. Tez No

    360878

    İnsansız kara araçlarında 2D lidar kullanarak yol sınırları tespiti

    Road boundary detection using 2D lidar at unmanned ground vehicle

    ÖZKAN YALÇIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET SAYAR

Geri Dön