Geri Dön

Artificial intelligence based dynamic mission planning with probabilistic roadmaps and voronoi diagrams using predictive launch acceptability region approach

Kestirimci fırlatmaya uygunluk bölgesi kullanarak olasılıksal yol haritaları ve voronoi diyagramları ile yapay zeka tabanlı hava-yer görev planlama

  1. Tez No: 694451
  2. Yazar: MUSTAFA RAŞİT ÖZDEMİR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞEYDA ERTEKİN BOLELLİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Savunma ve Savunma Teknolojileri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Defense and Defense Technologies
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 113

Özet

Bu tezde, uçakların karar destek sistemlerini güçlendirmek için fırsat hedeflerine yönelik Kestirimci Fırlatmaya Uygunluk Bölgesi kullanılarak Olasılıksal Yol Haritaları ve Voronoi diyagramları ile tasarlanan hava-yer dinamik görev planlama stratejileri önerilmiştir. Hava-yer görevleri, görev başlamadan önce yer destek sistemlerinde planlanır ve uçağa yüklenir. Dolayısıyla, hava-yer görevi boyunca takip edilmesi gereken yaklaşma noktaları çeşitli tehditlere ve coğrafi yerşekillerine göre planlanır. Fakat, fırsat hedefleri bazen uçağın güvenliğini tehdit eder, çünkü aniden ortaya çıkan hedefler için pilotlar daha önceden planlanmış olan yaklaşma noktalarından sapmak zorunda kalmaktadır. Öncelikle, savaş alanındaki tehditler elipsoidler şeklinde ve coğrafi yerşekilleri geoTIFF'ler kullanılarak modellenmiştir. Daha sonra, Kestirimci Fırlatmaya Uygunluk Bölgesi sorguları modellenmiş ve hedef yaklaşma noktası belirlemek için bir strateji geliştirilmiştir. Sonra, uçağın başlangıç ve hedef durumlarını bağlayan bir çizge oluşturmak amacıyla; önerilen birinci metotta güvenli alanda Dubins mesafesi ile Olasılıksal Yol Haritası kullanılarak yol haritaları, ikinci metotta ise tehditler merkez alınarak Voronoi diyagramları oluşturulmuştur. İki yöntemde de, başlangıç durumundan hedef durumuna olan en kısa güzergah Dijkstra'nın en kısa yol algoritmasıyla bulunmuştur ve Dijkstra'nın en kısa yol algoritmasının çıktısının optimizasyona ihtiyaç duyduğu değerlendirilmiştir. Bu yüzden, Voronoi diyagramı baz alınarak geliştirilen yöntem için özgün bir yörünge optimizasyonu stratejisi geliştirilmiştir. Daha sonra optimize edilen güzergahın bürümü Hilbert dönüşümü kullanılan bir yöntemle bulunmuş ve elde edilen bürüm coğrafi yerşekillerinden kaçınmak amacıyla kullanılmıştır. Son olarak önerilen metotlar; yakınsaklık oranı, ortalama güzergah uzunluğu ve işletim süresi yönlerinden analiz edilmiş ve birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Olasılıksal Yol Haritası tabanlı metotta minimum güzergah uzunluğu 6882.8 m olarak, minimum işletim süresi 62 s olarak, ve örnek sayısı 6000'den ve iki örnek arasında izin verilen en büyük Dubins yörüngesi uzunluğu 450 m'den büyük olduğunda yakınsaklık oranı %94 ile %100 arasında gözlemlenmiştir. Voronoi diyagramı tabanlı metot için ise, ortalama güzergah uzunluğu, ortalama işletim süresi ve yakınsaklık oranı sırasıyla 7192.6 m, 0.60 s ve %100 olarak gözlemlenmiştir. Sonuçlar, dinamik görev planlamanın fırsat hedefleri için tahminlenen hedef yaklaşma noktası ile en uyguna yakın bir güzergah, kabul edilebilir bir işletim süresi ve tam yakınsaklık oranıyla gerçekleştirilebilirliğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, dynamic air-to-surface mission planning strategies based on probabilistic roadmaps and Voronoi diagrams using predictive launch acceptability region approach are proposed for opportunity targets in order to strengthen decision support capabilities of aircraft. Air-to-surface missions are planned in ground support systems and loaded to aircraft before the mission begins. This means that all the waypoints which should be followed during an air-to-surface mission are planned according to various threats and geographical formations. However, opportunity targets sometimes endanger aircraft safety because pilots may be obliged to deviate from planned waypoints in order to destroy the target which is unexpectedly appeared. First of all, threats on battlefields are modeled by ellipsoids, and geographical formations are simulated by geoTIFFs. Then, predictive launch acceptability region queries are modeled, and a strategy is developed to designate a release state. In the first proposed method, a probabilistic roadmap algorithm with Dubins path distance is developed to form a connected graph that will connect the start and the goal states in collision-free space. In the second proposed method, Voronoi diagram is generated according to threats in order to generate a roadmap. The shortest path between the start and the goal state in generated roadmaps is derived by Dijkstra's shortest path algorithm for both of the proposed methods. For Voronoi diagram-based method, a typical algorithm is developed in order to optimize the output of Dijkstra's shortest path algorithm. The optimized path is enhanced according to geographical formations by extracting the maximum envelope of elevation profile of the path using Hilbert transform. Finally, proposed methods are analyzed in terms of convergence rate, mean trajectory length, elapsed time and compared with each other. For the probabilistic roadmap-based method, minimum trajectory length is observed as 6882.8 m, convergence rate is observed between 94% and 100% with number of samples is greater than 6000 and the maximum permitted length of Dubins path between two samples is greater than 450 m, and minimum execution time is observed as 62 s. Mean trajectory length, average execution time, and convergence rate are observed as 7192.6 m, 0.60 s, and 100%, respectively for Voronoi Diagram-based method. Results show that dynamic mission planning can be accomplished for opportunity targets using a predicted release state with a sub-optimal trajectory, admissible elapsed time, and full convergence rate.

Benzer Tezler

  1. Engellerden kaçınan ve çoklu hedef takib sistemi gerçekleştirebilen akıllı sürü İHA navigasyonu

    Intelligent swarm UAV navigation system with obstacles avoidance and multi-target tracking capability

    ELEBAID KHALID ELSAYED BAKHIT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ÖZEK

  2. Trusted distributed artificial intelligence for critical and autonomous systems

    Kritik ve otonom sistemler için mutemet dağıtık yapay zeka

    MUHAMMED AKİF AĞCA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversity of Luxembourg

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DJAMEL KHADRAOUI

  3. A refined methodology tor model-based FPGA hardware design: An example of quadrotor dynamical model implementation

    Model tabanlı FPGA donanımı tasarımında iyileştirilmiş bir yöntem sistemi: Bir dört rotorlu için dinamik model gerçekleme örneği

    SEZER MEMİŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN YENİÇERİ

  4. Çok kriterli karar verme yöntemlerinin bütünleştirilmesi ve kriter ağırlıklandırma önerileri: Alternatiflerin uzlaşık seçimi (AUS) yöntemi ve kriter ağırlıklandırma için yapay zeka (KAYZ)

    Integration of multi criteria decision making methods and criterion weighting suggestions: Consensus selection of alternatives (CSA) method and artificial intelligence for criterion weighting (AICW)

    AHMET BENGÖZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEVRİYE GENCER

  5. Yapay zeka ve dinamik analiz tabanlı web uygulama zafiyet tarayıcısı

    Artificial intelligence and dynamic analysis based web application vulnerability scanner

    MEHMET ALİ YALÇINKAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ECİR UĞUR KÜÇÜKSİLLE