Path planning with hybrid use of artificial intelligence algorithms in autonomous mobile vehicles
Otonom mobil araçlarda yapay zeka algoritmalarının hibrit kullanımı ile rota planlaması
- Tez No: 733604
- Danışmanlar: PROF. DR. İLKER MURAT KOÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sistem Dinamiği ve Kontrol Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 101
Özet
Otonom mobil araçlar günümüzde sektörde birçok alanda faaliyet göstermektedir. Sağlık sektöründe, laboratuvarda insan eli değmemesi gereken koşullarda çalışılan ortamlarda, restoranlarda insanlara servis amacıyla, fabrikalarda pasif görevlerden biri olarak yük taşıtma amacıyla ve çalışanlar ile ortak çalışması kurgulanarak aktif görevlerde yer almaktadır. Otonom mobil araçlar sıkça otomatik yönlendirmeli araçlar ile karıştırılmaktadır. Otomatik yönlendirmeli araçlar ek bir sisteme, altyapıya ihtiyaç duymakla beraber ilk yatırım maliyetleri otonom yönlendirmeli araçlara göre daha yüksektir. Barındırdıkları teknoloji kabiliyetleri ele alındığında otomatik yönlendirmeli araçlar otonom mobil araçların oldukça gerisinde kalmaktadır. Otomatik yönlendirmeli araçlar fabrika sahasında yük taşama amacıyla kullanılmaktadır. İnsanlar ile ortak çalışması söz konusu olmamakla birlikte basit görevleri yerine getirebilir. İnsandan kaçınma amacıyla sensörler kullanabilir ve otonom mobil araçlarda olduğu gibi nesnelerden kaçınabilir ancak otomatik yönlendirmeli araçlar kendi rotası belirleyemez ve kendisine verilen rota dışında farklı bir rota çizemez. Otonom mobil araçlar sahada bulunduğu herhangi bir noktada kendisine verilen haritada otonom olarak yön bulabilir ve yeni rotalar planlayabilir. Otonom mobil araçların rota planlama problemlerinin ROS destekli olarak çözülmesi amaçlanmaktadır. ROS (Robot Operating System) robot işletim sistemi; robotik, kontrol, otonom sistemler alanında oldukça yaygın kullanılmaktadır. Rota planlama algoritması olarak genetik algoritma seçilmiş ve araca uygulanmıştır. Genetik algoritma evrimsel algoritmalar sınıfında bulunan stokastik algoritmalardan biridir. Olası bütün rotaların çaprazlama ve mutasyon vasıtasıyla ortaya çıkarılıp, oluşturulan bu rotaların arasından optimal rotanın seçilmesiyle genetik algoritma işlevini yerine getirir. Olası bütün rotaların hesaplanıyor olması işlem maliyetini arttıran bir etkidir. Bu durum nitelikli bir bilgisayara ihtiyaç duyulduğu anlamına gelmektedir. Ancak iyi bir bilgisayar olması durumunda dahi işlem süresi rota planlanan ortama göre artış gösterebilir. Genetik algoritmanın seçilmesinin sebebi, literatürde dinamik nesnelerin bulunduğu ortamlarda genetik algoritma performansını değerlendiren az sayıda çalışma olmasıdır. Genetik algoritma sonucunda optimal olarak ortaya çıkarılan rota waypoints (yol noktası) ile çıkarılan harita üzerinde işaretlenir ve araç bu noktaları takip eder. Yol noktaları atanması yöntemi, daha önce belirlenmiş noktalara aracın götürülmesi işlemini içerir. Noktaların hepsinden geçildiğinde ortaya çıkarılan bu rota başlangıç noktası ile hedef arasındaki en kısa rotadır. Daha önce belirlenmiş noktalar aracın güvenli bölgede hareket etmesi için bir ortam yaratır ancak dinamik nesnelerden kaçınma için ayrı bir algoritma kullanılması gerekmektedir. Araca planlayıcının uygulanması için ilk olarak otonom sistemin kurulmuş olması gerekmektedir. Bir aracı otonom hale getirebilmek için gerekli altyapı ROS (Robot Operating System) ile sağlanmaktadır. Kodların ve dosya yapılarının düzenlenmesi sayesinde otonom sistem altyapısı bilgisayara kurulabilmektedir. Araç otonom hale getirilirken tahrik sisteminin kontrolü için sürücü seçimi yapılmalıdır. Sürücü üzerinden motorların kontrolü sağlanmalı ve motorların dönüş hızı enkoder ile belirlenmelidir. Motor dönüş hızı seçilen seri haberleşme protokolü ile seçilen Arduino, Raspberry pi, PLC gibi kartlara aktarılmalıdır. Bu kartlar araç üzerindeki bilgisayar ile haberleşmelidir. Araç üzerindeki bilgisayar verileri ana bilgisayara göndermelidir. Ana bilgisayar üzerinden deneyler sırasında kontroller yapılır ve dosya yapıları, kodlar düzenlenir. Otonom araç, üzerine gelecek FANUC LR Mate 200İd robotu ve kontrolcüsünün uygun konumlandırılabileceği şekilde tasarlanmıştır. Robot kolun CNC tezgahları arasında parça beslemeye elverişli olması gerekmektedir. Aracın komponentlerine kolay erişim için araç tasarımında çekmeceler kullanılmıştır. Araç alt şasisi, yükü taşıyan kısım alüminyum sigma profillerden kapalı şasi olacak şekilde tasarlanmıştır. Tasarlanan şasinin üzerine gelecek statik yüklere bağlı yer değiştirme miktarı ANSYS programında analiz edilmiştir. Bu isterler aracın boyutunun belirlenmesinde önemlidir. Seçilen sürücü ve motor araca gelecek toplam yüke bağlı olarak belirlenmiştir. Yüke bağlı olarak redüktör seçimi, çevrim oranı seçimi yapılmıştır. Redüktör ile tahrik tekeri arasında güç iletiminin sağlanabilmesi için tahrik mili tasarlanmıştır. Seçilen sürücülerin güç isterlerine bağlı olarak akü ve invertör seçilmiştir. Araç tasarımı yapılırken mekanik, elektronik, otonom yazılım ve kontrol alanlarının birbirlerini etkilediklerine dikkat çekilmelidir. Mekanik bir problem elektronik bir probleme sebep olabileceği gibi yazılım kaynaklı bir problem mekanik kaynaklı olarak yorumlanabilir. Bu durumun tahlili iyi yapılmalı ve sistem bütünsel olarak incelenmelidir. Tez kapsamında 2 adet prototip geliştirilmiştir. İlk prototip daha düşük kabiliyetli komponentler ile tasarlanmıştır. İlk prototipte, DC motorlar, Arduino, Nvidia Tx1 görüntü işleme kartı kullanılmıştır. İkinci prototipte bu komponentlerin yerini Servo motor ve sürücüleri, PLC ve Dell Mini PC almıştır. İlk prototipte ortaya çıkan mekanik ve komponentlere bağlı ortaya çıkan problemler tez kapsamında tartışılacak ve ikinci prototipte yapılan düzeltmeler, iyileştirmeler anlatılacaktır. Tezde 2 aracın temel mekanik, elektronik alt sistemleri anlatıldıktan sonra üretilen ikinci prototip üzerinden yazılım mimarisi aktarılacaktır. Yazılım mimarisi anlatılırken ana kodun önemli kısımlarına vurgu yapılacaktır ve kod oluşturulurken dikkat edilmesi gereken hususlar aktarılacaktır. Genetik algoritma değerlendirilirken, algoritma performansını etkileyen parametreler sunulacak ve bu parametrelerin etkileri tartışılacaktır. Parametre etkileri ortaya çıkarıldıktan sonra bu parametrelerin problemin çözümündeki etkilerine bağlı olarak seçimleri yapılacaktır. Aracın lokalizasyonunun, yüksek örnekleme frekansı ile elde edilebilmesi için denenen yöntemlerden bahsedilecek ve lokalizasyon performansını gösteren odometri verisinin değerlendirilmesi grafiklerle aktarılacaktır. Sonuçlar bölümünde, aracın motor kontrol performansı değerlendirilecek ve hassas pozisyonlamaya olan etkisi tartışılacaktır. Kullanılan genetik – yol noktası atama algoritma performansı ile otonom navigasyon için seçilen DWA ve navfn lokal ve global planlayıcıların performansları kıyaslanacaktır. Bu kıyaslama bulunan optimal rota uzunluğu, rota planlama süresi, rotayı tamamlama süresi, rota tamamlama sırasında üretilen hızlara bağlı olarak aracın harcadığı enerji baz alınarak yapılacaktır. Son kısımda ise yapılan çalışmanın çıktıları tartışılacak ve ileri öneriler ele alınacaktır.
Özet (Çeviri)
It is aimed to solve the path planning problems of autonomous mobile vehicles with ROS support indoor application. Genetic algorithm was chosen as path planning algorithm and applied to the robot. The reason for choosing the genetic algorithm is that there are few studies in the literature evaluating the performance of genetic algorithms in environments with dynamic objects. Genetic algorithms are one of the stochastic algorithms. Stochastic algorithms have to run a large number of tries to plan an optimal path. A high number of attempts requires good processor performance, otherwise the planning time of the optimal path may be long in environments with dynamic objects. These trials are selected based on the evaluation criteria. The optimal path in this study is marked on the map with waypoints and the vehicle follows these points. This optimal path, which is revealed when all of the points are passed, is the shortest path between the starting point and the goal point. In order to apply the planner to the autonomous mobile robot, the autonomous system architecture must first be created. The necessary infrastructure to make a vehicle autonomous is provided by ROS (Robot Operating System). Thanks to the arrangement of codes and file structures, the autonomous system infrastructure can be installed on the computer via robot operating system. While the vehicle is being made autonomous, the motor driver must be selected to control the drive system. The motors must be controlled via the motor driver and the rotational speed of the motors must be determined by the encoder. The motor rotation speed should be transferred to the selected cards such as Arduino, Raspberry pi, PLC with the selected serial communication protocol. These cards must communicate with the computer on the vehicle. The computer on the vehicle must send the data to the host pc. During the experiments, main computer controls the whole system, and file structures and codes are arranged. The autonomous vehicle is designed in such a way that the FANUC LR Mate 200Id robot and controller can be conveniently positioned on the vehicle. The robot arm must be suitable for feeding parts between CNC machines. Drawers are used in the design of the vehicle for easy access to the components of the vehicle. The vehicle sub frame is designed to be a closed chassis made of aluminum sigma profiles that carry the load. These requirements are important in determining the size of the vehicle. The selected driver and engine are determined depending on the total load on the vehicle. Depending on the load, gearbox selection and conversion ratio selection are made. The drive shaft is designed to provide power transmission between the reducer and the drive wheel. Battery and inverter are selected depending on the power requirements of the selected drivers. Two prototypes were developed within the scope of the thesis. The first prototype was designed with lower-capability components. In the first prototype, DC motors, Arduino, Nvidia Tx1 image processing card were used. In the second prototype, these components were replaced by servo motor and drivers, PLC and Dell Mini PC. The problems arising from the mechanics and components in the first prototype will be discussed within the scope of the thesis, and the arrangements and improvements which are made in the second prototype will be explained.
Benzer Tezler
- İnsansız hava araçları için RRT ve YPA tabanlı hibrid ve yapay sinir ağı destekli genel yol planlamasının geliştirilmesi
Development of global path planning using hybrid and artificial neural network based on RRT and APF for unmaned aerial vehicles
AYHAN GÜLTEKİN
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAŞAR BECERİKLİ
- İnsansız hava araçları için yol planlama ve yol izlemealgoritmaları kullanarak güzergah optimizasyonu
For unmanned aerial vehicles, path optimization withpath planning and tracking algorithms
HÜSNÜ UMUT OKUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMilli Savunma ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ PINAR ÖZTÜRK ÖZDEMİR
DR. MUSA NURULLAH YAZAR
- Tek ve çok amaçlı robot yol planlama problemi için hibrit bir optimizasyon yöntemi
A hybrid optimization method for single and multi objective robot path planning problem
EŞREF BOĞAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SELAMİ BEYHAN
- Inertial navigation system improvement using ground station data
Yer istasyonu verisi kullanılarak ataletsel navigasyon sistemlerinin başarımının arttırılması
DÜNYA RAUF LEVENT GÜNER
Doktora
İngilizce
2012
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT E. PLATİN
PROF. DR. M. KEMAL ÖZGÖREN
- Sürü mobil robotlarda enerji yönetimi odaklı görev planlama ve koordinasyon
Energy management focused mission planning and coordination in swarm mobile robots
GÜRKAN GÜRGÖZE
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM TÜRKOĞLU