3 boyutlu yapay potansiyel alanlar yöntemi ile otonom insansız hava araçları için yol planlaması
Path planning for autonomous unmanned aerial vehicles by using 3Dmodelled artificial potential fields
- Tez No: 778021
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER ÇETİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Milli Savunma Üniversitesi
- Enstitü: Atatürk Stratejik Araştırmalar ve Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
İnsansız sistemler, özellikle son on yılda arama kurtarma, savunma, lojistik, hava fotoğrafçılığı, keşif gibi farklı sektörlerde ve farklı amaçlarla giderek daha aktif hale gelmektedir. İnsansız sistemler, askeri ve sivil olmak üzere iki uygulama sınıfına ayrılabilir. İnsansız sistemler için kullanım amaçlarına göre literatürde otonom kontrol, yol planlama, haberleşme ve data-link sistemleri, yapısal ve destek sistemleri vb. ortak araştırma alanları bulunmaktadır. Genel olarak, her iki sınıf da daha yüksek otonomi, daha uzun menzil ve dayanıklılık gibi kazanımlar elde etmek için benzer çözümler sunar. Sivil ve askeri amaçlı kullanılan insansız sistemlerdeki temel fark aviyonik ve faydalı yükler olarak sıralanabilir. İnsansız sistemler için şüphesiz en önemli ve öncü araştırma alanlarından biri de Otonom Yol Planlama (OYP)' dır. Tüm insansız platformlar ele alındığında, İnsansız Hava Araçları (İHA) için OYP problemi, üçüncü bir boyutun hesaba katılması nedeniyle karmaşıklık seviyesi daha yüksektir. İHA'lar farklı görev irtifaları, çevresel ve meteorolojik koşulları, özellikle gerçek zamanlı uygulamalarda sorunu daha karmaşık ve çözülmesi zor hale getirmektedir. İnsansız sistemler için OYP problemi ile ilgili literatür detaylı bir şekilde incelendiğinde, OYP problemi için kullanılan yaygın yaklaşımlardan birinin Yapay Potansiyel Alanlar (YPA) olduğu görülmektedir. İHA'lar için YPA kullanılarak otonom yol planlama konusunda literatürde birçok çalışma olmasına rağmen, 3 boyutlu (3B) YPA yönteminin klasik yöntem olarak uygulaması ve İHA sistemleri için yol planlamasının 3B gerçekleştirilmesi için çok sınırlı sayıda çalışma ve uygulama bulunmaktadır. Bunun nedeni modelleme, matematiksel hesaplama ve uygulamadaki zorluklardır. Bu çalışmanın amacı klasik olarak tasarlanmış ve 3B formata uygulanmış YPA kullanarak etkili ve hızlı bir OYP ve engellerden kaçınma çözümü tasarlamak ve sunmaktadır. Ayrıca, yerel minimum problemini etkilemeden problemin nasıl çözüleceğine dair matematiksel yaklaşımların kullanımını geliştirmeyi ve uygulamayı amaçlamaktadır. Ayrıca, örnek senaryolar ve sonuçlarla yaklaşımın etkinliğini etkin bir şekilde ortaya koymayı amaçlamaktadır. Çalışma kapsamında detaylı İHA modellemesi uygulamalara girilmemiş ve nokta kütleli parçacıklar üzerinden etkinlik gösterilmiş olsa da modelleme yaklaşımı sayesinde yaklaşımın farklı yeteneklere sahip platformlara uyarlanması oldukça kolaydır. Özellikle İHA sistemlerinin çalıştığı üç boyutlu alanlarda OYP ve engellerden kaçınma çözümü, tez kapsamında denenmiş örnek senaryolar ile etkin bir şekilde çözülebilmektedir. Bu senaryolar, bu çalışmada 3B olarak tasarlanan ve doğal olarak modellenen sistemlerin ve birleştirilmiş 3B YPA uyarlama yöntemlerinin hesaplama gücünün son yıllarda artırılmasının faydasını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Unmanned systems have been increasingly active in different sectors and for different purposes such as search and rescue, defense, logistics, aerial photography, reconnaissance, etc., especially in the last ten years. Unmanned systems can be divided into two classes of applications i.e., military, and civilian. With respect to their intended use, there are common research areas in the literature for unmanned systems such as autonomous control, path planning, communication and data-link systems, structural and support systems etc. Generally, both classes offer similar solutions to achieve gains such as higher autonomy, longer range and durability. The main difference between military and civilian unmanned systems is mostly in avionics and payloads. Undoubtedly, Autonomous Path Planning (APP) is one of the most important and pioneering research areas for unmanned systems. Considering all unmanned platforms, the APP problem for Unmanned Aerial Vehicles (UAV) is much more complicated due to consideration of the third dimension. Different mission altitudes, environmental and meteorological conditions of UAVs make the problem more complicated and difficult to solve, especially in real-time applications. After a detailed review of the literature on the APP problem for unmanned systems, it is clear that one of the common approaches used for the APP problem is Artificial Potential Fields (APF). Although there are many studies in the literature on autonomous route planning using APFs for UAVs, there is a very limited number of studies and applications for the natural application of the 3D APF method and the 3D realization of path planning for UAV systems. This is due to the difficulties involved in modeling, mathematical calculation and application. The aim of this study is to design and present an effective and fast APP and obstacle avoidance solution using APF, which is naturally designed and implemented in a 3D format. It also aims to develop and apply the use of mathematical approaches on how to solve the problem without affecting local minima problem. In addition, it aims to effectively demonstrate the approach's effectiveness with sample scenarios and results. Although detailed UAV modeling has not been entered into the applications within the scope of the study, and the activity has been shown over point charged particles, it is quite easy to adapt the approach to platforms with different capabilities due to the modeling approach. APP and obstacle avoidance solution, especially in 3D areas where UAV systems operate, can be solved effectively with proven sample scenarios. These scenarios show the benefit over recent years of increasing the computational power of systems and the combined 3D APF adaptation methods, which are designed and naturally modeled as 3D in this work.
Benzer Tezler
- Investigation of artificial intelligence-based point cloud semantic segmentation
Yapay zeka tabanlı nokta bulutu semantik bölümlendirmesinin incelenmesi
MUHAMMED ENES ATİK
Doktora
İngilizce
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAİDE DURAN
- Contribution a la recherche d'un cadre juridique pour un droit international de laconcurrence plus efficace
Daha etkin bir uluslararası rekabet için hukuki çerçeve arayışı
ALİ CENK KESKİN
Doktora
Fransızca
2009
HukukGalatasaray ÜniversitesiKamu Hukuku Ana Bilim Dalı
PROF. DR. JEAN MARC SOREL
PROF. DR. HALİL ERCÜMENT ERDEM
- Mimari tasarımda yapay zekâ yaklaşımı: Makine öğrenmesi ile mekân işlevlerinin tanınması ve üretken çekişmeli ağlarla mimari plan üretimi
Artificial intelligence approach in architectural design: Recognition of space functions with machine learning and architectural plan generation with generative adversarial networks
BERFİN YILDIZ
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ
DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM ZİNCİR
- Development of a modular overset grid based adaptive mesh refinement algorithm
Katmanlı ağ temelli çözüme uyumlu ağ iyileştirme algoritma geliştirmesi
MOHAMAD EL HAJJ ALI BARADA
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BAYRAM ÇELİK
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR