Klasik yol planlama algoritmalarının senteziyle oluşturulan dairesel düğüm algoritmasının otonom mobil robot üzerinde uygulanması
Application of the circular node algorithm created by the synthesis of classical path planning algorithms on an autonomous mobile robot
- Tez No: 819677
- Danışmanlar: PROF. DR. SEMİH SEZER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Makine Teorisi ve Kontrol Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 131
Özet
Bu tez çalışmasında endüstriyel sektörde üretimin, teslimatın ve tedarik işlemlerin hızlı yapılabilmesine yönelik, kapalı alanlarda kullanılabilecek bir mobil robot tasarlanmıştır. Robotun hareketleri, çok yönlü çalışabilir olmasından dolayı hareket kabiliyeti kazandıran çok yönlü tekerlekler ile sağlanmıştır. Mobil robotun ana kontrolcüsü için içerisine ROS sisteminin kurulabildiği Raspberry Pi 4 cihazı kullanılmıştır. ROS üzerinden mobil robotun mevcut konum tahmini, gidilecek olan hedef nokta seçimi, başlangıç ve bitiş noktaları arasındaki yolun planlaması ve kullanılan ışıkla uzaklık algılayıcı sensörü ile dışarıdan gelen etkenlere karşı anlık önlem alma işlemleri yapılabilmektedir. Mobil robotun gideceği hedef noktanın seçilmesinin ardından Arduino'ya gönderilen komutlarla birlikte motorlar tahrik edilmektedir. Robotun bulunduğu konumdan hedef konuma gitmesini sağlamak için yol planlama algoritmalarına ihtiyaç bulunmaktadır. Literatürde kullanılmakta olan birçok yol planlama algoritmasının birbirlerine göre avantaj ve dezavantajları bulunmaktadır. Statik haritalarda kullanılmakta olan PRM ve geliştirilmiş olan RRT* algoritmaları kullanılarak MATLAB üzerinden simülasyon denemeleri gerçekleştirilmiş, algoritmaların çalışma yöntemlerindeki verimlilik incelenmiş ve belirlenen başlangıç ve hedef noktaları arasındaki yol uzunlukları hesaplanarak karşılaştırma yapılmıştır. Statik durumda kullanılan bu algoritmalar birlikte sentezlenerek düğüm noktalarının kullanıldığı, dinamik engellere karşı önlem alınabildiği yeni bir algoritma geliştirilmiştir. Aynı harita üzerinde geliştirilen algoritmanın kullanılmasıyla birlikte elde edilen simülasyon sonuçları değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlarda; PRM algoritmasında 1300 adet düğüm noktası kullanıldığında, düğüm noktası verimliliğinin 0.295 oranında olduğu ve optimum yol uzunluğunun 1,49 metre olduğu; RRT* algoritmasında 8000 iterasyon kullanıldığında, düğüm noktası verimliliği 0.198 oranında olduğu ve optimum yol uzunluğunun 1,44 metre olduğu görülmüştür. Geliştirilen algoritmayla 3 adımda 0,688 oranında düğüm noktası verimliliğiyle 1,42 metre uzunluğunda optimum yola ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis study, a mobile robot that can be used indoors has been designed for fast production, delivery and supply processes in the industrial sector. The robot's movements have multi-directional wheels that provide mobility due to its versatility. Raspberry Pi 4, in which the ROS system can be installed, is used as the main controller of the mobile robot. The mobile robot's current location estimation, selection of the target point to be reached, planning the path between the start and end points, and instant measures can be taken against external factors with the LIDAR sensor used via ROS. After the target point of the mobile robot is selected, its motors are driven with the commands sent to the Arduino. There is a need for path planning algorithms where you want the robot to go from its location to the target location. Many path planning algorithms used in the literature have advantages and disadvantages compared to each other. Simulation experiments were carried out on MATLAB using the PRM used in static maps and the developed RRT* algorithms, the efficiency in the working methods of the algorithms was examined. The path lengths between the determined starting and target points were calculated and compared. These algorithms used in the static situation were synthesized together and a new algorithm was developed, which uses nodal points and can take precautions against dynamic obstacles. The simulation results were evaluated using the algorithm developed on the same map. In the results obtained, it has been observed that the optimum path length in the PRM algorithm is 1.49 meters when 1300 points are used with a nodal efficiency of 0.295 and 1.44 meters when 8000 iterations are used with a nodal efficiency of 0.198 in the RRT* algorithm. With the developed algorithm, the optimum path of 1.42 meters has been reached with a nodal efficiency of 0.688 in 3 steps.
Benzer Tezler
- Çoklu otonom insansız hava araçları için paralel programlama tabanlı yol planlaması
Parallel programming based path planning for multi autonomous unmmaned vehicles
ÖMER ÇETİN
Doktora
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu KomutanlığıBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜRAY YILMAZ
- 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
HOSEIN HOUSHYARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN SEZER
- Afet lojistiğinde araç rotalama problemi ve geliştirilen iki aşamalı bir optimizasyon yöntemi ile uygulama
Vehicle routing problem and a case study with evolved a two level optimization solution in humanitarian logistics
MUSTAFA BAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN MURAT ÇELİK
- ATM networks and ATM switching architectures
ATM (Asenkron transfer modu) ağları ve ATM seçici mimarileri
TOLGA AÇIKÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET BÜLENT ÖRENCİK
- Hierarchical reinforcement learning in complex wargame environments
Kompleks savaş oyunu ortamlarında hiyerarşik pekiştirmeli öğrenme
KUBİLAY KAĞAN KÖMÜRCÜ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE