Artificial potential function-based water quality monitoring using unmanned surface vehicle
Suüstü robotu kullanarak yapay potansiyel fonksiyon tabanlı su kalitesi izleme
- Tez No: 838660
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HALUK BAYRAM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Medeniyet Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Bu tez çalışmasında insansız suüstü robotu kullanarak yapay potansiyel fonksiyonu tabanlı su kalitesi izleme işlemi gerçekleştirilmiştir. Bu kapsamda yapay potansiyel fonksiyonu hareket için kullanılırken, Gauss süreci regresyon modeli su kalitesi haritalama için kullanılmaktadır. Ayrıca bu araç enerji farkındalığına sahip olacak, ihtiyaca göre var olan gezinti işlemini durdurup en yakın kıyı noktasına gidip şarj edilmeyi bekler. Temizlik, gıda üretimi, içme gibi alanlarda kullanılan, insan hayatında büyük bir öneme sahip olan su, küresel ısınma, kirlilik, müsilaj gibi zarar veren etkenler sebebiyle değeri giderek artmaktadır. Göl, deniz, nehir, baraj gibi su kaynaklarını izlemek için sabit izleme istasyonlarından ölçümler yapılarak su kalitesi haritalandırılması yapılabildiği gibi, su kalitesi hareket kabiliyetine sahip su kalitesi izleme araçları ile de yapılabilmektedir. Bu çalışmada hareket kabiliyetine sahip bir araç için su kalitesi izleme operasyonu kendi güzergahını belirleyebilecek şekilde otonom olarak gerçekleştirilmesi hedeflenmektedir. Bu operasyondaki problem su kalitesinin nasıl haritalandırılacağı ve otonom güzergah oluşturma işleminin nasıl yapılacağıdır. Geçmişte yapılan çalışmalara göre makine öğrenmesi yöntemlerinden biri olan regresyon alanında, su kalitesi izleme işlemi için Gauss süreci regresyon modeli kullanılmaktadır. Gauss süreci regresyon modelinde belirli miktardaki eğitim verisi girdisi ile model eğitildiğinde test data girdisi için sadece değer sonucu vermemekle birlikte ilgili test datası için hata oranını da alınabilmektedir. Su kalitesi uygulaması için Gauss süreci regresyon modelinde eğitim verisi ölçüm lokasyonu ve ilgili lokasyondaki su kalitesi değeri olup belirli bir arazideki tüm lokasyon bilgileri test verisi olarak kullanıldığında tüm lokasyon için tahmin edilen su kalitesi değerleri ve bunların standart sapma/varyans bilgisini de vermektedir. Regressörün bu iş için bir kovaryans (Kernel) fonksiyonuna ihtiyacı vardır. Kernel fonksiyonları üzerinde toplama, çıkartma, ve çarpma işlemi yapılabilmesiyle farklı varyasyonlar türetilebilmektedir. Mekansal bazlı uygulamalarla sıklıkla kullanılan radyal bazlı fonksiyon kerneli, sabit kernel, rasyonel ikinci dereceden kernel tipleri ve ayrıca beyaz gürültü tanımı için beyaz gürültü kerneli bu tez çalışmasında simülasyon için farklı kombinasyonlar denenip karşılaştırma yapılacaktır. Regresyon işleminin yapılmasında sonra ortaya çıkan varyans bilgileri suüstü robotun bir sonraki en optimal ölçüm işleminin belirlenmesi probleminde önemli bir rol oynamaktadır. Sistem bir yandan su kalitesi haritalandırması yapıp bir sonraki ölçüm yeri için hareket ederek online eğitimle işlemini gerçekleştirecektir. Buradaki ölçüm yeri hesaplama işi bilgilendirici rota planlama problemini işaret eder. Arazilerdeki kıyı bölgelerden, engellerden kaçarken öte yandan maksimum belirsizliğe gitme işlemi için yol planlama yöntemlerinden potansiyel fonksiyonu yöntemi bu tez çalışmasında kullanılacaktır. Uygulama yapılacak arazinin büyük olma durumu, sürekli uzak noktalara yapılacak zig-zag işlemi gibi verimsiz işlemler için bu tez çalışmasında yeni bir metot önerilmektedir. Bütün arazi, belirli sayıdaki alt bloklara ayrıştırılıp, bu bloklar da kendi içerisinde ayrıklaştırma ile her biri bir tane ölçüm noktası içeren belirli sayıdaki hücrelere yatay ve düşey olarak bölünmüştür. Bir blok içerisinde hücreler arası hareket ve su kalitesi ölçüm işlemi lokal yaklaşım, bloklar arası gezme işlemi global yaklaşım olarak sınıflandırılmaktadır. Bloklar arası hareketi içeren global yaklaşımda robot yapay potansiyel fonksiyonundan türetilmiş yeni yaklaşımla hareket etmektedir. Bu yaklaşım için bloklar ölçüm alınmış ve ölçüm alınmamış olarak gruplandırılmaktadır. Ölçüm alınmamış bloklar çekici potansiyel, ölçüm alınmış bloklar itici potansiyele sahip olup ayrıca sahil kıyı gibi engeller de itici potansiyele sahiptir. Ölçüm alınmamış blokun oluşturduğu potansiyelde ilgili bloktaki su kalitesi ortalama standart sapma değerleriyle doğru, blok ile robot arasındaki uzaklığın karesi ile ters orantılıdır. Ölçüm alınmış blokun oluşturduğu itici potansiyel, blok ile robot arasındaki mesafenin karesi ile ters orantılıdır. Belirli bir mesafedeki kıyı bölgesi noktalarının yaptığı itici potansiyel, robot ile kıyı bölgesi noktası arası mesafe ile ters orantılıdır İlgili potansiyellerin degradeleri x ve y yönünde toplanarak bu toplamın ark-tanjantı robota açı girdisini sağlar. Global harekette robot maksimum hızına gittiği düşünülür. Global yaklaşımda robot içinde ölçüm aldığı bloktan itici potansiyel ile itilerek, degrade ile edilmiş yönde ölçüm alınmamış bloklara doğru hareket eder. Giderek artan çekim etkisiyle yakınlarından biri olan ölçüm alınmamış bloğun ağırlık merkezine robot vardığında, çekici potansiyellerin maksimum olanındaki değer sıkışması, tekrar durumunun oluşması global yaklaşımı durdurur ve robot lokal yaklaşıma geçer. Lokal yaklaşımda robot içerisinde bulunduğu bloktaki bütün hücreler içerisinde maksimum varyansın olduğu hücreye doğru hareketini potansiyel fonksiyonu ile sağlar. Robot blok içerisinde ölçüm alıp geçmişteki tüm ölçüm lokasyon ve su kalitesi değerleri ile regressörü eğitir. Her bir su kalitesi için bu regressör ayrı ayrı çalıştırılır. Birbirleri ile direkt olarak korelasyonu olmayan su kaliteleri bağımsız olay olarak düşünülüp varyansları toplanabilir. Buna göre ağırlık katsayıları ile çarpılan su kalitesi varyansları toplamı eş-değer varyansı ifade eder. Robot bulunduğu blok içerisinde lokal yaklaşımda eş-değer varyansın maksimum olduğu lokasyonu kendisine bir sonraki ölçüm noktası olarak hedefleyecektir. Bu hedef noktası robot için çekici potansiyel, arazi etrafındaki kıyı noktaları itici potansiyel oluşturacaktır. Hedef nokta ile robotun bulunduğu nokta arasındaki uzaklığın karesi ile çekici potansiyel doğru, robotun lokasyonu ile kıyı noktalarının arasındaki uzaklık ile itici potansiyel ters orantılıdır. Bu potansiyellerin degrade'i alınarak x ve y yönünde elde edilen degradeler toplamı ark-tanjant ile hedef yönün açı bilgisini sağlayacaktır. Lokal blok içerisinde hareket kabiliyeti problemi olabileceğinden robot maksimum hızda gitmeyecektir. Robotun hızı lokal yaklaşım başlangıcındaki çekici potansiyel ile ilgili andaki çekici potansiyel arasındaki orandan hesaplanıp, bu sayede robot hedefe yaklaştıkça hızı düşmektedir. Lokal yaklaşımdan global yaklaşıma geçmek için robot, ilgili bloktaki ortalama varyansın belirlenen eşik değerinden düşük olması durumunda gerçekleştirir. Bloklar arası gezinti işleminin bitirilip algoritmanın sonlandırılması için robot tüm blokların ortalama eş varyansların toplamının belirlenen global potansiyel eşik değeriyle kıyaslayarak kontrol eder. Robot ayrıca gidilen yol uzunluğunu hesaplar. Hareket yönü ve hızı hesapladığı bir sonraki gideceği lokasyon, gidilmiş yol uzunluğu ve bir sonraki lokasyon ile en yakındaki kıyı noktası arasındaki mesafelerin toplamı robotun gidebileceği maksimum menzilden büyükse robot kendisini en yakındaki kıyı şeridi lokasyonuna yönlendirir. Önerilen yaklaşımın analizi için simülasyonlar bu tez çalışmasında yapılmıştır. Google Earth Pro'dan çekilmiş göl çevresine yol çizgileri çekilecek simülasyona eklenir. Yol çizgilerinden elde edilen poligon noktaları enlem ve boylam şeklinde olup bunlar doğu kuzey yönlü x ve y koordinatlarına çevrilerek metre cinsinden işlemlerin yapılabilmesi sağlanmıştır. Ayrıca tüm arazideki test hücrelerinin poligon içerisinde olup olmadığı Ray Casting Algoritması ile sağlanır. Burada her bir hücre için bir yatay bir doğru üzerinde olduğu düşünülür. Bu doğrunun kestiği poligon kenarını kesme sayısı hesaplanır. Tek sayıysa poligonun içerisinde, çift sayıysa poligonun dışarısında olduğu anlaşılır. Ayrıca göl, nehir gibi ortamlarda su eksilmesinden kaynaklı geri çekilmeler de sabit değerli bir uzaklık ile kontrol edilir. Burada sayı metre cinsinden olup poligon içerisindeki her bir hücre, belirlenen uzaklık içerisinde bir toprak parçası varsa o hücreyi yüzülebilir olarak kullanılamaz. Bu işlemler sonucunda regressörden tahmin edilen ölçüm noktaları çıktısı için verilecek olan test lokasyonları elde edilmektedir. Sentetik su verisini DO ve pH için elde etmek için ters uzaklık interpolasyon metodu simülasyon için kullanılmıştır. Yüzülebilir su hücrelerinden bazı noktalar belirlenmiş ve bu noktalara standartta var olan DO ve pH değerleri arasında değerler verilmiştir. Her bir hücre ile şeçilen noktalar arası uzakların karesi ile orantılı olacak şekilde değerler üzerinden sentetik su kalitesi haritası oluşturulmuştur. Suüstü robotun yaptığı ölçümlere gürültü faktörü eklenmiştir. Robot ilgili lokasyonu ölçüm noktaları listesine eklerken bu lokasyonlardan aldığı ölçüm değeri de gürültüye sahip olacaktır. Simülasyonlar ayrıca temel çizgi (baseline) algoritması ile kıyaslanmaktadır. Bu kapsamda bloklar arası global hakarette robot önerilen yaklaşımdan farklı olarak yerel yaklaşımda kullanılan maksimum varyansın hedef olarak uygulanmasına benzer bir yaklaşım kullanılmaktadır. Bu temel çizgi algoritmasında, bütün blokların ortalama maksimum varyans değeri hesaplanıp, robotun maksimum varyansın olduğu bloğun ağırlık merkezine kadar gitmesi global yaklaşım olarak baseline yaklaşımda gerçekleştirilir. Simülasyonlar süresinde çözünmüş oksijen (DO) ve pH su kalitesi sentetik haritası olarak kullanılacaktır. İki farklı su kalitesi haritaları, 4 farklı kernel ve Gauss süresi regresyon modelinin stokastik olması sebebiyle 5 tekrar test gölü üzerinde denenmiştir. Sonuçlar gidilen yol, yapılan ölçüm sayısı, DO ve pH'ın sentetik ve tahmin edilen değerlerinin mutlak farkının tüm hücreler için yapılarak ortalaması ve standart sapması üzerinden gerçekleştirilmektedir. Yapılan simülasyonlarda simülasyonun farklı tekrarlarına suüstü robotun farklı güzergahlar üzerinden gidebildiği görülmüştür. Bu Gauss süreci regresyon modelinin stokastik olmasından kaynaklıdır. Ayrıca farklı başlangıç noktalarından simülasyonlar gerçekleştirildiğinde, ilk ölçüm yapılan bloklar üzerinde yapılan genişlemeden dolayı farklı hareket noktaları, farklı ölçüm sayısı sonuçları ve farklı sayıda tahmin sonucu çıkabildiği gözlemlenmiştir. Farklı kerneller için yapılan simülasyonlarda, radyal bazlı fonksiyonun, rasyonel ikinci derecede kernelinden kötü sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Radyal bazlı fonksiyonun seçilen hiperparametreleri ile birlikte kullanıldığında hataya fit olduğu, fazla eğitimdan dolayı görevi tamamlayamadığı gözlemlenmiştir. Ayrıca kerneller bir sabit kernel ile çarpıldığında elde edilen sonuçlarda, ilgili kernele kıyasla mesafe biraz daha artsa da daha sentetik veriye daha yakın tahmin sonuçları alınabildiği gözlemlenmiştir. Buna göre sabit kernel ile çarpılmış rasyonel ikinci derecede kernelin beyaz gürültü kerneli ile kullanımının en iyi sonuca vardığı kararlaştırılmıştır. Global yaklaşımda bloklar arası hareket için önerilen yapay potansiyel fonksiyonunun temel çizgi fonksiyonuna kıyasla ölçüm sayısı artsa da daha kısa toplam yol gidildiği görülmüş ve ayrıca mutlak fark sonuçlarında temel çizgi fonksiyonuna göre doğru sonuç verdiği gözlemlenmiştir. Bunun sebebi temel çizgi yaklaşımında çıkan maksimum varyans değeri genellikle ölçüm alınmış bloklara en uzak bloğu hedeflediğinden gidilen yolu uzatmaktadır. Öte yandan bizim önerdiğimiz yaklaşım bloklar arası gezerken çekici potansiyelin oluşturduğu akımla en yakın ziyaret edilmemiş bloğa doğru kayar. Bu durumda en uzak noktaya gidip ölçüm almak yerine blok blok gezerek lokal yaklaşımla ölçümler gerçekleştirmiş oluyor. Bu da gidilen yol konusunda tasarruf sağlamaktadır. Bu tez çalışmasından yola çıkarak ileriye dönük yapılabilecek işlemlere bakıldığında bu tez çalışması mekânsal bazlı analiz yaparken zamansal bazlı da su kalitesi tahmini incelenebilir. Ayrıca başka insansız suüstü araçları ile çoklu robot sistemlerine giriş yapılarak belirli bloklarda kendi devriyesini oluşturan çoklu görev analizi eklenebilir veya çoklu suüstü robotları ile gerçekleştirilen su kalitesi izleme işlemi yapılabilir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we consider the the informative path planning for water quality monitoring using artificial potential functions. The area of terrain can be wide, so the whole area is discretized into blocks, and each block is also discretized into cells. On the other hand, the number of water quality values for monitoring is more than one, so the variances of uncorrelated water quality values are weighted summed to obtain an equivalent water variance. In one block, a local mission is offered. After taking measurements and calculating Gaussian process regression in the local block, the robot aims to the following measurement location with the maximum uncertainty (maximum equivalent variance value) for each cell. The maximum uncertainty location has an attractive potential, and the borders of the lake have a repulsive potential for the unmanned surface vehicle (USV). Using attractive and repulsive potential and their gradients, the velocity and direction of the USV can be calculated for local missions. Moreover, for transition operation between blocks, the robot uses a newly proposed artificial potential function for the global mission. Using attractive and repulsive potential and their gradients, the velocity and direction of the USV can be calculated for local missions. Moreover, for transition operation between blocks, the robot uses a newly proposed artificial potential function. In the baseline approach, as in the local approach, the robot aims to calculate the following measurement block as the maximum value of mean equivalent variance and travels through to that block. With different combinations of the simulations, the results are compared for different synthetic water quality maps, and different kernel functions for Gaussian process regression, according to traveled distance, number of measurements, and the accuracy of predicted value for each water quality value.
Benzer Tezler
- Turizmin çevresel etkilerinin değerlendirilmesi ve çevre duyarlı sürdürülebilir turizm modeli
Environmental impact assesment of tourism and environment sensitive sustainable tourism model
FUAT GÜNDÜZ
- Development of an artificial neural network model for the estimation of chlorophyll-a in lakes
Göllerdeki klorofil-a'nın belirlenmesi için bir yapay sinirsel ağ modelin geliştirilmesi
CÜNEYT KARUL
Doktora
İngilizce
1999
Çevre MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELÇUK SOYUPAK
- Su elemanlarının kentsel mekanlarda ve yeşil alanlarda kullanımı
Başlık çevirisi yok
AYSUN CENDERE
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALE ÇIRACI
- Mezo ölçek model rüzgar şiddeti öngörü sonuçlarının yapay sinir ağları ve k en yakın komşu algoritması ile iyileştirilmesi
Artificial neural networks and k nearest neighborhood algorithm approach to improving wind speed prediction of the mesoscale forecast model results
DUYGU AKYIL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRAN SİBEL MENTEŞ