Design and realization of localization algorithms for multi-robot systems
Çoklu robot sistemleri için lokalizasyon algoritması tasarımı ve gerçekleştirilmesi
- Tez No: 921495
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SAMET GÜLER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Abdullah Gül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
Çok robotlu sistemler (MRS), tek bir robot için son derece zorlayıcı olan karmaşık görevleri gerçekleştirebilir. Örneğin, iş birliğiyle taşıma, alan kapsama ve arama-kurtarma operasyonları gibi uygulamalarda, MRS en iyi seçenek olabilir. MRS, görevleri daha basit komutlara bölerek bireysel robotlara atar. Bu yapı, ölçeklenebilirlik ve tek bir hata noktasına karşı dayanıklılık gibi önemli avantajlar sağlayan merkezi olmayan yaklaşımlara ilgiyi artırmıştır. MRS'deki formasyon kontrolü, özellikle GPS'in bulunmadığı ve dış altyapının olmadığı ortamlarda güçlü robot konumlandırmasına dayanır. Dış ortamlarda GPS mutlak konumlandırma sağlayabilir ancak kapalı alanlar veya tüneller gibi ortamlarda sürü robotları için yetersiz kalabilir. Hareket yakalama sistemleri gibi kapalı alan konumlandırma çözümleri, yüksek maliyetli olup ek altyapı kurulum prosedürleri gerektirir. Bu sınırlamalar, sürü robotikleri uygulamaları için uygun, dayanıklı ve dahili konumlandırma sistemlerine olan ihtiyacı vurgulamaktadır. Bu çalışma, tamamen dahili yeteneklere dayanan, dış altyapıya bağımlılığı ortadan kaldıran yeni bir merkezi olmayan, işaretleyicisiz konumlandırma çerçevesi sunmaktadır. MRS için bir konumlandırma çözümü bulmak amacıyla, yöntemimiz, derin öğrenme ile güçlendirilmiş iş birliği temelli konumlandırma algoritmalarını formasyon kontrol mekanizmalarıyla birleştirmektedir. Önerilen çerçevenin etkinliğini doğrulamak için kapsamlı simülasyonlar ve gerçek dünya deneyleri gerçekleştirilmiştir. Sistem ölçeklenebilirliği, farklı ekip boyutlarına uyum sağlayarak test edilmiştir ve uygulamalardaki etkinliği gösterilmiştir. Bu çalışma ayrıca yer robotları için açık kaynaklı bir veri seti sunarak MRS alanında daha fazla araştırmayı teşvik etmektedir.
Özet (Çeviri)
Multi-robot systems (MRS) can accomplish complex tasks extremely challenging for a single robot. For instance, in applications such as cooperative transportation, area coverage and search and rescue operations, MRS can be the best choice. MRS divides tasks into simpler commands and assigns them to individual robots. This structure favored decentralized approaches, which provide significant advantages, including scalability and robustness to single points of failure. Formation control in MRS relies on strong robot positioning, which is particularly challenging in environments where GPS is not available and external infrastructure does not exist. In outdoor environment, GPS can provide absolute positioning but may be insufficient for swarm robotics in environments such as indoors or tunnels. Indoor localization solutions, such as motion capture systems, come at a high cost and require additional infrastructure setup procedure. These limitations highlight the need for robust, onboard localization systems suitable for swarm robotics applications. This work presents a novel decentralized, marker-free localization framework for MRS that relies entirely on onboard capabilities, eliminating dependence on external infrastructure. To find a localization solution for MRS, our method combines cooperative localization algorithms powered by deep learning detections with formation control mechanisms. We validate the framework through extensive simulations and real-world experiments to validate the effectiveness of the proposed framework. We explore the system's scalability by adapting to varying team sizes, showcasing its effectiveness in applications. This work also provides an open-source dataset for ground robots, thereby promoting further research in MRS.
Benzer Tezler
- From media-based modulation to reconfigurable intelligent surfaces: Novel index modulation solutions
Ortam-tabanlı modülasyon'dan uyarlanabilir akıllı yüzeylere: Özgün indis modülasyon çözümleri
ZEHRA YİĞİT
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERTUĞRUL BAŞAR
PROF. DR. İBRAHİM ALTUNBAŞ
- Mobile robot odometric localization using decentralized kalman filter
Dağıtık kalman filtresi kullanılarak mobil robot odometrik konumlandırması
N'DJADJO ROMUALD KOUAKOU
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AŞKIN DEMİRKOL
- Altı fazlı enerji iletim sistemlerinde şönt reaktör lokalizasyonunun etkilerinin incelenmesi
The Studying on localization effects of shunt reactors in six-phase power transmission systems
FATMA GÜL ÜNLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. H. NUSRET YÜKSELER
- Producing synthetic person images with deep generative artificial neural networks
Derin üretici yapay sinir ağları ile sentetik kişi görüntülerinin üretilmesi
MEHMET GÜNEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ERKUT ERDEM
- Innovative modular and arrayed coil systems for ultrahigh efficiency in inductive heating and automated metal detection
Çok yüksek verimlilikte indüktif ısıtma ve otomatik metal algılama için yenilikçi modüler ve dizi bobin sistemleri
VELİ TAYFUN KILIÇ
Doktora
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİLMİ VOLKAN DEMİR