Değişken ortamlarda sürü robotlar için yol planlama ve takibi
Path planning and tracking for swarm robots in variable environments
- Tez No: 929865
- Danışmanlar: PROF. DR. BURHANETTİN CAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Çalışmada robotun istenilen koordinat sistemine ulaşması, yol planlama ve bu planlanan yolun tekli ve çoklu robotlar tarafından koordineli bir şekilde takibi sağlanmaktadır. Planlanan yolda en kısa mesafeyi bulması için A* algoritması kullanılmıştır. Pure Pursuit algoritması ise yol takip ve yönelimini belirlemek için kullanılmıştır. Pursuit algoritması, robot/ların hedefe doğru hareket etmelerini sağlayarak, birbirleriyle etkileşimini optimize eder ve çevresel engellerle, hareketli objeleri belirleyerek gerçek zamanlı uyumu sağlar. Robot/lar yol takibini en düşük maliyete göre hesaplamaktadır. Bu algoritma robot/lar arasında daha güvenli bir etkileşim oluşturmasının yanı sıra daha kısa bir yol planlaması sunmaktadır. Dinamik engeller ve hareketli objeler dikkate alınarak, robot/ların sürekli olarak yeniden yol planlaması yapabilmesi sağlanmıştır. Bu, robot/ların çevrelerindeki değişikliklere hızlıca adapte olmasını sağlamaktadır. Çoklu robot kontrolünde, lider-takipçi yaklaşımı uygulanarak, bir robot (lider) hedefe doğru yönelirken, diğer robotlar (takipçiler) lider robotu izleyerek hedefe doğru hareket ederler. Engelli ortamda ise robot/lar en kısa yolu takip ederken çevredeki engellerden de kaçınarak güvenli bir şekilde ilerlemektedirler. Çalışmada kullanılan Gazebo simülasyon ortamı, robotların gerçek dünya koşullarını taklit ederek, algoritmaların ve kontrol yöntemlerinin etkinliğini test etmek için ideal bir platform sunmaktadır. Ayrıca Turtlebot3 robotları simülasyonda kullanılarak, robotların çevresel engellerle etkileşimleri ve çoklu robot koordinasyonu konusunda elde edilen performans değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, the robot reaches the desired coordinate system, path planning and coordinated tracking of this planned path by single and multiple robots are provided. A* algorithm is used to find the shortest distance on the planned path. Pure Pursuit algorithm is used to determine the path tracking and orientation. The Pursuit algorithm ensures that the robot(s) move towards the target, optimises their interaction with each other and provides real-time adaptation by identifying environmental obstacles and moving objects. The robots calculate the path following according to the lowest cost. This algorithm provides a safer interaction between the robot(s) as well as a shorter path planning. Dynamic obstacles and moving objects are taken into account so that the robot(s) can continuously re-plan the path. This allows the robots to quickly adapt to changes in their environment. In multi-robot control, by applying the leader-follower approach, one robot (leader) moves towards the target while the other robots (followers) move towards the target by following the leader robot. In the obstacle environment, the robot(s) follow the shortest path while avoiding the obstacles in the environment. The Gazebo simulation environment used in the study provides an ideal platform for testing the effectiveness of algorithms and control methods by simulating real-world conditions. In addition, Turtlebot3 robots were used in the simulation to evaluate the robots' interactions with environmental obstacles and the performance achieved in multi-robot coordination.
Benzer Tezler
- Towards hyperautomation in architecture: A system for truss manipulation with relative robots
Mimarlikta hiperotomasyona doğru: Bağıl robotlarla kafes manipülasyonu için bir sistem
BURAK DELİKANLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEMAN FİGEN GÜL
- Yapay potansiyel fonksiyonlar ve panel metodu kullanarak robot dizilim kontrolü ve seyrüseferi
Robot formation control and navigation using artificial potential functions and panel method
ABDEL-RAZZAK MERHEB
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VEYSEL GAZİ
- Optimization of sales forecasting with metaheuristic approach: A model proposal
Metasezgisel yöntem satış tahmini optimizasyonu: Model önerisi
IMADEDDIN YOUNIS
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH YİĞİT
- Swarm fighter aircraft control with deep reinforcement learning approach
Derin pekiştirmeli öğrenme ile sürü savaş uçaklarının kontrolü
METİN SARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET ÇALIŞKAN
- HVAC sistemlerinin modellenmesi ve akıllı kontrol yaklaşımları kullanılarak kontrolü
Modeling of HVAC systems and control using intelligent control approaches
ELİF ÇİNAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Makine MühendisliğiMuş Alparslan ÜniversitesiNükleer Enerji ve Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYFUN ABUT