Geri Dön

Modeling and path tracking control of a four-wheel drive automated guided vehicle

Dört çeker otonom aracın modellenmesi ve yol takip kontrolü

PDF İndir

  1. Tez No: 933225
  2. Yazar: ALPER DOĞRU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SENEM KURŞUN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sistem Dinamiği ve Kontrol Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 79

Özet

Otonom Güdümlü Araçlar (AGV'ler) ve diğer otonom robotlar, zamandan tasarruf sağlama, maliyetleri azaltma ve birçok sektörde çalışma imkânı sunma özellikleri nedeniyle son zamanlarda oldukça popüler hale geldi. Bu teknolojiler hem endüstride hem de akademik araştırmalarda önemli bir yere sahip oldukları için uzun süre gündemde kalacak gibi görünüyorlar. Birçok şirket, AGV'leri depolama ve üretim süreçlerini iyileştirmek için kullanmaktalar. Özellikle ürün yelpazelerinin genişlemesiyle bu sistemleri daha sık görmeye başladık. Sensörler, kameralar, veri işleme ve yazılım alanındaki teknolojik gelişmeler sayesinde, AGV'ler gerçek dünyanın kaosu içinde dahi güvenli ve hassas bir şekilde hareket edebilmektedir. Son dönem trendlerinden biri olan Endüstri 4.0 üzerine yapılan çalışmalar da otonom sistemlerin gelişimini büyük ölçüde desteklemektedir. Birbirleriyle haberleşebilen ve kendi trafik sistemlerine sahip olan otonom araç filoları otonom üretimin en önemli hedeflerinden biri haline gelmiştir. Bu alanda yapılan çalışmalar şirketlerin iş gücü eksikliklerini aşmalarına, insan hatalarını azaltmalarına ve verimliliği artırmalarına yardımcı olmaktadır. Bu durum, AGV'leri günümüzün otomatik iş yerlerinde vazgeçilmez araçlar haline getirmektedir. Yol takip problemi, Otomatik Güdümlü Araç (AGV) teknolojisindeki en büyük zorluklardan biridir ve hala gelişme fırsatı bulunmaktadır. Otonom araçların, önceden belirlenmiş bir yolu hassas bir şekilde takip etmesini sağlamak çok önemlidir, çünkü araç dinamikleri veya dış faktörlerden kaynaklanan sapmalar, sistemin verimliliğini düşürebilir. Bu tür sapmalar, pozisyon ve yön hatalarını artırarak AGV'lerin istenilen hızlara ulaşmasını engeller ve karmaşık alanlarda güvenli ve verimli bir şekilde gezinme yeteneklerini olumsuz etkiler. Geometrik ve model tabanlı control yöntemleri bu sorunu çözmek için kullanılmaktadır. Sensör verileri ve kontrol algoritmaları geliştikçe, AGV'ler beklenmedik engellerle başa çıkma ve dinamik koşullara uyum sağlama yeteneklerini artırmaktadır. Özellikle implementasyon maliyetlerini düşürebilmek için her araç türüne ve ortama özgün olan optimum yol takip metodunun önceden belirlenmesi çok önemlidir. Bu amaçla uygulama ortamının önceden dijital ikiz kullanılarak simüle edilmesi maliyetleri düşürürken sistem performansını da arttıracaktır. Dijital ikiz kullanılarak yapılan deneylerde optimum yol takip algoritması tespit edilebilir hatta optimize edilebilir. Bu ön çalışmanın varlığı sürecin iyileştirilmesi için kritik öneme sahiptir. Bu konudaki gelişmeler AGV'lerin performansını ve yaygınlaşma sürecini doğrudan etkileyecektir. xxiv Bu tezde, otonom güdümlü araçlar (AGV'ler), otonom mobil robotlar (AMR'ler) ve diğer otonom sistemlerde yaygın bir konu olan yol takip problemini çözme üzerine karşılaştırmalı bir çalışma gerçekleştirilmiştir. AGV'nin gerçekçi bir şekilde modellenmesi ve yol takip yöntemleri üzerine detaylı bir literatür incelemesi yapılmıştır. Fabrika ortamında kullanılması planlanan dört tekerlekten çekişli (4WD) bir AGV'nin hareket modellemesi, literatürde dört tekerli araçlar için sıklıkla kullanılan dinamik ve kinematik bisiklet modelleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Popüler yol takip algoritmalarından“Pure Pursuit”,“Stanley”ve“PID”kontrol metotları MATLAB ortamında uygulanmış ve çok sayıda deneyle optimize edilmiştir. Optimizasyon süreçlerinde karşılaşılan zorluklardan bahsedilmiş ve sonuçları paylaşılmıştır. Son olarak, optimize edilmiş kontrolcüler farklı yörüngeler ve çalışma hızlarıyla test edilmiş, önceden belirlenmiş olan performans kriterleri göz önüne alınarak karşılaştırılmışlardır. Simüle edilecek AGV'nin ve ortamın özellikleri belirtilmiştir. Bunun için bir lojistik deposunda çalışması planlanan ve yüklenmiş ağırlığı 200 kg olan bir araç tanımlanmıştır. Bu araca ait kinematik ve dinamik özelliklerin çoğu güncel piyasadan ve literatürden değerler seçilerek belirlenmiştir. Araca ait direksiyon açısı limiti ve direksiyon açısı değişim hızı değerleri de tanımlanmıştır. Eylemsizlik momenti değeri araç için noktasal yük benzetmesi yapılarak yaklaşık oalrak hesaplanmıştır. Bu değerler bisiklet modeli benzetmesinin yapılmasını ve AGV'nin modellenmesini sağlamıştır. Simülasyon için önemli olan kontrolcü frekansı, minimum/maksimum operasyon hızları ve son konum toleransı gibi değerler mümkün olduğunca gerçekçi alınmıştır. Testler başlamadan önce yol takip kontrolcülerine destek olarak kullanılacak algoritmalar ve hesap yöntemleri oluşturulmuştur. Bunlar; en yakın yol segmentini bulma, Ackermann metodu, yoldan sapma hatası ve yönelim hatası için yazılmışlardır. Algoritmaların karar süreçleri akış diyagramlarıyla desteklenerek anlatılmıştır. Operasyon hızı olarak literatürde de gözlemlenen 0.4 m/s, 1m/s, 2m/s ve 3m/s değerleri uygun görülmüştür. En düşük hız ise 0.1 m/s olarak belirlenmiştir. Kontrolcülerin özellikle ani dönüşler sırasında araç hızını düşürmelerine imkan verilmiştir. Kontrolcülerin performansını denetlemek için farklı özelliklere sahip üç yörünge planlanmıştır. Ani dönüş becerisini test etmek için bir kare yörünge, sürekli hareketi test etmek için bir dairesel yörünge ve daha gerçekçi bir çalışma ortamını simüle edebilmek için de karışık yörünge tasarlanmıştır. Kontrolcülerin model kompleksitesinden ne kadar etkilendiğini gözlemlemek için de hem kinematik hem de dinamik modeller için optimizasyon yapılmış ve testler tamamlanmıştır. Böylece toplamda 72 deneyden oluşan bir deney seti oluşturulmuştur. Kontrolcülerin avantaj ve dezavantajlarını irdelemeden önce beş temel performans kriteri tanımlanmıştır. Bunlar; zaman verimi, hareket verimi, uygulama kolaylığı, optimizasyon kolaylığı, doğruluk ve kesinliktir. Yol takip uygulamalarında bu performans kriterlerine karşılık gelen göstergeler tespit edilmiştir. Bunlar ise yörünge tamamlama süresi, direksiyon açısı, maksimum yoldan sapma hatası ve yoldan sapma hatasının ortalama karekökü (RMSE) olarak karşımıza çıkmaktadır. 72 deneyin sonucu toparlanıp derlendikten sonra seçilen bu performans kriterlerine göre filtrelenmiş ve değerlendirilmiştir. xxv Pure Pursuit kontrolcü neredeyse tüm deneyler için en iyi tamamlama zamanına sahip olmuştur. En sorunsuz direksiyon açısı değişimlerini sağlamıştır. En yakın yol segmenti ve Ackermann metodu gibi destek algoritmalarına ihtiyaç duyduğu için diğerlerinden daha zor uygulanmıştır ancak oldukça kolay bir şekilde optimize edilmiştir. Optimizasyonu için“ileri bakma mesafesi”parametresi kullanılmıştır. Bu parameter aracın ileriyi“görerek”önceden manevra yapabilmesine olanak sağlamaktadır. Bu değerin yüksek olması geniş alanlarda işe yararken ani manevra gerektiren ortamlarda dezavantaj yaratmaktadır. Bu nedenle bu parametrenin optimizasyonu yörünge tipi dikkate alınarak yapılmıştır. Deneyler sonucunda performansın model kompleksitesi tarafından etkilendiği görülmüş ve ayrıca optimizasyonu yapılmıştır. Son olarak literatürde de görüldüğü gibi ileri bakma mesafesi araç hızına adaptif hale getirilmiştir. Optimizasyon sonucu kompleks yörünge dışındaki tüm yörüngelerde en iyi kesinliğe sahip olmuştur. Kompleks yörünge ve dinamik model dışındaki tüm koşullarda ise en iyi doğruluğu elde etmiştir. Diğer karşılaştırılan kontrolcülere göre Pure Pursuit'in düşük yük uygulamalarında ve dar alanlarda kullanılması daha uygundur. Başka bir değişle ufak bir yük aracının ani manevralar yapması için en uygun tercihtir. Stanley kontrolcü özellikle kompleks yörünge ve dinamik model için en iyi zamanlamayı elde etmiştir. Dar ve ani dönüşler dışında çok akıcı bir hareket sağlayabilmiştir. Uygulanması için karışık bir algoritmaya ihtiyacı yoktur. Girdi olarak yoldan sapma hatasını ve yönelim hatasını alır. Diğer kontrolcülere kıyasla yönelim hatasını da bir girdi olarak alması Stanley'nin yol takip becerisine belli avantajlar sağlamıştır. Bu kontrolcünün optimizasyonunun ise oldukça hassas olduğu gözlemlenmiştir. Deneylere göre yörünge türünden, maksimum araç hızından ve model kompleksitesinden ciddi şekilde etkilenmektedir. Bu nedenle karşılaştırılan diğer kontrolcülere göre optimizasyonu en zor olandır. Optimizasyon sonrasında ise tatmin edici sonuçlar sağlayabilmiştir. Diğer kontrolcülerle kıyaslandığında en kötü kesinlik değerlerine sahip olmasına karşın kompleks yörünge ve dinamik model için en iyi doğruluk değerini sağlamıştır. Bunun sonucu olarak Stanley'nin dar alanlarda kullanılacak bir araçta tercih edilmemesi önerilmiştir. Yüksek hızlarda ve sıklıkla ani manevra yapmasına gerek kalmayacak koşullarda kullanılması en doğrusu olacaktır. Bu nedenle otomobil türü araçlar için daha uygundur. Sonuçlar literatürler eşleşmektedir. PID kontrolcü günümüzde en yaygın kullanılan kontrol metotlarından biridir ve yol takip uygulamaları için de tercih edilmektedir. Kazanç parametrelerinin kolay optimize edilebilmesi ve uygulanabilirliği PID'nin en önemli tercih sebeplerindendir. Deneysel olarak optimizasyonu yapıldıktan sonra oldukça tatmin edici bir performans sergilemiştir. Sürekli hareket ve düşük hızlarda en iyi bitirme zamanına sahip olmuştur. Genellikle verimli bir hareket göstermiştir. Karşılaştırılan kontrolcüler arasında kompleks yörünge için en iyi kesinliğe sahip olmuştur ancak genel olarak en kötü doğruluk değerlerini elde etmiştir. Bunun sonucunda yalnızca düşük hızlarda ve kısmen dar alanlarda kullanılması uygun görülmüştür. PID'nin dış bozuculara karşı hassasiyeti düşünüldüğünde bu sonuçlar oldukça tutarlıdır. Adaptif optimizasyon metotlarıyla çok daha iyi performans verebileceği düşünülmektedir.

Özet (Çeviri)

Automated Guided Vehicles (AGVs) and other autonomous robots have become very popular recently because of their ability to save time, reduce costs, and work in many types of environments. These technologies are currently important in both industry and academic research and are likely to stay popular for a while. Many companies use AGVs to improve their storage and manufacturing processes, especially as autonomous robots now come in a wider variety and can handle more tasks efficiently. With advanced navigation tools like sensors, cameras, and smart software, AGVs can move through complex spaces with accuracy and safety. Studies on Industry 4.0, one of the recent trends, significantly support the development of autonomous systems. Fleets of autonomous vehicles that can communicate with each other and operate within their own traffic systems have become one of the primary goals of autonomous production. Research in this area helps companies overcome labor shortages, reduce human errors, and increase efficiency. This makes AGVs essential tools in today's automated workplaces. The path tracking problem is one of the most significant challenges in Automated Guided Vehicle (AGV) technology. Advancements to this problem will have a direct effect on our lives and there is still a gap for improvement. Ensuring that AGVs follow a predetermined path accurately is critical, as disturbances from vehicle dynamics or external factors can cause deviations that reduce system efficiency. These disturbances increase position and orientation errors, preventing AGVs from reaching desired speeds and affecting their ability to navigate complex spaces safely and efficiently. Geometric and model-based control methods are used to solve this problem. As sensor data and control algorithms continue to improve, AGVs are better able to handle unexpected obstacles and adjust to dynamic conditions. In this thesis, a comparative study was conducted on solving the path tracking problem, which is a common topic in autonomous guided vehicles (AGVs), autonomous mobile robots (AMRs), and autonomous cars. A detailed literature review was conducted on realistic modeling of an AGV and on path tracking methods. The movement modeling of a four-wheel drive (4WD) AGV planned for use in a factory setting was carried out using dynamic and kinematic bicycle models. Some of the most popular path tracking algorithms in the literature,“Pure Pursuit”,“Stanley”and“PID”controllers, were implemented and optimized in MATLAB. Finally, these controllers were tested with different trajectories and operational velocities. Path tracking position cross-track error and completion times were compared for each. The advantages and disadvantages of the controllers were examined.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    830316

    Development of a fault-tolerant model predictive controller for vehicle lateral stability

    Araç yanal stabilitesi için arızaya dayanıklı model öngörülü kontrolcü geliştirilmesi

    MUHAMMED KEMAL KÖYSÜREN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Makine Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. MELİH ÇAKMAKCI

  2. Tez No

    313739

    Trajectory tracking control of unmanned ground vehicles in mixed terrain

    İnsansız kara araçlarının değişken yüzey şartlarında yörünge izlemesi kontrolü

    GÖKHAN BAYAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. A. BUĞRA KOKU

    YRD. DOÇ. DR. E. İLHAN KONUKSEVEN

  3. Tez No

    493717

    Bağımsız dört çekerli elektrikli bir aracın uyarlamalı denetimi

    Adaptive control of a four wheel independent driven electric vehicle

    MUHSİN UĞUR DOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÇETİN ELMAS

    DOÇ. DR. UĞUR GÜVENÇ

  4. Tez No

    513904

    The design of an unmanned ground vehicle and its trajectory-tracking control by using GPS

    İnsansız bir yer aracının tasarımı ve GPS ile yörünge kontrolü

    FIRAS MUHAMMAD SAIB M.M. AL-NAQSHBANDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Makine MühendisliğiVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ATİLLA BAYRAM

  5. Tez No

    636992

    Collision avoidance and crash mitigation via intelligent steering intervention

    Aktı̇f dı̇reksı̇yon müdahalesı̇ ı̇le kaza önlenmesı̇ ve çarpışma etkı̇sı̇nı̇n azaltılması

    HASAN ŞAHİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGEN AKALIN

Geri Dön