Heterojen çoklu insansız hava-kara-deniz araç sürüleri için kuantum hesaplama tabanlı akıllı işbirlikçi kontrol yaklaşımları
Quantum computing based intelligent collaborative control approaches for heterogeneous multi-swarms of unmanned aerial-ground-marine vehicles
- Tez No: 933954
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET KARAKÖSE
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 152
Özet
Heterojen insansız hava, kara, deniz aracı (Unmanned Vehicles, UV) sürüleri için işbirlikçi kontrol yaklaşımları, dinamik ortamlarda etkin çalışması oldukça önemlidir. Tez çalışmasında İnsansız hava- kara için Pareto tabanlı çok amaçlı bir rota optimizasyonu ve engel kaçınma yöntemi önermektedir. Geliştirilen yöntem, dinamik bir ortamda enerji tüketimini minimize ederek hedefe ulaşma süresini optimize etmeyi ve engellerden güvenli şekilde kaçınmayı hedeflemektedir. Ayrıca UV'ler dinamik görev senaryolarında etkin konuşlandırılması için genetik algoritmalar ve costmap tabanlı yol bulma tekniklerini birleştiren yenilikçi bir optimizasyon çerçevesi sunmaktadır. UV'lerin görev atama ve rota planlama süreçlerinde operasyonel etkinliklerini artırmayı hedefleyen bu yaklaşım, farklı araç türlerine özel kriterlerle uyumlu bir şekilde optimize edilmiştir. Günümüzde insansız araçlar, insan müdahalesi olmadan güvenli ve verimli bir şekilde hedefe ulaşabilmektedir. Ancak farklı türdeki araçlarda görev atama ve rota planlama gibi karmaşık optimizasyon sorunlarını da ortaya çıkarmaktadır. Bu nedenle çoklu araç koordinasyonunu sağlamak için etkili ve yenilikçi yöntemlerin geliştirilmesi bir zorunluluk haline gelmiştir. Bu tezde, insansız araçların iş birliği içinde tamamen otonom görev ataması yapabilmesi için kuantum-klasik hibrit bir sistem tasarlanmıştır. Önerilen yöntem, klasik genetik algoritmalarla benzer performans sergilerken, kuantumdan ilham alan evrimsel algoritmalara kıyasla üstün sonuçlar elde etmiştir. Ayrıca, kuantum bilgisayarlarının hız avantajıyla, klasik genetik algoritmalarla uzun sürede çözülebilecek karmaşık problemlerin çok daha kısa sürede çözülebileceği gösterilmiştir. Yapılan çalışmalarla, heterojen insansız araç sürülerinin dinamik ve karmaşık ortamlarda etkin görev planlaması, enerji verimliliği ve engel kaçınma sorunlarına için yenilikçi çözümler sunmaktadır. Ayrıca kuantum bilişimin görev atama problemlerine uygulanabilirliğini başarılı bir şekilde ortaya koyarak, bu alanda yenilikçi yaklaşımlar için bir temel oluşturmaktadır.
Özet (Çeviri)
Collaborative control approaches for heterogeneous unmanned aerial, ground, marine vehicle (Unmanned Vehicles,UV) swarms are crucial for effective operation in dynamic environments. This thesis proposes a Pareto-based multi-objective route optimization and obstacle avoidance method for unmanned aerial and ground vehicles. The developed method aims to optimize the time to reach the target while minimizing energy consumption and ensuring safe obstacle avoidance in dynamic environments. Additionally, it introduces an innovative optimization framework combining genetic algorithms and costmap-based pathfinding techniques for efficient deployment of UVs in dynamic mission scenarios. This approach, designed to enhance operational efficiency in mission assignment and route planning processes, is optimized to align with criteria specific to different vehicle types. Although unmanned vehicles can operate safely and efficiently without human intervention, complex optimization challenges such as task assignment and route planning emerge in multi-vehicle coordination. Therefore, developing effective and innovative methods for multi-vehicle coordination is essential. In the thesis study, introduces a quantum-classical hybrid system to enable autonomous task assignment for unmanned vehicles in collaboration. The proposed method demonstrates comparable performance to classical genetic algorithms while outperforming quantum-inspired evolutionary algorithms. Additionally, it shows that quantum computing's speed advantage can solve complex problems, which would take longer with classical genetic algorithms, in significantly shorter times. This work offers innovative solutions for task planning, energy efficiency, and obstacle avoidance in dynamic and complex environments for heterogeneous unmanned vehicle swarms. Furthermore, it successfully demonstrates the applicability of quantum computing to task assignment problems, laying the foundation for innovative approaches in this field.
Benzer Tezler
- An autonomous heterogeneous multi-robot system design for early fire detection
Erken orman yangını tespiti için otonom heterojen çoklu robot sistemi tasarımı
ÖMER FARUK SERİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAbdullah Gül ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SAMET GÜLER
- UAV based group coordination of UGVs
Bir grup IKA'nın İHA tabanlı koordinasyonu
SONER ULUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ÜNEL
- A generalized localization framework for terrestrial and aerial systems
Kara ve hava sistemleri için genel bir konumlandırma çerçevesi
SALİHA BÜYÜKÇORAK EDİBALİ
Doktora
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNEŞ KARABULUT KURT
- Histogram-based sampling and multi-level global registration for 3D point clouds
3B nokta bulutları için histogram tabanlı örnekleme ve çok katmanlı global eşleştirme
OSMAN ERVAN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Heterojen insansız hava aracı sürüleri için müzakere tabanlı dağıtık dinamik görev atama algoritması ve ajan haberleşme dili geliştirilmesi
Auction based distributed task assignment algorithm and agent communication language development for heterogeneous unmanned aerial vehicle swarms
MUTULLAH EŞER
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ASIM EGEMEN YILMAZ