RG-Trees: Nonlinear and deterministic extensions to reference governor trees
RG-Trees: Referans yöneticisi ağaçlarına doğrusal olmayan ve deterministik uzantılar
- Tez No: 939108
- Danışmanlar: PROF. DR. KLAUS VERNER SCHMİDT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 134
Özet
Engelden kaçınan hareket planlama, mobil robotiğin temel problemlerinden biridir. Fabrika içi navigasyon gibi bazı durumlarda, ortamın haritası önceden bellidir. Bu durumda planlayıcının asıl görevi, robotu engellere çarpmadan hedef konumuna götürecek bir geribeslemeli denetim kuralı bulmaktır. Daha önce Gölbol vd, RG-Trees adlı rastgele sıralı bileşim ve referans yöneticiyi birleştiren bir EKHP algoritması sunmuştur. Bu algoritmada engelsiz alanı birbiriyle kesişen kare bölgelere bölmüştür. Referans yöneticisi ile de robotu güvenli bölgeden çıkmayacak şekilde bir bölgeden sıradaki bölgeye yürütmüştür. Bu metodun eksikliği, sadece doğrusal zamanda değişmez sistemlere uygulanabilir olmasıdır. Bu çalışmada, referans yöneticiyi açık referans yönetici ile değiştirerek, algoritmanın kullanım alanını doğrusal olmayan sistemleri de kapsayacak şekilde genişlettik. Buna ek olarak, rastgele yöntemin yerine geçecek, Voronoi diyagramlarını kullanan üç farklı deterministik ağaç oluşturma yöntemi sunduk. Bu şekilde her çalıştırmada aynı `optimal' sonucu elde ettik. İnsansız Su üstü Aracı, diferansiyel sürüşlü robot ve dinamik araba modeli için doğrusal olmayan üç kareket kontrolcüsü geliştirip algoritmalarımızı bu modellerde doğruladık.
Özet (Çeviri)
Obstacle avoidance motion planning is a basic problem in mobile robotics. In some cases, e.g. in a factory, map of the workspace is known a-priori. The planner's main task is to find an appropriate feedback control law that takes the robot to the goal location without colliding the obstacles. Previously, Golbol et al. proposed RG-Trees, an OAMP algorithm that combines random sequential composition and the Reference Governors (RG). They covered the obstacle-free space with overlapping square-shaped safe regions, and steered the robot from one region to the next one, staying inside the safe region, using RG. A major drawback of this algorithm is that it is only applicable to LTI systems. In this work, we propose replacing the RG part by the Explicit Reference Governor (ERG), extending its range of application to nonlinear systems. Moreover, we propose three deterministic tree generation methods based on Voronoi diagrams to replace the random algorithm. In this way, we obtain the same, `optimal' path in each run. We develop three nonlinear motion controllers, for Unmanned Surface Vehicle, differential drive robot and dynamic car models, and verified our algorithms on them.
Benzer Tezler
- RG-trees: Trajectory-free feedback motion planning using sparse random reference governor trees
RG-trees: Seyrek rassal referans yönetici ağaçları ile yörüngesiz geri beslemeli hareket planlama
FERHAT GÖLBOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AFŞAR SARANLI
YRD. DOÇ. MUSTAFA MERT ANKARALI
- İncir mozaik hastalığının Aydın ilindeki incir bahçe ve fidanlıklarındaki yaygınlığının saptanması ile hastalık etmeninin, bitki özsuyu ile taşınması, konukçu çevresi ve serolojik yöntemlerle (elisa) karakterizasyonunun belirlenmesi
Determination of incidence of the fig mosaic disease in fig orchards and nurseries of Aydın province, and characterization of the causal agent with serological methods, host range and transmission by plant sap
FATİH ÖZÇİÇEKÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
ZiraatAdnan Menderes ÜniversitesiBitki Koruma Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERAP AÇIKGÖZ
- Patlatma kaynaklı yer sarsıntısı tahmininde uyarlamalı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS), destek vektör makineleri (SVM) ve gauss süreç regresyonu (GPR) tekniklerinin kullanımı
Application of adaptive-network based fuzzy inference system (ANFIS), support vector machines (SVM) and gaussian process regression (GPR) techniques for prediction of blast-induced ground vibrations
YAŞAR AĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜRKER HÜDAVERDİ