Engellerin bulunduğu ortamda çok sayıda robot için yol planlama problemi
Multi-robot path planning problem in an environment with obstacle
- Tez No: 939701
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞAHİN EMRAH
- 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: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Mobil robotların çeşitli uygulamalarda giderek artan kullanımı, yol planlama problemini önemli bir araştırma konusu haline getirmiştir. Bu tezde, mobil robotlar için etkili bir global yol planlama algoritması geliştirilmiştir. Çalışmada, üç yeni yol planlama yöntemi önerilmiştir: Öğretme-Öğrenme Tabanlı Optimizasyon (TLBO) algoritması, Genetik Algoritma'nın geliştirilmiş bir versiyonu olan IGA ve TLBO ile IGA'nın güçlü yönlerini birleştiren hibrit bir yöntem. Önerilen algoritmalar, başlangıçta rastgele seçilen kontrol noktalarını adım adım değiştirerek daha kısa ve engellerden kaçınan Bézier eğrileri elde etmektedir. Ayrıca, bu üç yöntem, genetik algoritmalar, karınca kolonisi optimizasyonu ve diğer mevcut yöntemlerle karşılaştırılmış ve deneysel sonuçlar, önerilen yöntemlerin mevcut yöntemlere kıyasla daha iyi yollar sağladığını göstermiştir. Sonuçlar, TLBO, IGA ve hibrit yöntemin yol planlama problemlerini çözmede üstün performans sergilediğini ortaya koymaktadır. Son olarak, önerilen TLBO algoritması, engellerin bulunduğu ve altı farklı robotun her birinin farklı başlangıç ve bitiş noktalarına sahip olduğu bir ortamda uygulanmıştır.
Özet (Çeviri)
The increasing use of mobile robots in various applications has made the path planning problem an important research topic. In this thesis, an effective global path planning algorithm for mobile robots is developed. The study proposes three new path planning methods: Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO), an improved version of Genetic Algorithm (IGA), and a hybrid method combining the strengths of TLBO and IGA. The proposed algorithms iteratively modify initially randomly selected control points to obtain shorter and obstacle-free Bézier curves. These three methods were compared with genetic algorithms, ant colony optimization, and other existing methods. Experimental results demonstrate that the proposed methods provide better paths than existing ones. The results highlight the superior performance of TLBO, IGA, and the hybrid method in solving path planning problems. The proposed TLBO algorithm was applied in an environment with obstacles, where each of the six different robots had a unique starting and ending point.
Benzer Tezler
- COLREGs-compliant and non-prioritized motion planning for autonomous unmanned surface vehicles
Otonom insansız deniz araçları için COLREG-uyumlu ve önceliksiz hareket planlaması
MUSTAFA BAYRAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medeniyet ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HALUK BAYRAM
- Sivas ili cumhuriyet üniversitesi tip fakültesi numune ve sosyal sigortalari kurumu hastanelerinde çalişan hemşirelerin intra venöz (damar içi) sivi tedavisine ilişkin bilgi ve uygulamalari
The knowledge and practice related to the intravenous fluid theraph of the nurses working at the hospital of the medical faculty in cumhuriyet university, numune hastanesi and sosyal sigortalar kurumu hastanesi in sivas
İLKAY KALELİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
HemşirelikCumhuriyet ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MELİHA ATALAY
- Yalova - 5 fasulye çeşidinde görülen çimlenme azlığını gidermede uygulanacak yöntemlerin belirlenmesi üzerine araştırma
Başlık çevirisi yok
GÜLTEN YELDİREN