Geri Dön

Engellerin bulunduğu ortamda çok sayıda robot için yol planlama problemi

Multi-robot path planning problem in an environment with obstacle

PDF İndir

  1. Tez No: 939701
  2. Yazar: EMAD HAZRATI NEJAD
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞAHİN EMRAH
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 105

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

  1. Tez No

    815790

    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

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HALUK BAYRAM

  2. Tez No

    849728

    Enhancing follow the gap method with memory aid and with prediction component

    Boşluğu takip et yönteminin hafıza desteği ile ve öngörü bileşeni ile geliştirilmesi

    EMRE CAN CONTARLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VOLKAN SEZER

  3. Tez No

    439652

    Design of a modular mobile multi robot system: ULGEN (Universal-Generative Robot)

    Modüler mobil çoklu robot sistemi tasarımı: ULGEN (Universal-Generative Robot)

    HASAN ERCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ

  4. Tez No

    559081

    Building information modelling in facilities management

    Tesis yönetiminde yapı bilgi modellemesinin kullanılması

    BEHLÜL KULA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESİN ERGEN PEHLEVAN

  5. Tez No

    781767

    Contribution a la recherche d'un cadre juridique pour un droit international de laconcurrence plus efficace

    Daha etkin bir uluslararası rekabet için hukuki çerçeve arayışı

    ALİ CENK KESKİN

    Doktora

    Fransızca

    Fransızca

    2009

    HukukGalatasaray Üniversitesi

    Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. JEAN MARC SOREL

    PROF. DR. HALİL ERCÜMENT ERDEM

Geri Dön