Active elastic anticipation+ model: swarm flocking through relative velocity and acceleration estimation in 3D
Aktif elastik öngörü+ modeli: 3b'de göreceli hız ve ivme tahmini ile sürü halinde hareket
- Tez No: 941043
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ EMRE TURGUT, DOÇ. DR. EROL ŞAHİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Robotik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 100
Özet
Kuş sürüleri ve balık toplulukları gibi doğal olaylar, basit yerel etkileşimlerin nasıl organize ve verimli bir müşterek hareketi sağlayabileceğini göstermektedir. Bu biyolojik gözlemler, ajanların yakın çevrelerindeki bireylerin konum ve yönelimlerine göre koordine olduğu sürü robot sistemlerine ilham vermiştir. Tepkisel davranışın ötesinde, komşu ajanların gelecekteki durumlarını öngörmeye dayanan önsezi yaklaşımı, daha yumuşak ve uyumlu hareketi mümkün kılar. Bu yaklaşıma dayanarak geliştirilen Active Elastic Anticipation modeli, hız temelli tahminlerle sürü koordinasyonunu iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Ancak bu model, iki boyutlu bir düzlemde tanımlandığı için karmaşık ve dinamik ortamlarda sınırlı performans göstermektedir. Bu çalışma, üç temel iyileştirme ile geliştirilmiş bir model olan Active Elastic Anticipation+'ı önermektedir. Birincisi, öngörü mekanizması hem hızı hem de ivmeyi kapsayacak şekilde genişletilmiştir. İkincisi, model üç boyutlu ortamlara genellenmiştir; bu sayede karmaşık engel geometrileriyle başa çıkabilmektedir. Üçüncüsü, merkezi olmayan bir Dağıtık Kalman Filtresi entegre edilmiştir; böylece her ajan yalnızca yerel konum ölçümleriyle kendi hız ve ivmesini tahmin edebilmektedir. Bu iyileştirmeler, sürünün tepki kabiliyetini, koordinasyonunu ve dayanıklılığını artırmaktadır. Önerilen model, iki boyutlu ve üç boyutlu simülasyonlar ile CrazyFlie 2.1 insansız hava araçları kullanılarak gerçekleştirilen gerçek dünya deneyleriyle doğrulanmıştır. Simülasyonlarda model, dar geçitlerde bütünlüğünü koruyan oluşumlar sergilemiş ve bozulmalara karşı hızlı toparlanma göstermiştir. Fiziksel deneylerde ise, algılama kısıtları altında sürü yapısını başarıyla korumuş ve merkezi olmayan tahmin yöntemi sayesinde doğru ve zamanında durum güncellemeleri sağlanmıştır. Sonuç olarak, önerilen model, sürü robotlarını daha gerçekçi ve uyarlanabilir davranışlara kavuşturarak bu alanı ileriye taşımaktadır. Geliştirmeler, arama-kurtarma, keşif ve çevresel izleme gibi gerçek dünya senaryolarında sağlam bir çalışma kabiliyeti sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Natural phenomena such as bird flocking and fish schooling demonstrate how simple local interactions can give rise to organized and efficient collective behavior. These biological insights have inspired swarm robotic systems, where agents coordinate based on the positions and orientations of nearby peers. Beyond reactive behavior, anticipation, which involves predicting the future states of neighboring agents, enables smoother and more coordinated motion. Building on this concept, the Active Elastic Anticipation model was introduced to improve swarm coordination through velocity-based prediction. However, as it is defined only in two-dimensional space, it shows limited performance in complex and dynamic environments. This study proposes an enhanced model, Active Elastic Anticipation+, with three key improvements. First, the anticipation mechanism is extended to incorporate both velocity and acceleration. Second, the model is generalized to three-dimensional environments to handle complex obstacle geometries. Third, a decentralized Extended Kalman Filter is integrated, allowing each agent to estimate its own velocity and acceleration using only local position measurements. These enhancements improve swarm responsiveness, coordination, and robustness. The proposed model was validated through two-dimensional and three-dimensional simulations and real-world experiments using CrazyFlie 2.1 UAVs. In simulations, the model maintained cohesive formations in narrow passages and showed a fast recovery from disturbances. In physical experiments, it successfully preserved swarm structure under sensing constraints, with decentralized estimation enabling accurate and timely state updates. In conclusion, the proposed model advances swarm robotics by enabling more realistic and adaptive behavior. Its improvements support robust operation in real-world scenarios such as search and rescue, exploration, and environmental monitoring.
Benzer Tezler
- Roles of anticipation and inertia in active elastic sheet models
Aktif elastik levha modellerinde öngörünün ve ataletin rolleri
MERT DEMİREL
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Fizik ve Fizik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ EMRE TURGUT
PROF. DR. CRISTIAN HUEPE
- Anticipation in collective motion of robot swarms
Sürü robotların müşterek hareketinde beklenti
İHSAN CANER BOZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ EMRE TURGUT
PROF. DR. CRİSTİáN HUEPE
- Akıllı malzemeler yardımıyla plak titreşimlerinin aktif kontrolü
Active control of plate vibrations with smart materials
İLKAY KURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Makine MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEMİH SEZER
- Failure independent path protection against single-srlg failures in elastic optical networks
Esnek optik ağlarda tek SRLG arızalarına karşı arızadan bağımsız yol koruma
HASAN GÖKHAN UYSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EZHAN KARAŞAN
- Design and control of an active ankle-foot orthosis
Bir aktif ayak-bilek ortezi tasarımı ve kontrolü
OĞUZHAN KIRTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Makine MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. EVREN SAMUR