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: Sürü robotiği, Swarm robotics
- 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: Belirtilmemiş.
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
- İsmayıl Hakkı Baltacıoğlu'nun kültür ve eğitim kavramı üzerine bir inceleme
An Examination of the concepts of culture and education of Ismayıl Hakkı Baltacıoğlu
ABDULLAH DİKİCİ
Doktora
Türkçe
1986
Eğitim ve ÖğretimUludağ ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SUAT ANAR
- Liyofilize yoğurt kültürü eldesi ve muhafazası üzerine araştırmalar
Başlık çevirisi yok
MELEK FOTOCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA METİN