Çoklu mobil robot sistemleri için metasezgisel ve derin öğrenme tabanlı yol planlama optimizasyonu
Metaheuristic and deep learning based path planning optimization for multiple mobile robot systems
- Tez No: 948948
- Danışmanlar: DOÇ. DR. RÜŞTÜ AKAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 202
Özet
Bu tez kapsamında mobil robotların yol planlama süreçlerini iyileştirmek amacıyla dört farklı simülasyon çalışması ve bir gerçek zamanlı çalışma gerçekleştirilmiştir. Küresel yol planlama bağlamında tek bir mobil robotun ızgara tabanlı ortamlarda yol planlaması için iyileştirilmiş bir yapay arı koloni algoritması önerilmiştir. Bu algoritma yol üzerindeki gereksiz köşeleri ortadan kaldırarak daha verimli rotalar oluşturmayı hedefleyen bir strateji ile desteklenmiştir. Aynı zamanda yine küresel çapta yol planlama probleminin karmaşıklığını azaltmak için engellerin kümelenmesine dayalı hibrit bir model önerilmiştir. Bu model metasezgisel algoritmalar ile kümeleme yöntemlerini bir araya getirilmiştir. Yerel yol planlama bağlamında çoklu mobil robot sistemlerinin yol planlaması için bir sinüs kosinüs algoritma varyantı önerilmiştir. Bir robotun dinamik ortamlardaki yol planlama başarısını artırmak için algoritmaya diferansiyel tabanlı güncelleme stratejileri ve adaptif öğrenme mekanizmaları entegre edilmiştir. Ayrıca tek ve çok robotlu sistemlerin küresel yol planlaması için genişletilmiş evrişim ve sıkma-uyarma bloğu gibi katmanların entegre edildiği ResNet tabanlı bir derin öğrenme modeli önerilmiştir. Bu modelin tam evrişimli ağa kıyasla daha optimal yollar ürettiği gözlemlenmiştir. Bu simülasyonlara ek olarak bir mobil robotun bir ortamda planlanan bir yolu istenen şekilde takip etmesi için bir gerçek zamanlı çalışma gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada bir takip kontrolörü tasarlanmış, bu kontrolör kullanılarak robotun planlanan yolda kaydadeğer bir hata olmadan hareket ederek hedef noktaya vardığı gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, four different simulation studies and one experimental study were conducted to improve the path planning processes of mobile robots. In the context of global path planning, an improved artificial bee colony algorithm was proposed for the path planning of a single mobile robot in grid-based environments. This algorithm was supported by a strategy aimed at eliminating unnecessary corners along the path to generate more efficient routes. Moreover, to reduce the complexity of the global path planning problem, a hybrid model based on obstacle clustering was developed by integrating metaheuristic algorithms with clustering techniques. For local path planning, a variant of sine cosine algorithm was proposed for multi-robot systems. To improve the performance of a robot in dynamic environments, differential-based update strategies and adaptive learning mechanisms were incorporated into the algorithm. Furthermore, a ResNet-based deep learning model was introduced for both single and multi-robot global path planning by integrating extended convolution and squeeze-excitation blocks. This model was observed to produce more optimal paths compared to a fully convolutional network. In addition to these simulations, an experimental study was carried out in which a mobile robot was tasked with tracking a planned path in a given environment. In this study, a tracking controller was designed, and it was observed that the robot was able to track the planned path and reach the target point with no significant error.
Benzer Tezler
- A novel coordination framework for multi-robot systems
Çoklu robot sistemleri için orijinal bir koordinasyon yapısı
MOHAMMED TALEB ZAMZAM
- Yük taşımayı otonom olarak gerçekleştirebilen çoklu mobil robot uygulaması
Application of multible mobile robots carrying loads autonomously
EMRAH BUDAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RAİF BAYIR
- 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
2016
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ
- GPOS ve RTOS mimarisine sahip işletim sistemlerinin çoklu mobil robot sistemlerinin yörünge planlamasındaki performans analizi
Performance analysis of RTOS and GPOS for path planning of the multi-robot systems
SEÇKİN CANBAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Sabahattin Zaim ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN ERDEMİR
- Sürü robotlar için yönlendirme ve izleme platformunun tasarımı ve geliştirilmesi
Design and develop of a routing and monitoring platform for swarm robots
MURAT AYDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiUluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VAHID AKRAM