Kapalı ortamdaki bir nesnenin otonom bir araç ile yerinin tespit edilerek optimum yolun bulunması
Finding the optimum path to an indoor object by locating it with an autonomous vehicle
- Tez No: 953058
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERSİN DEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 104
Özet
Bu tez çalışması, GPS sinyallerinin yetersiz olduğu kapalı ortamlarda, otonom bir mobil robotun belirli bir hedef nesneyi tespit etmesi, ona ulaşması ve başlangıç noktasına güvenli bir şekilde geri dönmesini sağlayan bütünleşik bir sistemin geliştirilmesini amaçlamaktadır. Bu gibi ortamlarda, dar alanlar, çevresel engeller ve değişken koşullar nedeniyle otonom navigasyon sistemleri çeşitli zorluklarla karşılaşmaktadır. Bu bağlamda, güvenilir nesne tespiti, optimum yol planlama, hareket kontrolü ve engel kaçınma gibi işlevlerin bir arada çalışması kritik öneme sahiptir. Literatürde yer alan birçok çalışmada bu tür algoritmalar çoğunlukla ayrı ayrı değerlendirilmiş, bütüncül bir sistem yapısı nadiren ele alınmıştır. Ayrıca, kapalı ortamlarda çalışan sistemlerin dinamik koşullara uyum sağlayarak gerçek zamanlı karar verebilmesi konusunda önemli eksiklikler mevcuttur. Bu tez, söz konusu boşluğu doldurmak üzere, ROS2 Humble altyapısı kullanılarak SLAM, AMCL, A*, DWB, HSV renk algılama ve derinlik hesaplama algoritmalarının bir arada çalıştığı entegre bir yapı sunmaktadır. Tezin yöntem bölümünde, Gazebo simülasyon ortamında TurtleBot3 Waffle robotu kullanılmış ve ortamda belirli bir nesneyi tespit edip ona ulaşan, ardından başlangıç noktasına dönen bir görev senaryosu oluşturulmuştur. Cartographer algoritması ile ortam haritalanmış, AMCL ile konumlandırma gerçekleştirilmiş, A* ve DWB algoritmaları ile küresel ve yerel yol planlama sağlanmış, nesne tespiti için HSV renk filtresi ve derinlik kamerası birlikte kullanılmıştır. Ayrıca, durum tabanlı bir yapı ile nesne tespiti, hizalama, konum tahmini ve geri dönüş aşamaları adım adım uygulanmıştır. Simülasyon sonuçları, geliştirilen sistemin hem statik hem de dinamik engellerle dolu ortamlarda başarıyla çalıştığını ortaya koymuştur. Parametre optimizasyonları ile hedefe ulaşma oranı %90'a çıkarken, ortalama yol uzunluğu ve görev süresi de düşürülmüştür. Çalışmanın özgün katkısı; farklı algoritmaların gerçek zamanlı olarak entegre edildiği, esnek ve modüler bir yapının ROS2 ortamında uygulanabilirliğinin gösterilmesidir.
Özet (Çeviri)
This thesis aims to develop an integrated system enabling an autonomous mobile robot to detect a specific target object in an indoor environment, navigate it via an optimal path, and return safely to its starting point. In such environments, where GPS signals are unavailable and challenges like narrow spaces, static and dynamic obstacles, and variable conditions exist, reliable operation requires the combination of object detection, path planning, motion control, and obstacle avoidance algorithms. In the existing literature, these algorithms are often addressed independently, and comprehensive systems that integrate them in real-time under indoor conditions are limited. This study fills that gap by systematically integrating SLAM, AMCL, A*, DWB, HSV color detection, and depth estimation algorithms under the ROS2 Humble framework to create a unified and functional architecture. In the methods section, a simulation scenario is implemented using the TurtleBot3 Waffle robot in the Gazebo environment. The robot is tasked with detecting a red-colored object, estimating its approximate position, navigating toward it, and returning to its original position. Cartographer is used for mapping, AMCL for localization, A* and DWB for global and local path planning, and object detection is performed using HSV filtering and depth sensing. The process is managed via a state machine that guides each step, from detection to return. Simulation results demonstrate that the system successfully performs in environments with both static and dynamic obstacles. After parameter optimization, the success rate of reaching the target improved to 90%, while the average path length and completion time decreased. The originality of this study lies in the real-time integration of diverse algorithms in a modular ROS2-based system.
Benzer Tezler
- Otonom araçlar için 2B lazer tarayıcı kullanılarak yeni 3B LIDAR sistemi elde edilmesi ve engel tespiti
Obtaining a new type 3D LIDAR system using 2D laser scanner for autonomous vehicles and obstacle detection
AHMET KAĞIZMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- Görüntü işleme tabanlı, insansız mobil araç konumlandırma sistemi
Image processing based, automated guided vehicle navigation system
AHMET HİDAYET KİRAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET EMİN YÜKSEL
- Öz ayarlamalı bulanık PID denetimli dört rotorlu insansız hava aracıyla otonom güzergah ve nesne takibi
Autonomous trajectory and object tracking with self tuning fuzzy PID controlled quadrotor unmanned aerial vehicle
BATIKAN ERDEM DEMİR
Doktora
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAİF BAYIR
- Eş zamanlı konumlandırma, haritalandırma uygulamaları ve nesne tanıma tabanlı konumlandırma
Simultaneous localization, mapping applications and object recognition based localization
AHMET MURAT ERTURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEYFETTİN SİNAN GÜLTEKİN
- Data association for object tracking in a shape-based sensory substitution system
Şekı̇l tabanlı duyusal ı̇kame sı̇stemı̇nde nesne takı̇bı̇ ı̇çı̇n verı̇ eşleşmesı̇
HOSSEIN POURGHAEMI ANBARDAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. GÖKHAN İNCE