İnsansız su üstü aracı için pekiştirmeli öğrenme temelli yörünge planlama
Trajectory planning based on reinforcement learning for unmanned surface vehicle
- Tez No: 955728
- Danışmanlar: PROF. DR. İNCİ SARIÇİÇEK, PROF. DR. AHMET YAZICI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Rota optimizasyonu, Deep learning, Route optimization
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Üretim ve Servis Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Otonom sistemlerin gelişimiyle birlikte, İnsansız Su Üstü Araçlar (Unmanned Surface Vehicles-USV), deniz ortamında güvenli ve verimli görevlerin gerçekleştirilmesine olanak sağlamaktadır. Bu tez çalışmasında, USV'lerin çarpışma risklerini en aza indirerek, Uluslararası Denizde Çarpışmayı Önleme Kurallarına (COLREGs) uygun şekilde hareket etmelerini sağlayacak otonom bir sistem geliştirilmiştir. Amaç, gerçek zamanlı yörünge planlaması ile çarpışmalardan kaçınan, kurallara uygun ve çevresel koşullara duyarlı bir navigasyon sistemi tasarlamaktır. Geliştirilen sistemde, Derin Q Ağı (Deep Q Network-DQN) modeli tabanlı pekiştirmeli öğrenme yöntemi önerilmiştir. Yörünge üretiminde B-Spline eğrileri kullanılarak aracın manevra kabiliyeti modellenmiş, kontrol noktaları aracılığıyla çevreye uyumlu yumuşak eğriler elde edilmiştir. Pekiştirmeli öğrenme tabanlı yörünge planlamada dalga boyu, rüzgâr ve akıntı hızı gibi çevresel etkenler dikkate alınmaktadır. Önerilen yöntem, farklı simülasyon senaryolarında test edilmiş, doğrusal ve açısal hız değerleri ile theta açısının değişimi gözlemlenmiştir. Farklı öğrenme oranları ve sinir ağı yapılarına göre yapılan karşılaştırmalarda, elde edilen Q değerleri üzerinden sistem performansı analiz edilmiştir. Deneysel sonuçlar, önerilen pekiştirmeli öğrenme tabanlı yörünge planlama sisteminin başarılı sonuçlar verdiğini ortaya koymaktadır. Yöntem, yalnızca tek bir eğitim süreci ile benzer senaryolara doğrudan uygulanabilirlik sunarak, geleneksel yöntemlere kıyasla önemli ölçüde esneklik ve hız avantajı sağlamaktadır. Bu özellikler, otonom deniz araçlarıyla gerçekleştirilen görevlerin operasyonel verimliliğini artıracaktır.
Özet (Çeviri)
The advancement of autonomous systems has enabled unmanned surface vehicles (USVs) to conduct safe and efficient operations in marine environments. In this thesis, an autonomous system is developed to enable USVs to navigate in compliance with the International Regulations for Preventing Collisions at Sea (COLREGs) while minimizing the risk of collisions. The goal is to design a navigation system that performs real-time trajectory planning, avoids collisions, and adapts to environmental conditions. In the developed system, a reinforcement learning method based on the Deep Q-Network (DQN) model is proposed. B-spline curves are used for trajectory generation, modeling the maneuverability of the USV, and producing smooth, adaptive paths through control points. Reinforcement learning-based trajectory planning integrates environmental conditions such as wave height, wind speed, and current velocity. The proposed method was tested in various simulation scenarios, and changes in linear and angular velocity values as well as the theta angle were observed. System performance was evaluated based on Q-values obtained under different learning rates and neural network architectures. Experimental results reveal that the proposed reinforcement learning-based trajectory planning system yields successful outcomes. The system provides direct applicability to similar scenarios with a single training process, offering significant flexibility and speed advantages compared to traditional methods. These features will enhance the operational efficiency of tasks carried out by autonomous maritime vehicles.
Benzer Tezler
- Die Sprache und der Sprachstil Arno Schmidt's in:“Die Gelehrtenrepublik”
Başlık çevirisi yok
ZİHNİ TUNCER
- Streptozotosin ile deneysel diabet oluşturulan hayvanlarda bazı kan parametrelerinin incelenmesi
Başlık çevirisi yok
BELKİS ÜNVER
- Wolfgang Borcherts Stellungnahme zum Krieg in seinen Kurzgeschichten ab 1945
Başlık çevirisi yok
ZEKİ KARAKAYA
- Endüstri meslek lisesi müdürlerinin yeterlikleri
Başlık çevirisi yok
MUSA GÜRSEL
Doktora
Türkçe
1989
Eğitim ve ÖğretimSelçuk ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NİYAZİ KARASAR
