Mobil robotlarda konum kontrolü ve simülasyonu
Position control and simulation in mobile robots
- Tez No: 979026
- Danışmanlar: DOÇ. DR. RANA ORTAÇ KABAOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Mobil robot, konum kontrolü, PID kontrol, simülasyon, bulanık mantık, Matlab, Robotlar, Mobile robot, position control, PID control, simulation, fuzzy logic, Matlab, Robots
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde, teknolojinin hızlı gelişimi, mobil robotların sağlık, tarım, endüstri ve lojistik gibi çeşitli alanlarda kullanımını artırmıştır. Bu sistemlerin başarılı bir şekilde uygulanabilmesi için konum kontrolü, robotun çevresel etkileşimleri ve görev performansı açısından kritik bir öneme sahiptir. Özellikle doğru ve verimli bir kontrolü sağlamak, mobil robotların karmaşık görevleri güvenilir bir şekilde yerine yetirmesini sağlar. Bu tezde, mobil robotların otonom hareket kabiliyetinin temel taşı olan konum kontrolü problemi hem teorik, hem de uygulamalı bir düzeyde yeniden ele alınmış ve yapay zeka tabanlı kontrol stratejileri farklı simülasyon senaryoları altında sistematik olarak karşılaştırılmıştır. Öncellikle, mobil robotların kinematik ve dinamik davranışları analitik olarak modellenmiş, diferansiyel tahrikli sistemler için türetilen doğrusal olmayan model üzerinde çeşitli kontrol algoritmaları (PID, PD, bulanık mantık, DDPG ve DQN) uygulanmıştır. Kontrol sistemlerinin etkinliği genellikle pozisyonlama hatası, yönlenme doğruluğu, zamanlama ve stabilite ölçüleri üzerinde karşılaştırılmış, aynı zamanda her yöntemin parametre duyarlılığı ve adaptasyon kapasitesi analiz edilmiştir. Bu tez, yalnızca mevcut kontrol algoritmalarının yeniden uygulanmasından ibaret kalmamış, aynı zamanda kontrol mimarisinin genelleştirilmesine ve dinamik çevresel değişkenliklere karşı uyarlanabilir stratejilerin geliştirilmesine de katkı sağlanmıştır. Özellikle derin pekiştirmeli öğrenme algoritmalarının, klasik kontrolörlerle bütünleştirilerek hibrit kontrol sistemlerinin tasarımına yönelik ilk adımlar atılmıştır. Sonuçlar göstermektedir ki, yapay öğrenme tabanlı kontrol stratejileri, klasik yöntemlerle kıyasla daha yüksek doğruluk ve çevresel adaptasyon yetisi sunsa da işlem maliyeti, veri açlığı ve güvenlik sınamaları gibi yeni zorluklar getirilmiştir. Bu bağlamda, tezin özgün katkısı, farklı kontrol stratejilerinin çok boyutlu analizini içeren metodolojik çerçevesi ve simülasyon sonuçlarının gerçek dünyaya aktara bilirliğini göz önünde bulunduran bütüncül yaklaşımdır. Eylül 2025 , 81 sayfa.
Özet (Çeviri)
Today, the PID development of technology has increased the use of mobile robots in various areas such as health, agriculture, industry and logistics. For the successful implementation of these systems, position control is of critical importance in terms of the robot's environmental interactions and task performance. In particular, providing accurate and efficient control allows mobile robots to perform complex tasks reliably. In this thesis, the location control problem, which is the cornerstone of autonomous locomotion capability of mobile robots, is reconsidered at both a theoretical and applied level, and AI-based control strategies are systematically compared under different simulation scenarios. Firstly, the kinematic and dynamic behaviors of mobile robots are analytically modeled, and various control algorithms (PID, PD, fuzzy logic, DDPG and DQN) are applied on the nonlinear model derived for differential drive systems. The effectiveness of the control systems is generally compared on the positioning error, orientation accuracy, timing and stability measures, and the parameter sensitivity and adaptation capacity of each method are analyzed. This thesis not only consists of re-implementing existing control algorithms, but also contributes to the generalization of control architecture and the development of adaptive strategies against dynamic environmental variations. In particular, the first steps towards the design of hybrid control systems have been taken by integrating deep reinforcement learning algorithms with classical controllers. The results show that, although machine learning based control strategies offer higher accuracy and environmental adaptation capability compared to classical methods, new challenges such as computational cost, data starvation and security challenges are introduced. In this context, the original contribution of the thesis is its methodological framework that includes multi-dimensional analysis of different control strategies and the holistic approach that considers the transferability of simulation results to the real world. September 2025, 81 pages.
Benzer Tezler
- Locomotion analysis of quadruped robots
Dört ayaklı robotların haraket analizi
ESRA ÇELİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Designing an obstacle detection and avoidance system using a 2D LIDAR and a stereo camera for autonomous vehicles
Otonom araçlar için 2D LIDAR ve stereo kamera kullanarak engel tespiti ve kaçınma sistemi tasarımı
ZEYNEP YASEMİN ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUS ÇEVİK
- Dört tekerlekten tahrik edilen yanal kayma ile yönlendirilen bir mobil robotun tasarımı ve dayanıklı hareket kontrolü
Design and robust motion control of a four wheel drive skid-steered mobile robot
SERCAN ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ