Pekiştirmeli öğrenme ile otonom drone uçuşu ve görev planlaması: hedeflere ulaşma ve engelleri aşma stratejilerinin geliştirilmesi
Autonomous drone flight and mission planning with reinforcement learning: developing strategies to achieve goals and overcome obstacles
- Tez No: 983925
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GONCA ÖZMEN KOCA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mekatronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmanın amacı, pekiştirmeli öğrenme yöntemleri kullanılarak otonom dron uçuşu ve görev planlamasında hedeflere ulaşma ve engelleri aşma stratejilerini geliştirmektir. Bu, dron teknolojisinin etkinliğini ve güvenilirliğini artırmayı hedefleyen önemli bir araştırma alanını temsil etmektedir. Pekiştirmeli öğrenme algoritmalarının otonom dronların karar alma süreçlerini optimize ederek, değişen koşullara uyum sağlayabileceği ve etkili hedeflere ulaşma ve engelleri aşma stratejilerini geliştirebileceği varsayılmaktadır. Bu çalışma kapsamında farklı çevresel koşullara ve görev senaryosuna sahip dronun pekiştirmeli öğrenme algoritmaları performansı değerlendirilecektir. Örneklem büyüklüğü, farklı senaryolarda kapsamlı veri toplama ve analiz yapma kapasitesini içerecek şekilde planlanmıştır. Otonom dron sistemleri üzerine kurulan pekiştirmeli öğrenme algoritmaları, simülasyon ortamlarında elde edilen veriler detaylı bir şekilde incelenecektir. Pekiştirmeli öğrenme algoritmalarının otonom dronların görev performansını artırmada etkili olup olmadığı, hedeflere ulaşma ve engelleri aşma stratejilerindeki gelişmeleri göstererek analiz edilecektir. Bu tez, pekiştirmeli öğrenme ile otonom dron uçuşu ve görev planlamasının stratejik önemini vurgulayarak, yeni algoritmaların uygulanabilirliğini ve etkinliğini değerlendirme amacını taşımaktadır.
Özet (Çeviri)
The aim of this study is to develop strategies for achieving targets and overcoming obstacles in autonomous drone flight and mission planning by utilizing reinforcement learning methods. This represents a significant area of research aimed at enhancing the efficiency and reliability of drone technology. It is hypothesized that reinforcement learning algorithms can optimize the decision-making processes of autonomous drones, enabling them to adapt to changing environmental conditions and develop effective strategies for target achievement and obstacle avoidance. Within the scope of this study, the performance of reinforcement learning algorithms will be evaluated under different environmental conditions and mission scenarios. The sample has been designed to ensure the collection and analysis of comprehensive data across various scenarios. Reinforcement learning algorithms implemented for autonomous drone systems will be examined in detail using data obtained from simulation environments. The effectiveness of reinforcement learning algorithms in improving the task performance of autonomous drones will be analyzed by demonstrating their progress in achieving targets and overcoming obstacles. This thesis aims to emphasize the strategic importance of reinforcement learning in autonomous drone flight and mission planning, while also assessing the applicability and effectiveness of newly developed algorithms.
Benzer Tezler
- İha rota planlama yaklaşimlarinin analizi:Q-learning ve klasi̇k algoritmalar
İha rota planlama yaklaşımlarının analizi:Q-learnıng ve klasik algoritmalar
SERAP KILINÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Mühendislik BilimleriTürk Hava Kurumu Üniversitesiİnsansız ve Otonom Sistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MELTEM YILDIRIM İMAMOĞLU
- Agile flight in dynamic environments: Bridging reinforcement and imitation learning
Dinamik ortamlarda çevik uçuş: Taklit ve pekiştirmeli öğrenme ile navigasyon
AHMET GAZİ ÇİFCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR ERKENT
- K-bağlılık problemine yeni yaklaşımlar ve drone ağları üzerindeki uygulamaları
New approaches to k-connectivity problem and its applications on drone networks
MUSTAFA AŞÇI
Doktora
Türkçe
2024
Mühendislik BilimleriEge ÜniversitesiUluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. ORHAN DAĞDEVİREN
PROF. DR. BÜLENT TAVLI
- Control of autonomous mobile robots using reinforcement learning
Otonom mobil robotların pekiştirmeli öğrenme ile kontrolü
CELALETTİN DOĞUKAN ENGİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN YEŞİLDİREK
- Öndeki aracı geçme probleminin derin pekiştirmeli öğrenme yöntemiyle modellenerek otonom sistem tasarımı
Autonomous system design by modeling the problem of passing the front vehicle with deep reinforcement learning method
YASİN ATILKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FEHİM KÖYLÜ