Endüstriyel ortamlarda mobil robotlar için labirent çözme algoritmalarının performans karşılaştırması ve uygulamaların benzetiminin oluşturulması
Performance comparison of maze solving algorithms for mobile robots in industrial environments and simulation of applications
- Tez No: 989721
- Danışmanlar: PROF. DR. HİLMİ CENK BAYRAKÇI, DR. ÖĞR. ÜYESİ MERDAN ÖZKAHRAMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Endüstri 4.0 ve akıllı fabrika konseptlerinin gelişimiyle birlikte, endüstriyel tesislerde lojistik ve malzeme taşıma operasyonlarında Otonom Mobil Robotların (AMR) kullanımı giderek yaygınlaşmaktadır. Bu robotların karmaşık ve dinamik fabrika ortamlarında başlangıç noktasından hedef noktasına en verimli şekilde ulaşabilmesi için uygun yol planlama algoritmalarının seçimi kritik bir öneme sahiptir. Bu tez çalışmasında, endüstriyel bir ortamı temsil eden ızgara (grid) tabanlı labirent yapıları üzerinde farklı yol planlama algoritmalarının performansları karşılaştırmalı olarak incelenmiş ve elde edilen sonuçlar fiziksel deneylerle doğrulanmıştır. Benzetim aşamasında, labirent üzerinde bir başlangıç (A) ve bir hedef (B) noktası tanımlanmış; Python programlama dili kullanılarak oluşturulan bu ortamda A* (A-Star), Dijkstra, Breadth-First Search (BFS), Depth-First Search (DFS), Flood Fill ve Recursive Backtracker algoritmaları uygulanmıştır. Algoritmaların simülasyon tabanlı analizlerinde çözüm süreleri ve bellek kullanımları nicel olarak ölçülmüştür. Elde edilen sonuçlar, A*, Dijkstra, BFS ve Flood Fill algoritmalarının A ve B noktaları arasında en kısa yolu (optimal rota) garanti ettiğini; DFS ve Recursive Backtracker algoritmalarının ise optimal çözüm sunmadığını göstermiştir. Optimal yol garantisi sağlayan algoritmalar arasında yapılan karşılaştırmalar, A* algoritmasının bellek kullanımı ve çözüm süresi açısından en verimli yaklaşımı sunduğunu ortaya koymuştur. Deneysel doğrulama aşamasında ise simülasyon ortamında en kısa yolu izleyen kategoride yer alan algoritmalar tarafından üretilen rotalar arasından seçilen iki çözüm yolu, LM393 tabanlı sensör sistemi ile yönlendirilen bir mobil robot kullanılarak fiziksel parkurda test edilmiş ve parkur tamamlama süreleri karşılaştırılmıştır. Elde edilen ölçümler, teorik olarak en kısa yol sınıfında yer alan çözümler arasında dahi rota geometrisinin ve dönüş davranışının fiziksel hedefe varış süresini etkileyebildiğini; bu tez özelinde A* algoritmasının ürettiği rotanın daha kısa tamamlama süresi sağlayabildiğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
With the development of Industry 4.0 and smart factory concepts, the use of Autonomous Mobile Robots (AMRs) in logistics and material-handling operations within industrial facilities has become increasingly widespread. Selecting an appropriate path-planning algorithm is of critical importance for enabling these robots to reach a target point from a starting point as efficiently as possible in complex and dynamic factory environments. In this thesis, the performance of different path-planning algorithms is comparatively examined on grid-based maze structures representing an industrial environment, and the obtained results are validated through physical experiments. In the simulation stage, a start (A) and a goal (B) point are defined on the maze; within this environment developed using the Python programming language, the A* (A-Star), Dijkstra, Breadth-First Search (BFS), Depth-First Search (DFS), Flood Fill, and Recursive Backtracker algorithms are implemented. In the simulation-based analyses, solution times and memory usage are quantitatively measured. The results indicate that A*, Dijkstra, BFS, and Flood Fill guarantee the shortest path (optimal route) between points A and B, whereas DFS and Recursive Backtracker do not provide an optimal solution guarantee. Comparative evaluations among the algorithms that ensure optimal paths reveal that the A* algorithm offers the most efficient approach in terms of memory usage and solution time. In the experimental validation stage, two solution paths selected from the routes generated by algorithms belonging to the shortest-path category in the simulation environment are tested on a physical track using a mobile robot guided by an LM393-based sensor system, and track completion times are compared. The measurements demonstrate that even among solutions classified as shortest-path, route geometry and turning behavior can affect the physical time-to-goal; within the scope of this thesis, the route produced by the A* algorithm yields a shorter completion time.
Benzer Tezler
- İç mekanlarda otonom bir şekilde hareket edebilen bir mobil robotun tasarım, imalat ve kontrolü
Design and control of an indoor autonomous mobile robot
SUAT KARAKAYA
Doktora
Türkçe
2019
Mekatronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN OCAK
- Mobil bir robotun yapay zeka destekli kendinden öğrenebilir sürüş algoritmasının geliştirilmesi
Development of artificial intelligence self-learning driving algorithm of a mobile robot
TANER YILMAZ
Doktora
Türkçe
2025
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMÜR AYDOĞMUŞ
- Normalizing flows as HMM emissions for learning from demonstration
Gösterimlerden öğrenme için normalleştiren akış emisyonlu saklı markov modelleri
FARZIN NEGAHBANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BARIŞ AKGÜN
- İnsansı robotlarda yürüme
Humanoid walking
SABRİ YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN GÖKAŞAN