Otonom hava araçları için dağıtık parçacık sürü optimizasyonu ile güvenli ve verimli rota planlaması
Safe and efficient route planning for autonomous aerial vehicles using distributed particle swarm optimization
- Tez No: 995828
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YAVUZ EREN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Savunma ve Savunma Teknolojileri, Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Bilim ve Teknoloji, Defense and Defense Technologies, Aeronautical Engineering, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Parçacık sürü optimizasyonu, Silahlı insansız hava araçları, İnsansız hava aracı, Particle swarm optimization, Armed unmanned aerial vehicles, Unmanned aerial vehicle
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Aviyonik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Aviyonik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İnsansız hava araçlarının (İHA) karmaşık görev sahalarında güvenli ve etkin bir şekilde seyrüsefer icra edebilmesi, rota planlama sürecinde navigasyon güvenliği, operasyonel kısıtlar ve uçuş verimliliği arasında hassas bir dengenin kurulmasını gerektirir. Bu tez çalışmasında, statik arazi engelleri ve aktif radar tehditleri ile çevrili üç boyutlu bir görev sahasında, İHA'nın çarpışmasız ve optimal bir yörünge izlemesini sağlayacak Dağıtık Parçacık Sürü Optimizasyonu (DPSO) tabanlı yeni bir rota planlama yöntemi geliştirilmiştir. Önerilen yaklaşım, hesaplama yükünü optimize etmek ve çözüm uzayındaki çeşitliliği maksimize etmek amacıyla, birbirleriyle iletişim kurmadan paralel çalışan bağımsız alt sürü mimarisine dayanmaktadır. Klasik optimizasyon yöntemlerinde sıkça karşılaşılan yerel minimuma erken yakınsama ve engellere takılma problemlerini aşmak adına çalışmada üç temel yenilikçi mekanizma entegre edilmiştir. İlk olarak, açısal sektör ayrıştırması stratejisi ile başlangıç aşamasında her bir alt sürü farklı geometrik koridorlara yönlendirilmiş; böylece arama uzayının sadece belirli bir bölgesi değil, alternatif vadi ve geçiş noktalarını içeren geniş bir alanı eş zamanlı olarak taranmıştır. İkinci olarak, karmaşık engel yapılarında (örneğin U-biçimli engeller veya radar vadileri) sürünün durağanlaşmasını tespit eden ve otonom olarak ara hedefler atayarak sürüyü sıkışıklık bölgesinden çıkaran özyinelemeli (rekürsif) bir manuel kaçış mekanizması geliştirilmiştir. Üçüncü olarak, rota planlama süreci ile uçuş profilini bütünleştiren dinamik irtifa yönetimi tasarlanmış; bu sayede İHA'nın seyir aşamasında arazi engellerini serbestçe aşması, hedef bölgesine yaklaşıldığında ise kontrollü bir lineer alçalma profiline geçmesi sağlanmıştır. Çok amaçlı maliyet fonksiyonu; toplam rota uzunluğu, engel ihlali, radar görünürlüğü ve irtifa sınırlarını birleştiren ağırlıklı bir yapı ile modellenmiştir. Farklı zorluk seviyelerindeki senaryolar üzerinde gerçekleştirilen simülasyon çalışmaları, önerilen dağıtık yöntemin tekli sürülere kıyasla daha güvenli, kısa ve uçuş mekaniğine uygun rotalar ürettiğini, aynı zamanda paralel işlem yeteneği sayesinde hesaplama süresi açısından gerçek zamanlı uygulamalara uygunluk gösterdiğini kanıtlamaktadır.
Özet (Çeviri)
The ability of unmanned aerial vehicle (UAVs) to perform navigation safely and effectively in complex mission areas requires establishing a delicate balance between navigation safety, operational constraints, and flight efficiency during the path planning process. In this thesis study, a novel path planning method based on Distributed Particle Swarm Optimization (DPSO) has been developed to ensure that the UAV follows a collision-free and optimal trajectory within a three-dimensional mission area surrounded by static terrain obstacles and active radar threats. The proposed approach relies on an independent sub-swarm architecture running in parallel without communicating with each other, in order to optimize the computational load and maximize diversity in the solution space. Three fundamental innovative mechanisms have been integrated into the study to overcome the problems of premature convergence to local minima and getting stuck in obstacles, which are frequently encountered in classical optimization methods. First, with the angular sector decomposition strategy, each sub-swarm is directed towards different geometric corridors during the initialization phase; thus, a wide area containing alternative valleys and transition points is scanned simultaneously, rather than just a specific region of the search space. Second, a recursive manual escape mechanism has been developed that detects the stagnation of the swarm in complex obstacle structures (e.g., U-shaped obstacles or radar valleys) and autonomously assigns intermediate targets to extract the swarm from the congestion zone. Third, a dynamic altitude management system integrating the path planning process with the flight profile has been designed; this ensures that the UAV freely overcomes terrain obstacles during the cruise phase and transitions to a controlled linear descent profile when approaching the target area. The multi-objective cost function is modeled with a weighted structure combining total route length, obstacle violation, radar visibility, and altitude limits. Simulation studies conducted on scenarios with different difficulty levels prove that the proposed distributed method generates safer, shorter, and flight-mechanics-compatible routes compared to single swarms, and also demonstrates suitability for real-time applications in terms of computation time thanks to its parallel processing capability.
Benzer Tezler
- A novel approach to the rendezvous problem for aerial refueling of multi-UAV systems
Çoklu İHA sistemlerinin havada yakıt ikmali için buluşma problemine yeni bir yaklaşım
AHMET FARUK GÜNALP
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mekatronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ÜNEL
- Drone ile drone takibi için dağıtık derin takviyeli öğrenme yaklaşımları
Distributed deep reinforcement learning approaches for drone tracking with drone
ZİYA TAN
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KARAKÖSE
- Practical coordination of multi-vehicle systems in formation
Formasyon içinde çoklu araç sistemlerinin pratik koordinasyonu
İSMAİL BAYEZİT
Doktora
İngilizce
2014
Makine MühendisliğiUnıversıty Of WaterlooMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BARIS FIDAN
- Çoklu otonom insansız hava araçları için paralel programlama tabanlı yol planlaması
Parallel programming based path planning for multi autonomous unmmaned vehicles
ÖMER ÇETİN
Doktora
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu KomutanlığıBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜRAY YILMAZ
- Histogram-based sampling and multi-level global registration for 3D point clouds
3B nokta bulutları için histogram tabanlı örnekleme ve çok katmanlı global eşleştirme
OSMAN ERVAN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ