Research Article

Optimum Enerji Verimliliğini Hedefleyen Rastgele Ağaçlar ve Yapay Arı Kolonisi Yöntemi ile Otonom Robotlarda Yol Planlama Algoritması

Volume: 7 Number: 4 December 24, 2019

Optimum Enerji Verimliliğini Hedefleyen Rastgele Ağaçlar ve Yapay Arı Kolonisi Yöntemi ile Otonom Robotlarda Yol Planlama Algoritması

Öz

Operatörüz hareket edebilen robotlarda (otonom robotlar) hareket sırasında engellere çarpmadan, en kısa yol ve en yumuşak yolu seçerek hedef konumuna ulaşması büyük önem taşımaktadır. Bu çalışımda, yol planlama eylemi sezgisel ve klasik yöntemlerinin avantajlarını birleştirmek dezavantajlarını minimize etmek için iki yöntemin melez kullanımı ile gerçekleştirilmiştir. Klasik yöntemlerden Rastgele ağaçlar yöntemi (Rapidly-exploring Random Tree-RRT) ve sezgisel yöntemlerden de Yapay Arı Kolonisi yöntemi (Artificial bee colony-ABC) ayrı ayrı kullanılarak ve daha sonra melez bir yaklaşımla, önceden keşfedilmiş, başlangıç ve hedef noktası belli haritada optimum yol, MATLAB’ da Robotik Sistem Araç Kutusu (Robotic System Toolbox) üzerinden benzetimi gerçekleştirilmiştir. Sunulan melez algoritmada alınan yol hesaplanırken enerji verimliği ile birlikte yol güvenliği de dikkate alınmıştır. İki tekerli mobil robotun enerji tüketimini RRT, ABC ve melez RRT-ABC yöntemlerinin kullanılması ile elde edilen yollarda hesaplanmış ve karşılaştırılmıştır. Yapılan karşılaştırmalar sonucunda melez algoritmanın daha verimli çalıştığı gözlemlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

References

  1. [1] Klancar, G., Zdesar, A., Blazic, S., & Skrjanc, I. Wheeled mobile robotics: from fundamentals towards autonomous systems. Butterworth-Heinemann, 2017.
  2. [2] Montiel, O., Orozco-Rosas, U., & Sepúlveda, R., Path planning for mobile robots using Bacterial Potential Field for avoiding static and dynamic obstacles. Expert Systems with Applications, 42(12), 5177-5191, 2015.
  3. [3] Mac, T. T., Copot, C., Tran, D. T., & De Keyser, R., Heuristic approaches in robot path planning: A survey. Robotics and Autonomous Systems, 86, 13-28, 2016.
  4. [4] Rosell, J., & Iniguez, P., Path planning using harmonic functions and probabilistic cell decomposition. In Proceedings of the 2005 IEEE international conference on robotics and automation. IEEE. pp. 1803-1808. Apr., 2005.
  5. [5] Šeda, M., Roadmap methods vs. cell decomposition in robot motion planning. In Proceedings of the 6th WSEAS International Conference on Signal Processing, Robotics and Automation. World Scientific and Engineering Academy and Society (WSEAS). pp. 127-132. Feb., 2017.
  6. [6] Cosío, F. A., & Castañeda, M. P., Autonomous robot navigation using adaptive potential fields. Mathematical and computer modelling, 40(9), 1141-1156, 2004.
  7. [7] Yin, L., Yin, Y., & Lin, C. J., A new potential field method for mobile robot path planning in the dynamic environments. Asian Journal of Control, 11(2), 214-225, 2009.
  8. [8] Zhang, Q., Yue, S. G., Yin, Q. J., & Zha, Y. B., Dynamic obstacle-avoiding path planning for robots based on modified potential field method. In International Conference on Intelligent Computing. Springer Berlin Heidelberg, pp. 332-342, Jul., 2013.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Engineering

Journal Section

Research Article

Publication Date

December 24, 2019

Submission Date

August 20, 2019

Acceptance Date

October 29, 2019

Published in Issue

Year 1970 Volume: 7 Number: 4

APA
Torun, Y., Ergül, Z., & Aksöz, A. (2019). Optimum Enerji Verimliliğini Hedefleyen Rastgele Ağaçlar ve Yapay Arı Kolonisi Yöntemi ile Otonom Robotlarda Yol Planlama Algoritması. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım Ve Teknoloji, 7(4), 903-915. https://doi.org/10.29109/gujsc.607996

Cited By

                                TRINDEX     16167        16166    21432    logo.png

      

    e-ISSN:2147-9526