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] Klancar, G., Zdesar, A., Blazic, S., & Skrjanc, I. Wheeled mobile robotics: from fundamentals towards autonomous systems. Butterworth-Heinemann, 2017.
- [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] 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] 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] 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] Cosío, F. A., & Castañeda, M. P., Autonomous robot navigation using adaptive potential fields. Mathematical and computer modelling, 40(9), 1141-1156, 2004.
- [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] 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
Authors
Yunis Torun
*
0000-0002-6187-0451
Andorra
Züleyha Ergül
This is me
0000-0002-7108-8930
Andorra
Ahmet Aksöz
0000-0002-2563-1218
Türkiye
Publication Date
December 24, 2019
Submission Date
August 20, 2019
Acceptance Date
October 29, 2019
Published in Issue
Year 1970 Volume: 7 Number: 4
Cited By
Determining Optimal Route for Medication Delivery of Covid-19 Patients with Drone
Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji
https://doi.org/10.29109/gujsc.930903
