İnsansız Araçlarla Düzlemsel Olmayan Alanların Taranması

Abstract

Keywords

• -

İnsansız Araçlarla Düzlemsel Olmayan Alanların Taranması

Abstract

Günümüzde insansız araçlarla alan taraması, yani bir alanın tümünün veya bir kısmının insansız araçlarla en az efor ile dolaşılması, alan taramasına duyulan ihtiyaç ve insansız araçların kullanımının artmasıyla beraber hızla önem kazanmaktadır. İnsansız araçlarla alan taramasının, İHAlar ile bir alanda keşif yapmaktan robotlar ile mayınlı arazilerin mayınlardan arındırılmasına, büyük alışveriş merkezlerinde yerlerin robotlarla temizlenmesinden büyük arazilerde çim biçmeye kadar pek çok uygulaması mevcuttur. Problemin tek araçla alan taraması, birden fazla araçla alan taraması, çevrimiçi (arazinin nasıl olduğu daha önceden bilinmiyorsa) alan taraması gibi pek çok versiyonu mevcuttur. Ayrıca arazide çeşitli büyüklüklerde engeller de bulunabilmektedir. Doğal olarak, bu problem üzerinde birçok araştırmacı çalışmaktadır ve günümüze kadar pek çok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmaların çok büyük bir kısmı, MKA yaklaşımını kullanmaktadır. Bu yaklaşımda temel olarak, düzlemsel bir arazi, aracın görüş alanına göre eş büyüklükte karelere bölünmekte ve bu karelerin merkezleri birer düğüm olarak kabul edilerek araziden kenarları birim ağırlıkta olan bir çizge elde edilmektedir. Sonra bu çizgenin MKA'sı bulunup bu MKA'nın etrafı araçlar tarafından turlanmaktadır. Bizim önerdiğimiz metot düzlemsel olmayan arazilerin de insansız araçlar ile taranmasına çözüm getirmektedir. Biz de çözümde MKA yaklaşımını temelaldık, ancak arazi düzlemsel olmadığı için çizgedeki kenarlara birim ağırlık vermek yerine iki kare arasındaki eğime bağlı ağırlıklar verdik. Bu yaklaşım ile aynı zamanda özellikle İHA’lar için rüzgârın şiddeti ve yönü de hesaba katılarak bir rota elde edilip alan taraması yapılabilir

Keywords

• Alan taraması, Çizge teorisi, İHA (İnsansız Hava Aracı), MKA (Minimum Kapsama Ağacı), Rota planlama

References

1. Choset, H. (2001). Coverage for Robotics–A Survey of Recent Results. Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, 31, 113-126.
2. Elfes, A. (1987). Sonar-Based Real-World Mapping and Navigation. IEEE J. Robotics Autom, 3, 249-265.
3. Gabriely, Y. ve Rimon, E. (2001). Spanning-tree based coverage of continuous areas by a mobile robot. Ann. Math. Artif. Intell., 31(1-4), 77-98.
4. Hert, S., Tiwari, S. ve Lumelsky, V. (1996). A Terrain-Covering Algorithm for an AUV. Autonom. Robots 3, 91-119.
5. Hazon, N. (2005). Robust and Efficient Multi-Robot Coverage. Bar-Ilan University Department of Computer Science, Ramat-Gan, Israel.
6. Jones, P.J. (2008). Cooperative Area Surveillance Strategies Using Multiple Unmanned Systems. School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, ABD.
7. VanderHeide, J. ve Rao, N.S.V. (1995). Terrain Coverage of an Unknown Room by an Autonomous Mobile Robot. Technical report ORNL/TM-13117, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN.
8. Zheng, X., Jain, S, Koenig, S. ve Kempe, D. (2005). Multi-Robot Forest Coverage, In Proc. IROS.