Bulanık Kümelemeli Yapay Sinir Ağları ile Hareketli Robotlarda Yörünge Hesabı

Öz

Anahtar Kelimeler

• -

Bulanık Kümelemeli Yapay Sinir Ağları ile Hareketli Robotlarda Yörünge Hesabı

Öz

Hareketli robotlarda, çevreden gelen kısıtlamalar ve robotun fiziksel kısıtlamaları dikkate alınarak optimal yörünge planlamaları yapılabilmektedir. Genellikle global optimum çözümlere hesaplama sürelerinin çok uzun olduğu nümerik metotlarla ulaşılabilmektedir. Uzun hesaplama sürelerini kısaltmak amacıyla da esnek hesaplama teknikleri ön plana çıkmaktadır. Bu çalışmada önceden görünebilirlik çizgesi (VÇM) metoduyla planlanmış yol üzerinde zaman-optimal yörüngeler bulunmuştur. Yörüngeler, düz kısımlardan ve eğri kısımlardan oluşturulmuşlardır. Eğri kısımları oluşturmak için sadece dönüş açısı ve eğri kısım öteleme hız parametrelerinin bilinmesi yeterli olmaktadır. Olası tüm eğri kısımlar kümesi içerisinden, engellerle çakışmayan zaman-optimal amaç ölçütünü sağlayan yörüngenin seçilmesi esnek hesaplama metodu diferansiyel evrim ile gerçekleştirilebilmektedir. Eğri kısımların oluşturulmasında yapay sinir ağları (YSA) ve bulanık kümelemeli (BS) YSA kullanılmıştır. BS-YSA modellerinin daha başarılı olduğu görülmüştür

Anahtar Kelimeler

• Hareketli robot, optimizasyon, yörünge, yapay sinir ağları, bulanık kümeleme

Kaynakça

1. Zefran M., “Continious Methods for Motion Planning”, PhD Thesis, University of Pennsylvania, Philadelphia, 1-13, (1996).
2. Zhang J., and Knoll A., “An Enhanced Optimization Approach for Generating Smooth Robot Trajectories in the Presence of Obstacles”, Proc. Of the European Chinese Automation Conference, London, 263-268, (1995).
3. Weber H., “A motion planning and execution system for mobile robots driven by stepping motors”, Robotics and Autonomous Systems, 33: 207–221, (2000).
4. Reuter J., “Mobile robots trajectories with continiously differentiable curvature: An optimal control approach”, IEEE/RSJ Proc. Of Int. Conf on Intelligent Rob. and Sys., Victoria B.C., Canada, 38-43, (1998).
5. Scheuer A., Xie M., “Continuous-Curvature Trajectory Planning for Manoeuvrable nonHolonomic Robots”, IEEE/RSJ Proc. Of Int. Conf on Intelligent Robots and System, Kyongju, 3: 1675-1680, (1999).
6. Aydın S., “Mobil Robotlarda Evrimsel Metotlar ile Hareket Planlama”, Doktora Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, 43-56, (2003).
7. Aydın S., Temeltaş H., “Planning Optimal Trajectories for Mobile Robots Using an Evolutionary Method with Fuzzy Components”, Advances in Natural Computation”, Eds by L. Wang, K. Chen and Y.S. Ong, Springer, LNCS 3612, 703-712, (2005).
8. Bezdek J. C., Coray C., Gunderson R., and Watson J. “Detection and Characterization of Cluster Substructure” SIAM Journal of Applied Mathematics, 40(2): 339-372, (1981).

9. Babuska R., “Fuzzy Modeling and Identification”, Ph.D. Thesis, Delft University of Technology, Delft, 16-23, (1997).
10. Bezdek J. C., “Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms”, Plenum Press, New York, (1981).
11. Kreyszig E., “Advanced Engineering Mathematics”, John Wiley& Sons, inc., Singapore, (1993).
12. Bulut M., ve İstanbullu A., “Bulanık COrtalama (Fcm) Algoritmasına Dayalı Yeni Görüntü Bölütleme Sisteminin Geliştirilmesi” Teknoloji, 7(3): 361-367, (2004).
13. Barkó G., Abonyi J., and Hlavay J., “Application of Fuzzy Clustering and Piezoelectric Chemical Sensor Array for Investigation on Organic Compounds”, Analytica Chimica Acta, 398 (2-3), 219-22, (1999).
14. Fox D., Burgard W., Thrun S., “The Dynamic Window Approach To Collision Avoidance” IEEE Robotics & Automation Magazine, 4 (1), 23-33, (1997).