Otonom Araçla Genetik Algoritma Kullanılarak Haritalama ve Lokasyon

Merve Nur Demir; Yusuf Altun

doi:10.29130/dubited.640063

EN TR

Otonom Araçla Genetik Algoritma Kullanılarak Haritalama ve Lokasyon

Abstract

Teknolojik gelişmeler ve bu zamana kadar biriken bilgilerin ışığında otonom sistemlerde muazzam bir ilerleme kaydedilmiştir. Bu sayede otonom sistemler çarpışmadan kaçınma, trafik işareti tespiti, haritalama vb. sayısız akıllı işlevleri gerçekleştirebilmektedir. Gerçek zamanlı otonom araçların en zorlu problemi aracın kendi kendine haritalandırma ve lokasyon işlemlerini yapabilmesidir. Genetik Algoritma (GA) kullanarak optimize edilmiş lokasyon uygulaması ile otonom araçlar için sürüş güvenliğinin artması beklenmektedir. Bu çalışmada lazer tabanlı bir lokalizasyon ve haritalama tekniğinin üzerine odaklanılmıştır. Gerçekleştirilen sistemde sanal bir test ortamı kurulmuş ve bir otonom araç üzerinde denemeler yapılmıştır. Çalışma kapsamında sanal makineler oluşturularak üzerlerine Linux işletim sistemi kurulmuştur. Sonra bu sanal makinelere ROS ortamında TurtleBot3 kurulmuş ve iç mekân lokalizasyonu yapılarak bir harita elde edilmiştir. Bu harita genetik algoritma ile en kısa mesafelerin bulunmasını sağlamak için kullanılmaktadır. Gözlemler neticesinde simülasyon ortamındaki robot yüksek başarımla istenilen konuma gidebildiği sonucuna ulaşılmıştır.

Keywords

Genetik Algoritma,Haritalama,Lokasyon,Otonom Araç,SLAM

References

[1] The Road Sign Recognition Group (2019, 5 Ağustos ) Road Sign Recognition Survey”,[Online]: Available: http://euler.fd.cvut.cz/research/rs2/files/skoda-rs-survey.html.
[2] A. Lindgren and F. Chen, “In State of the art analysis: an overview of advanced driver assistance systems (ADAS) and possible human factors issues”, Human Factors and Economics Aspects on Safety, 2006, ss. 38–50.
[3] M. Aeberhard et al., “Experience, results and lessons learned from automated driving on Germany’s highways”, IEEE Intelligent Transportation System Magazine, c. 7, s.1, ss. 42–57, 2015.
[4] J. Ziegler et al., “Making bertha drive—an autonomous journey on a historic route”, IEEE Intelligent Transportation System. Magazine, c. 6, s. 2, ss. 8–20, 2014,.
[5] M. Fu and Y. Huang,” in A survey of traffic sign recognition”, Wavelet Analysis and Pattern Recognition –ICWAPR, 2010, ss. 119–124.
[6] A. Driving, “Levels of driving automation are defined in new SAE international standard J3016: 2014”, SAE International: Warrendale, PA, USA, 2014.
[7] C.Y. Fang, S. W. Chen, C. S. Fuh, “Road-Sign Detection and Tracking,” Vehicular Technology, IEEE Transactions , c. 52, s. 5, ss. 1329- 1341.
[8] K.Paslıoğlu, “Otonom Mobil Robotlarda Dağılımlı Kalman Filtresi Tabanlı Eş Zamanlı Lokalizasyon ve Haritalama”, Yüksek lisans tezi, Fizik Mühendisliği, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul, Türkiye, 2010.
[9] T.Stahl, A. Wischnewski, J. Bethz and M. Lienkamp, “ROS-based localization of a race vehicle at high-speed using LIDAR”, E3S Web of Conferences ICPEME, 2019, c. 95.
[10] M. Yaktubay, “A Genetic Algorithm Based Solution Approach For Vehicle Routing Problem”, Yükse lisans tezi, Endüstri Mühendisliği, Fen Bilimleri Enstitüsü, Adana Bilim ve Teknoloji Üniversitesi, Adana, Türkiye, 2018.

[11] M.-J. Jung, H. Myung, S.-G. Hong, D. Park, H.-K. Lee, and S. Bang, “Structured light 2D range finder for simultaneous localization and map-building (SLAM) in home environments,” in Proc. of the 2004 International Symposium on Micro-Nanomechatronics and Human Science, and 2004 The Fourth Symposium Micro-Nanomechatronics for Information-Based Society, 2004, ss. 371–376.
[12] Y. Misono, Y. Goto, Y. Tarutoko, K. Kobayashi, and K. Watanabe, “Development of laser rangefinder-based SLAM algorithm for mobile robot navigation,” in Proc. of the SICE 2007 Annual Conference, ss. 392–396.
[13] M. Begum, G. K. Mann, and R. G. Gosine, “Integrated fuzzy logic and genetic algorithmic approach for simultaneous localization and mapping of mobile robots,” Applied Soft Computing, c. 8, s. 1, ss. 150 – 165, 2008.
[14] A. Tuncer, “Otonom Araçlar için Yol Bulma Probleminin Genetik Algoritmalar ve FPGA ile Çözümü ve Gerçekleştirilmesi”, Doktora Tezi, Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Kocaeli Üniversitesi, Kocaeli, Türkiye, 2013.
[15] D. J. Feng, S. Wijesoma and A. P. Shacklock, “Genetic Algorithmic Filter Approach to Mobile Robot Simultaneous Localization and Mapping”, IEEE 9th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision, Singapore, 2007. [16] D. J. Feng and S. Wijesoma, “Improving Rao-Blackwellised Genetic Algorithmic Filter SLAM Through Genetic Learning”, IEEE 10th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision, Hanoi, Vietnam, 2008.
[17] R. R. Murphy, “Introduction to AI Robotics”, MIT Press, London, 2000.
[18] R. C. Arkin, “Behavior-Based Robotics”, John Wiley and Sons Press, England, 2002.
[19] J. Aulinas, Y. Petillot and J. Salvi, X. Lladó, “The SLAM problem: a survey”, Proceedings of the 11th International Conference of the Catalan Association for Artificial Intelligence (CCIA), October, 2008, Spain.
[20] S. Thrun, “Robotic mapping: A survey”. Exploring Artificial Intelligence in the New Millenium. The Morgan Kaufmann Series in Artificial Inteligence, ISBN ISBN-10: 1558608117, 2002.
[21] P.M. Newman and J.J. Leonard, “Consistent, Convergent, and constant-time SLAM”, International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), Mexico,2003, ss. 1143-U1150.
[22] P. Jensfelt, D. Kragic, J. Folkesson and M. Björkman, “A framework for vision based bearing only 3D SLAM”, in Proc. IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA,2006, ss. 1944–1950.
[23] S. Se, D. Lowe and J. Little, “Mobile robot localization and mapping with uncertainty using scaleinvariant visual landmarks”, The International Journal of Robotics Research, c. 21, s. 8, ss. 735–758, 2002.
[24] J. E. Guivan and E. M. Nebot, “Optimization of the Simultaneous Localization and Map- Building Algorithm for Real-Time Implementation”, IEEE Transactions on Robotics and Automation, c. 17, s. 3, 2001.
[25] S. Thrun and Y. Liu, “Multi-robot SLAM with sparse extended information filers”, 11th International Symposium of Robotics Research (ISRR’03), Sienna, Italy, 2003.
[26] S. Thrun, C. Martin, Y. Liu, D. Hähnel, R. Emery-Montemerlo, D. Chakrabarti and W. Burgard, “A real-time expectation maximization algorithm for acquiring multi-planar maps of indoor environments with mobile robots”, IEEE Transactions on Robotics and Automation, c. 20, s. 3, ss. 433–442, 2004.
[27] M. Montemerlo, S. Thrun, D. Koller and B. Wegbreit, “FastSLAM: A factored solution to the simultaneous localization and mapping problem”, in Proc. of the National Conference on Artificial Intelligence, 2002, ss. 593–598.
[28] M. Montemerlo, S. Thrun, D. Koller and B. Wegbreit, “FastSLAM 2.0: An improved particle filtering algorithm for simultaneous localization and mapping that provably converges”, 18th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2003, Mexico, ss. 1151–1156.
[29] W. Burgard, D. Fox, H. Jans, C. Matenar and S. Thrun, “Sonar-based mapping with mobile robots using EM”, 16th International Conference on Machine Learning, 1999.
[30] S.Solak, “Gezgin Robotların Konom Belirleme ve Engel Sakınım Probleminin Tek Kartlı Bilgisayar Sistemi Kullanılarak Çözümü”, Doktora Tezi, Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi, Fen Bilimleri Ensitüsü, Kocaeli Üniversitesi, Kocaeli, Türkiye, 2016.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Engineering

Journal Section

Research Article

Authors

Merve Nur Demir ^*
0000-0003-0755-7250
Türkiye

Yusuf Altun
0000-0002-2099-0959
Türkiye

Publication Date

January 31, 2020

Submission Date

October 30, 2019

Acceptance Date

November 4, 2019

Published in Issue

Year 2020 Volume: 8 Number: 1

DOI

https://doi.org/10.29130/dubited.640063

IZ

https://izlik.org/JA44YE66DE

APA

Demir, M. N., & Altun, Y. (2020). Otonom Araçla Genetik Algoritma Kullanılarak Haritalama ve Lokasyon. Duzce University Journal of Science and Technology, 8(1), 654-666. https://doi.org/10.29130/dubited.640063

AMA

1.Demir MN, Altun Y. Otonom Araçla Genetik Algoritma Kullanılarak Haritalama ve Lokasyon. DUBİTED. 2020;8(1):654-666. doi:10.29130/dubited.640063

Chicago

Demir, Merve Nur, and Yusuf Altun. 2020. “Otonom Araçla Genetik Algoritma Kullanılarak Haritalama Ve Lokasyon”. Duzce University Journal of Science and Technology 8 (1): 654-66. https://doi.org/10.29130/dubited.640063.

EndNote

Demir MN, Altun Y (January 1, 2020) Otonom Araçla Genetik Algoritma Kullanılarak Haritalama ve Lokasyon. Duzce University Journal of Science and Technology 8 1 654–666.

IEEE

[1]M. N. Demir and Y. Altun, “Otonom Araçla Genetik Algoritma Kullanılarak Haritalama ve Lokasyon”, DUBİTED, vol. 8, no. 1, pp. 654–666, Jan. 2020, doi: 10.29130/dubited.640063.

ISNAD

Demir, Merve Nur - Altun, Yusuf. “Otonom Araçla Genetik Algoritma Kullanılarak Haritalama Ve Lokasyon”. Duzce University Journal of Science and Technology 8/1 (January 1, 2020): 654-666. https://doi.org/10.29130/dubited.640063.

JAMA

1.Demir MN, Altun Y. Otonom Araçla Genetik Algoritma Kullanılarak Haritalama ve Lokasyon. DUBİTED. 2020;8:654–666.

MLA

Demir, Merve Nur, and Yusuf Altun. “Otonom Araçla Genetik Algoritma Kullanılarak Haritalama Ve Lokasyon”. Duzce University Journal of Science and Technology, vol. 8, no. 1, Jan. 2020, pp. 654-66, doi:10.29130/dubited.640063.

Vancouver

1.Merve Nur Demir, Yusuf Altun. Otonom Araçla Genetik Algoritma Kullanılarak Haritalama ve Lokasyon. DUBİTED. 2020 Jan. 1;8(1):654-66. doi:10.29130/dubited.640063

Otonom Araçla Genetik Algoritma Kullanılarak Haritalama ve Lokasyon

Mapping and Location Using Genetic Algorithm with Autonomous Vehicle

Abstract

Keywords

Otonom Araçla Genetik Algoritma Kullanılarak Haritalama ve Lokasyon

Abstract

Keywords

References

Details

Primary Language

Subjects

Journal Section

Authors

Publication Date

Submission Date

Acceptance Date

Published in Issue

DOI

IZ

Cite

Cited By

A comprehensive comparison of binary Archimedes optimization algorithms on uncapacitated facility location problems

Adaptation analysis of produced 3D models from UAV-SLAM and UAV-TLS data combinations

Visible Digital Image Watermarking Using Single Candidate Optimizer

Performance Evaluation Of Image Recognition Algorithms On Marine Vessels And Optimum Parameter Selection

Otonom Araçlarda Teknik Denetçinin (Araç İçi ve Uzaktan Müdahale Operatörünün) Hukuki Sorumluluğu