DEVELOPMENT OF FUZZY LOGIC AND TKINTER SUPPORTED SEMI-AUTONOMOUS MOBILE SEARCH AND RESCUE ROBOT SOFTWARE

Yıl 2025, Cilt: 8 Sayı: 1, 103 - 116, 26.08.2025

Gamze Nur Daşdemir , Serhat Özekes

https://doi.org/10.56809/icujtas.1543400

Öz

The speed of technological changes in our rapidly developing world is an undeniable fact. With the contributions of science fiction novels and movies, expectations from the robotic universe are increasing at the same rate. Technological products are developed to meet the needs of humanity, or technological advancements lead to new needs. This study, prepared with the concern of how to be more beneficial to humanity, aims to help reduce earthquake disaster damages. The ROSbot 2.0 robot based on the Robot Operating System of the Husarion company was reprogrammed with a new low-cost approach to contribute to coarse search operations in search and rescue efforts using the Gazebo simulator. In the study, the Python programming language was used. A window reflecting the camera data was created with the Tkinter module, and a canvas was developed on this window where objects' lengths could be measured by drawing with the mouse. The suitability of the gap measurements in coarse search operations was calculated using fuzzy logic. Additionally, with the fuzzy logic-supported autonomous driving code, obstacle avoidance and progress towards the target tasks were successfully performed. During autonomous driving, speed and rotation angle values were obtained with the help of fuzzy logic according to laser sensor data to enable the robot to quickly adapt to dynamic conditions. Thus, it was seen that professional search and rescue teams could avoid harm in new collapses caused by fires, aftershocks, etc., that might occur in the wreckage areas, rescuing the victims faster and helping this robot sent on a reconnaissance mission to assist in dividing the wreckage area into sectors.

Anahtar Kelimeler

Fuzzy Logic , Gazebo , Python , Robot Operating System , Tkinter

BULANIK MANTIK VE TKINTER DESTEKLİ YARI OTONOM MOBİL ARAMA KURTARMA ROBOT YAZILIMININ GELİŞTİRİLMESİ

Öz

Her gün gelişen dünyamızdaki teknolojik değişimlerin hızı yadsınamaz bir gerçek. Bilim kurgu romanlarının ve filmlerinin de katkılarıyla robotik evrenden beklentiler aynı hızda artmaktadır. İnsanlığın ihtiyaçlarına cevap bulmak adına teknolojik ürünler geliştirilmekte veya teknolojik gelişmeler yeni ihtiyaçlara neden olmaktadır. İnsanoğluna daha nasıl faydalı olunur kaygısıyla hazırlanan bu çalışmada bu çalışmada, deprem afeti hasarlarının azaltılmasına yardımcı olunması amaçlandı. Husarion firmasının Robot İşletim Sistemi tabanlı ROSbot 2.0 robotu, Gazebo simülatörü sayesinde arama kurtarma çalışmalarında yapılan kaba aramaya katkı sağlaması amacıyla az maliyetli yeni bir yaklaşımla yeniden programlandı. Çalışmada Python programlama dili kullanıldı. Tkinter modülü ile kamera verilerini yansıtan bir pencere oluşturuldu ve bu pencere üzerinde fare ile çizim yapılarak nesnelerin uzunluklarının ölçülebileceği bir tuval geliştirildi. Kaba arama çalışmalarında boşlukların ölçü uygunluğu, bulanık mantık ile hesaplandı. Ayrıca, bulanık mantık destekli otonom sürüş kodu sayesinde engelden kaçma ve hedefe ilerleme görevleri başarıyla gerçekleştirildi. Otonom sürüş esnasında robotun dinamik koşullara hızlı uyum sağlayabilmesi için hız ve dönme açısı değerleri lazer sensör verilerine göre bulanık mantık yardımıyla elde edildi. Bu sayede profesyonel arama kurtarma ekiplerinin enkaz alanlarında oluşabilecek yangın, artçı sarsıntı gibi sebeplerle oluşabilecek yeni yıkımlarda zarar görmemesi, kazazedelerin daha hızlı kurtarılması ve keşif görevine gönderilen bu robotun enkaz alanının sektörlere ayırma çalışmalarına yardımcı olabileceği görüldü.

Anahtar Kelimeler

Bulanık Mantık , Gazebo , Python , Robot İşletim Sistemi , Tkinter

Kaynakça

• Ajith, V. (2024). Search and Rescue Robot. International Journal of Science, Engineering and Technology, 12(1). https://doi.org/10.61463/ijset.vol.12.issue1.112
• Avelar, E., Castillo, O., & Soria, J. (2020). Fuzzy logic controller with fuzzylab python library and the robot operating system for autonomous mobile robot navigation. Journal of Automation, Mobile Robotics and Intelligent Systems, 14(1), 48–54. https://doi.org/10.14313/JAMRIS/1-2020/6
• Bayar, V., Akar, B., Yayan, U., Yavuz, H. S., & Yazici, A. (2014). Fuzzy logic based design of classical behaviors for mobile robots in ROS middleware. INISTA 2014 - IEEE International Symposium on Innovations in Intelligent Systems and Applications, Proceedings, 162–169. https://doi.org/10.1109/INISTA.2014.6873613
• Bogue, R. (2016). Growth in e-commerce boosts innovation in the warehouse robot market. Industrial Robot, 43(6), 583–587. https://doi.org/10.1108/IR-07-2016-0194
• Canlı, G. A. , K. İ. , C. M. O. , T. Ö. S. (2015). DÜNYADA VE ÜLKEMİZDE İNSANSIZ SUALTI ARAÇLARI (İSAA-AUV & ROV) TASARIM VE UYGULAMALARI. Gidb Dergi, 4, 43–75.
• Çetinkaya, A. (2023). Bulanık Mantık ve Python Uygulamaları. İGÜ .
• Dollarhide, R. L., & Agah, A. (2003). Simulation and control of distributed robot search teams. Computers and Electrical Engineering, 29(5), 625–642. https://doi.org/10.1016/S0045-7906(01)00048-9
• Husarion. (2024). Husarion. Husarion Sp. https://husarion.com/tutorials/ros-tutorials/1-ros-introduction/
• İşeri, M. C. (2017). DESIGN AND IMPLEMENTATION OF A MOBILE SEARCH AND RESCUE ROBOT.
• Joseph, L., & Cacace, J. (2018). Mastering ROS for robotics programming : design, build, and simulate complex robots using Robot Operating System and master its out-of-the-box functionalities (2nd ed.). Packt Publishing LTD.
• Kundak, S., & Kadıoğlu, M. (2011). İLK 72 SAAT. AFAD-T.C. BAŞBAKANLIK Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı.
• Levine, S. P., Bell, D. A., Jaros, L. A., Simpson, R. C., Koren, Y., Member, S., & Borenstein, J. (1999). The NavChair Assistive Wheelchair Navigation System. In IEEE TRANSACTIONS ON REHABILITATION ENGINEERING (Vol. 7, Issue 4).
• Murphy, R. (2000). Marsupial and shape-shifting robots for urban search and rescue. IEEE Intelligent Systems and Their Applications, 15(2). https://doi.org/10.1109/5254.850822
• Tekerek, M., Gök, M., Akçam, Ö. Ş., & Aydemir, H. (2022). Otonom Mobil Robotlar İçin ROS El Kitabı (Vol. 1). Necmettin Erbakan University Publications.
• Usa, V. C., Palacin, J., Salse, J. A., Valgaiion, I., & Clua, X. (n.d.). IMTC 2W3-Instrumentation and Measurement Technology Conference Building a Mobile Robot for a Floor-Cleaning Operation in Domestic Environments.
• Vikipedi. (2021, August 22). https://tr.wikipedia.org/wiki/%C3%9C%C3%A7_robot_yasas%C4%B1#Kaynak%C3%A7a.
• Vikipedi. (2024, April 22). https://tr.wikipedia.org/wiki/Curiosity_(ke%C5%9Fif_arac%C4%B1).
• Weigel, T. (2005). KiRo – A Table Soccer Robot Ready for the Market. IEEE.
• Yayan, U., & Erdoğmuş, A. K. (2021). ROS ile Robotik Uygulamalar (A. Yazıcı, Ed.; 1st ed.).
• Yılmaz, H., & Şahin, M. E. (2023). Bulanık Mantık Kavramına Genel Bir Bakış. https://dergipark.org.tr/tr/pub/takvim/issue/78360/1262874
• Yüksek, A. G., Zontul, M., & Yüksek, E. (2024). A COMPREHENSIVE SURVEY OF PATH PLANNING ALGORITHMS FOR AUTONOMOUS VEHICLES AND MOBILE ROBOTS. Research and Findings in Engineering Sciences-2024, 1–66.
• Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy Sets.pdf. In Information and Control (Vol. 8).
• Zadeh, L. A. (2015). Fuzzy logic - A personal perspective. Fuzzy Sets and Systems, 281. https://doi.org/10.1016/j.fss.2015.05.009