SavedAdd your journal

Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2021 / Cilt: 36 - Sayı: 3

Mobil robotlar için çok engelli ortamlarda hızlı yol planlama

Mustafa Yusuf YILDIRIM
Rüştü AKAY
Pages
1551–1564
Publication Date
2021-05-24
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Sonuç olarak, rastgele dağılımlı çok sayıda engelin bulunduğu iki boyutlu ortamlar için yol planlama algoritmalarının çalışma hızı geliştirilen model sayesinde artırılabilir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Günümüzde mobil robotların hedef noktalara optimum maliyetle ulaşma problemi önemli bir çalışma sahası haline gelmiştir.
📊
Key Findings & Data:Optimum maliyet çalışmalarda farklılık göstermekle beraber genel olarak, hedefe ulaşmak için geçen süre, mesafe, harcanan enerji veya bunların bir arada değerlendirildiği değişik kombinasyonlar olabilmektedir.
💡
Conclusion & Impact:Sonuç olarak, rastgele dağılımlı çok sayıda engelin bulunduğu iki boyutlu ortamlar için yol planlama algoritmalarının çalışma hızı geliştirilen model sayesinde artırılabilir.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:mobil robot · yol planlama · parçacık sürü optimizasyonu

Özet

Günümüzde mobil robotların hedef noktalara optimum maliyetle ulaşma problemi önemli bir çalışma sahası haline gelmiştir. Optimum maliyet çalışmalarda farklılık göstermekle beraber genel olarak, hedefe ulaşmak için geçen süre, mesafe, harcanan enerji veya bunların bir arada değerlendirildiği değişik kombinasyonlar olabilmektedir. Özellikle çok engelli karmaşık ortamlarda problemlerin çözümünün kabul edilebilir sürelerde gerçekleştirilebilmesi büyük önem taşımaktadır. Bu sürelerde çözümlere ulaşabilmek için algoritmaların daha hızlı çalışması gerekebilmektedir. Ancak bunun için genelde algoritma tarafında iyileştirmeler yapılmaktadır. Bu çalışmada ise problem tarafında iyileştirmeye odaklanılmıştır. Bu doğrultuda, statik engelli ve iki boyutlu ortamlarda engellerin kümelenmesiyle ortam karmaşıklığının azaltılması ve bu sayede optimizasyon algoritmalarının çalışma hızının artırılması amacıyla, parçacık sürü optimizasyonu (Particle Swarm Optimization, PSO) ve k-ortalamalar kümeleme algoritmalarının bir arada kullanıldığı yeni bir model önerilmektedir. K-ortalamalar kümeleme algoritması ile orijinal ortamdaki engeller kümelenip yeni bir ortam oluşturulmaktadır. PSO algoritması ile bu yeni ortamda optimum yol planlanmaktadır. Geliştirilen model çeşitli kümeleme oranları ile test edilmiş ve kümeleme yaklaşımının etkisi değerlendirilmiştir. Değerlendirme sonucunda, kümeleme oranı arttıkça en kısa mesafeli yol açısından küçük kayıplar elde edilmiş ancak algoritmanın çalışma hızı bu kayıpları fazlasıyla telafi edebilecek seviyede artmıştır. Ayrıca optimum çalışma hızı için kümeleme oranlarının orta seviyelerde belirlenmesi gerektiği de tespit edilmiştir. Sonuç olarak, rastgele dağılımlı çok sayıda engelin bulunduğu iki boyutlu ortamlar için yol planlama algoritmalarının çalışma hızı geliştirilen model sayesinde artırılabilir.

🔖

Cite This Article

YILDIRIM, M. Y., AKAY, R. (2021). Mobil robotlar için çok engelli ortamlarda hızlı yol planlama. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 36 - Sayı: 3, 1551–1564. https://ajindex.com/articles/193506

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Chen J. L., Liu J. S., Lee W. C., “A recursive algorithm for on-line clustering obstacles cluttered in dynamic environments,” Journal of Intelligent and Robotic Systems, 33: 209-230, 2002
  2. Ajeil F. H., Ibraheem I. K., Azar A. T., Humaidi A. J., “Autonomous navigation and obstacle avoidance of an omnidirectional mobile robot using swarm optimization and sensors deployment,” International Journal of Advanced Robotic Systems, 17 (3): 1-15, 2020
  3. Ajeil F. H., Ibraheem I. K., Azar A. T., Humaidi A. J., “Grid-based mobile robot path planning using aging-based ant colony optimization algorithm in static and dynamic environments,” Sensors, 20 (7): 1-26, 2020
  4. Kim C., Kim Y., Yi H., “Fuzzy analytic hierarchy process-based mobile robot path planning,” Electronics, 9 (2): 1-18, 2020
  5. Kim C., Suh J., Han J. H., “Development of a hybrid path planning algorithm and a bio-ınspired control for an omni-wheel mobile robot,” Sensors, 20 (15): 1-22, 2020
  6. Li X., Zhao G., Li B., “Generating optimal path by level set approach for a mobile robot moving in static/dynamic environments,” Applied Mathematical Modelling, 85: 210-230, 2020
  7. Dirik M., Kocamaz A. F., Castillo O., “Global path planning and path-following for wheeled mobile robot using a novel control structure based on a vision sensor,” International Journal of Fuzzy Systems, 1-12, 2020
  8. Zhong X., Tian J., Hu H., Peng X., “Hybrid path planning based on safe A* algorithm and adaptive window approach for mobile robot in large-scale dynamic environment,” Journal of Intelligent & Robotic Systems, 99: 65-77, 2020
  9. Jung J. H., Kim D. H., “Local path planning of a mobile robot using a novel grid-based potential method,” International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems, 20 (1): 26-34, 2020
  10. Wu M., Dai S. L., Yang C., “Mixed reality enhanced user ınteractive path planning for omnidirectional mobile robot,” Applied Sciences, 10 (3): 1-16, 2020
  11. Arango G. D., Leal H. V., Martinez L. H., Fernandez V. M. J., Jimenez A. H., Ambrosio R. C., Chua J. S., Cholula H. D. C., Mendez S. H., “Multiple-target homotopic quasi-complete path planning method for mobile robot using a piecewise linear approach,” Sensors, 20 (11): 1-47, 2020
  12. Wang X., Mizukami Y., Tada M., Matsuno F., “Navigation of a mobile robot in a dynamic environment using a point cloud map,” Artificial Life and Robotics, 1-11, 2020
  13. Elmi Z., Efe M. Ö., Yang C., “Online path planning of mobile robot using grassho