ENGELLİ BİR ALAN İÇİNDE OTOMATİK OLARAK HEDEFİNİ BULABİLEN BİR MOBİL ROBOTUN TASARIMI, İMALATI VE HAREKET ALGORİTMALARININ GELİŞTİRİLMESİ

Transkript

1 ENGELLİ BİR ALAN İÇİNDE TMATİK LARAK HEDEFİNİ BULABİLEN BİR MBİL RBTUN TASARIMI İMALATI VE HAREKET ALGRİTMALARININ GELİŞTİRİLMESİ Pamkkale Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Yüksek Lsans Tez Elektrk-Elektronk Müendslğ Anablm Dalı Erdem YILDIZ 1. Danışman: Yrd. Doç. Dr. Abdlla T. TLA. Danışman: Doç. Dr. E. Şan ÇNKUR Temmz 009 DENİZLİ

2

3

4 TEŞEKKÜR Öncelkle lsans tez danışmanlığımı yaptıktan sonra şmd de yüksek lsans tez danışmanlığımı yapan Yrd. Doç. Dr. Abdlla T. TLA ocama bana yaptığı tüm yardımlardan dolayı teşekkürlerm snarım. Robot konlarındak blg ve tecrübelernden faydalanmamı sağlayan programlama konsnda kendm gelştrmeme yardımcı olan sordğm er sory cevaplamış olan proede olmsz br drm olştğnda moral vererek performansımın düşmemesn sağlayan ve proenn tıkanan kısımlarında problemlern çözülmesne yardımcı olan danışmanım Doç. Dr. E. Şan ÇNKUR ocama teşekkürlerm snarım. Tezle alakalı matematk konlarında bana kaynak ktap önersnde blnarak doğr kaynağa yönelmem sağlayan Yrd. Doç. Dr. Mrat SARI ocama teşekkürlerm snarım. Mobl robotn tasarımı ve malatı konlarında yardımlarından dolayı maknec arkadaşlarım Caner İNCEĞLU ve Hall Mrat ENGİNSY a teşekkürlerm snarım. Mas tomasyon ve Star Torna çalışanlarına da yardımlarından dolayı teşekkürlerm snmak styorm. Teze madd destek veren Pamkkale Ünverstes Blmsel Araştırma Proeler Koordnasyon Brmne PAUBAP Proe No: 007 FBE 011 teşekkürlerm snarım. Son olarak em madd em de manev destekte blnan aleme teşekkürlerm snmak styorm. Erdem YILDIZ

5 v ÖZET Yıldız Erdem Yüksek Lsans Tez Elektrk-Elektronk Müendslğ ABD Tez Yönetcler: Yrd. Doç. Dr. Abdlla T. TLA Doç. Dr. E. Şan ÇNKUR Temmz Sayfa Mobl robotk kons günümüzde popüler olan blmsel çalışma konlarından brdr. Pratk olarak günlük ayatta kllanılmaya başlanmışlardır ve gün geçtkçe kablyetler artmaktadır. Mobl robotk değşk dsplnler çeren çok sayıda alt konya saptr. B konlar yol planlama engelden kaçınma mobl robot tasarımı ve motor kontrolü vb. şeklndedr. B tezde mobl robotk le lgl konlardan endüstryel kllanımı olablecek br mobl robot tasarımı malatı ve areket algortmalarının gelştrlmes konları çalışılmıştır. Dferansyel sürüş yapısına sap boytları edy mm aks mesafes 770 mm. olan mobl robotn tasarımı yapılmış SoldWorks programı yardımıyla katı model çıkarılmış ve malatı gerçekleştrlmştr. Robotn tark mekanzması k adet servo motor ve b motorlara bağlı 1/5 oranında k adet redüktör ve 0 mm çapında k adet scooter tekerleğnden olşmaktadır. Robotn tekerleklere lettğ maksmm güç 800 W ve ürettğ maksmm tork 65 Nm dr. Tekerlekler brbrnden bağımsız areket ederek robotn doğrsal oldğ yerde dönme veya açılı areket gb değşk areketler yapablmesn sağlamaktadır. Robot 000 VA değernde UPS güç kaynağı le beslenmektedr. Robotn kontrol sstem robot üzerne yerleştrlen servo motorlar servo sürücüler areket kontrol kartı ve kşsel blgsayardan olşmaktadır. Mobl robotn yazılımı robotn başlangıç ve edef konm bell br ortamda yne konmları bell areketl veya areketsz engeller arasından edefe laşılablmes çn Vsal C#.NET programında gelştrlmştr. Mobl robotn yol planlamasında potansyel alan metodndan yararlanılmıştır. Değşk şekllerdek engeller fare le çzleblmektedr. Hedef ve başlangıç konmları kllanıcı tarafından değştrleblmektedr. Program sınıflar kllanılarak modüler olarak yazıldığından dolayı em fonksyonellğ artmış em de gelştrlmes kolaylaşmıştır. Anatar Kelmeler: Mobl robot yol planlaması potansyel alan metod engellerden kaçınma areketl engeller. Doç. Dr. E. Şan ÇNKUR Doç. Dr. Serdar İPLİKÇİ Yrd. Doç. Dr. Abdlla T. TLA Yrd. Doç. Dr. Mrat SARI Yrd. Doç. Dr. Seza TKAT

6 v ABSTRACT Yıldız Erdem M. Sc. Tess n Electrcal-Electroncs Engneerng Spervsors: Asst. Prof. Dr. Abdlla T. TLA Assoc. Prof. Dr. E. Şan ÇNKUR Jly Pages Moble robotc s one of te today s poplar scentfc researc sses. Moble robots are gettng more abltes day by day and are beng sed more wdely n practcal lfe. Moble robotc as a lot of sb-topcs ncldng varos dscplnes. Tese topcs are pat plannng obstacle avodance moble robots desgn and motor control etc. In ts tess some of te sb-topcs sc as moble robot desgn manfactrng and moton algortms tat can be sefl n ndstral applcatons ave been stded. A moble robot avng a dfferental drve system wt dmensons wd mm and wt ale lengt 770 mm as been desgned sng SoldWorks program prodced and controlled. Robots moton mecansm conssts of two motors two redcton gears tat ave 1/5 rato and two scooter weels wose dameter s 0 mm. Robot s mamm power transmtted to te weels s 800 W and can prodce mamm 6.5 Nm torqe. Te weels can be controlled ndependently so te robot can go trog or rotate wt an angle or rotate on a pont. Te robot as a 000 VA UPS power spply. Robot s control mecansm conssts of servo motors servo drvers a moton control card and a personal compter. Te software program of te moble robot as been desgned sng Vsal C#.NET programmng langage to be able to reac ts goal n an envronment clttered wt movng or statc obstacles. Potental feld metod s sed for te pat plannng. Varos types of obstacles can be drawn by te mose. Te ser can easly determne obstacles postons startng and goal poston. Vsal C#.NET programmng langage s sed for te software program. Snce te software s wrtten as a modlar program sng classes not only ts fnctonalty ncreases bt also ts development becomes easer. Keywords: Moble Robot pat plannng potental feld metod obstacle avodance movng obstacles. Assoc. Prof. Dr. E. Şan ÇNKUR Assoc. Prof. Dr. Serdar İPLİKÇİ Asst. Prof. Dr. Abdlla T. TLA Asst. Prof. Dr. Mrat SARI Asst. Prof. Dr. Seza TKAT

7 v İÇİNDEKİLER Sayfa TEZ NAY SAYFASI... BİLİMSEL ETİK SAYFASI... TEŞEKKÜR... ÖZET... v ABSTRACT... v İÇİNDEKİLER DİZİNİ... v ŞEKİLLER DİZİNİ...v TABLLAR DİZİNİ... SİMGELER VE KISALTMALAR DİZİNİ GİRİŞ Lteratür Taraması Hareketsz engellern oldğ ortamlardak smülasyon çalışmaları Hareketl engellern oldğ ortamlardak smülasyon çalışmaları Hareketsz engellern oldğ ortamlardak yglama çalışmaları Hareketl engellern oldğ ortamlardak yglama çalışmaları Engeln olmadığı ortamlardak yglama çalışmaları Engeln olmadığı ortamlardak smülasyon çalışmaları Mobl Robotn Tasarımı ve İmalatı Mobl Robotn Kontrolü Tezn Amacı ve Tanıtımı.... MBİL RBTUN DNANIMI Mobl Robotn Parçaları..... Mobl Robotn Sürüş Sstem.... MBİL RBTUN YAZILIMI Potansyel Alan Metodnn Matematksel Alt Yapısı Kısm türev tanımı Sonl fark yöntem Taylor sers yaklaşımı ve atalar Sonl fark yöntemnden potansyel alan metodnn çıkarılması Potansyel alanın çalışma mantığı ve esaplanması..... Mobl Robot le Hedef Arasındak Yoln Blnması Mobl Robot çn Yazılan İk Adet Program Program1: Mobl robot çn yazılan lk program Program: Mobl robot çn yazılan knc program Hareket Kontrol Kartı nın Moton Control Card Yazılım le Kontrolü SNUÇ KAYNAKLAR EKLER EK-1 İLERİ GERİ VE MERKEZİ FARKLAR FRMÜLLERİNİN

8 ÇIKARILIŞLARI EK- MBİL RBTUN DESTEK VE BAĞLANTI PARÇALARININ TEKNİK RESİMLERİ EK- HAREKET KNTRL KARTINA AİT FNKSİYNLAR ÖZGEÇMİŞ v

9 v ŞEKİLLER DİZİNİ Sayfa Şekl 1.1 a Elektrk süpürges b Tekerlekl sandalye... 1 Şekl 1. a Yardımcı eleman b Mayın tarama robot... Şekl 1. a İnsansız çak b Pramt çnn araştırılması... Şekl 1. a Bor çnn araştırılması b Denz altı araştırmaları... Şekl 1.5 a Uzay araştırmaları b Robot ftbol... Şekl 1.6 Görünürlük grafğ... Şekl 1.7 Vorono dyagramı... Şekl 1.8 Hücre ayrıştırması... Şekl 1.9 Potansyel alanda mobl robotn edefn blması... 5 Şekl 1.10 CAPFM le mobl robotn edefne laşması... 8 Şekl 1.11 Mobl robotn areketl engel ve areketl edefn oldğ drmdak yol... 9 Şekl 1.1 mobl robotn öncelk sırasına göre geçş Şekl 1.1 Mobl robotn areketl edefe laşmasını gösteren smülasyon... 1 Şekl 1.1 Mobl robotn areketl br engel varken edefe varmasını gösteren smülasyon... 1 Şekl 1.15 Müzenn boytl gösterm... 1 Şekl 1.16 KURTD mobl robotn ortamı görüşü ve ortamın geçleblrlğn belrlemes Şekl 1.17 WEB-SUNAR Şekl.1 Profl kafes sstem... 5 Şekl. a UPS n fotoğrafı b UPS n katı modellemes... 7 Şekl. a Servo sürücünün fotoğrafı b Servo sürücünün katı modellemes... 7 Şekl. a Servo motorn fotoğrafı b Servo motorn katı modellemes... 8 Şekl.5 Kablolama kartının fotoğrafı... 8 Şekl.6 a volt güç kaynağının fotoğrafı b volt güç kaynağının katı modellemes... 9 Şekl.7 Blgsayarın anakartı güç kaynağı ve arddsk... 9 Şekl.8 a Redüktörün fotoğrafı b Redüktörün katı modellemes... 9 Şekl.9 Mobl robotn SoldWorks programındak katı modellemes perspektf. 0 Şekl.10 Mobl robotn SoldWorks programındak katı modellemes ön görünüş... 0 Şekl.11 Mobl robotn SoldWorks programındak katı modellemes arka görünüş... 1 Şekl.1 Mobl robotn SoldWorks programındak katı modellemes üst görünüş... 1 Şekl.1 Mobl robotn fotoğrafı perspektf... Şekl.1 Mobl robotn fotoğrafı ön görünüş... Şekl.15 Mobl robotn fotoğrafı arka görünüş...

10 Şekl.16 Mobl robotn fotoğrafı üst görünüş... Şekl.17 Mobl robotn dönme merkez... 5 Şekl.1 Sonl Fark Yöntemlernn geometrk yorm... 7 Şekl. İk boytl ızgara sstem... 9 Şekl. P noktasının k boytl br alanda gösterm... Şekl. Potansyel alanın üç boytl görüntüsü... Şekl.5 Potansyel alanın üç boytl görüntüsü... Şekl.6 Çalışma alanının esabı... 5 Şekl.7 Mobl robotn yönünün belrlenmes... 6 Şekl.8 Mobl robot çn yazılan lk programın ara yüzü Program Şekl.9 Mobl robot çn yazılan knc programın ara yüzü Program... 8 Şekl.10 Program1 menüler... 8 Şekl.11 Fle menüsü... 9 Şekl.1 Cange Postons menüsü... 9 Şekl.1 bstacles menüsü... 9 Şekl.1 ptondalog Form Şekl.15 Alanın yeşl renktek görüntüsü Şekl.16 Ger İler ve Select and Pan btonları... 5 Şekl.17 Fare nn koordnatlarının gösterm... 5 Şekl.18 bstacles Drectons kts... 5 Şekl.19 Çeştl fonksyonlar... 5 Şekl.0 Mobl robotn programda çzm... 5 Şekl.1 Program1 le lgl kayıt defterne yapılan kayıtlar... 5 Şekl. Hedefe yoln olmaması drm Şekl. Başlangıç konmnn edef le aynı kısma konldğ drm Şekl. Alanın boytlarının ayarlanması Şekl.5 Engellern çzm başlangıç ve edef konmlarının ayarlanması Şekl.6 Form kontroller Şekl.7 Form kontroller Şekl.8 Form kontroller Şekl.9 Form kontroller Şekl.0 Form kontroller Şekl.1 Yola at noktaların koordnatları Şekl. Koordnatların gösterm... 6 Şekl. Program le lgl kayıt defterne yapılan kayıtlar... 6 Şekl. Mobl robotn yol... 6 Şekl.5 Mobl robotn yolnn büyültülmüş al... 6 Şekl.6 TrangleFnctons RectangleFnctons EllpseFnctons ve CrcleFnctons sınıfları Şekl.7 LneFnctons IsInTrangle bstaclesmovements ve DrawGrdsClass sınıfları Şekl.8 CalclatePat CalclatePatMetod DrawPat ve PatLne sınıfları Şekl.9 GrdsValeToEcel Sekl PontsForBeam ve PontsForLeastBeams sınıfları Şekl.0 Resorces Program Settngs ve DrectonfSape sınıfları Şekl.1 CalclateFeld Regs Sape ve Form1 sınıfları Şekl. M Mo ve I sınıfları Şekl. Program ye at sınıflar Şekl. Elpsn parametreler Şekl.5 Çzg şeklndek engel... 71

11 Şekl.6 Ymşatılmış yol ve ornal yol... 7 Şekl.7 10 kez ymşatılmış yol ve ornal yol Şekl.8 Işın analz yöntem Şekl.9 Çeştl şekllerdek engellern oldğ ortamda ışın analz yöntem Şekl.50 Grdlern drm Şekl.51 En kısa ışınların gösterlmes Şekl.5 Hedefn labrentn çnde oldğ drm Program Şekl.5 Hedefn labrentn çnde oldğ drm Program Şekl.5 Hareketsz engellern oldğ br drmda Program den anlık görüntüler Şekl.55 Hareketl edefn oldğ br drm başlangıç konm Şekl.56 İknc engel dönülürken programdan br görüntü... 8 Şekl.57 Hareketl engeln oldğ drm başlangıç konm... 8 Şekl.58 Hareketl br engeln oldğ drmda mobl robotn areket t Şekl.59 Hareketl br engeln oldğ drmda mobl robotn areket t... 8

12 TABLLAR DİZİNİ Sayfa Tablo.1. UPS n özellkler... 5 Tablo lık br alandak grd noktalarının sayısal değerler... 5

13 SİMGELER VE KISALTMALAR DİZİNİ α Yön açısı θ Açısal ız φ r Sağ teker ızı φ l Sol teker ızı Φ Grd nokta operatörü Kısm türev operatörü Aynı eksen üzerndek ardışık k nokta arasındak fark operatörü D Dmensonal Boytl AHC Adaptve Herstc Crtc Adaptf Sezgsel Krtk API Applcaton Programmng Interface Uyglama Programlama Arayüzü CAPFM Caotc Artfcal Potental Feld Metod Kaotk Yapay Potansyel Alan Metod CMS Complementary Metal de Semcondctor Tamamlayıcı Metal kst Yarı İletken CMP Compare Eqal Eştlğ Kıyasla CVT Centrodal Vorono Tessellatons Merkez Vorono Mozağ DC Drect Crrent Doğr Akım DWENN Dynamc Wave Epanson Neral Network Dnamk Dalga Yayılımlı Yapay Snr Ağı ERC Error Conter Hata Sayıcı ex Fare'nn koordnatı edy endernlkyükseklk ey Fare'nn y koordnatı FIN Fns Btş Hz Hertz ICC Instantaneos Center of Crvatre Anlık Eğrlk Merkez IHDR Incremental Herarccal Dscrmnant Regresson Artımsal Hyerarşk Dskrmnant Regresyon I Inpt tpt Grş Çıkış İnds nmaraları kg Klogram KVA Klo Volt Amper KW Klo Watt l aks znlğ L İlerleme boy LCD Lqd Crystal Dsplay Sıvı Krstal Gösterge LDR Lgt Dependent Resstor Işığa Bağımlı Drenç LINQ Langage-Integrated Qery Dl Bütünlemel Sorg MIM Mlt Inpt Mlt tpt Çok Grş Çok Çıkış

14 Nm Newton metre PIC Perperal Interface Controller Çevresel Arabrm Denetleycs PV Probablstc Velocty bstacle lasılıksal Engel Hızı R ICC Mobl robotn etrafında döndüğü nokta le aks merkez arasındak mesafe r Tekerlek yarıçapı SVN Servo n Servo Açık m 1 m1 terasyon sonrasında olşan konmndak grdn değer UPS V f Unnterrptable Power Spply Kesntsz Güç Kaynağı Doğrsal ız VA Volt Amper VAC Volt Alternatve Crrent Volt Alternatf Akım VGM Vsblty Grap Metod Görüneblrlk Grafk Metod W Watt g Darenn veya elpsn merkeznn koordnatı m Elps üzerndek br noktanın koordnatı r Elpsn eksenndek yarıçapı yg Darenn veya elpsn merkeznn y koordnatı ym Elps üzerndek br noktanın y koordnatı yr Elpsn y eksenndek yarıçapı

15 1 1. GİRİŞ 1.1. Lteratür Taraması Mobl robotların gün geçtkçe kllanım alanları artmaktadır. Mobl robot teknolosnn gelşmes kllanım oranının artmasında öneml br faktördür. Mobl robotların kllanım alanları ve çeştler aşağıdak gb sıralanablr: Hastanelerde avaalanlarında ve evlerde; elektrk süpürges Şekl 1.1a tekerlekl sandalye Şekl 1.1b ve yardımcı eleman Şekl 1.a görev yapmaktadırlar. Asker alanlarda mayın tarama robot Şekl 1.b nsansız çak Şekl 1.a ve asker olarak görev yapablmektedrler. Blmsel ve endüstryel araştırmalarda kllanılmaktadırlar. Bnlara örnek olarak pramt çnn araştırılması Şekl 1.b bor çnn araştırılması Şekl 1.a denz altı araştırmaları Şekl 1.b ve zay araştırmaları Şekl 1.5a verleblr. Byolok esnlenmeler sonc olştrlan mobl robotlar çan böcekler örümcekler ve karıncalar olarak sıralanablr. Ayrıca mobl robotlarla robot ftbol yarışmaları da yapılmaktadır Şekl 1.5b. a b Şekl 1.1 a Elektrk süpürges b Tekerlekl sandalye WEB_1 007 WEB_1 007

16 a b Şekl 1. a Yardımcı eleman b Mayın tarama robot WEB_1 007 WEB_1 007 a b Şekl 1. a İnsansız çak b Pramt çnn araştırılması WEB_1 007 WEB_1 007 a b Şekl 1. a Bor çnn araştırılması b Denz altı araştırmaları WEB_1 007 WEB_1 007 a b Şekl 1.5 a Uzay araştırmaları b Robot ftbol WEB_1 007 WEB_1 007

17 Robot ftbolnda karşı takımın oynclarından kaçablmek elektrk süpürgesnde kapalı br alanın tümünü temzleyeblmek ve nsansız çakların br kısmında belrl br edefe gdeblmek çn yol planlaması yapılmaktadır. Dğer mobl robot örneklernde se şmdlk elle kontrol terc edlmektedr. Mobl robotların otonom br şeklde çalışablmeler çn yol planlama algortmalarının gelştrlmes gerekmektedr. Yol planlama algortmaları mobl robotların edeflern engeller arasından engellere çarpmadan otomatk olarak blmasını edeflemektedr. Ayrıca yol planlama algortmaları mobl robot araştırmalarında öneml br yere saptrler. Yol planlama algortmalarını ana grba ayırablrz: 1 Yol artalaması: Alanın engelsz kısımlarında br takım yollar olştrr. a Görünürlük Grafğ b Vorono Dyagramı Hücre ayrıştırması: Alanı parçalara böler. Potansyel alan: Alan üzerne matematksel br fonksyon yglanır. Görünürlük grafğnde başlangıç noktası edef noktası ve engellern köşe noktaları arasında düz yollar çzlmektedr. Çzlen yolların üstünde engel blnmamalıdır Şekl 1.6. Başlangıç noktasından edef noktasına laştıran yollar arasında en kısa olanı en ygn yoldr. Vorono dyagramında engellerden eşt zaklıkta olacak şeklde yollar çzlmektedr ve b yolların en kısa olanı en ygn yoldr Şekl 1.7. Hücre ayrıştırmasında Şekl 1.8 dek gb alan ücrelere ayrıştırılır ve mobl robot komş ücreler üzernden gderek edefe laşmaktadır. Brada mobl robotn ücrenn neresnden geçeceğ öneml değldr.

18 Şekl 1.6 Görünürlük grafğ Segwart ve Norbaks 00 Şekl 1.7 Vorono dyagramı Segwart ve Norbaks 00 Şekl 1.8 Hücre ayrıştırması Segwart ve Norbaks 00

19 5 İlk olarak Katb 1986 tarafından ortaya konlan potansyel alan metodnda edef mobl robot üzernde çekme etks yaratırken engeller tme etks yaratmaktadır. B k etknn sonc olarak robot engellerden kaçınırken edefe yönlenmektedr Şekl 1.9. Potansyel alan metod le lgl daa fazla blg bölüm.1 de anlatılacaktır. Şekl 1.9 Potansyel alanda mobl robotn edefn blması Segwart ve Norbaks 00 Mobl robotlarla lgl lteratür çalışmaları ncelenrken konnn popülerlğ br kez daa görülmüştür. Ktaplar yrtç ve yrtdışındak yüksek lsans ve doktora tezler makaleler ve snmlar olmak üzere mobl robotlarla lgl yaklaşık 100 belge toplanmıştır. Toplanan er belge b tezn çerğne konlmamıştır. Aşağıda mobl robotk konsnda b tezdek çalışmalara yakın olan çalışmalar akkında özetler verlecektr Hareketsz engellern oldğ ortamlardak smülasyon çalışmaları Bekmen 006 tarafından sürücü tekerlekl olonomk erang br yönde dönme tyacı dymadan areket etme br mobl robot çn smülasyon programı gelştrlmştr. Mobl robotta blnan sensörler sayesnde engellere çarpmadan areket sağlanmıştır. Koordnasyon amaçlı yapay snr ağları kllanılmış davranış modüller çn se blanık kontrol kllanılmıştır. Örneğn sensörlerden gelen blglere göre tekerleklern ızlarının ayarlanması blanık kontrol le sağlanmıştır.

20 6 Çonkr 1997 tarafından gereğnden çok serbestlk derecel robot kolları çn yörünge planlaması üzerne çalışılmıştır. Yörünge planlamasında potansyel alan metodndan yararlanılmıştır. B çalışmada esas olarak robot kolları üzerne çalışılmıştır. Ancak lnk sayısı bre düşürüldüğünde aynı zamanda mobl robot kontrolü de yapılablmştr. Gümrükçü 00 tarafından mobl robotn kapalı br ortamda arta çıkarması NMAD00 smülasyon programı le gerçeklenmştr. Hartası çıkarılan ortamda erang k nokta arasında en kısa mesafe belrleneblmştr. Harta çıkarmada Genelleştrlmş Vorono Grafğnden yararlanılmıştır. Mobl robotn tekerleğnn kaymasından dolayı olşablecek atalar artası çıkarılmış ortamdak bazı referans noktaları le gderlmştr. Gündoğd 006 tarafından mobl robotn ltrasonk sensörler le edefne laşması üzerne çalışılmıştır. Harta grd qadtree ve framed-qadtree yöntemleryle yol se A* ve D* algortmalarıyla olştrlmştr. B yöntemler brbrleryle karşılaştırılmıştır. MATLAB programı le smülasyonlar gerçekleştrlmştr. İlerde gerçek br mobl robot üzernde yapılan çalışmaların denenebleceğ belrtlmştr. Hwang ve Mng 00 tarafından boytl alanda mobl robotn engellere çarpmadan edefe laşması üzerne çalışılmıştır. Matematksel gösterm bastleştrmek çn çarpışmanın olp olmayacağını anlamak çn ve yapılan esaplamayı azaltmak çn engeller elpsot olarak seçlmştr. Mobl robotn edefe laşması çn 11 adet blanık model kllanan öğrenme algortması kllanılmıştır. Mobl robot bell sayılarda denemeler yaptıktan sonra edefe gden yol blablmektedr. Saraç 00 tarafından davranış tabanlı mobl robot kontrolü üzerne çalışılmıştır. Webots smülatörü üzernde Kepera mobl robot le çalışmıştır. Kepera mobl robot 5 cm çapındadır ve brbrnden bağımsız kontrol edleblen adet tekerleğe saptr. Mobl robotn engellerden kaçınarak ener kaynağına laşması amaçlanmıştır. Brada ener kaynağı olarak ışık seçlmştr. Ayrıca AHC Adaptve Herstc Crtc öğrenmes le Q-öğrenmes karşılaştırılmış ve AHC öğrenmesnn Q-öğrenmesne göre genel olarak daa y performans gösterdğ belrtlmştr.

21 7 Şrn 005 tarafından olonomk olmayan br mobl robotta davranış temell blanık kontrol yglanmıştır. Çalışmalar MATLAB programında yazılıp smüle edlmştr. Sonar algılayıcılardan alındığı düşünülen verler üzernde blanık mantık kllanılmıştır. Holonomk olmayan mobl robot çn engelden sakın edefe gt dvarı zle yola teğet lerle avare gez davranışları olştrlmştr. Velagc vd 006 tarafından sevyel mobl robot navgasyon sstem üzerne çalışılmıştır. Alt sevyede mobl robotn lneer ve açısal ızlarıyla lglenlmştr. rta sevyede mobl robotn pozsyon kontrolüyle lglenlmştr. Üst sevyede se sensör verlernn yormlanması arta olştrma ve yol planlaması le lglenlmştr. Blanık mantık ve Dempster-Safer dell teors ve şgal grdler yöntemler arta olştrmada kllanılmıştır. Ayrıca yol planlamasında modfye edlmş br potansyel alan metod kllanılmıştır. Ysfoğl 00 tarafından nesne sıralama oynnda mobl robot davranışlarının brleştrlmes üzerne çalışılmıştır. Mobl robotn csme yaklaşması ve csm alıp taşıması çn gerekl olan ayrı ayrı potansyel fonksyonları b çalışmada tek br yapay potansyel fonksyon le gerçekleştrlmştr. Smülasyonlar Sn Sparc Staton 5 programında yapılmıştır ve potansyel alan grafklernn çzmnde MATLAB programından yararlanılmıştır Hareketl engellern oldğ ortamlardak smülasyon çalışmaları Bco vd 005 tarafından motorl balon çn otomatk çş güzergaı olştrma üzerne çalışılmıştır. MATLAB programında smülasyonlar yapılmıştır. Smülasyonlarda CMS kamerası le engellern ang yönde ve zaklıkta oldğnn öğrenlebldğ varsayılmıştır. Engellern drağan veya areketl olableceğ belrtlmştr. Yapılan çalışmanın lerde gerçek br motorl balon üzernde yglanacağı belrtlmştr. Jng 005 tarafından mobl robotlarda davranış dnamkler le engellerden kaçınarak edefe laşma çalışılmıştır. Sadece drağan engellern oldğ ortamlarda sadece areketl engellern oldğ ortamlarda ve em drağan em de areketl engellern oldğ ortamlarda mobl robotn edefne laşabldğ belrtlmştr.

22 8 Holonomk olmayan br mobl robot le çalışmaların yapıldığı kabl edlmştr. Engellern boyt ve ız blglernn gerekl olmadığı belrtlmştr. Malotra ve Sarkar 005 tarafından sabt veya areketl engellern blndğ br ortamda mobl robotn edefne laşması üzerne çalışılmıştır. Yol planlamasında potansyel alan metodndan faydalanılmıştır. Ayrıca mobl robotn davranışlarının belrlenmesnde blanık mantıktan yararlanılmıştır. Blanık sstem MIM Mlt Inpt Mlt tpt-çok Grş Çok Çıkış şeklnde ayarlanmıştır. Blanık sstemde 7 kral kllanılmıştır. Örneğn br kralda edef ve engeller mobl robota çok zak se yüksek ızda düz br şeklde gtmes belrtlmştr. S vd 006 tarafından mobl robotlara yol planlamasında yglanablecek kaotk potansyel alan metod olarak adlandırılan yen br optmzasyon metod gelştrlmştr. Geleneksel olarak blnen potansyel alan metodndan farklı olarak areketl engellerden yerel olarak kaçınmada daa ygn yol bldğ söylenmştr. Ayrıca b yöntemn robot ftbol smülasyon programında da denendğ belrtlmştr. Şekl 1.10a da mobl robotn 00 noktasından noktasına CAPFM le blnan yol gösterlmştr. Brada engeller areketszdrler ve konkav şeklndedrler. Şekl 1.10b de noktasından 00 noktasına doğr br areketl engeln geldğ drm gösterlmştr. Şekl 1.10 CAPFM le mobl robotn edefne laşması S vd 006 Yang ve Meng 000 tarafından yapay snr ağı le areketl ve areketsz engellern oldğ br ortamda mobl robotn edefne laşması üzerne çalışılmıştır.

23 9 Yapılan çalışmada öğrenmeye tyaç olmadığı ve areketl engeller le lgl önceden br blgye de gerek olmadığı belrtlmştr. Şekl 1.11 de edef sağa ve sola doğr 10 blok/dk ızda areket etmektedr. Şeklden de görüldüğü gb mobl robotn edefe laşablmes çn adet ana yol vardır. İlk başta areketl engel sol yol tamamen kapatmaktadır ve brada 05 dakka drmaktadır. Daa sonra 0 blok/dk ızla sağa doğr areket etmektedr ve sağdak yol tamamen kapatmaktadır. Mobl robot da 0 blok/dk ızla areket etmektedr ve areketl engeln sağ yol kapatmasından dolayı gerye dönüp sol yoldan edefne laşmaktadır. Şekl 1.11 Mobl robotn areketl engel ve areketl edefn oldğ drmdak yol Yang ve Meng 000 Yanner 00 tarafından br veya brden çok mobl robotn engellerden sakınarak edefe laşması üzerne çalışılmıştır. B çalışmada potansyel alan metodndan yararlanılmıştır. Engellern olştrdğ tc kvvet le edefn olştrdğ çekc kvvetn ayrı ayrı şlendğ belrtlmştr. Agrrebeta vd 005 tarafından yen br yapay potansyel alan metod gelştrldğ basedlmştr. Uzaklığın N. üssü le ters orantılı br potansyel yoğnlk seçldğ belrtlmştr. Daa sonra yol planlamasında yarı-eodezk metod qas-geodesc metod olarak adlandırdıkları metot le engellerden kaçınıldığı

24 10 açıklanmıştır. B metot le mobl robotn em areketsz em de areketl engellerden kaçınabldğ belrtlmştr. Wwe vd 00 tarafından mobl robotlar çn yen br navgasyon metod önerldğ belrtlmştr. B metotta br eğr üzernde noktalar araştırılmıştır. Eğr olarak mobl robotn ön tarafındak 180 lk kısım ve arka tarafındak 180 lk kısım ayrı ayrı alınmıştır. Blanık yapay snr ağı le eğr üzerndek ang noktanın seçleceğ belrlenmştr. Hareketl veya areketsz engellern oldğ br ortamda mobl robotn edefe laşabldğ belrtlmştr. Zeng ve Zao 006 tarafından yen br yapay potansyel alan metod tabanlı br metot gelştrldğ belrtlmştr. Brden fazla mobl robot karşılaşınca öncelk sırasına göre geçş yapılmıştır. Öncelğ fazla olandan az olana göre br geçş sırası takp edlmştr. Eğer aynı öncelk drm olşrsa rastgele br öncelk sırası olştrlarak geçş yapılmıştır. Öncelk drmnda görev öncelğ ız ve boyt rol oynamıştır. Şekl 1.1 de sol üst köşeden başlayan nmaralı sağ üst köşeden başlayan nmaralı ve sol alt köşeden başlayan mobl robot 1 nmaralı mobl robottr. nmaralı mobl robot 1 nmaralı mobl robot le aynı görev öncelğne saptr ve nmaralı mobl robot nmaralı mobl robot le aynı büyüklüğe saptr. 1 nmaralı mobl robot nmaralı mobl robota nazaran daa küçüktür ama görev öncelğ daa yüksektr. ve nmaralı mobl robotlar karşılaştıklarında nmaralı mobl robot görev öncelğnden dolayı önce geçmektedr. 1 ve nmaralı mobl robotlar karşılaştıklarında nmaralı mobl robot daa büyük oldğndan önce geçmektedr. Şekl 1.1 mobl robotn öncelk sırasına göre geçş Zeng ve Zao 006

25 11 Zao vd 007 tarafından öğrenme le areketl engellerden kaçınma üzerne çalışılmıştır. Artımsal Hyerarşk Dskrmnant Regresyon Incremental Herarccal Dscrmnant RegressonIHDR olarak adlandırılan yöntem le öğrenme sağlanmıştır. Mobl robota 16 senaryoda öğrenme yapıldığı ve bnn da 151 örnek kazandırdığı vrglanmıştır. 0 deneme boynca %90 başarı sağlandığı belrtlmştr. Ya-Cn ve Yamamoto 006 tarafından areketl veya areketsz engellern oldğ br ortamda mobl robotn edefne laşması üzerne çalışılmıştır. Potansyel alan metod tabanlı çarpışmadan kaçınma algortması olştrlmştr. Konkav ortamlarda edefe laşamama drmndan dolayı Azaltılmış Genelleştrlmş Vorono Grafğ Redced Generalzed Vorono Grap yöntemnden yararlanılmıştır. B yöntem le alt edef olştrlmş ve mobl robot b alt edefe gttkten sonra ana edefe yönlendrlerek edefe laşamama drmndan krtarılmıştır. Wllms ve Yang 008 tarafından D* algortmasına benzer fakat daa verml oldğ belrtlen br algortma önerlmştr. B yöntem le areketl veya areketsz engellern oldğ br ortamda areketl veya areketsz edefe laşılabldğ belrtlmştr. Şekl 1.1 te edef 05 grd/s ızla areket etmektedr ve areketne 55 noktasından başlamaktadır. Mobl robot se 05 grd/s ızla areket etmektedr ve areketne 11 noktasından başlamaktadır. Mobl robot edef 019 noktasında yakalamıştır. Lebedev vd 005 tarafından Dnamk Dalga Yayılımlı Yapay Snr Ağı Dynamc Wave Epanson Neral NetworkDWENN olarak smlendrdkler areketl engellern oldğ br ortam çn yen br yapay snr ağı metod gelştrldğ belrtlmştr. Flgenz vd 007 tarafından lasılıksal Engel Hızı Probablstc Velocty bstacle PV ve şgal grdler yöntemyle mobl robotlar çn areketl engellerden kaçınma üzerne çalışılmıştır. Şekl 1.1 te kırmızı renkle mobl robot ve mav renkle areketl engel gösterlmştr. Mobl robot ızını maksmm ıza arttırarak engele çarpmadan edefe varmıştır.

26 1 Şekl 1.1 Mobl robotn areketl edefe laşmasını gösteren smülasyon Wllms ve Yang 008 Şekl 1.1 Mobl robotn areketl br engel varken edefe varmasını gösteren smülasyon Flgenz vd 007 Cen vd 006 tarafından boytl zerl br gazın yayılımını en aza ndrecek şeklde mobl robotların kontrolü üzerne çalışılmıştır. Merkez Vorono Mozağ Centrodal Vorono TessellatonsCVT yöntem le optmal yol planlaması çıkarılmıştır. Hareketl engellerden kaçınmak çn de potansyel alan metodndan yararlanılmıştır. Sarı 006 tarafından müzede tr reber olarak kllanılacak br mobl robot tasarımı ve benzetm üzerne çalışılmıştır. Mobl robot dferansyel sürüşlü olarak

27 1 tasarlanmıştır. Müze olarak Ram Koç müzes ele alınmıştır. Blanık kontrol le mobl robot kontrol edlmştr. Davranış olarak temel davranış belrlenmştr. Br edefe gtme davranışıdır dğer se engelden kaçınma davranışıdır. Şekl 1.15 te müzenn boytl tasarımı gösterlmştr. Şekl 1.15 Müzenn boytl gösterm Sarı Hareketsz engellern oldğ ortamlardak yglama çalışmaları Ateş 00 tarafından 6 bacaklı br mobl robot tasarlanıp gerçeklemes yapılmıştır. Bacakların areket çn adet adım motor kllanılmıştır. B adım motorlarını kontrol edeblmek çn br adet mkrodenetleyc kllanılmıştır. Engeller algılayablmek çn kızıl ötes engel algılayıcı kllanılmıştır. B engel algılayıcı DC motor ve mkrodenetleyc le sağa veya sola döndüreblme sağlanmıştır. Aydın 00 tarafından global-zaman optmal yörüngenn blnması üzerne çalışılmıştır. Sabt engellern oldğ kabl edlerek çalışmalar yapılmıştır. Ayrıca tüm alanın blgsnn blndğ varsayılmıştır. Görüneblrlk grafk metodyla VGM yol planlanılmış ve planlanan yol üzernde optmal yörünge blma çalışması yapılmıştır. Yoln düz ve eğr kısımlardan olşacağı belrtlmş ve eğr kısımlar yapay snr ağları/blanık mantık yöntemleryle olştrlmştr. Bayram 006 tarafından tekerlekl br mobl robot tasarlanıp gerçekleştrlmştr. adet adım motor ve adet ltrasonk mesafe algılayıcısı kllanılmıştır. Motorlardan br le ler ger areket sağlanırken dğer le sağ sol areket sağlanılmıştır. Ultrasonk mesafe algılayıcıları sayesnde engellere çarpmadan areket ettrlmştr. Mobl robottak tüm kontroller çn PIC 16F877 kllanılmıştır.

28 1 Eroğl 006 tarafından gezgn robotlar çn ltrasonk mesafe algılayıcılarıyla robot davranışlarının kontrolü ve çevre artalaması üzerne çalışılmıştır. MoblSm smülatörü ve Poneer -d robot le testler yapılmıştır. Bayes güncellemel dollk ızgara yöntemyle çevre artası olştrlmştr. Dvar takb ve engelden kaçınma davranışları gelştrlmştr. Psla blgsnn sağlıklı alınamamasından dolayı arta çıkarmada kaymalar oldğ belrtlmştr. Karaman 00 tarafından mobl robotlarda çevre artalama ve yol planlaması üzerne çalışılmıştır. Çevre artalamada ltrasonk sensörlerden faydalanılmıştır. Ultrasonk sensörden gelen verler blanık mantık ve Dempster Safer yöntemler le şlenlmştr. Yol planlamasında se A* yöntemnden faydalanılmıştır. Çalışmalar NMAD00 mobl robot üzernde denenmştr. Küçükceylan 007 tarafından mobl robotların engell br alanda edefne laşması problem üzerne çalışılmıştır. Mobl robot donanımı çn Lego MINDSTRM RIS set kllanılmıştır. B setten çıkan parçalar brleştrlerek çeştl yapılarda mobl robotlar yapılmıştır. Engellern tanınması çn bütün alanı gören br tepe kamerası kllanılmıştır. Engeller sya renkte ve engel olmayan alanlar beyaz renkte olacak şeklde alan ayarlanmıştır. Engellern yerler kamera sayesnde alındıktan sonra enne tarama algortmasından yararlanılarak edefe olan yol blnmştr. Özcan 005 tarafından kapalı br mekanda taranmadık yer kalmayana kadar gezneblen br mobl robot üzerne çalışılmıştır. Engellern tanınmasında mobl robotn etrafına yerleştrdğ 8 adet fotoselden yararlanılmıştır. Mobl robotn areket çn adet adım motor kllanılmıştır. Ayrıca b adım motorlarının ne kadar döndüğünü takp etmek çn sayıcı sensörler kllanılmıştır. Mobl robotta karar mekanzması olarak PIC16F877 kllanılmıştır. Mobl robotn engel karşısında nasıl davranacağını yapay snr ağı le belrlenmştr. Yapay snr ağında 8 adet grş 8 adet sensör vardır adet çıkış adet motor vardır kllanılmıştır. EasyNN-Pls ve JavaNNS programları le yapay snr ağı model olştrlp elde edlen katsayılar mobl robot programında kllanılmıştır. Özkan 007 tarafından farklı özellklere sap gezgn robot grplarının dağıtık kontrolü le lglenlmştr. Uyglamalarında adet Poneer-DX mobl robotn