İnsansız Hava Sistemleri için Güzergâh Optimizasyonu Route Optimization for Unmanned Aerial Systems

Transkript

1 International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP'6) İnsansız Hava Sistemleri için Güzergâh Optimizasyonu Route Optimization for Unmanned Aerial Systems Hicran Yılmaz Mekatronik Mühendisliği om Şengül Doğan Adli Bilişim Mühendisliği Erhan Akbal Adli Bilişim Mühendisliği Gonca Özmen Koca Mekatronik Mühendisliği Özet Uzaktan kumanda edilebilen veya uçuş planı önceden tanımlanan İnsansız Hava Araçları (İHA) insan güvenliğini tehlikeye düşürmeden pek çok uygulamada yaygın bir şekilde kullanılabilmektedir. Bu çalışmada, İHA ların güzergah planlaması problemi için kullanılabilecek bir optimizasyon çözümü incelenmiştir. Çalışma, gerçek hayat problemlerine uygunluğun sağlanabilmesi için 3 boyutlu yüzeyler baz alınarak tasarlanmıştır. Böylelikle gerçek hayat problemleri için İHA ların hareket planlamasında maliyet ve sürenin optimize edilmesi sağlanmıştır. Bu amacın gerçekleştirilmesi için yaygın kullanılan optimizasyon yöntemlerinden biri olan Genetik Algoritma kullanılmıştır. Anahtar Kelimeler İnsansız Hava Sistemleri, Optimizasyon, Rotalama, 3B Genetik Algoritma Abstract Unmanned Aerial Vehicle controlled remotely or pre-defined flight plan can be used widely in many applications without compromising human safety. In this study, an optimization solution is examined for the problem of route planning of UAVs.. The study is performed based on 3D surfaces in order to ensure compliance with the real life problems. Thus, the cost and time optimization in motion planning of UAVs are provided for the real life problems. Genetic Algorithm one of commonly preferred optimization method is used to achieve this purpose. Index Terms Unmanned Airline Systems, Optimization, Routing, 3D Genetic Algorithm I. GİRİŞ İnsansız sistemler; içinde insan bulundurmayan, hava, kara ve deniz araçlarından oluşmaktadır. İnsansız sistemler otonom olarak kendini yönlendirebilir ya da uzaktan kumanda ile kontrol edilebilir [-3]. İnsansız sistemler uçak gibi diğer araçlara göre fiyat olarak daha ucuzdur. Bu sistemler daha çok risk durumu yüksek olan görevler için kullanılmaktadır. Böylece yetişmiş insan kaybının en aza indirilmesi amaçlanmaktadır. Günümüzde kullanılan insansız sistemlere otonom özelliği kazandırılarak insan etkisi daha aza indirilmiştir []. İnsansız sistemlere olan bu talebin nedeni insanların gidemediği ya da güvenli olarak gidip dönülemeyecek yerlere bu sistemlerin gönderilebilir olmalarından kaynaklanmaktadır [4]. İnsansız sistemler: Kullanıcı sistemi etkili bir şekilde planlama sürecine sahiptir. İhtiyaçlara göre zamana esas değişikliklere uyumludur. Karar verici unsurlar için bilgileri doğru ve zamanında paylaşabilir. Ağ üzerinde verimli çalışabilir [3,5]. İnsansız sistemler Askeri ve Sivil alanda farklı kullanım alanlarına sahiptirler. Askeri kullanımı: İstihbarat, gözetleme ve keşif. Bu kullanım alanlarına örnek olarak mayın tespiti, biyolojik veya kimyasal tehditlerin tespiti, vb. verilebilir. Sivil kullanımı: Atmosfer araştırması, Okyanus gözlemleri, Jeolojik araştırmalar, Hava durumu tahmini.sivil kullanım alanlarına örnek olarak hava tahmini, atmosfer ve okyanuslar hakkında veri toplama, sel izleme, kasırga izleme, afet operasyon yönetimi, felaket durum değerlendirmesi, arama kurtarma, yangınla mücadele, nükleer radyasyon gözleme, deprem gözleme, volkan gözleme, şehirlerin trafik durumunun izlenmesi verilebilir [,5,6]. Literatürde Uzaktan Kontrollü Uçak, Radyo Kontrollü Uçak gibi isimler ile de anılan İnsansız Hava Araçlarında havacılık, elektronik, elektro-mekanik, bilgisayar ve yazılım gibi disiplinler bir arada kullanılmaktadır. Bu nedenle insansız hava sistemleri yüksek teknolojiye ve son derece karmaşık bir yapıya sahiptir [7]. Son zamanlarda yapılan çalışmalarda İnsansız Hava Sistemleri (İHS) ile tehdit yaratabilecek veya engelli ortamlarda amaca uygun rota planlaması konusu üzerine çalışmalar yapılmaktadır []. Teknolojik gelişmelerin sürekli ilerlemesi paralelinde insansız sistemlerin de uygulama alanları genişlemiştir. Bu sistemlerin maliyetlerini azaltmak amacıyla rota planlaması çalışmaları da giderek artmıştır. Yani İHS lerin kullanımındaki verimliliği ve ekonomikliği artırmak için rota planlaması probleminin çözüm uygulamaları etkin bir araç September 7-8, 26 Malatya/TURKEY 45

2 International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP'6) olarak kullanılmaktadır [5]. Özellikle yerleşim yerlerinde ve stratejik görevlerde kullanılan İHA ların görev zamanlarında karşılaşılan Araç Rotalama Problemleri (ARP) önem arz etmektedir. ARP birçok sektörde oldukça yüksek maliyetlere sebep olabilmektedir. İHS lerinin rota planlama problemlerinin verimli bir şekilde çözümünün sağlanması büyük tasarruflar sağlayacaktır. Bu sayede hedeflerin zamanında gözetlenebilmelerine de olanak sağlamış olacaktır [8]. Bu çalışmanın amacı İnsansız Hava Sistemlerinin(İHS) rota planlamasının yapılması ve verimliğinin artırılmasına yardımcı olmaktır. İHS nin hedef olarak kullandığı noktalar arasında nasıl bir yol izleyeceği belirlenecektir. Bu rotanın planlama süreci problem olarak ele alınmıştır. Gidilebilecek tüm rota planı alternatiflerinden en iyisinin bulunması amaçlanmaktadır. Bir problemin birden çok çözüm yöntemi olabilir. Önemli olan mümkün olabilecek tüm çözümler arasından en iyi, gerçeğe en yakın ve en verimli çözümün bulunmasıdır. En iyiyi bulma işlemi optimizasyon işlemidir. Optimizasyon uygulamaları için birçok yaklaşım ve bu yaklaşımlara bağlı yöntemler geliştirilmektedir. Bu çalışmada insansız hava sistemleri için en iyi rota planlamasının bulunmasında sezgisel bir yaklaşım olan Genetik Algoritma yöntemi uygulanmıştır. Genetik algoritma yöntemi farklılaştırılarak 3 boyutlu bir geometrik şekil olan küre yüzeyine uygulanmıştır. Bu amaçla ikinci bölümde ARP, üçüncü bölümde bu çalışmadaki problemin çözümünde kullanılan Genetik Algoritma(GA) metodu, dördüncü bölümde geliştirilen uygulama çalışması, son bölümde ise sonuç ve öneriler sunulmuştur. II. ARAÇ ROTALAMA PROBLEMİ Araç Rotalama Problemi (ARP), belirli bir noktadan başlanması suretiyle farklı noktalara en kısa süre ve en düşük maliyetle minimum sayıda araç ile uğranılmasını eniyileyen problemdir [9]. ARP nin amacı taşıma maliyetlerini azaltmak ve en kısa sürede verilen görevi tamamlamaktır. Böylece verimliliğin artmasının sağlanması amaçlanmaktadır. Bu artışın sağlanması için bir veya birden fazla aracın izlemesi gereken en iyi yol güzergâhı bulunmalıdır []. Farklı bir tanımlama yapılacak olursa ARP, coğrafi konumları itibarıyla dağınık bulunan müşterilere hizmet vermek için tanımlanan araçların optimum dağıtım veya toplama güzergahlarının tasarlanması problemidir [9]. Rota planlaması yapılmasındaki temel amaç; sonsuz sayıda bulunabilecek çözümler içerisinden en iyiye yakın çözüme ulaşmaktır. Sürekli bir yapısı bulunan araç güzergâhının sonsuz sayıda çözüm kümesi elemanı içermesi, çözüm uzayını kesikli yapıya dönüştürmeye yönlendirmektedir. Bu şekilde çözümün elde edilmesi için de sezgisel yöntemler uygulanmaktadır. İnsansız hava sistemlerine ait görev planlamasından bahsedildiği zaman ilk akla gelen rota planlaması yani güzergâh planlamasıdır. Rota planlaması yapılırken bir aracın belirli bir başlangıç noktasından başlayarak araca engel olarak tanımlanan noktalara uğramadan hedef olarak belirlenmiş noktalardan geçerek bitiş noktasına varma sürecinin kapsamı ele alınır. Burada engel noktalar tehlikeli alanlar, bulunulan konumdan aşırı uzaklıkta veya yükseklikte bulunan noktalar, düşman tarafından engel koyulan noktalar veya korunmakta olan alanlar olabilir. İnsansız hava sistemlerinin rota problemi için temel unsurlar; Başlangıç noktası; sistemin rotayı izlemeye başlayacağı ilk konum, Hedef; sistemin bulunduğu konumdan bir sonra gideceği nokta veya alan, Boş uçuş yolu; sistemin iki hedef arasında geçiş yaparken izlediği yol, Bitiş noktası; sistemin son olarak uğradığı veya uğrayacağı hedef noktadır. İHS rota planlaması problemi belirli koordinatlara sahip bir arazi üzerine konumlandırılmış İHS lerinin, bu alan üzerinde tanımlanmış hedef noktalarını veya alanlarını bazı kısıtlar(yakıt, menzil vs.) altında gezecekleri sırayı içeren güzergâhı belirleyen algoritmayı geliştirmektir [7]. Araç rotalama problemlerinin çözümü için genelde sezgisel yöntemler kullanılmaktadır. Fakat çözüm zamanı düşük olan küçük problemler için klasik metotlar da kullanılmaktadır. Literatürdeki uygulamalara bakıldığında bilişim teknolojisi alanındaki gelişmelere paralel olarak yapılan çalışmaların birçoğunda sezgisel tekniklerden yararlanıldığı görülmektedir [8]. İHS ler için rota planlama çok önemli bir konudur. Özellikle İHS lerine birden fazla görev verildiği durumlarda verimin artırılması zamandan tasarruf sağlanması adına yol planlaması daha büyük önem arz etmektedir. Birden fazla çözüme sahip olduğu için de rota planlama optimizasyon problemi haline gelmiştir. Bu tip olasılıksal problemlerin çözümünde GA sıklıkla kullanılan bir yöntemdir. Bu çalışmada da GA ile 3 boyutlu rota planlama problemi uygulama olarak ele alınmıştır [6]. III. GENETİK ALGORİTMA Darwin in doğal seçim prensibine dayanan genetik algoritma yöntemi, doğada var olan evrimsel süreç baz alınarak modellenmiş bir arama ve eniyileme algoritmasıdır. Genetik algoritma mevcut probleme tek bir çözüm sunmak yerine bir çözüm uzayı oluşturur. Böylelikle çözüm uzayında farklı yapılardan meydana gelen farklı çözüm noktalarına ulaşılabilmektedir [3]. Genetik algoritma yönteminde olası çözüm kümesi popülasyon olarak adlandırılır. Popülasyonlar ise yapı taşı gen olan birey veya kromozom olarak tanımlanan yapılardan oluşur. Genetik algoritmada probleme ait en iyi çözümün bulunabilmesi problemin uygun şekilde modellenmesine ve oluşturulacak gen-kromozom yapısına dönüştürülmesine bağlıdır. Başlangıç popülasyonunda genetik çeşitliliğin sağlanması için çaprazlama ve mutasyon olarak adlandırılan genetik operatörlere ihtiyaç duyulur. Çaprazlama; Şekil de gösterildiği gibi popülasyondan seçilen bireylerin belirli noktalarındaki gen bloğunun yer değiştirmesi ile yeni bireylerin oluşması sürecidir [3,4]. September 7-8, 26 Malatya/TURKEY 452

3 International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP'6) Engel Noktası Ebeveyn Ebeveyn 2 Çocuk Çocuk 2 Ulaşım Noktası Fig.. Çaprazlama işlemi Aynı şekilde mutasyon işleminde de popülasyondaki bir bireyin belirli bir veya birkaç geninin değiştirilmesi ile yeni bireyler oluşturularak popülasyonda çeşitliliğin oluşturulması sağlanır. Mutasyon işlemi Şekil 2 de gösterilmiştir. Ebeveyn Çocuk Fig. 2. Mutasyon işlemi Genetik algoritmadaki önemli faktörlerden biride uygunluk fonksiyonudur. Uygunluk fonksiyonu her bireyin çözüm kalitesi hesabıdır. Genetik algoritma yönteminde uygunluk fonksiyonu yüksek olan bireylerin popülasyondaki diğer bireyler ile çoğalıp uygunluk değeri daha iyi bireylerin oluşturulması hedeflenir. Böylelikle seçme kriteri ile her bir iterasyonda uygunluk değeri düşük bireylerin seçilme olasılığı azaltılarak hedeflenen çözüm uzayına ulaşılmaya çalışılır [4]. IV. GENETİK ALGORİTMA YÖNTEMİNİN 3B YÜZEYLER İÇİN UYGULANMASI İnsansız hava sistemleri; askeri alanlar, sel, yangın gibi görevin kritik olduğu alanlarda büyük öneme sahiptir. Bu gibi alanlarda görevlerin yerine getirilmesi öncelikli olmasına rağmen insan kaybı riskine sebep olmaması da günümüzde insansız hava sistemlerinin yaygın kullanılmasına sebep olmaktadır. Şekil 3 de temsil edildiği gibi yerleşim yerlerinde veya tanımlanan alanda ortaya çıkacak olası bir durumda uzaktan kumanda ve önceden tanımlanan uçuş planı ile problemlere çözüm bulunması amaçlanmaktadır. Fig. 3. Yerleşim yerlerinde engel ve ulaşım noktası gösterimi Kritik durumlarda örneğin askeri hava görevlerinde başarı sağlanması için zaman ve görevin tam icrası önemlidir. İnsansız hava sistemlerinin keşif ve gözetim gibi görevlerinde doğru görüntülerin hızlı bir şekilde aktarılması başarılı bir sonuç için gereklidir. Burada teşhis edilecek hedeflerin fazla olması ve görevlendirilen insansız hava sistemlerinin sayısının artması ile bir planlama yapılması gerekliliği ortaya çıkmaktadır. Hedef ve sistem sayısının artışı çözüm sayısında da artışa neden olmaktadır. Bu çözüm sayısındaki artış performans açısından düşük çözümleri de bulundurmaktadır. Bu gibi verimi düşük performanslar yerine mümkün çözümlerden en iyisinin bulunması gerekmektedir. Bunun için bilinen hedeflere uygun rota planlama çalışmaları yapılmaktadır. Rota planlama çalışmalarında üretilen çözümlerden en iyisinin bulunması için GA yöntemi kullanılmıştır. GA yönteminde tek bir çözüm üretilmemektedir. Bunun yerine farklı çözümleri barındıran bir çözüm uzayı bulunur. Bu şekilde çözüm uzayında birden fazla değerlendirme yapılıp en iyi sonuca ulaşma ihtimali de artmaktadır. Genetik algoritma sezgisel bir yöntem olup optimizasyon problemlerinde kullanılan bir yöntemdir. Bu çalışmada GA küre yüzeyine uygulanmıştır. İnsansız hava sistemlerinin hedef olarak gördükleri noktalar yeryüzünde bulunmaktadır. Bu hedefler engebeli yani yüksekliği ya da derinliği olan noktalar olabilir. Bu nedenle yükseklik ve derinlik hesaplamalarının da işlemlere yansıtılacağı bir küre yüzeyinde çalışmak daha doğru sonuçlar elde etmemize fayda sağlayacaktır. Küre yüzeyi insansız hava sistemlerinin hedefi olan yeryüzündeki noktaların temsili için dünya şekline benzerliği açısından kullanılmıştır. Bu benzerlik sayesinde iki boyutlu ya da farklı benzetimlerden kaynaklanan hata payının en aza indirilmesine çalışılmıştır. Çözüm için geliştirilen algoritma MATLAB R24a ile kodlanmıştır. Rota planlaması algoritmasına ait işlem adımları şu şekilde verilmiştir. Adım : Değişken tanımlaması yapılır. Değişkenler hedeflerin üç boyutta alınan koordinat değerleridir. Adım 2: Hedef noktalar arasındaki mesafe (Y) hesabı denklem -4 kullanılarak yapılır [-2]. Birim küre yüzeyi baz alındığında en kısa yol yay uzunluğu ile tanımlanmaktadır. () September 7-8, 26 Malatya/TURKEY 453

4 International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP'6) (2) Adım 3: Rastsal bir başlangıç popülasyonu oluşturulur. Adım4:Başlangıç popülasyonuna genetik algoritma operatörleri olan seçim, çaprazlama ve mutasyon işlemleri uygulanarak yeni çözümler üretilir. Adım 5: Üretilen çözümlerin uygunluk değeri hesaplanır. Adım 6: Algoritma durdurma kriteri ya da iterasyon sayısını sağlayıncaya kadar devam eder. Elde edilen çözüm tüm çözümlerin bulunduğu çözüm uzayındaki optimum çözüm yani en iyi rota planıdır. V. DENEYSEL SONUÇLAR Bu çalışmada askeri hava görevlerinde rota planlaması için kullanılabilecek bir optimizasyon problemine çözüm aranmıştır. Çalışmada dünya yüzeyine benzerliği nedeniyle küre yüzeyi kullanılmıştır. Problemin çözümünde küre yüzeyi x,y,z eksenlerinde,25,5 birim seçilmiştir. Küre yüzeyi üzerinde [-5] noktalar seçilerek rota planlaması için yapı oluşturulmuştur. Oluşturulan yapıda seçilen düğüm noktası için koordinatlar ve engel noktaları Tablo de verilmiştir. Engel noktaları kalın font ile Tablo de belirtilmiştir. (3) (4) Sayısı 5x5x Tablo 2 de [::5] düğüm noktaları (ulaşım ve engel noktaları) için [2:2:] evrim sayısında toplam mesafenin azaldığı görülmektedir. Şekil 4 de 3 düğüm noktası için belirlenen evrim sayılarında elde edilen mesafe uzunlukları gösterilmiştir. TABLE I. BELİRLENEN KÜRE YÜZEYİNDE DÜĞÜM NOKTASI İÇİN XX BOYUTLU YÜZEYDE ULAŞIM VE ENGEL KOORDİNATLARI XX 25X25X25 5X5X5 X Y Z X Y Z X Y Z Fig düğüm noktası için elde edilen mesafe uzunlukları Aynı zamanda belirlenen düğüm noktaları için ortalama mesafe uzunlukları Şekil 5 de verilmiştir. Belirlenen koordinatlara göre, 25, 5 birim boyutlarındaki yüzeylerden elde edilen optimum mesafeler Tablo 2 de verilmiştir. TABLE II. BELİRLENEN BOYUTLARDAKİ YÜZEY İÇİN FARKLI DÜĞÜM SAYILARINDA ELDE EDİLEN OPTİMUM MESAFE DEĞERLERİ (X 3 ). xx Sayısı x25x25 Sayısı Fig. 5. Belirlenen düğüm noktaları için elde edilen ortalama mesafe uzunlukları September 7-8, 26 Malatya/TURKEY 454

5 International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP'6) VI. SONUÇLAR İnsansız hava araçları, insan kaybının yaşanabileceği kritik görevlerde yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Özellikle kablosuz ve ağ iletişimindeki gelişmeler bu cihazlara güvenlik uygulamaları, haritacılık, gözetleme ve keşif gibi alanlarda farklı roller yüklemiştir. Uzaktan kontrol veya önceden tanımlanmış belirli bir uçuş planı sayesinde hareket edebilen insansız hava araçları insan ölümlerine neden olabilecek pek çok farklı sektörde güvenle kullanılabilmektedir. Bu çalışmada insansız hava araçlarının kritik görevlerde kullanılması esnasında en önemli faktörlerin başında gelen süre ve maliyetin iyileştirilmesi için rota planlaması üzerine bir çalışma sunulmuştur. Dünya yüzeyine benzerliği nedeniyle çalışmada küre yüzeyi kullanılmıştır. Genetik algoritma yöntemi ile farklı boyutlardaki küre yüzeyi üzerinde belli düğüm noktaları alınarak optimum mesafe hesabı elde edilmiştir. Gelecek çalışmalarda uygulamanın farklı optimizasyon yöntemleri ile başarımının ölçülmesi planlanmaktadır.. KAYNAKLAR [] N. Özalp, 3 lu Arazi Üzerinde Çoklu Otonom İnsansız Hava Aracı Rota Planlaması, Yüksek Lisans Tezi, Hava Harp Okulu Havacılık Ve Uzay Teknolojileri Enstitüsü, Temmuz 23. [2] C. Gencer, K.E. Aydoğan, S. Kocabaş, İnsansız Hava Araçlarının Rota Planlaması İçin Bir Karar Destek Sistemi, Kara Harp Okulu Savunma Bilimleri Dergisi, 8(2), 59-73, 29. [3] C. Ercan, C. Gencer, İnsansız Hava Sistemleri Rota Planlaması Dinamik Çözüm Metotları Ve Literatür Araştırması, S.Ü. Müh. Bilim ve Tekn. Derg., c., s.2, 5-72, 23. [4] R. Aksoy, S. Kurnaz, İnsansız Kara Araçları Ve Muharebe Gereksinimleri, Havacılık Ve Uzay Teknolojileri Dergisi, c.4.,s..,-, 29. [5] Z. Goraj, Civilian Unmanned Aerial Vehicles Overview Of European Effort and Challenges for the Future, Aviation Journal, Vilnius, VII (), 3-5, 23. [6] SSM 2-23 Türkiye İHA yol haritası, x.htm [7] H. Aydemir, İnsansız Hava Araçlarının Rotalama Problemi İçin Simülasyon Tabanlı Karar Destek Sistemi, Doktora Tezi, Kara Harp Okulu Savunma Bilimleri Enstitüsü Harekat Araştırması Ana Bilim Dalı, Ankara, 24. [8] C. Ercan, C. Gencer, Dinamik İnsansız Hava Sistemleri Rota Planlaması Literatür Araştırması ve İnsansız Hava Sistemleri Çalışma Alanları, Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt 9, Sayı 2, 4-, 23. [9] B. Pakkan, M.Ermiş, İnsansız Hava Araçlarının Genetik Algoritma Yöntemiyle Çoklu Hedeflere Planlanması, Havacılık Ve Uzay Teknolojileri Dergisi, Ocak 2, Cilt 4, Sayı 3 (77-84). [] M. Eryavuz, C. Gencer, Araç Rotalama Problemine Ait Bir Uygulama, Süleyman Demirel Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Yayınlanmamış Y. Lisans Tezi, Isparta, 2. [] M. Çetin, Gezgin Satıcı Örnek Problemlerinin Optimum Sonuçlarının Grid Aracılığı İle Hesaplanması, Yüksek Lisans Tezi, Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Balıkesir, 27. [2] A. Uğur, S. Korukoğlu, A. Calıskan, M. Cinsdikici, A. Alp, Genetic Algorithm Based Solution for Tsp On A Sphere, Mathematical and Computational Applications, Vol. 4, No. 3, pp , 29. [3] T. Altıntop, Genetik Algoritma ile Dilsel Özetlerin Çıkarılması, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Y. Lisans Tezi, Ankara, 25. [4] V. Altıntaş, Genetik Algoritma ile Baskı Devre Yerleşim Optimizasyonu, Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Y. Lisans Tezi, Isparta, 24. September 7-8, 26 Malatya/TURKEY 455