Sonar algılayıcılar ve sezgisel yöntemler kullanarak otonom robotların engelden sakınımı

Abstract

Otonom robotlar günümüzde birçok alanda önemli görevler icra etmektedirler. Robot, kendisine verilen bir görevi yerine getirirken, hedefe ilerlemek için yol bulma problemini çözmeli ayrıca kendi bekasını korumak için, algılayıcıları yardımıyla çevreden elde ettiği verileri kullanarak, varsa olası bir çarpışmayı önlemek için statik veya dinamik olarak engellerden sakınma yapabilmelidir. Bu tez çalışmasında, sonar algılayıcılar ve sezgisel yöntemler kullanarak, otonom robotların engelden sakınma probleminin çok yönlü optimizasyonunun yapılması sağlanmıştır. Bu kapsamda robotların engelden sakınma ve yol bulma probleminin çözümüne ilişkin bir otonom robot seyir sistemi geliştirilerek, yeni engelden sakınma algoritmalarının bu sistem üzerinde gerçeklenmesi sağlanmıştır.Bu kapsamda, laboratuar ortamında bir tavan kamerasından alınan resim bilgisi, görüntü işleme teknikleri kullanarak engelleri de içerecek şekilde bir harita haline getirilmiştir. Hibrit bir algoritma olarak tasarlanan seyir sistemi içinde, genetik algoritma yardımıyla global yol bulma problemi çözülmüştür. Dinamik engellerden sakınmak amacıyla da çeşitli engelden sakınma yöntemleri uygulanmıştır. Çalışmalar, öncelikle MobileSim benzetim ortamında denenmiş ve ardından Pioneer 3-DX robot üzerinde ayrıca gerçeklenmiştir.Ayrıca, engelle karşılaşıldığında engelin etrafından dolanan böcek algoritmaları için, duvar eğimini hesaplayarak daha performanslı bir duvar takip yöntemi kullanılmıştır. Engelden sakınma için yaygın olarak kullanılan Dist-bug algoritması iyileştirilerek, düğüm atlatma özellikli iyileştirilmiş Dist-bug algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritmalar test edilerek yol ve zaman karşılaştırmaları yapılmıştır.

Today autonomous robots are performing important tasks in various fields. While performing a task, the robot should solve the path planning problem to reach the target point, additionally to protect the survival of itself, it should practice dynamic or static obstacle avoidance activity for avoiding a possible collision by using the data acquired by its sensors from the environment.In This study, by using sonar sensors and heuristic methods, the obstacle avoidance problem of autonomous robots were addressed and optimized in multiple areas. As a solution to obstacle avoidance and path finding problem of robots, an autonomous robot navigation system was created, and the improved obstacle avoidance algorithms were implemented on this system. In this context, the picture of the environment taken from a camera on the ceiling of the laboratory was transformed into a map of the environment including the obstacles by using image processing techniques. In the navigation system, designed as a hybrid system including both path finding and the obstacle avoidance modules, the path finding problem was solved with genetic algorithm. For the avoidance from the dynamic obstacles, multiple obstacle avoidance methods were implemented. The algorithms first simulated on MobileSim simulation environment and later implemented on Pioneer3-DX mobile robot.In the study, for the wall following behavior of the bug algorithms, by calculating the slope of the obstacle edge, a wall follow algorithm with a better performance was used. The dist-bug algorithm, a widely used algorithm for obstacle avoidance, was also improved and node skipping improved dist-bug was developed. By testing the developed algorithms, path-time comparisons were made.