Yapay potansiyel fonksiyonlar ve panel metodu kullanarak robot dizilim kontrolü ve seyrüseferi

Abstract

Bu tez çalışmasında, potansiyel akış hesaplamaları robot sürülerine çarpışmasız seyrüsefer algoritması geliştirmek için kullanılmıştır. Akışkanlar mekaniğinde iyi bilinen, sıkıştırılmayan viskoz olmayan potansiyel akış genel denklemlerini akışın yüzeyine paralel olma koşulunu sağlayarak çözen panel metodu kullanılarak, sürü erkinleri için hedefe giden güvenli yollar bulunmaktadır. Ayrıca, yapay potansiyel fonksiyonları robot sürüsünün önceden belirlenmiş bir geometrik şekli koruması için kullanılmaktadır. İki tür algoritma geliştirilmiştir, çevrimdışı ve çevrimiçi algoritmalar. Çevrimdışı algoritmada, ortamın haritasının önceden bilindiği kabul ederek geliştirilmiştir ve deneyler karmaşık engeller içeren ortamda e-puck küçük robotlar kullanılarak yapılmıştır. Çevrimiçi algoritmada ortamda bulunan engelleri algılamak için lazer algılayıcı ile donatılmış üç adet kheperaIII gezgin robot kullanılmıştır. Daha sonra, karmaşık şekilli rijit cisimler etrafındaki potansiyel akış tabanlı çizgilerini hesaplamak için gerçek zamanlı panel metodu kullanılarak, robotları hedef noktasına götüren güvenli yolları bulmuştur. Robot sürüsünün önceden belirlenmiş bir geometrik şekli koruması için yapay potansiyel fonksiyonlar kullanılmıştır. Potansiyel akış algoritmalar hedefe doğru düzgün yollar ile seyrüseferi sağlar. Çevrimdışı algoritma ortamda olan değişiklikleri algılayabildiği için gerçek zamanda değişen ortamlarda da kullanılabilir. Son olarak, algoritmadaki hataları azaltmak için bağıl konumlandırmaya dayalı bir yöntem kullanılmıştır.

In this thesis, potential flow calculations are used to develop collision free navigation algorithms for a robot swarm. The well known panel method in fluid mechanics is used to solve the governing equations for inviscid incompressible potential flow around rigid objects with tangency boundary conditions, providingthe robots with safe trajectories to the target. In addition, artificial potential functions are used to force the swarm to achieve a predefined geometrical shape. Two kinds of algorithms are developed, offline and online algorithms. In the off-line algorithm the environment is assumed to be previously known, and experimental results are obtained using e-puck mini-robots navigating in an environment with complex shaped obstacles. In the online algorithm, three KheperaIII robots are equiped with laser scanners which are used to detect the obstacles in the environment. Then, a real-time panel method is used to calculatethe streamlines of the potential flow around the complex shaped rigid objects, providing the robots with safe trajectories to the target. The swarm of robots is also forced to keep a desired formation during navigation using potential functions. Potential flow algorithms provide navigation with smooth paths to thetarget. The algorithm can be used in dynamic environments in real-time as the changes in the medium are detected. Finally, a method based on relative position sensing is developed to minimize the error in the algorithms.