İnsansız deniz araçları için iyileştirilmiş yapay potansiyel alan algoritması ile yol planlama ve engelden kaçınma
Path planning and obstacle avoidance with an improved artificial potential field algorithm for unmanned maritime vehicles
Yazar: SERDAR ÖZKAYA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN ATALI
Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Mekatronik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Denizcilik = Marine ; Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering

Özet:
Günümüzde otonom araçların kullanımı birçok alanda yaygınlaşmaktadır. İnsan kaynaklı hataları en aza indirerek, can ve mal kayıplarını azaltmak için geliştirilen kendi kendine karar alarak hareket edebilme yeteneğine sahip yapay zeka destekli bu araçlar askeri, ulaşım, tarım gibi bir çok alanda kendini ispatlamıştır. Dünya ticaretinin büyük bir kısmının deniz yolları üzerinden sağlandığı, bilinen bir gerçektir. Bu nedenle deniz ulaşımının güvenirliği büyük bir öneme sahiptir. Uluslararası Denizcilik Örgütü'nün ve denizcilik sigorta kuruluşlarının yayınladığı istatistiklere göre deniz ulaşımında gerçekleşen kazalar %60-90 arasında insan kaynaklı hatalar nedeniyle olmaktadır. Kazaların sonucunda can ve mal kayıpları olmaktadır. Kayıpların en aza indirilmesi insansız deniz araçlarının geliştirilmesi ile mümkün olacaktır. 
Bu çalışmada; statik ve dinamik engellerin bulunduğu ortamda engellere çarpmadan rota planlaması yaparak hedefe ulaşmayı sağlayan geliştirilmiş yapay potansiyel alan algoritmasının simülasyon ortamında etkinliğinin ispatlanması gerçekleştirilmiştir. Harita olarak Bursa'da bulunan Uluabat Gölü'nün kara parçaları yer alan bir kesiti kullanılmıştır. 
Harita, üzerinde bulunan engelleri algoritmanın kolaylıkla algılayabilmesi ve yol planlamayı desteklemesi adına bir takım görüntü işleme adımlarından geçirilmiştir. Ardından Yapay Potansiyel Alan (APF, Artificial Potential Field) algoritması üzerinde sabit engellere çarpmadan en kısa yolu bulması için geliştirmeler yapılmıştır. Algoritmanın karşılaşılan dinamik engeller karşısında Denizde Çatışmayı Önleme Yönergesi (DÇÖY) kurallarına göre manevra yapabilmesi sağlanmıştır. 
Anahtar Kelimeler: İnsansız Deniz Aracı, Yapay Zeka, DÇÖY, Yol Planlama, Engelden Kaçınma, Yapay Potansiyel Alan, Otonom Araçlar

Abstract:
Today, the use of autonomous vehicles is becoming widespread in many areas. These vehicles, which are developed to minimize human-induced errors and reduce the loss of life and property, have the ability to act by making their own decisions, and are supported by artificial intelligence, have proven themselves in many fields such as military, transportation and agriculture. It is a known fact that most of the world trade is provided via sea routes. Therefore, it is of great importance that maritime transport be reliable. According to the statistics published by the International Maritime Organization and maritime insurance organizations; Between 60-90% of accidents in maritime transportation are due to human-induced errors. As a result of accidents, there is loss of life and property. With the development of unmanned sea vehicles, the losses in accidents will be minimized.
In this study; In the environment where static and dynamic obstacles exist, the effectiveness of the developed artificial potential field algorithm, which enables to reach the target by route planning without hitting the obstacles, has been proven in the simulation environment. As a map, a section of the Uluabat Lake in Bursa with land parts was used.
In order for the algorithm to easily detect the obstacles on the map and to support road planning, a number of image processing steps have been taken. Then, improvements were made on the Artificial Potential Field algorithm to find the shortest path without hitting fixed obstacles. It has been ensured that the algorithm can maneuver in the face of dynamic obstacles in accordance with the Convention on the International Regulations for Preventing Collusion at Sea (COLREG).
Keywords: Unmanned Surface Vehicle, Artificial Intelligence, COLREG, Path Planning, Obstacle Avoidance, Artificial Potential Field, Autonomous Vehicle