Metasezgisel algoritmalar ile otonom mobil robotlar için yol planlaması
Path planning for autonomous mobile robots with metaheuristic algorithms
Yazar: ESRA DOĞAN
Danışman: DOÇ. DR. BURHANETTİN DURMUŞ
Kütahya Dumlupınar Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Otonom mobil robotların statik engellerin olduğu sınırlı bir ortamda engellere çarpmadan başlangıç noktasından hedef noktasına giden yolun planlaması güncelliğini koruyan bir problemdir. Bu hedefle bir başlangıç noktasından bir bitiş noktasına engellerden kaçınarak gidecek robotun yolunu planlamak için çeşitli metasezgisel optimizasyon algoritmalarından faydalanılmaktadır. Metasezgisel algoritmalar, doğa ve hayvan davranışlarından yola çıkarak matematiksel olarak modellenmekte ve işletme, mühendislik, endüstri gibi birçok alanda kullanılmaktadırlar. Bu çalışmada, popüler beş
metasezgisel algoritmanın sınırlı bir ortamda robotun yol planlaması problemini çözecek deneysel çalışmaları sunulmuştur. Çalışmada kullanılan Karınca Aslanı Optimizasyonu (ALO), Gri Kurt Optimizasyonu (GWO), Farksal Gelişim Algoritması (DE), Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Altın Çakal Optimizasyonu (GJO) algoritmalarının otonom mobil robotlar için farklı şekil ve sayıdaki engellerin olduğu ortamlarda performansları incelenmiştir. Metasezgisel algoritmalar bir problemin kesin çözümünü sağlamazlar, fakat yakınsama özellikleri sayesinde bulundukları koşullar altında en iyi çözümü veya en kısa yolu bulmaya çalışmaktadırlar. Metasezgisel algoritmanın yol planlaması yaparken yaptığı ihlaller maliyet fonksiyonuna eklenir ve algoritma engelden kaçarak çözüme daha yakın olacak şekilde kendini günceller. Çalışmada kullanılan metasezgisel algoritmalar, farklı yol problemlerinde ve aynı şartlar altında gerçekleştirilen koşturmalardan elde edilen sonuçlara göre değerlendirilmiştir. Yapılan deneysel çalışmalar sonucunda, PSO algoritmasının en iyi performansla beraber istikrarlı sonuçlar ürettiği görülmektedir.

Abstract:
Planning the path of autonomous mobile robots from the starting point to the target point without hitting the obstacles in a limited environment with static obstacles is a problem that remains current. With this goal, various metaheuristic optimization algorithms are used to plan the path of the robot from a starting point to an ending point by avoiding obstacles. Metaheuristic algorithms are mathematically modeled based on nature and animal behavior and are used in many fields such as business, engineering and industry. In this study, experimental studies of five popular metaheuristic algorithms to solve the robot path planning problem in a limited environment are presented. The performances of the Antlion Optimization (ALO), Gray Wolf Optimization (GWO), Differential Evolution Algorithm (DE), Particle Swarm Optimization (PSO) and Golden Jackal Optimization (GJO) algorithms used in the study were examined for autonomous mobile robots in environments with different shapes and numbers of obstacles. Metaheuristic algorithms do not provide an exact solution to a problem, but thanks to their convergence properties, they try to find the best solution or the shortest path under their conditions. Violations made by the metaheuristic algorithm while planning the path are added to the cost function and the algorithm updates itself to avoid the obstacle and get closer to the solution. The metaheuristic algorithms used in the study were evaluated according to the results obtained from runs performed on different path problems and
under the same conditions. As a result of the experimental studies, it is seen that the PSO algorithm produces stable results with the best performance.