Yapay arı kolonisi algoritması tabanlı bir yöntem ile dinamik engellerin bulunduğu ortamlar için bölgesel yol planlama
Local path planning with an artificial bee colony algorithm based method for the environments having dynamic obstacles
Yazar: SENEM NAZLI DOĞAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BEYZA GÖRKEMLİ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Otonom araçlar = Autonomous vehicles ; Yapay arı kolonisi algoritması = Artificial bee colony algorithm ; Yol planlama = Path planning

Özet:
Günümüzde faklı birçok alanda otonom robot kullanımı yaygınlaşmaktadır. Otonom robotlarda yol planlama temel problemlerdendir. Bölgesel yol planlaması, robotun hareket alanı için tüm haritanın bilinmediği, dolayısıyla robotun başlangıç ve hedef nokta arasında engellere çarpmadan uygun bir yol bulabilmesi için genellikle sensörlerinden aldığı bilgileri kullanarak yolunu planladığı bir problemdir. Bu noktada, engellere çarpmadan başlangıç ve hedef noktalar arasında uygun bir yol bulmak ve bu yolun en kısa veya farklı diğer açılardan da optimal yol olması önem arz etmektedir. Bölgesel yol planlama problemi engellerin tipine göre farklı şekillerde ele alınabilmektedir.  Bu tezde sabit engellerin yanında hareketli-dinamik engellerin bulunduğu ortamlar dikkate alınarak bölgesel yol planlaması üzerinde çalışılmıştır. Yapay arı kolonisi algoritmasının yeni bir versiyonu geliştirilmiş ve problemin çözümü için bu versiyon temelli bir yol planlama yaklaşımı önerilmiştir. Önerilen yöntem simülasyon ortamında test edilmiş, standart yapay arı kolonisi algoritmasına dayalı bir yol planlama yaklaşımı ile kıyaslanmıştır. 

Anahtar Kelimeler: Robotik Yol Planlama, Bölgesel Yol Planlama, Hareketli Engel, Yapay Arı Kolonisi Algoritması (ABC), Değiştirilmiş Yapay Arı Kolonisi Algoritması

Abstract:
Robot path planning has been an active area of research and many methods have been developed to overcome this problem. There are situations where each method is strong in certain aspects. In general, the main challenges for the robot-path planning problem are computational complexity, local optimum, and adaptability. Alternative and effective ways are sought to solve these problems. Regional path planning is a problem where the entire map for the robot's range of motion is unknown, so the robot usually plans its path using the information it receives from its sensors so that it can find a suitable path between the starting point and the target point without hitting obstacles. At this point, it is important to find a suitable route between the starting and target points without hitting obstacles, and that this path is the shortest or optimal in other respects. Regional road planning problem can be handled in different ways according to the type of obstacles. In this paper, regional road planning will be studied by considering the environments with dynamic obstacles. It is aimed to investigate the success of ABC based mABC (modified-ABC) algorithm, which is one of the heuristic optimization algorithms based on herd intelligence, in regional path planning problem in environments with dynamic obstacles.

Keywords: Robotic Path Planning, Artificial Bee Colony Algorithm(ABC), Dynamic Obstacles , modified-Artificial Bee Colony Algorithm(mABC)