Çok katlı ve tam otomatik otopark yapısı için D* lite algoritması ile yol planlama
Path planning with D* lite algorithm for fully-automated and multi-story parking
Yazar: HATİCE DEMİRCİ
Danışman: PROF. DR. ERHAN AKIN
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Kuramsal Temeller Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Tez kapsamında, tam otomatik otoparklarda çoklu ve eş zamanlı park etme ve geri alma taleplerinin dinamik olarak yönetilebilmesi için geliştirilen bir yazılım iskeleti sunulmaktadır. Sezgisel arama özelliğine sahip D* Lite, A* ve UCS algoritmaları duruma uygun olarak tek bir çatı altında birleştirilmiştir. Tasarlanan otopark alanı, dörtgen şeklindeki bir dizi park hücresinin yanı sıra asansör, yükleme alanı, giriş, çıkış ve geçiş yolları oluşturmak üzere ayrılmış olan boş hücrelerden oluşmaktadır. Otopark depolama topolojisindeki tüm park hücreleri hareketli taşıyıcılardadır. Ayrılmış boş hücrelerin dışında herhangi bir sürüş şeridi bulunmamaktadır. Ayrıca simülasyonda geçici geçiş yolları oluşturacak boş hücreler hariç tüm katın dolu olduğu varsayılmaktadır. Boş hücre sayısının hem depolama kapasitesini maksimize edecek hem de park etme taleplerine gerçek zamanlı cevap verecek şekilde belirlenmesi gerekir. 
Tezde ayrıca mevcut otopark düzeninde, en uygun ve en kısa yola mümkün olan en yakın yolu takip ederek işlemin tamamlanmasını kolaylaştıracak depolama stratejileri önerilmektedir.
Simülasyon sonuçları, bu tezde sunulan otomatik park sisteminin uygulanabilir ve pratik olduğunu göstermektedir. Talep başına hareket sayısı üzerinden ölçülen gerçek yol uzunluğu, hesaplanan en kısa yol uzunluğuna yakın bir değerdedir. Bu da sistemin her istek için neredeyse en uygun yolu sağladığı anlamına gelmektedir. Sistem,  gerçek zamanlı olarak yol planlaması yapmakta ve ortamda onlarca eş zamanlı depolama ve geri alma isteğine hızlı bir şekilde yanıt verebilmektedir.
Yapılan simülasyonlar, tam otomatik otoparklar için geliştirilen algoritmanın gerçek yaşam senaryoları altında yönetilebilir bilgi işlem kaynakları ile gerçek zamanlı onlarca eş zamanlı park etme ve geri alma taleplerini karşılayabildiği gösterilmiştir.

Abstract:
Within the scope of the thesis, a software framework developed to dynamically manage multiple and simultaneous parking and retrieval requests in fully automatic car parks is presented. D* Lite, A* and UCS algorithms with heuristic search feature are combined under a single software framework as appropriate. The designed parking lot consists of a series of rectangular parking cells with as well as blank cells that are separated to form elevator, loading area, entrance, exit and passageways. All parking cells in the parking lot storage topology is conceived to be on moveable carts. There are no driving lanes other than the separated blank cells. It is also assumed that the entire floor is full except for the blank cells that will create temporary passageways in the simulation. The number of blank cells have to be determined in a way that will both maximize storage capacity and respond to parking requests in real time.
The thesis also proposes storage strategies that will facilitate the completion of the process by following a path that is as close as possible to the optimal or shortest path in the existing parking lot layout.
The simulation results show that the automatic parking system presented in this thesis is feasible and practical. The actual path lengths measured through the number of movements per request is close to the computed shortest path length. This means the system provides a nearly optimal path for each request. The system provides a quick response during the path planning process even in the presence of tens of concurrent storage and retrieval requests in real-time environments.
The simulations have shown that the set of algorithms developed for fully automatic parking lots can meet tens of real-time simultaneous parking and retrieving demands with manageable computing resources under real-life scenarios.