Otonom kara ve hava araçları ile akıllı tarım: Hasat optimizasyonu üzerine bir uygulama
Smart agriculture with autonomous ground and air vehicles: Application on to harvest optimization
Yazar: ALPARSLAN GÜZEY
Danışman: PROF. DR. ŞENOL ALTAN
Gazi Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Uygulamalı Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Akıllı tarım = Smart agriculture ; Gezgin satıcı problemi = Travelling salesman problem ; Hasat = Harvesting ; Hasat robotları = Harvest robots ; Hasat yöntemleri = Harvesting methods ; K-ortalamalar yöntemi = K-means method ; Optimizasyon = Optimization ; Otonom araçlar = Autonomous vehicles ; Otonom sistemler = Autonomous systems ; Tam sayılı programlama = Integer programming

Özet:
Ülkemizde yapılan geleneksel çiftçilikte her yıl tarımsal iş gücünü karşılamak amacıyla mevsimsel
işçi sınıfında bulunan işçiler yurtdışı ve ülkemizde de çeşitli bölgelerden ülkenin farklı kesimlerine
tarım işçiliğine gitmektedirler. Küresel ölçekte yaşanan Covid-19 salgını sebebiyle mevsimsel işçiler
gidemediğinden birçok bölgemizde ürünler tarlada bozulma tehlikesiyle karşı karşıya kalmaktadır.
Ayrıca her yıl köyden şehire göç oranı ivmeli olarak artmaya devam etmektedir. Dolayısıyla ülkemiz
tarım toplumundan her geçen yıl uzaklaşmakta ve şehirlerde nüfus hızla artmaktadır. Yaşanılan bu
sorunlar gelecek yıllarda tarım sektöründe büyük iş gücü sorunları yaşanılacağını göstermektedir. İş
gücü için ise önümüzde tek bir çözüm vardır; otonom ve yapay zekalı tarımsal robotlar. Bu
çalışmada, birbirleriyle iletişim halinde otonom insansız hava ve kara araçlarına tarım arazisinde
hedefleri daha önceden belirlenmiş elmaların zaman minimizasyonu ile hasat toplatılması
amaçlanmıştır. Mevcut çalışılan problemin çok büyük olmasından dolayı süre optimizasyonu
yapılması amacıyla ana problem küçük alt problemlere bölünerek çözülmüştür. Çalışmanın ilk
aşamasında optimal durak noktalarının tespit edilmesi amacıyla insansız hava aracının uçuş menzili
içerisinde kalacak şekilde durakların yerini ve hangi elmanın hangi duraktan toplanacağının
belirlenmesi için K-Ortalamalar Yöntemi kullanılmıştır. İkinci aşamada ise; K-Ortalamalar
yöntemiyle duraklara tahsis edilmiş olan elmaların optimal toplama süresini tespit etmek amacıyla
deterministik, İkili Karma (0-1) Tam Sayılı Modelleme kullanılmıştır. Bu modelleme ile hangi
insansız hava aracı ile nasıl toplanacağı tespit edilmiş olup 0-1 İkili Modelleme kullanılarak hava
aracının elmayı topladığı veya toplamadığı hesaplanmıştır. Üçüncü ve son aşamada ise; ilk olarak
Gezgin Satıcı Probleminde sezgisel çözüm yollarında yer alan En Yakın Komşu ve En Yakın Ekleme
yöntemleri kullanılarak insansız kara taşıtının rotası yapılmıştır. Sonrasında ise, yine Sezgisel Gezgin
Satıcı Problemi çözüm yöntemlerinden biri olan 2-Opt kullanılmıştır. Bu yöntem tur geliştirici olarak
adlandırılmakta olup, kara taşıtlarının mevcut rotasını geliştirmek amacıyla kullanılmıştır.
Hesaplamalar için Julia programlama dili kullanılmıştır. Çalışmada 500 elma için farklı İHA hızları
ve bu hızların uçuş menzili ve batarya kapasitelerine etkilerini test etmek amacıyla 7 farklı senaryo
uygulanmıştır. İHA hızının 10 olduğu senaryoda ise toplam optimal durak sayısı 9 olarak bulunmuş,
kara taşıtının duraklar arasında harcadığı süre 65,72 dk, İHA'ların toplam harcadığı süre ise 1021.59
dk olarak bulunmuştur.
Anahtar Kelimeler: Gezgin Satıcı Problemi, K-Ortalamalar Yöntemi, 0-1 Tam Sayılı Programlama, Otonom Araçlar, Akıllı Tarım, Optimizasyon

Abstract:
In traditional farming in our country, the workers in the seasonal working class go to agricultural
work from different regions in the country and from different regions of the country in order to meet
the agricultural labor force every year. Due to the global epidemic of Covid-19, seasonal workers
can not leave, so many of our regions face the danger of deterioration in the field. In addition, the
rate of migration from villages to cities continues to increase every year. As a result of these, our
country is moving away from the agricultural society every year and the population is growing
rapidly in the cities. These problems show us that we will have great labor problems in the
agricultural sector in the coming years. There is only one solution for the workforce; autonomous
and artificially intelligent robots. In this study, it is aimed to collect the harvest of autonomous
unmanned aerial vehicles and ground vehicles in communication with each other by means of time
minimization of the target. Due to the fact that the current problem is very large, the main problem
is solved by dividing it into small sub-problems in order to make time optimization. In the first stage
of the study, the K-Means Method was used to determine the location of the stops and which apple
to collect from which station to remain within the flight range of the unmanned aerial vehicle in order
to determine the optimal stop points. In the second stage; Deterministic, Binary Mixed (0-1) Integer
Modeling was used to determine the optimal picking time of the apples allocated to the stalls with
the K-Means method. With this modeling, it has been determined which unmanned aerial vehicle
will be collected and how it is calculated whether the aircraft has collected the apple or not using 0-
1 Binary Modeling. In the third and last stage; First, the route of the unmanned ground vehicle was
made by using the Nearest Neighbor and Nearest Addition methods, which are included in the
heuristic solution paths in the Traveling Salesman Problem. Secondly, 2-Opt, one of the Heuristic
Traveling Salesman Problem solution methods, was used. This method is called tour developer and
was used to improve the current route of ground vehicles. Julia programming language review for
calculations. In this study, it wanted to be tested different UAV speeds for 500 apples and the effects
of these speeds on flight ranges and battery capacities. 7 different scenarios have been implemented.
In the scenario where the speed of the UAV is 10, the total optimal number of stops was found to be
9, the time spent between the stops of the ground vehicle was designed as 65.72 min, and the total
time spent by the UAV as 1021.59 min.
Key Words: Traveling Salesman Problem, Autonomous Vehicles, Smart Agriculture, Optimization, 1-0 integer programming, K-Means Method