İnsansız hava aracı (İHA) sürüsünün akıllı yol planlaması
Intelligent path planning of the unmanned aerial vehicle (UAV) swarm
Yazar: BERAT YILDIZ
Danışman: DOÇ. DR. AKİF DURDU ; DOÇ. DR. AHMET KAYABAŞI
Konya Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Engel sakınma = Obstacle avoidance ; Sürü robotiği = Swarm robotics ; Yol planlama = Path planning ; İnsansız hava aracı = Unmanned aerial vehicle

Özet:
Endüstriyel teknolojik gelişmeler, İnsansız Hava Araçlarının (İHA) hareket ve manevra kabiliyetinin hızla ilerlemesini sağlamıştır. Birden fazla İHA'nın koordine edilmesi, tek bir İHA'ya kıyasla görevin daha hızlı ve verimli yürütülmesini sağlayabilir. Özellikle, İHA'ların eğlence, nakliye, ulaşım, dağıtım gibi sosyal alanlarda; gözetleme, takip ve saldırı gibi askeri alanlarda kullanımı, sürü sistemlerine yönelik araştırmaları arttırmıştır. Bu sistemler, sürü ve ortam büyüklüğüne duyarlı kontrol parametreleri içerir ve hedefe yönelik görevlerde davranış temelli, sanal yapı, lider takibi veya konsensüs gibi fiziksel tanımlara ihtiyaç duyulabilir. Literatürde, sürü üyelerinin koordineli hareketini sağlamak için kullanılan bu tanımlamalara dayanan algoritmalar, kısıtlı alanlarda başarılı sonuçlar sunabilmektedir. Ancak sürü davranışları, belirli bir sıraya bağlı olmayan otomatik olarak gerçekleşen sosyal davranışlar gibidir. Bu nedenle, sağlam sürü topolojilerinde, dinamik ortamlarda bazı üyeler eksik olsa bile kalan üyelerin göreve devam etmesi beklenir. Bu dinamik ortamdaki temel sorun, parametrelerin dış ortama uyacak şekilde esneklik göstermemesidir. Ayrıca, büyük sürülerde tüm üyelerin görevi gerçekleştirmesi gerekmeyebilir ve sürü, kendi üyelerinden oluşan farklı gruplarla ölçeklenebilir olmalıdır. Dolayısıyla, birçok farklı alanda farklı görevler üzerinde çalışacak verimli bir sürü İHA topolojisi oluşturmak için sağlamlık, esneklik ve ölçeklenebilirlik kavramlarını kapsayan bir sürü sistemi oluşturulmalıdır.
Bu tez çalışmasında, yukarıda bahsedilen konulardaki eksiklikleri göz önünde bulundurarak sürü İHA sistemlerine sağlamlık, esneklik ve ölçeklenebilirlik kazandıracak Konsensüs-tabanlı Sanal Lider Takibi Algoritmasına (KSLTA) dayanan bir sürü topolojisi geliştirilmiştir. Bu algoritma, sürünün hedef noktaya engellerden kaçınarak varmaya çalışırken, toplanma/yığın, formasyon oluşturma ve uçuş sırasında formasyon kontrolü gibi sürü alt görevlerini başarıyla çözebilmektedir. Ayrıca, yapılan uygulamalarla, sürü hareketi sırasında rasgele bir anda rasgele sayıda sürü üyesinin kaybına rağmen göreve devam edebilecek kadar sağlam, yeni uçuş formasyonları oluşturabilecek kadar ölçeklenebilir ve uçuş sırasında formasyon kontrolü sağlayabilecek kadar esnek bir sürü topolojisi ortaya konmuştur. Önerilen algoritma, anlık (online) yol planlaması yaptığı için geniş alanlarda ve büyük haritaları içeren bölgelerde nispeten verimsiz olabilir. Bu nedenle, sürü İHA uygulamalarındaki enerji ve maliyet problemlerine daha geniş çapta çözüm sağlamak amacıyla KSLTA algoritması, akıllı bir yol planlama algoritması olan GDRRT*-PSO ile geliştirilmiştir. Sonuç olarak, önerilen yöntemlerin, literatürde yapılan önceki çalışmaların önemli bir kısmına üstünlük sağlayabileceği iddia edilebilir. Ayrıca, simülasyon ortamında gerçekleştirilen uygulamalar, gerçek zamanlı sistemlerde çalışabilecek niteliktedir.

Abstract:
Industrial technological developments have enabled the movement and maneuverability of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) to progress rapidly. Coordinating multiple UAVs can enable faster and more efficient mission execution compared to a single UAV. Especially in social areas such as entertainment, shipping, transportation and distribution; Its use in military fields such as surveillance, tracking and attack has accelerated research on swarm UAV systems. Swarm UAV systems contain control parameters sensitive to swarm and environment size, and physical definitions such as behavior-based, virtual structure, leader following or consensus may be needed in target-oriented missions. In the literature, algorithms based on these definitions used to ensure coordinated movement of swarm members can provide successful results in limited areas. However, swarm behavior is like social behavior that occurs automatically and not in a specific order. Therefore, in robust swarm topologies, the remaining members are expected to continue working together even if some are missing in dynamic environments. The main problem in this dynamic environment is that swarm parameters are flexible to suit the external environment. Additionally, not all members may need to perform the task in large swarms, and the swarm should be scalable with different groups of members. Therefore, to create an efficient swarm UAV topology that will work on other tasks in many different areas, a swarm system should be developed that encompasses the concepts of robustness, flexibility and scalability.
This thesis has developed a swarm topology based on the Consensus-based Virtual Leader Tracking Algorithm (CVLTA), considering the deficiencies in the abovementioned issues, which will bring robustness, flexibility and scalability to system. This algorithm can successfully solve swarm sub-tasks such as aggregation/gathering, flight formation and formation control during flight, while the swarm tries to reach the target point by avoiding obstacles. In addition, with the applications, a swarm topology that is robust enough to continue its mission despite the loss of a random number of members at a random moment during the movement, scalable enough to create new flight formations, and flexible enough to provide formation control during flight has been revealed. Since the proposed algorithm performs instant (online) route planning, it may be relatively inefficient in large areas and regions containing large maps. Therefore, to provide a broader solution to the energy and cost problems in swarm UAV applications, the CVLTA algorithm was developed with GDRRT*-PSO, an intelligent path-planning algorithm. As a result, it can be claimed that the proposed methods can be superior to a significant part of the previous studies in the literature. Additionally, applications implemented in a simulation environment can run in real-time systems.