Geliştirilen kızılötesi sinyal tabanlı komşu tespiti ve bağıl konumlandırma sistemi kullanılarak birlikte hareket davranışının robot sürüsü ile gerçekleştirimi
Implementation of flocking behavior with a swarm of robots using the developed ir-based neighbor detection and relative positioning system
Yazar: İBRAHİM HAKKI ÇEŞME
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ LEVENT BAYINDIR
Atatürk 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: Kızılötesi = Infrared ; Sürü psikolojisi = Herding behaviour ; Sürü robotiği = Swarm robotics

Özet:
Amaç: Eğitim ve araştırma amaçlı geliştirilen sürü robot platformlarının en önemli özelliklerinden biri komşu tespiti ve bağıl konumlandırma yapabilmeleridir. Bu özellik, geliştirilen robotların çoğunda kızılötesi algılayıcılar ile sağlanmaktadır. Bu çalışmada, tez danışmanı tarafından geliştirilmekte olan robot platformunda kullanılmak üzere kızılötesi tabanlı komşu tespiti ve bağıl konumlandırma sistemi geliştirilerek temel sürü davranışlarından olan birlikte hareketin gerçekleştiriminde kullanılması amaçlanmıştır.
Yöntem: Kızılötesi tabanlı robot tespiti ve bağıl konumlandırma sistemi geliştirmek için, mevcut sistemlerin tasarımları göz önünde bulundurulmuş, bunlar arasından sadece sayısal algılayıcıların bulunduğu bir sistem tasarımından yola çıkılarak maliyet ve verimlilik yönlerinden iyileştirmeler yapılmıştır. Bunun sonucunda; yeni bir kızılötesi sistem ortaya çıkarılmıştır. Geliştirilen sistemin benzetim modeli, gerçeğe yakın bir şekilde oluşturulduktan sonra, daha önce önerilmiş kendi kendine organize birlikte hareket davranışının gerçekleştirilmesinde kullanılmıştır. 
Bulgular: Geliştirilen sistemin algılama sınırları, komşu tespit ve bağıl konumlandırma performansı gerçek ortamda yapılan deneylerle belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlar, sistemin benzetim modeline aktarılmasından sonra yapılan deneylerde robot sürüsünün üç farklı durumda da birlikte hareket davranışını gerçekleştirilebildiği gözlemlenmiştir.
Sonuç: Geliştirilen kızılötesi sistemin gerçek verilerle beslenen benzetim modeliyle temel bir sürü davranışı gerçekleştirilerek sistemin doğrulaması benzetim ortamında yapılmıştır. Sonraki çalışmalarda, sistem, algılama performansı iyileştirilerek gerçek robotlara entegre edilecek, birlikte hareket davranışı bu robotlarla fiziksel olarak gerçekleştirilecektir.

Abstract:
Purpose: One of the most important features of swarm robot platforms developed for educational and research purposes is their ability to detect neighbors and relative positioning. This feature is provided by infrared sensors in most of the developed robots. In this study, it is aimed to develop an infrared-based neighbor detection and relative positioning system to be used in the robot platform being developed by the thesis supervisor and to use it in the realization of flocking, which is one of the basic swarm behaviors.
Method: In order to develop an infrared-based robot detection and relative positioning system, the designs of existing systems were taken into consideration, and cost and efficiency improvements were made based on a system design with only digital sensors. As a result of this, A new infrared system has been developed. After the simulation model of the developed system was created in a realistic way, it was used to realize the self-adaptive flocking behavior proposed before.
Findings: The detection limits, neighbor detection and relative positioning performance of the developed system were determined by experiments in real environment. After the obtained results were transferred to the simulation model of the system, it was observed that the robot swarm could perform the flocking behavior in three different situations in the experiments.
Results: The verification of the system has been carried out in the simulation environment by performing a basic swarm behavior with the simulation model of the developed infrared system fed with real data. In future research, the system will be integrated with real robots by improving the sensing performance, and the flocking behavior will be performed physically with these robots.