Metasezgisel optimizasyon algoritmaları kullanarak çok rotorlu insansız hava aracı ile faydalı yük al bırak görevi için rota planlama
Path planning for payload pick-drop mission with multi-rotor unmanned aerial vehicle using metaheuristic optimization algorithms
Yazar: EGEMEN BELGE
Danışman: PROF. DR. RIFAT HACIOĞLU
Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Görüntü işleme yöntemleri = Image processing methods ; Robotik = Robotics ; İnsansız hava aracı = Unmanned aerial vehicle

Özet:
İnsansız hava araçları (İHA), belirlenen görevleri yerine getirebilme özelliğine sahip uçan robotlardır. Keşif, arama kurtarma çalışmaları, hidrografik haritalama, orman yangını algılama, hassas tarım ve taşıma gibi farklı alanlarda kullanılabilmesi, faydalı yük taşıma özellikleriyle İHA'lara olan ilgiyi arttırmaktadır. İnsanlı uçuşun mümkün olmadığı zorlu arazi şartlarında İHA'nın engellerden kaçınarak faydalı yük alma bırakma görevini başarıyla gerçekleştirilmesi, İHA'nın rota planlama ve takip performansıyla doğrudan ilişkilidir. İHA'nın yük alma bırakma görevini minimum mesafe, enerji ve süreyle tamamlanması önemli bir rota planlama ve takip problemidir. 
İHA'nın yük alma bırakma görevine dayalı rota planlama problemi tanımlanmaktadır. İHA'nın üç boyutlu rota planlaması için çalışmada önerilen amaç fonksiyonu ağırlık katsayılarıyla birlikte enerji, süre, mesafe ve ihlal parametrelerinden oluşmaktadır. İHA'nın engellerden kaçınarak yük alma bırakma görevini başarıyla gerçekleştirebilmesi ve tanımlanan rota planlama probleminin çözümü için metasezgisel optimizasyon algoritması tabanlı hibrit Harris Şahinleri Optimizasyonu (HHO, Harris Hawk Optimization) –Gri Kurt Optimizasyonun (GWO, Grey Wolf Optimization) yaklaşımı önerilmektedir. Mesafe, süre, enerji ve engellerden kaçınma fonksiyonları optimizasyon algoritmalarıyla minimize edilerek yük alma bırakma görevi süresince İHA'nın rotası planlanmaktadır. Önerilen hibrit yaklaşımının deneysel ve benzetim çalışma performansı, diğer metasezgisel optimizasyon algoritmalarından olan Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO, Particle Swarm Optimization), GWO, HHO ile kıyaslanmaktadır. Rota planlama performansları İHA'nın yük alma bırakma görevi süresince harcadığı enerji, toplam yol, rota takip hatası olarak analiz edilmektedir. Üç farklı görev oluşturularak İHA'nın yük alma bırakma görevine dayalı rota planlama performansları kıyaslanmaktadır. İlk görevde engellerden oluşan üç farklı haritada İHA'nın yük alma bırakma performansı benzetim ortamında incelenmektedir. İkinci görevde İHA'nın rota planlama kıyaslaması karesel rota üzerinde benzetim ortamında analiz edilmektedir. Üçüncü görevde ise İHA'nın engellerin bulunduğu sonsuz rota üzerinde yük alma bırakma testleri deneysel olarak gerçeklenmektedir. Çalışmada, İHA'nın rota planlama sonrasında yük alma bırakma görev performansını tanımlayan yaklaşım geliştirilmektedir. Bu performans indisinin içerisinde İHA'nın aldığı yol, enerji, süre, yük alma bırakma başarım kriteri, ihlal fonksiyonu ve ara noktalardan geçiş parametreleri yer almaktadır. Çalışmada önerilen performans indisine göre metasezgisel optimizasyon algoritmalarıyla belirlenen rotada hareket eden İHA'nın yük alma bırakma görev başarımı analiz edilmektedir. 
İHA'nın faydalı yük alma bırakma görevi için görüntü işleme tabanlı iki farklı yaklaşım çalışmada sunulmaktadır. Birinci yaklaşımda, ArUco işaretleyicisi kullanılarak İHA'nın faydalı yüke iniş algoritması geliştirilmiştir. İniş algoritmasının başarımı, İHA'nın faydalı yük alma bırakma testleriyle deneysel olarak incelenmektedir. İHA'nın üzerinde RTK Küresel Konumlandırma Sistemi (GPS, Global Positioning System) olması ve olmaması durumu içinde iniş algoritmasının sonuçları sunulmaktadır. Çalışma sonucuna göre İHA'nın üzerinde RTK GPS olması durumunda iniş algoritmasının başarımının daha yüksek olduğu belirtilmektedir. İkinci yaklaşımda iç içe geçmiş yapıdaki dairenin dairesel Hough dönüşümüyle algılanarak İHA'nın inişi gerçekleştirilmektedir. Bu yaklaşım İHA'nın karesel ve sonsuz rota üzerindeki faydalı yüke inişi sırasında benzetim ortamında kullanılmaktadır. Çift dairenin sağladığı avantajlar vurgulanmaktadır.

Abstract:
Unmanned aerial vehicles (UAVs) are flying robots capable of performing specified missions. The ability to be used in different areas such as reconnaissance, search and rescue operations, hydrographic mapping, forest fire detection, precision agriculture and transportation increases the interest in UAVs with their payload carrying capabilities. In challenging terrain conditions where manned flight is not possible, the UAV's ability to successfully perform payload pick-drop missions while avoiding obstacles is directly related to the UAV's path planning and tracking performance. Completing the payload pick-drop mission with minimum distance, energy and time is an important path planning and tracking problem. 
The path planning problem of a UAV based on a pick-drop mission is defined. The objective function proposed in the study for the three-dimensional path planning of the UAV consists of energy, time, distance and violation parameters along with weight coefficients. A metaheuristic optimization algorithm based hybrid Harris Hawk Optimization (HHO) - Grey Wolf Optimization (GWO) approach is proposed for the solution of the path planning problem. 
Distance, time, energy and obstacle avoidance functions are minimized by optimization algorithms to plan the UAV's path during payload the pick-drop mission. The experimental and simulation performance of the proposed hybrid approach is compared with other metaheuristic optimization algorithms such as Particle Swarm Optimization (PSO), GWO, HHO. The path planning performances are analyzed in terms of the energy consumed by the UAV during the payload pick-drop task, total path, and path tracking error. Three different tasks are created and the UAV's path planning performances based on the payload pick-drop task are compared. In the first task, the UAV's payload pick-drop performance on three different maps with obstacles is analyzed in a simulation environment. In the second task, the UAV's path planning benchmark is analyzed in a simulation environment on a quadratic path. In the third task, the UAV is tested experimentally on a lemniscate path with obstacles. In this study, an approach is developed to characterize the UAV's performance in the payload pick-drop task after path planning. This performance index includes the path taken by the UAV, energy, time, pick-drop performance criterion, violation function and passing through waypoints. In this study, according to the proposed performance index, the performance of the UAV moving on the path determined by metaheuristic optimization algorithms is analyzed.  
Two different image processing based approaches are presented in this study for the payload pick-drop task of the UAV. In the first approach, the UAV payload landing algorithm is developed using the ArUco marker. The performance of the landing algorithm is empirically analyzed through payload pick-drop tests. The results of the landing algorithm are presented both with and without RTK Global Positioning System (GPS) on the UAV. According to the results of the study, it is stated that the performance of the landing algorithm is higher when the UAV has RTK GPS on board. In the second approach, the landing of the UAV is realized by detecting the nested circle with a circular Hough transform. This approach is used in the simulation environment during the landing of the UAV on the payload on a quadratic and lemniscate path. The advantages of the double circle are emphasized.