Sürü halinde hareket eden insansız hava araçları için çok amaçlı yol planlaması ve toplanma optimizasyonu
Multi-objective path planning and flocking optimization for swarm of UAVs
Yazar: ANIL ULAŞ KOÇAK
Danışman: DOÇ. DR. ÖKKEŞ TOLGA ALTINÖZ
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: En kısa yol problemi = Shortest path problem ; Çok kriterli optimizasyon = Multi criteria optimization

Özet:
Yapılan araştırmalar, İnsansız Hava Araçları (İHA)'nın kullanım alanlarının gün geçtikçe genişlediğini ve gelecekte de birçok ihtiyaca çözüm üretebileceğini göstermektedir. Ayrıca, birden fazla koordineli hareket eden İHA'nın, tekil kullanılan İHA'lara göre, karmaşık görevleri daha etkin şekilde yerine getirebileceğini gösteren çalışmalar yürütülmektedir. İHA'ların kabiliyetleri, faydalı yük kapasitesi, depolanan enerji miktarı ve sensör teknolojisi gibi sınırlar nedeniyle fiziksel olarak kısıtlanmaktadır. Bu durum da İHA'ların hedef bölgeye kısa yol üzerinden gitmesi gerekliliğini oluşturmaktadır. Bu tez çalışmasında bu problem, tekil veya çoklu hareket eden İHA'ların otonom yol planlama kabiliyetini arttırabilmek amacıyla, iki türlü ele alınmaktadır. İlk olarak, tek bir İHA'nın hedefe otonom planlanan optimal yol üzerinden gitmesi problemi ele alınmıştır. Ardından, sürü halinde koordineli hareket eden İHA'ların hedef bölgede toplanması problemi ele alınmıştır. Bu amaçla, 2 ve 3 boyutlu farklı zorluktaki haritalarda, hareket planlama problemlerinde sıkça kullanılan HTRA, HTRA*, HTRA*-Akıllı ve OYH algoritmalarıyla İHA'ların yol planlama ve toplanma benzetimi yapılmıştır. Sonrasında, elde edilen yollar, yol uzunluğu, manevra büyüklüğü, enerji ve maksimum dönüş açısı amaç fonksiyonlarını minimum maliyetlendirilerek çok amaçlı optimizasyon (ÇAO) çalışması yürütülmüştür. ÇAO çalışmalarında, BSGA-II ve ATÇAEA evrimsel algoritmaları kullanılmıştır. Elde edilen her iki algoritma sonuçları, Hiper-Hacim (HHM) ve boşluklama (BM) metrikleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Sonuçlar analiz edildiğinde, planlanan yol ve toplanma rotalarının iyileştirildiği gözlemlenmiştir.

Abstract:
Research shows the usage areas of Unmanned Aerial Vehicles (UAV) are expanding day by day and may produce solutions for many needs in the future. In addition, studies showing that UAV, which acts in more than one coordinated manner, can perform complex tasks more effectively than UAVs that are used individually. However, the capabilities of UAVs are physically limited due to limits such as payload capacity, the amount of stored energy and sensor technology. This causes necessity for UAVs to reach to the target area over short path. In this thesis, this problem is handled in two ways in order to increase the autonomous path planning ability of single or swarm UAVs. Firstly, the problem of a single UAV reaching the target through an autonomously planned optimal path have been addressed. Then, the same problem has been considered for swarm of UAVs. For this case, flocking causes collisions between UAVs, which is also dealt with. For this purpose, path planning and flocking simulations of UAVs have been made with RRT, RRT*, RRT*-Smart and PRM algorithms using 2D and 3D environments. The multi-objective optimization (MOO) has been adapted and to construct cost functions path length, maneuver, energy and sharpest maneuver have been utilized. NSGA-II and MOEA/D evolutionary algorithms have been used in MOO implementations as novel approaches. The results of both algorithms have been compared using well accepted Hypervolume and Spacing metrics. Analysis of results produced improvements on planned path and flocking routes.