Çoklu robot koordinasyonu üzerine makine öğrenme algoritmalarının uyarlanması
Adapting machine learning algorithms on multi-robot coordination
Yazar: ŞADİ FUAT ÇANKAYA
Danışman: PROF. DR. TUNCAY YİĞİT
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde robotik alanında yapılan teknolojik atılımlarla birlikte robotların, endüstri, sağlık, eğitim, araştırma, arama-kurtarma vb birçok alanda kullanımı yaygınlaşmıştır. Geliştirilen bu robotların daha verimli çalışabilmesi adına, robotların koordineli şekilde çalışma yürütebilmeleri önemlidir. Bu çalışmada çoklu robot koordinasyonu ile çalışan sistemlerde kullanılabilecek bazı makine öğrenme algoritmaları uygulanmış ve test edilmiştir. Robotlar için çalışma alanı olarak deprem bölgeleri seçilmiştir.
Son 20 yıla bakıldığında robot kullanılarak yapılan kurtarma çalışmaları ile ilgili yayınların yaygınlaştığı görülmektedir. Robot yardımıyla geliştirilen kurtarma sistemlerinde çoklu-robot koordinasyonunun daha önceki çalışmalarda kullanılmadığı saptanmıştır. Bu nedenle tek robot kullanılarak geliştirilen sistemler zaman kısıtı ile karşı karşıya kalmaktadırlar. Sorunu çözmek için özgün bir algoritma yardımıyla çoklu-robot koordinasyonunun sağlanması ve böylece deprem göçüklerindeki kazazedelerin daha hızlı ve zamanında kurtarılması sağlanabilir.
Yapılan bu çalışmanın özgün değerlerinden birisi ise, oluşturan yön bulma yönteminin doğa ilhamlı yarasa algoritması tabanlı geliştirilmesidir. Yarasa algoritması daha önce optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılmış ve son beş yıldır bu konu ile ilgili yapılan çalışma sayısı hızla artmaktadır. Ancak literatür incelendiğinde sadece tek robot için uygulanabilecek yön bulma yöntemlerinin yarasa algoritması tabanlı geliştirildiği görülmektedir. Çalışma içerisindeki diğer algoritmalar ile kıyaslandığında yarasa algoritmasındaki hata oranının diğer algoritmalara göre daha düşük olduğu görülmüştür. Diğer bir özgünlük ise deprem kurtarma ekiplerinin koordinasyonuna yardımcı olan sezgisel robotların kullanılmasıdır.

Abstract:
Occasionally, professional rescue teams encounter issues while rescuing people during earthquake collapses. One such issue is the localization of wounded people from the earthquake. Machines used by rescue teams may cause crucial issues due to misleading localization. Usually, robot technology is utilized to address this problem. Many research papers addressing rescue operations have been published in the last two decades. In the literature, there are few studies on multi-robot coordination. The systems designed with a single robot should also overcome time constraints. A sophisticated algorithm should be developed for multi-robot coordination to solve that problem. Then, a fast rescuing operation could be performed. The distinctive property of this study is that it proposes a multi-robot system using a novel heuristic bat-inspired algorithm for use in search and rescue operations. Bat-inspired techniques gained importance in soft-computing experiments. However, there are only single-robot systems for robot navigation. Another original aspect of this paper is that this heuristic algorithm is employed to coordinate the robots. The study is devised to encourage extended work related to earthquake collapse rescue operations.