PSO tabanlı meta-sezgisel yol planlama algoritmasının kaotik sistemler ile optimizasyonu
Optimization of PSO-based meta-heuristic path planning algorithm with chaotic systems
Yazar: BİLAL GÜREVİN
Danışman: PROF. DR. İHSAN PEHLİVAN
Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Bu tez çalışmasının amacı;  daha kaotik özellik gösteren sistemlerin Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) tabanlı bir meta-sezgisel yol planlama algoritması üzerindeki daha güçlü optimizasyon etkisinin ortaya konulmasıdır. 
Tez çalışması altı bölüm olarak organize edilmiştir. Birinci bölümde; literatürdeki mobil robotların yol planlama problemi hakkındaki çalışmalarına yer verilmiştir. Yapılan çalışmalar; geleneksel, metasezgisel ve kaosla iyileştirilmiş metasezgisel tabanlı yol planlama algoritmaları olmak üzere üç grupta incelenmiştir. İkinci bölümde; geleneksel ve meta-sezgisel yol planlama algoritmalarından bahsedilmiştir. Yol planlama probleminin ve PSO'nun matematiksel modeli çıkarılmış ve incelenmiştir. Daha sonra Robot İşletim Sistemi (ROS) ve bir otonom mobil robot (AMR) modelinin ROS ortamına nasıl aktarılacağı anlatılmıştır. Son olarak kaotik sistemler ve bu sistemlerin kaotiklik analizlerine yer verilmiştir. Üçüncü bölümde; PSO'nun iyileştirilmesi için seçilen Lorenz, modifiye edilmiş Chameleon (MC) ve skala edilmiş Zhongtang (SZ) kaotik sistemleri tanıtılmıştır. Bu kaotik sistemlerin faz portresi, Lyapunov üstelleri spektrumu ve hızlı fourier dönüşümü (FFT) analizleri yapılmıştır. Analiz sonuçlarına göre kaotik sistemler içerisinde SZ'nin daha kaotik özellikte olduğu görülmüştür. Dördüncü bölümde; Lorenz, MC ve SZ sistemlerinden elde edilen kaotik sinyaller PSO yol planlama algoritmasının optimizasyonunda kullanılmıştır. Böylelikle Lorenz-PSO (LPSO), modifiye edilmiş Chameleon-PSO (CPSO) ve skala edilmiş Zhongtang-PSO (ZPSO) olmak üzere üç farklı yol planlama algoritması geliştirilmiştir. PSO ile birlikte LPSO, CPSO ve ZPSO olmak üzere 4 farklı yol planlama algoritması 7 farklı ortamda 840 farklı test sonucunda birbirleri ile karşılaştırılmıştır. Yol uzunluğunun baz alındığı ve ayrıca box plot, yakınsama grafiği, standart sapma grafiği, T-test istatistiksel testi ve üretilen yolların düzgünlüğünün incelendiği karşılaştırmada ZPSO en başarılı yol planlama algoritması olarak ön plana çıkmıştır. Kaotik sinyallerin kullanılmadığı PSO ise her ortamda en düşük performanslı sonuçları vermiştir. Sonuç olarak PSO tabanlı meta-sezgisel bir yol planlama algoritması üzerinde daha kaotik özellik gösteren sistemin daha güçlü optimizasyon etkisinin olduğu ortaya konulmuştur. Beşinci bölümde ise; tezde yapılan yol planlama çalışmalarının ROS ortamına aktarılması geçekleştirilmiştir. AMR'nin otonom hareketi esnasında ihtiyaç duyduğu küresel yol planlayıcı için PSO yol planlama algoritmasına SZ kaotik sinyallerinin entegre edilmesi ile elde edilen ve tez çalışmasında geliştirilen yol planlama algoritmaları arasında en başarılı sonuçları sağlayan ZPSO ve en düşük başarımdaki sonuçları sağlayan PSO yol planlama algoritmaları örnek olarak kullanılmıştır. Ayrıca tüm çalışmalar Qt Designer  programı ve Python yazılım dili ile geliştirilen bir arayüze aktarılmıştır. Son bölümde ise sonuç ve önerilere yer verilmiştir. 
 
Anahtar kelimeler; Meta-sezgisel, PSO, ROS, Yol Planlama, Optimizasyon, Kaotik

Abstract:
The aim of this thesis is to reveal the stronger optimization effect of systems with more chaotic features on a meta-heuristic path planning algorithm based on Particle Swarm Optimization (PSO).
The thesis work was organized in six chapters. In the first chapter, the path planning studies in the literature about the path planning problem were given. The studies were examined in three groups: traditional, metaheuristic and chaos-improved metaheuristic-based path planning algorithms. In the second chapter, traditional and meta-heuristic path planning algorithms are mentioned. The mathematical model of the path planning problem and the model of PSO were derived and examined. Then, Robot Operating System (ROS) was explained and how to transfer an autonomous mobile robot (AMR) model to ROS environment was explained. Chaotic systems and chaotic analysis were explained. In the third chapter, Lorenz, modified Chameleon (MC) and scaled Zhongtang (SZ) chaotic systems selected for the optimization of PSO were introduced. Phase portrait, spectrum of Lyapunov exponents and fast fourier transform (FFT) analyzes of these chaotic systems were made. According to the analysis results, it was seen that SZ was more chaotic among the selected systems. In the fourth chapter, chaotic signals obtained from Lorenz, MC and SZ were used in the optimization of the PSO path planning algorithm. Thus, three different path planning algorithms were developed: Lorenz-PSO (LPSO), modified Chameleon-PSO (CPSO) and scaled Zhongtang-PSO (ZPSO). Along with PSO, 4 different path planning algorithms, including LPSO, CPSO and ZPSO, were compared with each other as a result of 840 different tests in 7 different environments. In the comparison, which was based on the path length and also examined the box plot, convergence graph, standard deviation graph, T-test statistical test and smoothness of the produced paths, ZPSO stood out as the most successful path planning algorithm. Traditional PSO, which does not use chaotic signals, gave the lowest performance results in every environment. As a result, it was revealed that the system with more chaotic features has a stronger optimization effect on a PSO-based meta-heuristic path planning algorithm. In the fifth chapter, the transfer of the path planning studies made in the thesis to the ROS environment was realized. For the global path planner required by AMR during its autonomous navigation, ZPSO, which is obtained by integrating SZ chaotic signals into the PSO path planning algorithm and which provide the most successful results among the path planning algorithms developed in the thesis, and PSO path planning algorithms, which provide the lowest performance results, were used as examples. In addition, all studies were transferred to an interface developed with Qt Designer program and Python software language. In the last section, results and suggestions were given.

Keywords; Meta-heuristic, PSO, ROS, Path Planning, Optimization, Chaotic