Eş zamanlı konum belirleme ve haritalamaya yönelik akıllı algoritmaların geliştirilmesi
Development of intelligent algorithms for simultaneously localization and mapping
Yazar: ZEYNEB KURT
Danışman: YRD. DOÇ. DR. SIRMA YAVUZ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Robotlar, algıladıkları verileri yorumlayıp nasıl tepki vereceklerine otonom olarak kararverebilen mekanizmalardır. Otonom robotların en önemli özelliği, insanlara nazaran sınırlı daolsa, kendi kendine yetebilme ve algılama özelliklerinin olmasıdır.Robotların insanlarla ve içinde bulundukları ortamla etkileşime girmesi kaçınılmazdır veçoğunlukla insanların girmesinin tehlikeli olduğu ortamlarda yapılması gereken işlemlerdekullanılmaktadır. Dolayısıyla robotların içinde bulundukları ortamı ve kendi konumlarınıbilmesi önemlidir. Bunun için öncelikle ortamın haritasının çıkarılması gerekmektedir.Bu amaçla bilinmeyen bir ortamda, bilinmeyen bir noktadan harekete başlayarak bir taraftanbu ortamın haritasını çıkaran, bir taraftan da kendi yerini tahmin edebilen ve başlangıçnoktasına döndüğünü de algılayabilen bir robot Yıldız Teknik Üniversitesi, BilgisayarMühendisliği Bölümü'nde geliştirilmiştir.Sonuçlandırılan bu tezin amacı da bu robotun kapalı bir mekanda, bir bilgisayarla birlikteoluşturdukları otonom sistem vasıtasıyla eş zamanlı olarak kendi konumunu hesaplaması aynızamanda bu alanın haritasını çıkarmasıdır. Robotlara bu becerileri kazandırmak içingeliştirilen algoritmalar literatürde SLAM (Simultaneous Localization and Map Building ? EşZamanlı Konum Belirleme ve Harita Oluşturma) algoritmaları olarak bilinmektedir. Ortamınharitasının çıkarımı ve robotun konumunun belirlenmesi esnasında kızılötesi algılayıcılarkullanılmakta ve robot gideceği yöne geliştirilen algoritma sayesinde karar verebilmektedir.Algılayıcı gürültüsü ve ölçüm belirsizliği gibi durumlar karşılaşılan en temel problemlerdir.Çözüm olarak çoğunlukla istatistiksel kestirim yöntemleri kullanılır. Sunulacak tezde de buyöntemlerden biri olan parçacık filtresi uygulamalarından en yaygın olarak kullanılanı SıralıMonte Carlo (SMC) algoritması kullanılmış ve Eş Zamanlı Konum Belirleme ve HaritaOluşturma problemine başarılı bir çözüm önerilmiştir.Anahtar Kelimeler: Eş zamanlı konum belirleme ve haritalama algoritmaları, sıralı MonteCarlo yöntemi, parçacık filtreleri, otonom robot kinematiği.

Abstract:
Robots are autonomous mechanisms that can interpret the data they sensed from theenvironment and can decide how to react to the environment. The most common properties ofan autonomous robot are: self sufficiency and sensing its surroundings. However, robots canhave these abilities limited when compared to humans.It is unavoidable for the robots to interact with humans and the environment surroundingthem. Commonly robots are used for risky processes in dangerous environment. Hence, theyshould be able to recognize the environment surrounding them and their own position withinthis environment. To achieve these abilities robots need to build a map of the environment.An autonomous robot, which is constructed in Yıldız Technical University, ComputerEngineering Department, is used in this study. It begins its movement in an unknownposition, builds a map of the environment, and at the same time estimates its new position. Itis also able to recognize the starting point when it arrives that point again.In this study, a computer and the robot construct an autonomous system. This autonomoussystem successfully builds the map while calculating the new perceived robot locationsimultaneously. In literature the algorithms which provide these abilities to the robots, arecalled SLAM (Simultaneous Localization and Map Building) algorithms. The aim of thisthesis is to develop a successful SLAM algorithm by using a robot equipped with only simpleand cheap sensors. During map building and simultaneous localization, the robot can sense itsenvironment by its infrared sensors and can decide the path to follow by using the developedSLAM algorithm. The most frequent problems in SLAM algorithms are sensors? noise andodometry errors. To solve this problem in the SLAM, statistical estimate methods are usedvery often. In the thesis Sequential Monte Carlo (SMC) algorithm which is a well knownparticle filter application is used and promising results were obtained for the SLAM problem.Keywords: Simultaneously localization and mapping algorithms, sequential Monte Carloapproach, particle filters, mobil robot kinematics.