Otonom İHA'lar için q-learning tabanlı yörünge algoritmasının geliştirilmesi
Development of q-learningbased trajectory algorithm forautonomous UAVs
Yazar: ŞENOL ERGUNŞAH
Danışman: DOÇ. DR. SELAHATTİN KOŞUNALP
Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: Kablosuz ağlar = Wireless networks ; Otonom sistemler = Autonomous systems ; Yol planlama = Path planning ; İnsansız hava aracı = Unmanned aerial vehicle

Özet:
İnsansız Hava Araçları (İHA) ilk zamanlarda askeri alanlarda kullanılmasına karşın, yeni gelişen teknolojiler ile özellikle otonom olarak kullanıma bağlı olarak rota planlaması ve gelişen batarya teknolojileri ile sivil hayatta, İHA kullanımını birçok alanda yaygınlaştırmıştır. İnsan gücüyle yapılması zor veya imkânsız olan alanlarda, tehlike arz eden yerlerde, uzun süre ve maliyet açısından daha pahalı olan alanlarda İHA teknolojisi ile daha erken ve daha güvenli sonuçlar alınmaya başlanmıştır. İHA'ların sivil yaşama girmesi insanlara birçok alanda kolaylık sağlamıştır. İHA'lar gelişen teknoloji ile herhangi bir kullanıcıya gerek kalmadan tam otonom çalışması İHA kullanım seviyesini daha yukarılara tırmandırmıştır. Kablosuz algılayıcı ağları (KAA'lar), uzaktan çevresel izleme, hedef algılama ve izleme, endüstriyel süreç izleme ve orman yangınlarını izleme gibi birçok farklı alanda kullanılabilen ağ sınıfıdır. Son yıllarda, kablosuz iletişim ve donanım teknolojisindeki gelişmeler nedeniyle kablosuz algılayıcı ağlar (KAA'lar), fiziksel dünyada ilgiyi artırmıştır ve bunun sonucunda ucuz, düşük güçlü ve çok işlevli algılayıcı düğümlerin geliştirilmesine neden olmuştur. Bu tez çalışmasında, İHA'lar ve KAA kullanılarak Q- öğrenme yöntemi ile yaban havyaların davranışları gözlemlenecektir. Q-öğrenme yöntemi kullanılarak yabani hayvan türlerinin izlenmesi, ne tip hareket davranışları gösterdiği ve bir sürü içindeki hayvanların davranışları gibi, yaban hayvanların temel özelliklerini gözlemleme işlemi yapılacaktır. Bu işlem insan müdahalesinin neredeyse imkânsız olduğu zorlu vahşi yaşam ortamlarında nesli tükenmekte olan türler için kritik bir önem teşkil etmektedir.

Abstract:
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have long been used efficiently in military domain. Recent technological developments have expanded the usage scope of UAVs with especially route planning depending on autonomous use, and developing battery technologies. Effective resultswith UAV technology can be achieved in harsh areas where human access is almost impossible and very expensive in terms of cost. The implementation of UAVs within civilian life has facilitated people in manyareas. The fully-autonomous operation of UAVs with the developing technology and no-user assistance has increased the level of UAV usage to higher levels. Wireless sensor networks (WSNs) are a class of networks that can be used in many different areas, such as remote environmental monitoring, target detection and monitoring, industrial process monitoring, and forest fire monitoring. In recent years, wireless sensor networks (WSNs) have increased interest in the physical world due to advances in wireless communication and hardware technology, resulting in the development of inexpensive, low-power and multifunctional sensor nodes. In this thesis, the behavior of wild animals will be observed with the Q-learning method using UAVs and WSN. Using the Q-learning method, the process of observing the basic characteristics of wild animals, such as monitoring wild animal species, what types of movement behaviors they display, and the behavior of animals in a herd will be conducted. This process is critical for endangered species in harsh wildlife environments where human intervention is nearly impossible.