Otonom dronlar için optimal görev atama ve rota planlama
Optimal mission assignment and route planning for autonomous drones
Yazar: HÜSEYİN GÖKTAŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN SERHAN YAVUZ
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Kontrol ve Kumanda Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: K-ortalamalar yöntemi = K-means method ; Karınca koloni algoritması = Ant colony algorithm ; Macar algoritması = Hungarian algorithm ; Çoklu görev = multitasking ; İnsansız hava aracı = Unmanned aerial vehicle

Özet:
İnsansız hava araçları (İHA), özellikle görevin kritik ve tehdidin yoğun olduğu askeri alanlarda, insan kaybı riskinin bulunmaması, farkedilmesinin zor olması ve uçuş maliyetinin ucuz olmasından dolayı insanlı sistemlere göre çok büyük avantajlara sahiptir. Son zamanlarda İHA'lar gözetleme, hedef tespiti ve askeri destek gibi alanların dışında fotoğrafçılık, tarım, paket teslimat gibi özel uygulamalarda da oldukça yaygın kullanılmaktadır. Hedef alanı büyük olan bölgelerde verilen görevi daha etkili bir şekilde gerçekleştirmek için otonom sürü İHA'lara ihtiyaç duyulmaktadır. Sürü İHA'lara görev planlaması yapılırken belirli kriterler göz önüne alınarak İHA'ların toplam maliyetleri en aza indirilmelidir. Bu problemi çözmek için literatürde daha çok sezgisel yöntemli yaklaşımlar kullanılmıştır.      
Bu tez çalışmasında, hedef ve İHA sayısının çok olduğu durumlarda görev atama problemini verimli bir şekilde gerçekleştirmek için üç aşamalı hiyerarşik bir yöntem sunulmuştur. İlk aşamada görevlerdeki hedef noktaları k-ortalamalar kümeleme yöntemi kullanılarak İHA sayısına göre alt kümelere ayrılır. Daha sonra Macar Algoritması kullanılarak optimal drone-alt küme ataması yapılır. Son aşamada ise, ataması yapılan her bir İHA'nın kat edeceği mesafeyi minimize etmek için karınca kolonisi algoritması kullanılarak rota planlaması gerçekleştirilir. Önerdiğimiz yöntem farklı senaryolar altında simüle edilmiş ve metasezgisel optimizasyon yöntemleri ile karşılaştırılarak başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Tasarlanan senaryolarda, İHA lokasyonlarının farklı durumları, İHA sayısının kısıtlı olması ya da her bir İHA için görev sayısının kısıtlı olması durumları göz önünde bulundurulmuştur.

Abstract:
Unmanned aerial vehicles (UAVs) have great advantages over manned systems, especially in mission-critical and threat-intensive military areas. These advantages can be summarized as follows: There is no risk of human loss, it is difficult to be noticed, and the flight cost is cheap. Recently, UAVs have also been widely used in special applications such as photography, agriculture, package delivery, surveillance, target detection and military operations. Autonomous swarm UAVs are needed to more effectively perform the given task in regions with large target areas. While planning a mission by using multi UAVs, the total costs of UAV usage should be minimized by considering certain criteria. In general, heuristic approaches have been used to solve this problem.
In this thesis, we propose a three-stage hierarchical method to efficiently solve the task assignment problem in cases where the number of targets and UAVs is high. In the first stage, the target points in the missions are divided into subsets according to the number of UAVs using the k-means clustering method. Then, the optimal drone-subsets assignment is made by using the Hungarian Algorithm. In the last stage, route planning is carried out by using the ant colony algorithm to minimize the distance to be covered by each assigned UAV. We simulated the proposed method under different environmental scenarios and obtained successful results when compared with some other metaheuristic optimization methods. In the designed scenarios, different UAV locations, limited number of UAVs or limited number of missions for each UAV were taken into account.