Otonom su altı araçlarda robot işletim sistemi tabanlı yol planlama
Path planning in underwater autonomous vehicles based on robotic operating sytem
Yazar: EMRE GÖZÜTOK
Danışman: DOÇ. DR. FECİR DURAN
Gazi Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Su altı ortamları, sınırlı veri erişimi ve fiziksel koşullarından dolayı otonom araç navigasyonu için büyük zorluklar sunar. Bu çalışma, uzun menzilli otonom denizaltı araçlarının (LRAUV'ler) rotalarının planlanmasında geleneksel kontrolcüler yerine Derin Q-Öğrenme (DQN) ve Çift Gecikmeli Derin Belirleyici Politika Gradienti (TD3) algoritmalarının uygulanmasını araştırmaktadır. Su altı aracının Gazebo simülasyon ortamındaki kontrolü Robot İşletim Sistemi (ROS) kullanılarak yönetilmektedir. Elde edilen sonuçlar, bu algoritmaların geleneksel kontrolcülere kıyasla birçok avantaj sağlayabileceğini göstermektedir. Çalışma hem DQN hem de TD3 algoritmalarının su altı araçlarının rotalarının planlanmasında etkin bir şekilde kullanılabileceğini ve eğitimlerin simülasyon ortamında etkili bir şekilde gerçekleştirilebileceğini vurgulamaktadır. Bu araştırmanın amacı, su altı araçları için pek çok geleneksel kontrol yöntemine kıyasla, pek çok öğrenmeye dayalı otonom rotalama algoritmalarının etkinliğini ve potansiyel yararlarını araştırmaktır. Çalışmada Gazebo simülatör üzerinde modellenen bir su altı simülatörü kullanılmıştır. Simülasyon tabanlı öğrenmeyi gerçekleştirmek amacı ile geliştirilen Robot İşletim Sistemi tabanlı ve simülasyon sistemi arasında bir iletişim mimarisi tasarlanmıştır. Simülasyon tabanlı öğrenmede aktif olarak konuşlandırılmış bir su altı aracı modeli kullanılmıştır. Bulgular, DQN ve TD3 yöntemlerinin su altı araçlarının rota planlamasında etkin olduğunu ve algoritma performansı üzerinde hiperparametrelerin kritik etkisini vurgulamaktadır. Sonuç olarak, DQN ve TD3 yöntemlerini kullanarak otonom su altı araçlarının rota planlamasının mümkün olduğu ve bu alanda gelecekte önemli ilerleme potansiyeli taşıdığı açıkça ortaya görülmüştür.

Abstract:
Underwater environments present significant challenges for autonomous vehicle navigation due to limited data access and physical conditions. This study investigates the application of Deep Q-Learning (DQN) and Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) algorithms in the route planning of long-range autonomous underwater vehicles (LRAUVs) instead of traditional controllers. The control of the underwater vehicle in the Gazebo simulation environment is managed using the Robot Operating System (ROS). The results obtained indicate that these algorithms can provide many advantages compared to traditional controllers. The study emphasizes that both DQN and TD3 algorithms can be effectively used for route planning of underwater vehicles and that training can be conducted efficiently in a simulation environment. The aim of this research is to explore the effectiveness and potential benefits of many learning-based autonomous routing algorithms compared to traditional control methods for underwater vehicles. A underwater simulator modeled on the Gazebo simulator was used in the study. To achieve simulation-based learning, a communication architecture between the Robot Operating System-based simulation system and the simulator was designed. An actively deployed underwater vehicle model was used in simulation-based learning. The findings highlight that both DQN and TD3 methods are effective in route planning for underwater vehicles and underscore the critical impact of hyperparameters on algorithm performance. Consequently, it is evident that autonomous underwater vehicle route planning using DQN and TD3 methods is feasible and holds significant potential for future advancements in this field.