Formation preserving navigation of agent teams in 3-D terrains
Etmen takımlarının 3 boyutlu haritalarda formasyon koruyarak ilerlemeleri
- Tez No: 176780
- Danışmanlar: PROF. DR. FARUK POLAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, Artificial intelligence
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bir grup etmenin belli bir formasyonu koruyarak ilerlemeleri, özellikle 3 boyutta daha önce çok fazla çalışılmamış zor bir problemdir. Bu tez, bir grup etmenin 3 boyutlu arazide öntanımlı bir formasyonu koruyarak çarpışmadan yol bulmalarını sağlayan yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Sunulan metodlar, askeri simulasyonlardaki birlik seviyesindeki yarı-otonom kuvvetlerin ve bilgisayar oyunlarındaki bilgisayar tarafından kontrol edilen karakterlerin ilerlemeleri gibi birçok alanda kullanılabilir. Sunulan yol bulma algoritması, ilk olarak, başlangıç noktasından bitiş noktasına, ağırlıklı bir çizge oluşturduğu arazi verisini kullanarak optimal bir yol bulur. Daha sonra, aynı zamanda hem formasyonu koruyarak hem de çarpışmaları engelleyerek, bir önceki aşamada bulunmuş olan optimal yol üzerindeki ardışık noktalardan sırayla her seferinde bir sonrakine grubun ilerlemesini sağlayan gerçek zamanlı bir yol bulma algoritması uygulanır. Buradaki metodların test edilmesi için bir yazılım geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Navigation of a group of autonomous agents that are needed to maintain a formation is a challenging task which has not been studied much in especially 3-D terrains. This thesis presents a novel approach to collision free path finding of multiple agentspreserving a predefined formation in a 3-D terrain. The proposed method could be used in many areas like navigation of semi-automated forces (SAF) at unit level in military simulations and non player characters (NPC) in computer games. The proposed path finding algorithm first computes an optimal path from an initial point to a target point after analyzing the 3-D terrain data from which it constructs a weighted graph. Then, it employs a real-time path finding algorithm specifically designed to realize the navigation of the group from one way point to the successive one on the optimal path generated at the previous stage, preserving the formation and avoiding collision both. A software was developed to test the methods discussedhere.
Benzer Tezler
- Dört rotorlu insansız hava araçları için fizik rehberli artık geri beslemeli sinir ağı ile çok ajanlı dağıtılmış lineer olmayan model öngörülü formasyon kontrolü
Multi-agent distributed nonlinear model predictive formation control for quadrotor UAVs using a physics-guided residual feedback neural network
DENİZ MUHACİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAPRAK YALÇIN
- Multiresolution formation preserving path planning in 3-D virtual environments
Üç boyutlu haritalarda çok çözünürlüklü formasyonların korunarak yol planlanması
CAN HOŞGÖR
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPROF. DR. FARUK POLAT
- Pozitif tanımlı manifoldda kısıt tabanlı müşterek konumlama
Constraint based cooperative localization on SPD manifold
MEHMET ASIM GÖKÇAY
Doktora
Türkçe
2025
Havacılık ve Uzay MühendisliğiMilli Savunma ÜniversitesiHavacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ HACIZADE
- Web ortamında coğrafi verilerin birlikte çalışabilirliğine yönelik yaklaşımların belirlenmesi: Ulaşım veri teması örneği
Determining approaches for geo-data interoperability on the web: Transportation data theme example
SERCAN ERHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ARİF ÇAĞDAŞ AYDINOĞLU
- Generating a high-definition map (HD MAP) via yolo (you only look once) deep learning-based object detection model
Yolo (you only look once) derin öğrenme tabanli nesne tespit modeli ile yüksek tanimli hari̇ta (HD MAP) oluşturma
YASİN MEMİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANDE DEMİREL