Geri Dön

Comparison of path planning algorithms

Güzergah planlama algoritmalarının karşılaştırılması

  1. Tez No: 179066
  2. Yazar: FUAT GELERİ
  3. Danışmanlar: PROF.DR. H. LEVENT AKIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Robotik, Robotics
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Güzergah planlama problemleri bir gok alanda karşimiza çikmaktadir. Ornegin, robotik, montaj analizi, sanal prototip uretimi, ilaç tasanmi, üretim, ve bilgisayar animasyonlan bu alanlardan bazilandir. Guzergah planlama algoritmalan, başlangic konfigiirasyondan amaç konfigiirasyona siirekliligi olan bir sira liesaplasim saglamaktadir. Bir giizergahın planlamasi çeşitli sinirlamalan içermektedir, ornegin bulunan yol sayesinde robot hig bir engele çarpmamalidir. Tepkisel algoritma olarak kullamlan APF algorithmasinin geliştirilmiş modeli robot koordinasyonunda en başanli algoritmadir. Bu algoritma 250 robotun koordinasyonunu kolaylıkla saglarken, RRT Connect algoritmasi, sadece 40 robota kadar biiyiik masraflarla eşgudiim yapabilmektedir. Diger duşiinen algorithmalar RRT, PRM ve Lazy PRM algoritmasi ise sadece 20 robota kadar koordinasyon yapabilmektedir. Robot koordinasyonunda tepkisel algorithmalar daha basarili olurken, eger ortam bolgesel minimumlar igeriyorsa diisiinen algoritmalann kullamlmasi kagimlmazdir. Ozellikle dinamik ortamlarda miskin algoritmalann kullamlmasi kullamlan kaynak ve geçen zamam azaltmaktadir. Coklu robotlar igin giizergah planlarken merkezi olmayan yaklaşimlar veya kismi gruplamalar yapmak daha biiyiik başanmlar goster-mektedir. Merkezi yaklaşimlarda ihtiyag duyulan zaman ve kaynak iissel artarken, merkezi olmayan yaklaşimlarda dogrusal arttigi igin, ortamdaki idare edilen robot sayisi arttigi zaman merkezi olmayan yaklaşimlan kullanmak bir gereksinim haline gelmek-tedir. Robotlan kismi kiimelemek, ihtiyag duyulan kaynaklar yaklaşik dogrusal arttigi ve yakm robotlar merkezi anlamda idare edildigi igin en iyi sonuçlan vermektedirler.

Özet (Çeviri)

Path planning problems arise in many different fields such as; robotics, assembly analysis, virtual prototyping, pharmaceutical drug design, manufacturing, and computer animation. Path planning algorithms aim to solve problems that involve computing a continuous sequence, a path, of configurations between an initial and goal configuration. Planning of a path involves some constraints, such as computing a collision-free path. We compared various path planning and navigation algorithms. As reactive algorithm, an improved version of Artificial Potential Field (APF) algorithm is used. In robot coordination this algorithm is the superior algorithm. It coordinates 250 robots easily. Whereas deliberative algorithms, such as Rapidly-exploring Random Tree Connect (RRT Connect) algorithm, can only coordinate 40 robots with high costs. The other deliberative algorithms, Rapidly-exploring Random Tree (RRT), Probabilistic Roadmap (PRM) and Lazy Probabilistic Roadmap (Lazy PRM), could not coordinate more than 20 robots within feasible resource and time limits in our tests. In robot coordination reactive algorithms are more successful, but, when the environment contains local minima, using a deliberative algorithm is inevitable. In path planning for multiple robots, decentralized approaches, or partially grouping of the robots show better performances. As the number of the controlled robots in the environment increases, using decentralized approaches becomes a requirement, because the amount of the required time and the resources increases exponentially in centralized approaches, but linearly in decentralized approaches. Partially grouping of the robots gives the best performance results, because the resource requirements increase nearly linear, and nearby robots are controlled in centralized manner.

Benzer Tezler

  1. Görünmez çizgi ve görünmez yüzey algoritmalarının incelenmesi

    Hidden line and hidden surface algorithms

    TANSEL BOLAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Konstrüksiyon Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HİKMET KOCABAŞ

  2. Control of an obstacle avoider mobile robot using image processing

    Engellerden kaçan mobil robotun görüntü işleme ile kontrolü

    TURGAY KULGU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Makine MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. EŞREF EŞKİNAT

  3. Çok modelli/ürünlü montaj hatların dengelenmesi için yeni bir model ve çözüm yöntemi

    Başlık çevirisi yok

    MURAT BASKAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET TANYAŞ

  4. Ulaşım şebekesi tasarımı için çok amaçlı bir model

    A Multiobjective approach to transportation network design

    ALPASLAN FIĞLALI

  5. Demiryolu ağında trafik sayımlarından O-D matrisi tahmini

    Başlık çevirisi yok

    ZEYNEP AĞCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Ulaştırma Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALUK GERÇEK