Optimizasyon yöntemlerinin sürü insansız hava araçları (İHA) üzerinde simülasyonu
Optimization methods simulation on swarm unmanned air vehicles (UAV)
- Tez No: 709219
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TARIK VELİ MUMCU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Genetik algoritmalar, Optimizasyon, Planlama, İnsansız hava aracı, Genetic algorithms, Optimization, Planning, Unmanned aerial vehicle
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Havacılık alanında gün geçtikçe yerine getirilmesi gereken görevlerin karmaşıklığı artmaktadır. Bu karmaşık görevlerin tek bir hava aracının başarılı bir şekilde yerine getirmesi imkansızdır. Bu zorlu görevler için tek başına hava aracı kabiliyetlerini iyileştirme gereksinimlerinin yanında ortak bir amaç doğrultusunda, ahenk içerisinde hareket eden birden fazla hava aracının bulunduğu sistemlerin geliştirilmesi zorunlu hale gelmiştir. Birden fazla hava aracının bulunduğu sistemler“sürü İHA”olarak adlandırılmıştır. Sürü İHA sistemlerinde kontrol edilmesi gereken hava aracı sayısı, görev sayısı, görev özelliklerinin farklı olması sistemdeki farklılığı büyük oranda arttırmaktadır. Bunun sonucu olarak sürü İHA sistemlerindeki bu karmaşıklığı basitleştirmek ve en iyi çözümlere ulaşmak için optimizasyon algoritmalarına ihtiyaç duyulur. Bu tez çalışması kapsamında, sürü İHA sistemlerinde görev planlama ve görev atama katmanlarında metasezgisel yöntemlerden Genetik Algoritmasının farklı yöntemleri uygulanmış ve sonuçları karşılaştırılmıştır. Sürü İHA sistemlerinin farklı çalışma alanlarında gerekli olan algoritmaların uygulanabileceği bir simülasyon ortamı önerilmiştir.
Özet (Çeviri)
The complexity of the tasks to be fulfilled in the field of aviation is increasing nowadays. It is impossible for a single drone to successfully perform these complex missions. In addition to the requirements to improve aircraft capabilities for these challenging missions, it has become mandatory to develop systems with more than one drone moving in harmony for a common purpose. Systems with more than one drone are called“swarm UAVs”. The number of drone to be controlled in swarm UAV systems, missions, and the difference in mission characteristics greatly increase the complexity of the system. As a result, optimization algorithms are needed to simplify this complexity in swarm UAV systems and to reach the best solutions. Within the scope of this thesis, different methods of Genetic Algorithm, one of the metaheuristic methods, were applied in mission planning and task assignment layers in swarm UAV systems. The results of the various methods of Genetic Algorithm were compared. A simulation environment has been proposed in order to test the algorithms that can be applied for each working area of the swarm UAV systems.
Benzer Tezler
- Development of LPV-MPC and LQR control strategıesfor multı-uav formatıon wıth battery-awareweıght matrıx optımızatıon
Batarya farkındalığına sahip ağırlık matrisi optimizasyonuile çoklu iha formasyonu için lpv-mpc ve LQRkontrol stratejilerinin geliştirilmesi
HACI MUHAMMED YILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAYRİ ACAR
- Otonom hava araçları için dağıtık parçacık sürü optimizasyonu ile güvenli ve verimli rota planlaması
Safe and efficient route planning for autonomous aerial vehicles using distributed particle swarm optimization
ALPASLAN TETİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Savunma ve Savunma TeknolojileriYıldız Teknik ÜniversitesiAviyonik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAVUZ EREN
- Swarm fighter aircraft control with deep reinforcement learning approach
Derin pekiştirmeli öğrenme ile sürü savaş uçaklarının kontrolü
METİN SARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET ÇALIŞKAN
- Quadcopter trajectory tracking control using reinforcement learning
Pekiştirmeli öğrenme ile quadcopter yörünge takibi kontrolü
MUSTAFA ERDEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- Otonom dronlar için optimal görev atama ve rota planlama
Optimal mission assignment and route planning for autonomous drones
HÜSEYİN GÖKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN SERHAN YAVUZ