Swarm robot systems and robotic agriculture applications
Sürü robotik sistemler ve robotik tarım uygulamaları
- Tez No: 936381
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TANER AKKAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Akıllı tarım, Otonom robotlar, Sürü robotiği, Smart agriculture, Autonomous robots, Swarm robotics
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çağdaş toplum, demografik büyüme, iklim değişikliği ve kaynak tükenmesi dahil olmak üzere çok sayıda zorlukla karşı karşıyadır. Kontrolsüz endüstriyel gelişmeden kaynaklanan teknolojik ilerlemeler, doğal ekosistemlerle insan kaynaklı etkileşimi artırmış ve kaynak tükenme oranlarını hızlandırmıştır. İlginç bir şekilde, teknolojinin kendi olumsuz etkilerine çözüm getirerek sorunların azaltılmasında kritik bir araç olarak hizmet etmesi öngörülmektedir. Su kıtlığı, en kritik çevresel zorluklardan biri olarak öne çıkmakta ve su kaynaklarının kullanım optimizasyonunu öncelikli bir gelişim konusu haline getirmektedir. Son elli yıl boyunca, bilgisayar bilimi ve ilgili disiplinler teknolojik ilerlemenin öncü alanları olmuştur. Hesaplama teknolojilerinin çeşitli sektörlere sistematik entegrasyonu, geleneksel olarak emek yoğun operasyonlarda önemli zaman ve ekonomik verimlilik artışı sağlamıştır. Bu çalışmanın temelinde, doğadan esinlenen sürdürülebilir ve verimli bir yöntemle kaynak tüketimini önlemeyi amaçlayan bir algoritma geliştirilmiştir. Yakın gelecekte su kaynaklarının paylaşımı konusunda uluslararası anlaşmazlıkların artacağı öngörüsüyle bu soruna odaklanılmış, en büyük kayıpların yaşandığı tarım sektöründe su kayıplarının azaltılması için görüntü işleme teknikleri ve robotik yapılar kullanılarak akıllı sulama sistemlerinin geliştirilmesi hedeflenmiştir. Bu kapsamda, hassas tarım uygulamaları için geliştirilen sistem, termal kameralar ve çeşitli sensörler yardımıyla bitkilerdeki su kaçaklarını tespit ederek, gerektiğinde robotik sistemler aracılığıyla müdahale etme üzerine kurulmuştur. Sistemin temelini oluşturan algoritma, tarımsal alanların termal görüntülerini analiz ederek anomalileri tespit etmektedir. Algoritmanın geçerliliği, sürü robotiği mimarisinin uygunluğu üç farklı senaryo üzerinde test edilerek kanıtlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Contemporary society faces numerous challenges, including demographic growth, climate change, and resource depletion. Technological advancements stemming from uncontrolled industrial development have increased human-induced interference with natural ecosystems and accelerated resource depletion rates. Paradoxically, technology is envisioned to serve as a critical instrument in mitigating these challenges by providing solutions to its own adverse effects. Water scarcity emerges as one of the most critical environmental challenges, establishing water resource utilization optimization as a priority development concern. Over the past five decades, computer science and related disciplines have been at the forefront of technological advancement. The systematic integration of computational technologies into various sectors has led to significant temporal and economic efficiencies in traditionally labor-intensive operations. This study has developed an algorithm aimed at preventing resource consumption through a sustainable and efficient methodology inspired by nature. Focusing on this issue due to projected increases in international conflicts over water resource sharing in the near future, the study aimed to develop intelligent irrigation systems using image processing techniques and robotic structures to reduce water losses in agriculture, which experiences the highest losses. The system developed for precision agriculture applications is based on detecting water leaks in plants using thermal cameras and various sensors, implementing interventions through robotic systems when necessary. The algorithm underlying the system detects anomalies by analyzing thermal images of agricultural areas. The algorithm's validity has been proven by testing the suitability of swarm robotics architecture in three different scenarios.
Benzer Tezler
- 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
- Trajectory based UAV coordination
Yörünge tabanlı İHA koordinasyonu
HALİSE TÜRKMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE KOYUNCU
- Task and path planning in multirobot systems
Çok robotlu sistemlerde görev ve yol planlaması
AHMET ENES OK
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYaşar ÜniversitesiYapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ ÖZSOYELLER
- Düzgün olmayan alanda SF6, N2 ve SF6+N2 gazlarında boşalma gerilimlerine elektrod yüzey pürüzlülüğünün etkileri
Effects of electrode surface roughness on corona inception and breakdown voltages in SF6, N2 and SF6+N2 in non-uniform fields
MURTAZA FARSADİ
Doktora
Türkçe
1989
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. MUZAFFER ÖZKAYA