Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
766059		Farklı çevre şartlarında metasezgisel yöntemler ile quadrotor insansız hava aracı rota optimizasyonu ve gerçeklenmesi / Optimization and implementation of quadrotor unmanned aerial vehicle route with metaheuristic methods in different environmental conditions Yazar:HAYRİ İNCEKARA Danışman: DOÇ. DR. MURAT SELEK Yer Bilgisi: Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences Dizin:	Onaylandı Doktora Türkçe 2022 187 s.
Kullanım alanları her geçen gün artan döner kanatlı İnsansız Hava Aracı (İHA) türü olan quadrotorlar, dikey iniş kalkış yapabilme, askıda kalabilme ve daha iyi manevra kabiliyeti gibi özelliklerinden dolayı tercih edilmektedir. Askeri ve sivil alanlarda yaygın olarak kullanılan quadrotorların görevlerini otonom olarak verimli bir şekilde gerçekleştirebilmesi için rota planlama çalışmaları büyük önem taşımaktadır. Quadrotor Rota Planlama (QRP), belirlenen konumların en az maliyetle (mesafe, zaman, enerji) ziyaret edilip başlangıç noktasına dönülmesini sağlayacak en optimum rota planının belirlenmesini amaçlar. QRP, üç boyutlu uzay, uçuşa yasak bölgeler, kısıtlı pil miktarı ve rüzgâr etkisi (rüzgâr hızı, rüzgâr açısı) gibi özellikleriyle Araç Rotalama Probleminden (ARP) farklılıklar göstermektedir. Quadrotor ile uçuşlarda karşılaşılan en önemli sorunların başında, uçuş süresinin uzamasına ve enerji tüketiminin artmasına neden olan rüzgâr etkisi gelmektedir. QRP'nin rüzgâr etkisi dikkate alınarak optimum şekilde gerçekleşmesi ile önemli ölçüde zaman ve enerji tasarrufu sağlanmaktadır. Optimum QRP'nin elde edilmesinde metasezgisel yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tez çalışmasında, rüzgâr hızı ve rüzgâr açısındaki değişimler dikkate alınarak belirlenen konumlara uğranılmasını sağlayacak optimum QRP'nin mesafe öncelikli, zaman öncelikli ve enerji öncelikli olarak farklı metasezgisel yöntemler ile oluşturulması amaçlanmıştır. Bu amaçla Visual Studio C# programlama dili kullanılarak Quadrotor Rota Optimizasyon Uygulaması (QROU) geliştirilmiştir. Geliştirilen uygulamada GMAP.Net harita eklentisi ile gerçek konum bilgileri ve Meteoroloji Genel Müdürlüğü (MGM) web sitesinden alınan gerçek rüzgâr verileri kullanılmıştır. Rüzgâr etkisi dikkate alınmadan oluşturulan Standart QRP (SQRP) yerine Rüzgâr Etkili QRP (REQRP) ile toplam uçuş maliyetini düşürüp verimi artırmak hedeflenmiştir. Bu hedef doğrultusunda, QROU ile incelenen yöntemler arasında tez çalışmasında önerilmiş olan Gezgin Satıcı Problemi ile Genetik Algoritma (GSP-GA) yöntemi en optimum sonucu veren metasezgisel yöntem olmuştur. GSP-GA yöntemi ile optimizasyonu sağlanan REQRP'lerden elde edilen sonuçlar incelendiğinde, REQRP'nin SQRP'ye kıyasla uçuş sürelerinde %13,5 ve enerji tüketiminde de %23,6'ya varan iyileştirmeler sağladığı görülmüştür. QROU ile rüzgâr etkisi dikkate alınarak, uçuş öncesinde daha gerçekçi rota planlamaları yapılmak suretiyle uçuş verimliliğinin zaman ve enerji önceliğine göre artırılması sağlanmıştır. 9 konumlu ve 13 konumlu rotalar için geliştirilen QROU üzerinden oluşturulan Enerji Öncelikli REQRP'ler (EÖREQRP) ve SQRP'ler, farklı çevre şartlarında DJI Phantom 4 Pro quadrotor ile gerçeklenmiştir. Yapılan gerçeklemeler sonucunda EÖREQRP ile gerçekleştirilen uçuşların SQRP ile gerçekleştirilen uçuşlara göre enerji tüketiminde %7,43'e varan iyileştirme sağladığı görülmüştür. Gerçeklemede uçulan konumlar için QROU üzerinden elde edilen sonuçlarda ise EÖREQRP'lerin SQRP'lere kıyasla %9,5'e varan iyileştirmeler sağladığı görülmüştür. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde, gerçek uçuş iyileştirme oranlarının QROU üzerinden elde edilen iyileştime oranlarına kıyasla maksimum ±%2,07'lik bir hata payıyla doğru sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Elde edilen gerçekleme sonuçları, geliştirilen yöntemin, rotaları başarılı bir şekilde iyileştirebileceğini göstermiştir. Yapılan bu çalışma ile uçuş görevi sırasında rüzgâr etkisinin dikkate alınmamasına bağlı olarak ortaya çıkabilecek beklenmeyen enerji tüketiminden kaynaklı sorunların önüne geçilerek, daha güvenli ve daha az maliyetli otonom uçuşlar sağlanabilecektir. Böylece sistemin genel işletme maliyetinin azalacağı ve araç/yük güvenliğinin daha da artacağı değerlendirilmektedir.
Quadrotors, which are a type of rotary wing Unmanned Aerial Vehicle (UAV), whose usage areas are increasing day by day, are preferred because of their features such as vertical take-off, suspension and better maneuverability. Route planning studies are of great importance for quadrotors, which are widely used in military and civilian areas, to perform their duties autonomously and efficiently. Quadrotor Route Planning (QRP) aims to determine the most optimal route plan that will allow visiting the determined locations with the least cost (distance, time, energy) and returning to the starting point. QRP differs from Vehicle Routing Problem (VRP) with its features such as three-dimensional space, no-fly zones, limited battery quantity and wind effect (wind speed, wind angle). One of the most important problems encountered in Quadrotor flights is the wind effect, which causes the flight time to prolong and energy consumption to increase. By taking into account the wind effect of QRP in an optimum way, significant time and energy savings are achieved. Metaheuristic methods are needed to obtain the optimum QRP. In this thesis, it is aimed to create the optimum QRP, which will enable visiting the determined locations by considering the changes in wind speed and wind angle, with different metaheuristic methods with distance priority, time priority and energy priority. For this purpose, Quadrotor Route Optimization Application (QROA) was developed using Visual Studio C# programming language. In the developed application, real location information and real wind data obtained from the website of the General Directorate of Meteorology (GDM) were used with the GMAP.Net map plugin. It is aimed to reduce the total flight cost and increase efficiency with Wind Effect QRP (WEQRP) instead of the Standard QRP (SQRP), which was created without considering the wind effect. In line with this goal, the Genetic Algorithm with Traveling Salesman Problem (TSP-GA) method, which was proposed in the thesis study, was the metaheuristic method that gave the most optimum results among the methods examined with QROA. When the results obtained from WEQRPs optimized with the TSP-GA method are examined, it is seen that WEQRP provides 13,5% improvements in flight times and 23,6% in energy consumption compared to SQRP. By taking into account the wind effect with QROA, more realistic route planning was made before the flight, thereby increasing the flight efficiency according to time and energy priority. Energy Priority WEQRPs (EPWEQRP) and SQRPs created over the QROA developed for 9-position and 13-position routes were implemented with DJI Phantom 4 Pro quadrotor in different environmental conditions. As a result of the implementations, it has been seen that the flights performed with EPWEQRP provide up to 7,43% improvement in energy consumption compared to the flights performed with SQRP. In the results obtained from the QROA for the locations flown in the implementation, it has been seen that EPWEQRPs provide up to 9,5% improvements compared to SQRPs. When the results obtained are examined, it has been observed that the real flight improvement rates give accurate results with a ±%2,07% margin of error compared to the improvement rates obtained over QROA. The obtained implementation results showed that the developed method can successfully improve the routes. With this study, it will be possible to provide safer and less costly autonomous flights by avoiding the problems arising from unexpected energy consumption that may arise due to not taking into account the wind effect during the flight mission. Thus, it is considered that the overall operating cost of the system will decrease and the vehicle/load safety will increase further.