Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
618519		Development of vision-based mobile robot control and path planning algorithms in obstacled environments / Engelli ortamlarda görüntü tabanlı mobil robot kontrolü ve yol planlama algoritmalarının geliştirilmesi Yazar:MAHMUT DİRİK Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ADNAN FATİH KOCAMAZ Yer Bilgisi: İnönü Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Doktora İngilizce 2020 149 s.
Mobil robotların kullanımı, başta endüstriyel alanlarda olmak üzere hizmet, sağlık, savunma vb. önde gelen sektörlerde gittikçe daha da yaygınlaşmaktadır. Son zamanlarda yapılan araştırmalarda ise mobil robotun otonom şekilde hareket edebilmesini sağlayan sistemler üzerine odaklanılmıştır. Mobil robot sistemlerinde, robotun izleyeceği uygun (maliyeti düşük ve güvenli) bir yol planı çıkarmak ve robotun davranış modellemesini karakterize edecek iyi bir kontrolör tasarlamak önemli hususlardandır. Gelişen teknoloji ile birlikte robotik kontrol daha da sağlam bir şekilde yapılsa da, robot kontrol maliyetlerinin arttığı da göz önünde bulundurulmalıdır. Düşük maliyetli, yüksek güvenilirlikli kontrol sistemlerinin geliştirilmesi robot kontrolü alanında ele alınan konulardandir. Tezin kapsamı belirlenirken bu konular dikkate alınmıştır. Bu tez çalışması kapsamında cihaz dışı göz konfigürasyonu ile bir mobil robot yol planı gerçekleştirilmiş ve planlanan bu yolda mobil robot hareketlerini modelleyen kontrol yöntemleri geliştirilmiştir. Mobil robot hareket modellemesi ve cihaz dışı göz konfigürasyonu için LabVIEW yazılımı kullanılarak simülasyon ve gerçek zamanlı uygulamalar geliştirilmiştir. Çalışma kapsamında uygulanan cihaz dışı göz konfigürasyonu robot üzerinde dâhili sensörlerin kullanımını gerektirmediği için tercih edilmiştir. Konfigürasyon ortamında görüntü işleme yöntemleri ile tespit edilen robot, hedef ve engeller ortam haritasını oluşturulurken kullanılmıştır. Oluşturulan ortam haritasında yol planlama algoritmaları kullanılarak robot ve hedef arasında çarpışmasız, düşük maliyetli ve güvenli bir yol oluşturulmuştur. Bu amaçla bulanık mantık tabanlı iki yol planlama yöntemi (Tip-1 ve Tip-2) tasarlanmıştır. Bu yol planlama yöntemlerine ait kural setleri oluşturulmuştur. Oluşturulan bu yol planlama yöntemleri literatürde var olan A*, Rastgele Dallanan Ağaçlar (RRT), RRT + Dijkstra, Çift Yönlü Rastgele Dallanan Ağaçlar (B-RRT), B-RRT + Dijkstra, Olasılıksal Yol Haritası (PRM), Yapay Potansiyel Alan (APF) ve Genetik Algoritmalar (GA) kullanılarak oluşturulan yol planlama yöntemleri ile performans ve kararlılık açısından karşılaştırılmıştır. Cihaz dışı göz tipi bir konfigürasyonda ise görsel servolama olarak ta bilinen imgeye dayalı kontrol yaklaşımları kullanılır. Bu yaklaşımlar çalışma ortamından elde edilen imge üzerindeki nesnelerin global konumları, kontrolör yöntemine girdi üretmek için kullanılmıştır. Tez kapsamında bu kontrol girdisini hesaplamak için mesafeye dayalı üçgen yapı tasarımı oluşturulmuştur. Bu yapı ile robot üzerine yerleştirilen etiketler (kontrol noktaları) ve hedef arasında oluşturulan bir sanal üçgen yapının her bir kenarına ait mesafe değerine bağli olarak robot kontrol denetleyicisine konum girdi parametreleri sağlanmıştır. Kontrol yöntemi olarak Tip-1 ve Tip-2 bulanık mantık tabanlı iki yöntem tasarlanmış, kontrol kural setleri oluşturulmuş ve elde edilen yol planı üzerinde uygulanmıştır. Kontrolör performanslarını değerlendirmek için ise daha önceki çalışmalarda görsel tabanlı servolama için özel olarak tasarlanan Gaussian ve Karar Ağacı tabanlı iki kontrolör yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Geliştirilen yol planlama ve kontrolör algoritmalari beş farklı konfigürasyon uzayında test edilmiştir. Yol planlama açısından önerilen yol planlama yöntemlerinin tüm konfigürasyon uzaylarında ortalama başarımda en iyi oldukları gözlemlenmiştir. Yol planı performansı, elde edilen yol planının uzunluğu ve oluşturma süresi başta olmak üzere standart sapma, ortalama ve toplam hata şeklinde istatistiksel performans metrikleri ile de değerlendirilmiştir. Elde edilen yol planını izlemek üzere robot hareketlerini karakterize eden kontrolör için testler gerçek ortamda yürütülmüştür. Test sonuçlarına göre tasarlanan kontrolörler konfigürasyon ortamlarının çoğunda diğer yöntemlerden daha başarılı olmuştur. Nihai değerlendirme için ise yol planından elde edilen sonuçlar ile robotun gerçek ortamda oluşturduğu yol izi arasındaki farklar incelenmiş ve tasarlanan yöntemlerin yol planlarına oldukça yakın sonuçlar verdiği tespit edilmiştir. Bu tez çalışması ile görsel servolamaya dayalı cihaz dışı göz kamera konfigürasyonu ile izlenen bir ortamda mobil robota ait hedefe gitme davranışı, engelden kaçınma davranışı ve elde edilen yol planını izleme davranışı başarılı bir şekilde modellenmiştir. Çalışmanin sonuçlarına göre, tasarlanan yol planlama yöntemleri ve gelistirilen kontrolörler bu alanda yapılacak gelecek çalışmalar için de ilham olabilecek kayda değer sonuçlar sağlamıştır.
The use of mobile robots is becoming increasingly widespread in the leading sectors, especially in industrial areas, such as services, health, defense, and so on. Recent studies and research have focused on systems that enable the mobile robot to move autonomously. In mobile robot systems, it is crucial to draw up an appropriate (cost-effective and safe) path plan to be followed by the robot and to design an excellent controller to characterize the behavior modeling of the robot. Even though robotic control is made more robust with the developing technology, it should be taken into consideration that the costs of robot control increase. The development of low-cost, high-reliability control systems is one of the topics covered in the field of robot control. These issues were taken into consideration when determining the scope of this thesis. Within the scope of this thesis, the path plan for a mobile robot was realized with the external device configuration and control methods that model mobile robot movements that were developed in this planned path. The environment for simulation and real-time applications was developed using LabVIEW software for mobile robot behavior modeling and out off-device configuration. The external eye configuration applied in the scope of the study is preferred since it does not require the use of internal sensors on the robot. The robot, targets, and obstacles detected in the configuration environment by image processing methods were used to create the environment map. In the generated environment map, a low-cost and safe path was built between the robot and the target without colliding with obstacles using path-planning algorithms. For this purpose, path planning methods are determined. Two path plan methods based on fuzzy logic were designed as Type-1 and Type-2. Rulesets for these path planning methods were created. The proposed path planning methods were compared with the existing path planning algorithms in terms of performance and stability. These methods are A*, Random Branching Trees (RRT), RRT + Dijkstra, Bidirectional Random Branching Trees (B-RRT), B-RRT + Dijkstra, Probabilistic Road Map (PRM), Artificial Potential Area (APF) and Genetic Algorithm ( GA) planning algorithms. In an external eye-type configuration, image-based control approaches, also known as visual servoing, are used. These approaches were used to generate input to the control method according to the global position of the objects on the image obtained from the working environment. To calculate this control input, a distance-based triangular design has been created. With this structure, the robot is controlled according to the distance value of each side of a triangular structure formed between the labels (control points) placed on the robot and the target. Two new methods based on Type-1 and Type-2 fuzzy logic were designed as a control method. Control rule sets were formed and applied to the obtained path plan. To evaluate the performances of the proposed controller, a comparison was made with Gaussian and Decision Tree-based controller method specially designed for visual-based servoing in previous studies. Developed path planning and controller algorithms were tested in five different configuration spaces. In terms of path planning, it is observed that the proposed path planning methods are the best in an average performance in all configuration spaces. Path plan performance was also evaluated by statistical performance metrics in the form of standard deviation, mean, and total error, in particular, the length and execution time of the obtained path plan. Tests were conducted in a real environment for the controller, which characterizes the robot movements to follow the resulting path plan. The controllers designed according to the test results have been more successful in most of the configuration environments than other methods. For the final evaluation, the results between the simulation and the path created by the robot in the real environment were examined, and it was found that the designed methods were remarkably close to the path plans. In this thesis, the mobile robot's go-to goal behavior, obstacle avoidance behavior, and the resulting path plan tracking behavior were successfully modeled in an environment monitored by external eye camera configuration based on a visual servo. According to the results of the study, designed path planning methods, and developed controllers provided significant results that could inspire future studies in this field.