Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
316034		Çoklu algılayıcı füzyonunun çoklu robot sistemlerinde eş zamanlı konum belirleme ve haritalama problemine uygulanması / The implementation of multi-sensor fusion to simultaneous localization and mapping problem in multi-robot systems Yazar:GÜRKAN TUNA Danışman: DOÇ. DR. KAYHAN GÜLEZ ; YRD. DOÇ. DR. VEHBİ ÇAĞRI GÜNGÖR Yer Bilgisi: Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering Dizin:	Onaylandı Doktora Türkçe 2012 147 s.
Teknolojideki gelişmeler robotların farklı amaçlar için kullanılabilmesini mümkün kılmaktadır. Arama ve kurtarma çalışmaları, bilinmeyen bölgelerin keşfi, tehlikeli bölgelerde inceleme, gözetleme ve güvenlik gibi birbirinden farklı özellikler taşıyan ve farklı gereksinimleri olan görevler için robotlar kullanılabilir. İnsan hayatını tehlikeye sokabilecek görevler için robotların kullanılması olası can kayıplarının önüne geçilmesini sağlayacaktır.Robotlar için öngörülen çoğu görev kısmi ya da tam otonom çalışabilen robotların kullanımını gerektirmektedir. Bunun nedeni hem robotları kontrol eden operatörlerin görevini hafifletmek hem de görevin daha kısa sürede tamamlanmasını sağlamaktır. Bunlara ilave olarak kullanılan robotlar ile kesintisiz iletişimi ve tam koordinasyonu sağlamak her zaman mümkün olmayabilir.Gezgin bir robotun otonom çalışabilmesinin ilk koşulu bulunduğu ortamı tanımasıdır. Çoğu durumda önceden oluşturulmuş bir haritanın robota yüklenmesi ve robotun bulunduğu noktadan hareketle yüklenmiş olan haritaya göre verilen bir güzergâhı takip etmesi mümkün olmayabilir. Önceden bir harita yükleme olanağı olsa bile dinamik ortamlarda ortamın tanınması gereksinimi devam etmektedir. Dolayısıyla gezgin robotlar kendilerini konumlandırma ve eş zamanlı olarak bulundukları ortamları haritalama kabiliyetlerine sahip olmalıdır. Gezgin bir robotun bilinmeyen bir bölgede bilinmeyen bir pozisyondan başlayarak ortamın haritasını oluşturması ve eş zamanlı olarak harita içinde kendisini konumlandırması literatürde Eş Zamanlı Konum Belirleme ve Haritalama (SLAM) problemi olarak bilinir. Olasılıksal yöntemlerin kullanımıyla bir haritanın oluşturulması için SLAM süreci robot algılayıcılarından gelen gürültülü yer işaretçisi ölçüm dizisini kullanır. Bir SLAM sürecinin başarısında robotlarda kullanılan dahili ve harici algılayıcıların performansları önemli rol oynar. Bu nedenle farklı yetenekleri olan birden çok algılayıcıdan elde edilen verilerin birleştirilmesi prensibine dayanan çoklu algılayıcı füzyonu metotları SLAM süreçlerinin performansını ve doğruluğunu arttırabilir.Bu çalışmada ilk olarak robotik keşif ve haritalama teknikleri performans, işlem yükü ve bellek gereksinimleri açısından incelenmektedir. Daha sonra, robotik keşif operasyonları ve eş zamanlı konum belirleme ve haritalamada kullanılabilecek çoklu algılayıcı füzyonu metotları sunulmaktadır. Önerilen metotların performansları hem benzetim çalışmaları hem de gerçekleştirilen saha çalışmalarının sonuçları ile gösterilmiştir.
Advancements in technology make it possible to use robots for different purposes. Robots can be used for tasks having different characteristics and different requirements such as search and rescue missions, exploration of unknown terrain, inspection in hazardous areas, surveillance and security. The use of robots for tasks which may endanger human life can prevent possible loss of life.Most tasks envisaged for robots require robots working with partial or full autonomy. The reason of this both to reduce the load on operators and to reduce the time required to complete the task. In addition to these, it may not be possible to communicate with robots and provide coordination all the time.The first requirement of the autonomous operation of a mobile robot is the sensing of environment around itself. In most cases, it may not be possible to load a priori map to the robot, and to follow a given trajectory from the point where it is by using the preloaded map. Even if it is possible to load a map, the requirement of the sensing of environment still continues in dynamic environments. Hence, mobile robots need to have the capabilities of self localization and mapping the environment around themselves at the same time. The ability of a mobile robot, starting from an uknown position in an unknown environment, to build up a map of this environment and, simultaneously, self-locate inside the map is known as simultaneous localization and mapping (SLAM) problem in the literature. To build a map by the use of probabilistic methods, a SLAM process uses a sequence of noisy landmark measurements obtained from robot sensors. In the success of a SLAM process, the performances of internal and external sensors play import roles. Therefore, multi-sensor fusion methods which are based on the principle of integrating data from multiple sensors with different capabilities can increase the performance and accuracy of SLAM processes.In this study, firstly, robotic exploration and mapping techniques are investigated in terms of performance, processing load and memory requirements. And then, multi-sensor fusion methods which can be used in robotic exploration missions and simultaneous localization and mapping are presented. The performances of proposed methods are shown with both the results of simulation studies and field tests.