Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
256797		Parça toplayan hareketli robotlar için genetik algoritmalarla yol planlaması / Path planning using genetic algorithms for part picking mobile robots Yazar:OĞUZ KALAYCI Danışman: YRD. DOÇ. DR. AYBARS UĞUR Yer Bilgisi: Ege 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 Türkçe 2009 97 s.
Bu tez çalışmasında genetik algoritmalar yardımıyla parça toplayan hareketli robotlar için yol planlaması ve tur gerçekleştirimi yapılmıştır. Bu kapsamda TARP (Travelling Armed Robot Problem) ve DDGSP (Daire Düğümlü Şehirler İçin Gezgin Satıcı Problemi) isimli uygulamalar geliştirilmiştir. TARP ve DDGSP gezgin satıcı problemini kapsayan çalışmalardır. Gezgin satıcı probleminde tüm şehirlerin merkezleri ziyaret edilmektedir. Fakat, TARP uygulamasında kol mekanizması ve DDGSP'de şehirlerin daire şeklinde olması nedeniyle buna gerek yoktur. Robot, parçaları kol mesafesi kadar yaklaşarak veya şehir sınırına konumlanarak toplayabilir. Gezgin robot, parçaları toplar ve başlangıç noktasına geri döner. DDGSP'nin geliştirilmiş sürümlerinde sabit ve değişebilir uzunlukta özelliğe sahip kol mekanizması da eklenmiştir. Bu süreçlerde, kol mekanizması sayesinde dolaşılan mesafe azalmış olur. Parçaların konum bilgileri robot tarafından bilinmekte ve kendi konumunu dikkate alarak uygun parçadan başlayarak toplama işlemini gerçekleştirmektedir. Çözüm genetik algoritmalar ve 2-opt yöntemi kullanılarak java ortamında gerçekleştirilmiştir. Mobil robot tasarlanmış ve turlar sanal ortamda canlandırılmıştır. Algoritmanın performansı TSPLIB ile kıyaslanmış ve analiz edilmiştir.
In this thesis, path planning and its implementation was accomplished for mobile robots picking parts using genetic algorithms. In this scope applications were developed and named as TARP (Travelling Armed Robot Problem) and CCTSP (Circular City Travelling Salesman Problem). TARP and CCTSP involves travelling salesman problem (TSP). In TSP all city centers must be visited. However, it is not necessary in TARP because of arm mechanism and in CCTSP because of circular city. Robot can pick parts at its arm?s length distance or at border of circular city. Mobile robot picks parts and then returns to its starting point. In versons of CCTSP, fixed or variable arm length robot mechanism was added. In this process, tour length decreases. Location of parts are known by robot and it starts picking parts starting from the available one related to its location. Solution was implemented in java environment using genetic algorithms and 2-opt method. Mobile robot was designed and tours were simulated. Performance of the algorithms was analyzed and compared to TSPLIB values.