Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
641708		Path planning using heuristic algorithm in dynamic environment / Dınamık ortamda sezgısel bır algorıtma kullanarak yol planlama Yazar:ZAHRA ELMI Danışman: PROF. DR. MEHMET ÖNDER EFE Yer Bilgisi: Hacettepe 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 2019 153 s.
Mobil robotların ve otonom araçların navigasyonu bilgisayar ve kontrol bilimlerindeki önemli konulardan biridir. Yol planlama ve engellerden kaçınma, mobil robotlar ve otonom araçlar için sürüş zorlukları konularıdır. Robotikte temel konulardan biri yol planlamasıdır. Yol planlama problemi, karmaşıklığın aracın veya robotun serbestlik dereceleri ile arttığı bilinen bir NP zor problemidir. Yol planlamasının asıl amacı, bir robot veya araç için tehlikeli bir ortamda güvenli ve pürüzsüz bir yol bulmak ve böylece engellerle çarpışmadan robotun başlangıç noktasından varış noktasına hareket etmesini sağlamaktır. Bu tez, bir mobil robotun ve iki farklı yaklaşıma sahip otonom bir aracın navigasyonuna yönelik yol planlama konuları incelenmiştir. İlk olarak, çekirge algoritmasını kullanan yeni bir yol planlama yaklaşımı, mobil robotun dinamik ve bilinmeyen ortamlarda navigasyonunu sağlamıştır. Bu amaç için, iki farklı yaklaşım sunulmuştur. Engelleri tespit etmek için bir duyusal sistem kullanılmış aynı zamanda hızları bilinmyen statik ve dinamik engelleri tahmin etmek ve çarpışmaları önlemek için yeni bir yöntem geliştirilmiştir. Mobil robot, elde edilen bilgileri kullanmış ve çarpışma içermeyen, optimum ve güvenli bir yol bulabilmiştir. Bu tezde önerilen yaklaşım kalabalık ve karmaşık ortamlarda test edilmiştir. Simülasyon sonuçları, yaklaşımın tüm test ortamlarında başarılı olduğunu göstermektedir. Ayrıca, önerilen yaklaşım çeşitli sezgisel yöntemler ve hibrit yaklaşımlarla karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma çalışmaları burada tanıtılan çalışma süresi, optimallik, kararlılık ve başarısızlık oranı açısından umut verici olduğunu öngörmektedir. İkincisi, otonom bir araç için Model Öngörülü Denetleyiciye dayalı yeni bir yol planlaması geliştirmiştir, şerit tutma, şerit değiştirme ve şerit birleştirme gibi manevralar hakkında otomatik olarak karar verilmiştir. Güvenliği sağlamak için ayrıca yol sınırı, engeller ve şeridin merkezi için üç farklı potansiyel alan fonksiyonu kullanılmıştır. Yol sınırlarının potansiyel fonksiyonu aracın yol sınırlarının dışına çıkmasını engeller, engel olarak adlandırdığımız araçların potansiyel fonksiyonu aracı engellerden veya çevresindeki araçlardan uzak tutar ayrıca şerit merkezile ilgili potansiyel fonksiyonu aracın merkez şeridin çizgisini takip etmesini sağlamaktadır. Farklı senaryolarda önerilen yol planlama denetleyicisi test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, bir yol planlama kontrolörü kullanarak aracın engellerle çarpışmayı önlediğini ve aracın uygun dinamikleri ile yolun düzenlemelerini izlediğini göstermektedir. Yol planlama kontrolörü, otonom aracın güvenliğini garanti etmektedir.
Navigation of mobile robots and autonomous vehicles is one of the important issues in computer and control sciences. Path planning and obstacle avoidance are current topics of navigational challenges for mobile robots and autonomous vehicles. One of the essential issues in robotics is path planning. The problem of path planning is a well-known NP-hard problem where the complexity increases with the degrees of freedom of the vehicle or robot. The main aim of path planning is to find a safe and smooth path in a dangerous environment for a mobile robot or vehicle so that the robot moves from the starting point to the destination point without colliding with obstacles. This thesis has investigated path planning issues for navigation of a mobile robot and an autonomous vehicle with two different approaches. First, a novel path planning approach using the grasshopper algorithm is presented for the navigation of a mobile robot in dynamic and unknown environments. For this purpose, two different approaches are presented. A sensory system is used to detect the obstacles and a new method was developed to predict and avoid static and dynamic obstacles while the velocities of the obstacles are unknown. The mobile robot uses the obtained information and finds a collision-free, optimal and safe path. The proposed approach in this thesis was tested in crowded and complex environments. Simulation results demonstrate that the approach is successful in all test environments. Also, the proposed approach is compared with several heuristic methods and hybrid approaches. The comparison work stipulates that the approach introduced here is promising in terms of running time, optimality, stability and failure rate. Second, a new path planning based on Model Predictive Controller (MPC) for an autonomous vehicle is developed, which automatically decides about the mode of maneuvers such as lane-keeping, lane changing, and lane merging. For ensuring safety, we have additionally used three different potential field functions for road boundary, obstacles, and center of the lane. The potential fields of road boundaries keep the vehicle from going out of the road boundaries, the potential field surrounding vehicle keeps the vehicle away from obstacles or surrounding vehicles and also the potential field of lane centering leads to tracking of the centerline of the lane by the autonomous vehicle. The proposed path planning controller on the different scenarios have been tested. The obtained results represent by using a path planning controller the vehicle avoids collision with obstacles and observes the regulations of the road by appropriate dynamics of the vehicle. The path planning controller guarantees the safety of the autonomous vehicle.