Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
313711		A probabilistic geometric model of self-organized aggregation in swarm robotic systems / Sürü robot sistemlerinde biraraya gelme davranışı için olasılıksal geometrik bir model Yazar:LEVENT BAYINDIR Danışman: DOÇ. DR. EROL ŞAHİN Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Hareketli robotlar = Mobile robots ; Robot sistemleri = Robot systems ; Robotik = Robotics	Onaylandı Doktora İngilizce 2012 148 s.
Biraraya gelme, rastgele yerleştirilen robotların yerel algılama ile global olarak bir araya gelmesidir. Robotların içinde bulundukları ortamın küçük bir kısmını algılayabildiği, kendi pozisyonları, ortam alanı veya robot sayısı gibi bilgilere sahip olmadıkları varsayıldığında, bir gezer robot sürüsü için üsotün performanslı ve ölçeklenebilir biraraya gelme davranışının geliştirilmesi kolay değildir ve bu özelliklere sahip biraraya gelme davranışlarına ihtiyaç vardır. Biraraya gelmeyi analiz edebilmek amacıyla, uzaysal-olmayan olasılıksal ve geometrik bir biraraya gelme modeli geliştirilmiştir. Model, biraraya gelme olaylarının olasılıklarını tahmin etmek için kullanılan dört formülden oluşmaktadır: topluluğun oluşması, büyümesi, küçülmesi ve yok olması. Oluşma olasılığı, gazların kinetik teorisi kullanılarak matematiksel olarak türetilmiştir. Büyüme, küçülme ve yok olma olasılıkları için, robot topluluklarının daire şeklinde olduğu varsayılmıştır. Daha sonra, bu formüller daire sıkıştırma teorisi kullanılarak geometrik olarak türetilmiştir. Bir biraraya gelme davranışı Stage çoklu-robot benzetimcisinde gerçekleştirilmiştir. Bu dav\-ranış şu alt-davranışları içermektedir: arama, bekleme, ayrılma ve yön değiştirme. Bekleme alt-davranışı, toplulukların dairesel olmasını sağlamak amacıyla özel olarak tasarlanmıştır. Bu sayede model varsayımları ile davranış gerçekleştirimi örtüşmektedir. Modeldeki tüm olasılık formülleri Stage benzetimcisinde gerçekleştirilen deneylerle doğrulanmıştır. Model tahminleri ile benzetim sonuçlarının birbiriyle uyuştuğu ve büyüme ile küçülme olasılıkları için önerilen formüllerin, önceki modellerin tahminlerine göre daha doğru olduğu gösterilmiştir Son olarak da, modelimizin, herhangi bir biraraya gelme deneyinin sonucunu tahmin etmek için kullanılabileceğini göstermek amacıyla ek deneyler gerçekleştirilmiştir. Belirli biraraya gelme olaylarının sistematik olarak devre dışı bırakıldığı bu deneylerde, kararlı durum performanslarını model aracılığıyla elde etmek için iki ayrı yöntem kullanılmıştır: mikroskopik model yürütmesi ve kararlı durum analizi. Benzetim sonuçları ile bu yöntemlerden elde edilen sonuçların şu performans kriterleri cinsinden örtüştüğü gösterilmiştir: en büyük topluluk boyutu, toplulukların sayısı, arayan robotların sayısı ve topluluk dağılımları.
Self-organized aggregation is the global level gathering of randomly placed robots using local sensing. Developing high performance and scalable aggregation behaviors for a swarm of mobile robots is non-trivial and still in need, when robots control themselves, perceive only a small part of the arena, and do not have access to information such as their position, the size of the arena or the number of robots. In this thesis, we developed a non-spatial probabilistic geometric model for self-organized aggregation as a tool to analyze aggregation. The model consists of four formulas for predicting the probabilities of aggregation events: creation, growing, shrinking and dissipation of an aggregate. The creation probability is derived mathematically using kinetic theory of gases. In order to derive formulas for growing, shrinking and dissipation probabilities, first, it is assumed that aggregates formed by robots are circular. Then, these formulas are derived geometrically using circle packing theory. We proposed an aggregation behavior and implemented this behavior in the Stage multi-robot simulator. The behavior consists of four sub-behaviors: search, wait, leave and change direction. The wait sub-behavior is specially designed to force aggregates to be circular so that our assumption for the model holds in simulation experiments. We verified each formula using simulation experiments conducted in the Stage multi-robot simulator. Through systematic experiments, we showed that model predictions and simulation results match well and the formulas proposed for growing and shrinking probabilities predict these probabilities better for larger aggregates compared to predictions of previous self-organized aggregation models. We also conducted experiments, in which certain aggregation events are disabled systematically, in order to verify the model further and show that our model can be used to predict the steady-state performance of generic simulation experiments. We use two different methods to predict the steady state performance with our model: microscopic model execution and steady state analysis.It is shown that the largest aggregate size, the number of aggregates, the number of searching robots and the aggregate distributions at the steady state-obtained from microscopic model execution, steady state analysis and simulation experiments are close to each other and our model can be used to predict steady-state performance of aggregation experiments.