Otonom su altı araçlarda robot işletim sistemi tabanlı yol planlama
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Bilişim Enstitüsü, Bilgisayar Eğitimi, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: EMRE GÖZÜTOK
Danışman: FECİR DURAN
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Su altı ortamları, sınırlı veri erişimi ve fiziksel koşullarından dolayı otonom araç navigasyonu için büyük zorluklar sunar. Bu çalışma, uzun menzilli otonom denizaltı araçlarının (LRAUV'ler) rotalarının planlanmasında geleneksel kontrolcüler yerine Derin Q-Öğrenme (DQN) ve Çift Gecikmeli Derin Belirleyici Politika Gradienti (TD3) algoritmalarının uygulanmasını araştırmaktadır. Su altı aracının Gazebo simülasyon ortamındaki kontrolü Robot İşletim Sistemi (ROS) kullanılarak yönetilmektedir. Elde edilen sonuçlar, bu algoritmaların geleneksel kontrolcülere kıyasla birçok avantaj sağlayabileceğini göstermektedir. Çalışma hem DQN hem de TD3 algoritmalarının su altı araçlarının rotalarının planlanmasında etkin bir şekilde kullanılabileceğini ve eğitimlerin simülasyon ortamında etkili bir şekilde gerçekleştirilebileceğini vurgulamaktadır. Bu araştırmanın amacı, su altı araçları için pek çok geleneksel kontrol yöntemine kıyasla, pek çok öğrenmeye dayalı otonom rotalama algoritmalarının etkinliğini ve potansiyel yararlarını araştırmaktır. Çalışmada Gazebo simülatör üzerinde modellenen bir su altı simülatörü kullanılmıştır. Simülasyon tabanlı öğrenmeyi gerçekleştirmek amacı ile geliştirilen Robot İşletim Sistemi tabanlı ve simülasyon sistemi arasında bir iletişim mimarisi tasarlanmıştır. Simülasyon tabanlı öğrenmede aktif olarak konuşlandırılmış bir su altı aracı modeli kullanılmıştır. Bulgular, DQN ve TD3 yöntemlerinin su altı araçlarının rota planlamasında etkin olduğunu ve algoritma performansı üzerinde hiperparametrelerin kritik etkisini vurgulamaktadır. Sonuç olarak, DQN ve TD3 yöntemlerini kullanarak otonom su altı araçlarının rota planlamasının mümkün olduğu ve bu alanda gelecekte önemli ilerleme potansiyeli taşıdığı açıkça ortaya görülmüştür.