Mobil Robotlarda Evrimsel Metotlar İle Optimal Hareket Planlama

Abstract

Bu tezde, mobil robotlar için, önceden görünebilirlik grafik metoduyla (VGM) planlanmış yol üzerinde zaman-optimal yörüngenin bulunması ve önceden planlanmış herhangi bir yola bağlı olmaksızın global zaman-optimal yörüngenin bulunması hedeflenmiştir. Yörüngeler, Düz Kısımlardan (as=0 ve vs0=0) ve Eğri Kısımlardan (at=0 ve vt= vt0 )’ oluşturulmuşlardır. Eğri kısımları oluşturmak için sadece (dönüş açısı) ve vt (eğri kısım öteleme hızı) parametrelerinin bilinmesi yeterli olmaktadır. Olası tüm eğri kısımlar kümesi içerisinden evrimsel bir global optimizasyon metodu olan diferansiyel evrim (DE) ile, engellerle çakışmayan zaman-optimal amaç ölçütünü sağlayan yörüngenin seçilmesi gerçeklenmiştir. Eğri kısımlar kümesinin oluşturulması: robotun eşitliklerinin seri açılımı ile (Mclauren) ve bulanık mantık (BM) ve yapay sinir ağları (YSA) metotlarıyla gerçekleştirilmiştir. Evrimsel metotların en büyük dezavantajı olarak bilinen optimizasyon sürelerinin uzunluğunu bir ölçüde azaltabilmek için bu çalışmada, Lampinen’ in seçim aşamasından daha hızlı sonuç veren yeni bir seçim aşaması önerilmesi, parametre üst sınırlarının BM/YSA ile belirlenmesiyle parametre uzayının daraltılması ve eğri kısımlar için YSA/BM modellerinin kullanılması (süre 1/7 ye düşürülmüştür) gerçekleştirilmiştir. Bu yaklaşım tezdeki en önemli katkıyı oluşturmaktadır. Bu çalışmada önerilen yöntem: hiyerarşik bir yapıya sahip olmaması, çevreden gelen kısıtlamaların da eşitsizlik kısıtlamaları olarak kullanılması, uygulanabilir ve global optimal sonuçlar alınması, , yörünge takibi için ayrıca bir kontrolöre ihtiyaç duyulmaması gibi özellikleri içermektedir. Elde edilen yörüngeler mobil robot Nomad 200’e başarılı bir şekilde uygulanmıştır.

The aim of this thesis is to find time optimal trajectory on predefined path which is found by using visibility graph method and to find global-time optimal trajectory for mobile robots. In both problem, trajectories are composed of line segments (as=0 and vs0=0) and curves (at=0 ve vt= vt0 ). The structure of the curves are determined by only two parameters (0: turn angle and vt: translational velocity in the curve). Curves set is formed by all possible curves in parameters range 0e(O,7t]° and vt [0,40] inch. Then diferrential evolution (DE) which is an evolutionary optimizastion method is used to find global time optimal trajectory from this set. The curves are formed in two ways, with serial expansion of the robot’s equations (Mclauren series) and with fuzzy/artificial neural networks model (BM/YSA). To decrease the long optimization time, a new faster selection stage for DE is proposed, parameter search space is narrowed by means of determining the parameter upper values by BM/YSA and YSA/BM models are used to form the curves instead of serial expansion of the robot’s equations (the calculation time is decreased to approximately 1/7). The proposed method in this study is not a hierarchical structure, handles constraints from environment (i.e. obstacles), produces feasible global time-optimal results and does not need to a controller for tracking the planned trajectory. The obtained results are applied to Nomad 200 successfully.