Fast path planning in multi-obstacle environments for mobile robots

OpenAlex Türkçe

Günümüzde mobil robotların hedef noktalara optimum maliyetle ulaşma problemi önemli bir çalışma sahası haline gelmiştir. Optimum maliyet çalışmalarda farklılık göstermekle beraber genel olarak, hedefe ulaşmak için geçen süre, mesafe, harcanan enerji veya bunların bir arada değerlendirildiği değişik kombinasyonlar olabilmektedir. Özellikle çok engelli karmaşık ortamlarda problemlerin çözümünün kabul edilebilir sürelerde gerçekleştirilebilmesi büyük önem taşımaktadır. Bu sürelerde çözümlere ulaşabilmek için algoritmaların daha hızlı çalışması gerekebilmektedir. Ancak bunun için genelde algoritma tarafında iyileştirmeler yapılmaktadır. Bu çalışmada ise problem tarafında iyileştirmeye odaklanılmıştır. Bu doğrultuda, statik engelli ve iki boyutlu ortamlarda engellerin kümelenmesiyle ortam karmaşıklığının azaltılması ve bu sayede optimizasyon algoritmalarının çalışma hızının artırılması amacıyla, parçacık sürü optimizasyonu (Particle Swarm Optimization, PSO) ve k-ortalamalar kümeleme algoritmalarının bir arada kullanıldığı yeni bir model önerilmektedir. K-ortalamalar kümeleme algoritması ile orijinal ortamdaki engeller kümelenip yeni bir ortam oluşturulmaktadır. PSO algoritması ile bu yeni ortamda optimum yol planlanmaktadır. Geliştirilen model çeşitli kümeleme oranları ile test edilmiş ve kümeleme yaklaşımının etkisi değerlendirilmiştir. Değerlendirme sonucunda, kümeleme oranı arttıkça en kısa mesafeli yol açısından küçük kayıplar elde edilmiş ancak algoritmanın çalışma hızı bu kayıpları fazlasıyla telafi edebilecek seviyede artmıştır. Ayrıca optimum çalışma hızı için kümeleme oranlarının orta seviyelerde belirlenmesi gerektiği de tespit edilmiştir. Sonuç olarak, rastgele dağılımlı çok sayıda engelin bulunduğu iki boyutlu ortamlar için yol planlama algoritmalarının çalışma hızı geliştirilen model sayesinde artırılabilir.