Gezgin Sistemlerin Görüntü Tabanlı Servolanması, Haritalama ve FPGA Üzerinde Uygulama

2 4

Proje Grubu: EEEAG Sayfa Sayısı: 40 Proje No: 114E954 Proje Bitiş Tarihi: 01.07.2018 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 04-03-2020

Gezgin Sistemlerin Görüntü Tabanlı Servolanması, Haritalama ve FPGA Üzerinde Uygulama

Öz:
Gelisen teknoloji ile beraber insansız araçların popüler oldugu su dönemde, insansız kara araçlarının (IKA) otonom hale getirilmesi kılavuzluk, kontrol, navigasyon ve karar verme gibi birçok adımın bir araya getirilmesi ile gerçeklestirilmektedir. IKA?lar için rota planlama islemi, verilen bir ortam haritası içerisindeki baslangıç noktasından varıs noktasına ortamda bulunan engelleri göz önünde bulundurarak ve ara geçis noktaları kullanarak IKA?nın takip edecegi en uygun yolu bulmaktır. Bu çalısmada 114E954 no?lu ?Gezgin Sistemlerin Görüntü Tabanlı Servolanması, Haritalama ve FPGA Üzerinde Uygulama? TÜBITAK ARRS ikili is birligi projesi adı altında Slovenya Ljubljana Üniversitesi Elektrik Mühendisligi Fakültesi ile birlikte izlenecek süreç ve kullanılacak metotlar belirlenmis, arastırma grupları arası bilgi paylasımı gerçeklesmistir. Ilk olarak gezgin robot platformu üzerine yerlestirilecek olan üç boyutlu ortam bilgisi saglayan LIDAR cihazı ile kapalı ortam haritası çıkarılması hedeflenmistir. Daha sonra elde edilen kapalı ortam haritası kullanılarak gezgin robot için verilen bir baslangıç noktasından hedef noktasına en uygun rotanın bulunması ikinci hedef olarak belirlenmistir. Son olarak, birinci hedefin Slovenya arastırma grubu tarafından gerçeklestirilmesine, ikinci hedefin ise tarafımızca gerçeklestirilmesine karar verilmistir. Anlatılan bu hedeflerin FPGA üzerinde etkili bir sekilde gerçeklestirilmesi bu çalısmanın temel motivasyonunu olusturmaktadır. Tüm çalısmaların sonunda tasarlanan gerçek zamanlı IKA rota planlayıcısı, verilen bir baslangıç ve hedef noktası için LIDAR sensörü kullanılarak elde edilen kapalı ortam için test edilmis ve basarılı sonuçlar vermistir.
Anahtar Kelime: nokta bulutu kontrol FPGA

Konular: Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri Bilgisayar Bilimleri, Donanım ve Mimari
Erişim Türü: Erişime Açık
  • [1] Hebert, M. H., Thorpe, C. E., & Stentz, A. (Eds.). 2012. “Intelligent unmanned ground vehicles: autonomous navigation research at Carnegie Mellon”, Springer Science & Business Media, Vol. 388.
  • 1- Bir FPGA Platformunun Kontrol Sistemi Simülatörü OlarakKullanılması (Bildiri - Ulusal Bildiri - Sözlü Sunum),
  • [2] Giesbrecht, J. 2004. “Global path planning for unmanned ground vehicles”, Defence Research and Development Suffield, No. DRDC-TM-2004-272.
  • 2- Ayrık Zamanlı Kayan Kipli Denetimin Kayan Nokta Aritmetigiile FPGA Üzerinde Gerçeklenmesi (Bildiri - Ulusal Bildiri - Sözlü Sunum),
  • [3] Cocaud, C. 2007. “Autonomous tasks allocation and path generation of UAV's”, Doctoral dissertation, University of Ottawa.
  • 3- Control System Implementation on a FPGA Platform (Bildiri - Uluslararası Bildiri - Poster Sunum),
  • [4] Luettel, T., Himmelsbach, M., & Wuensche, H. J. 2012. “Autonomous ground vehiclesconcepts and a path to the future”, Proceedings of the IEEE, 100(Centennial-Issue), 1831- 1839.
  • [5] Tsourdos, A., White, B., & Shanmugavel, M. 2010. “Cooperative path planning of unmanned aerial vehicles “, John Wiley & Sons , Vol. 32.
  • [6] Goerzen, C., Kong, Z. and Mettler, B. 2010. “A survey of motion planning algorithms from the perspective of autonomous UAV guidance”, Journal of Intelligent and Robotic Systems, 57(1-4), p.65.
  • [7] Choi, J.W., Curry, R. and Elkaim, G. 2008. “Path planning based on bézier curve for autonomous ground vehicles”, In World Congress on Engineering and Computer Science, WCECS'08. Advances in Electrical and Electronics Engineering-IAENG Special Edition of the (pp. 158-166), IEEE.
  • [8] Vandapel, N., Donamukkala, R.R. and Hebert, M. 2006. “Unmanned ground vehicle navigation using aerial ladar data”, The International Journal of Robotics Research, 25(1), pp.31-51.
  • [9] Wang, Y., Chen, P. and Jin, Y. 2009. “Trajectory planning for an unmanned ground vehicle group using augmented particle swarm optimization in a dynamic environment”, In Systems, Man and Cybernetics, IEEE International Conference on (pp. 4341-4346). IEEE.
  • [10] Qingyang, C., Zhenping, S., Daxue, L., Yuqiang, F. and Xiaohui, L. 2012. “Local path planning for an unmanned ground vehicle based on SVM”, International Journal of Advanced Robotic Systems, 9(6), p.246.
  • [11] Mittal, S. and Deb, K. 2007. “Three-dimensional offline path planning for UAVs using multiobjective evolutionary algorithms”, In Evolutionary Computation, CEC 2007. IEEE Congress on (pp. 3195-3202). IEEE.
  • [12] Vadakkepat, P., Tan, K.C. and Ming-Liang, W. 2000.” Evolutionary artificial potential fields and their application in real time robot path planning”, In Evolutionary Computation, 2000. Proceedings of the 2000 Congress on (Vol. 1, pp. 256-263). IEEE.
  • [13] Rathbun, D., Kragelund, S., Pongpunwattana, A. and Capozzi, B. 2002. “An evolution based path planning algorithm for autonomous motion of a UAV through uncertain environments”, In Digital Avionics Systems Conference, Proceedings. The 21st (Vol. 2, pp. 8D2-8D2). IEEE.
  • [14] Jia, D. and Vagners, J. 2004. “Parallel evolutionary algorithms for UAV path planning”, In AIAA 1st Intelligent Systems Technical Conference (p. 6230).
  • [15] Roberge, V., Tarbouchi, M. and Labonté, G. 2013. “Comparison of parallel genetic algorithm and particle swarm optimization for real-time UAV path planning”, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 9(1), pp.132-141.
  • [16] Tu, J. and Yang, S.X. 2003. “September. Genetic algorithm based path planning for a mobile robot”, In Robotics and Automation, Proceedings. ICRA'03. IEEE International Conference on (Vol. 1, pp. 1221-1226). IEEE.
  • [17] Castillo, O., Trujillo, L. and Melin, P. 2007. “Multiple objective genetic algorithms for pathplanning optimization in autonomous mobile robots”, Soft Computing, 11(3), pp.269-279.
  • [18] Allaire, F.C., Tarbouchi, M., Labonté, G. and Fusina, G. 2008. “FPGA implementation of genetic algorithm for UAV real-time path planning”, In Unmanned Aircraft Systems (pp. 495- 510). Springer, Dordrecht.
  • [19] Kok, J., Gonzalez, L.F. and Kelson, N. 2013. “FPGA implementation of an evolutionary algorithm for autonomous unmanned aerial vehicle on-board path planning”, IEEE transactions on evolutionary computation, 17(2), pp.272-281.
  • [20] Kok, J., Gonzalez, L.F., Walker, R.A., Gurnett, T. and Kelson, N.A. 2010. “A synthesizable hardware evolutionary algorithm design for unmanned aerial system real-time path planning”, In Proceedings of the 2010 Australasian Conference on Robotics & Automation.
  • [21] Hachour, O. 2008. “The proposed genetic FPGA implementation for path planning of autonomous mobile robot”, International journal of circuits, systems and signal processing, 2(2), pp.151-167.
  • [22] Hussain, T., Montana, D. and Vidaver, G. 2004 “Evolution-based deliberative planning for cooperating unmanned ground vehicles in a dynamic environment”, In Genetic and Evolutionary Computation Conference (pp. 1017-1029).
  • [23] Li, J., Deng, G., Luo, C., Lin, Q., Yan, Q. and Ming, Z. 2016. “A hybrid path planning method in unmanned air/ground vehicle (UAV/UGV) cooperative systems”, IEEE Transactions on Vehicular Technology, 65(12), pp.9585-9596.
  • [24] Bayrak, A. 2016. “İHA Uygulamaları İçin Gömülü Nokta Bulutu İşleme”, Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek lisans Tezi.
  • [25] Gürsoy, H. 2016. “FPGA Tabanlı Otomatik Kontrol Sistemleri Geliştirme”, Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek lisans Tezi.
APA EFE M (2018). Gezgin Sistemlerin Görüntü Tabanlı Servolanması, Haritalama ve FPGA Üzerinde Uygulama. , 1 - 40.
Chicago EFE Mehmet Önder Gezgin Sistemlerin Görüntü Tabanlı Servolanması, Haritalama ve FPGA Üzerinde Uygulama. (2018): 1 - 40.
MLA EFE Mehmet Önder Gezgin Sistemlerin Görüntü Tabanlı Servolanması, Haritalama ve FPGA Üzerinde Uygulama. , 2018, ss.1 - 40.
AMA EFE M Gezgin Sistemlerin Görüntü Tabanlı Servolanması, Haritalama ve FPGA Üzerinde Uygulama. . 2018; 1 - 40.
Vancouver EFE M Gezgin Sistemlerin Görüntü Tabanlı Servolanması, Haritalama ve FPGA Üzerinde Uygulama. . 2018; 1 - 40.
IEEE EFE M "Gezgin Sistemlerin Görüntü Tabanlı Servolanması, Haritalama ve FPGA Üzerinde Uygulama." , ss.1 - 40, 2018.
ISNAD EFE, Mehmet Önder. "Gezgin Sistemlerin Görüntü Tabanlı Servolanması, Haritalama ve FPGA Üzerinde Uygulama". (2018), 1-40.
APA EFE M (2018). Gezgin Sistemlerin Görüntü Tabanlı Servolanması, Haritalama ve FPGA Üzerinde Uygulama. , 1 - 40.
Chicago EFE Mehmet Önder Gezgin Sistemlerin Görüntü Tabanlı Servolanması, Haritalama ve FPGA Üzerinde Uygulama. (2018): 1 - 40.
MLA EFE Mehmet Önder Gezgin Sistemlerin Görüntü Tabanlı Servolanması, Haritalama ve FPGA Üzerinde Uygulama. , 2018, ss.1 - 40.
AMA EFE M Gezgin Sistemlerin Görüntü Tabanlı Servolanması, Haritalama ve FPGA Üzerinde Uygulama. . 2018; 1 - 40.
Vancouver EFE M Gezgin Sistemlerin Görüntü Tabanlı Servolanması, Haritalama ve FPGA Üzerinde Uygulama. . 2018; 1 - 40.
IEEE EFE M "Gezgin Sistemlerin Görüntü Tabanlı Servolanması, Haritalama ve FPGA Üzerinde Uygulama." , ss.1 - 40, 2018.
ISNAD EFE, Mehmet Önder. "Gezgin Sistemlerin Görüntü Tabanlı Servolanması, Haritalama ve FPGA Üzerinde Uygulama". (2018), 1-40.