Günümüzde robotik alanında verilen görevi icra etme, yol planlama, kontrolör tasarımı gibi konularda yaygın olarak tek robot ile yapılan sistemlere odaklanılmaktadır. Çoklu robotlar ve çoklu hedef/görev paylaşımı üzerine ise daha az sayıda çalışmalar bulunmaktadır. Ancak bu alandaki yöntemlerin geliştirilmesi ve kolektif çalışma modelleri üzerine derinlemesine çalışmalar yapılması gerekmektedir. Bu çalışmada, birden fazla robot ile çok sayıda hedefin gezilmesine için görev paylaşımı ve yük dengeleme sistemi (YDS) geliştirilmiştir. Çalışma çok sayıda hedefin asgari maliyet ile gezilmesi bakımından çoklu gezgin satıcı (Çoklu-GSP) problemine de benzemektedir. Görev paylaşımı sisteminde YDS pasif veya aktif durumlarına göre görev dağılımları yapılmıştır. Yük dengelemede amaç bir robota gereğinden fazla görev verilmesinin önüne geçerek enerji ve maliyeti gözetmektir. İlgili robotlara görev dağılımı yapıldıktan sonra robot sayısı kadar hedef küme oluşturulur. Her bir küme için robot konumu ve mevcut hedefler birer çizge düğümü olarak kabul edilmiştir. Oluşan bu çizge düğümleri tam bağlantılı hale getirilerek mesafe matrisi oluşturulmuştur. Daha sonra başlangıç düğümü olan robotun ilk pozisyonundan hedef düğümlere yol planı en yakın komşu (NN) ve genetik algoritma (GA) yöntemleri ile yapılmıştır. Gidilen bir sonraki düğüm yeni başlangıç pozisyonu olarak kabul edilirken, gezilen her bir düğüm ise çizge bağlantı matrisi içerisinden çıkarılmıştır. Hedef ve robotlar renkli etiketler ile etiketlenmiş ve nesnelerin konumları renk tabanlı nicemleme ve eşikleme yöntemleri ile hesaplanmıştır. Yapılan deneyler sonucunda tasarlanan sistemin değişken sayıda hedef ve farklı hedef dağılımlarında iyi bir şekilde görev paylaşımı yaptığı ve elverişli yol planı oluşturduğu gözlemlenmiştir.
CITATION STYLE
DÖNMEZ, E., & KOCAMAZ, A. F. (2019). Çoklu Hedeflerin Çoklu Robotlara Paylaştırılması İçin Bir Yük Dengeleme Sistemi. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 8(2), 533–548. https://doi.org/10.17798/bitlisfen.467757
Mendeley helps you to discover research relevant for your work.