Sürü Robotlarda ArUco Tabanlı Navigasyon ve Hareket Optimizasyonu
Abstract views: 150
/ 
PDF downloads: 88
DOI:
https://doi.org/10.59287/ijanser.1505Keywords:
Mobil Robot, Sürü Robot, Endüstri 4.0, Kontrol ve Haberleşme, ArUcoAbstract
Bir robot sürüsü, görevleri koordineli olarak yerine getirebilen ve problemleri bireysel çalışan robotlardan daha verimli şekilde çözebilen çoklu robot kümesidir. Endüstri 4.0 ile birlikte özellikle üretim, tarım ve savunma sanayiindeki yeniliklere bağlı olarak sürü robotların haberleşme ve kontrol yöntemleri üzerine de birçok bilimsel çalışma yapılmaktadır. Bu haberleşme ve kontrol algoritmaları genellikle birden fazla robottan oluşan toplulukları kontrol etmeyi amaçlar. Ancak, maliyet, zaman veya karmaşıklık nedenleriyle halen AR-GE aşamasında olup yaygınlaşması için çalışmalar devam etmektedir. Bu çalışmada ise birden fazla mobil robotun gerçek zamanlı olarak birbirleriyle ve master denetleyici ile haberleşerek, mobil robotların yer tespiti ve navigasyonu için, Artırılmış Gerçeklik Cordoba Üniversitesi (ArUco) işaretlerine dayalı bir kontrol ve haberleşme algoritması geliştirilmiştir. Algoritmanın çıktıları OSTİM Teknik Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri(BAP) Komisyonu tarafından desteklenen BAP202306’nolu proje çalışmasıyla geliştirilen sistemle birlikte test edilmiştir.
Downloads
References
Y. D. V. Yasuda, L. E. G. Martins, and F. A. M. Cappabianco, “Autonomous Visual Navigation for Mobile Robots,” ACM Computing Surveys, vol. 53, no. 1, pp. 1–34, Feb. 2020, doi: 10.1145/3368961.
A. V. Astafiev, A. L. Zhiznyakov and A. A. Demidov, "The Use of Butterworth Filter to Compensate for Noise in Signals from Bluetooth Low Energy Beacons in Autonomous Navigation Systems," 2020 International Russian Automation Conference (RusAutoCon), Sochi, Russia, 2020, pp. 1117-1121
Z. Meng, C. Wang, Z. Han and Z. Ma, "Research on SLAM navigation of wheeled mobile robot based on ROS," 2020 5th International Conference on Automation, Control and Robotics Engineering (CACRE), Dalian, China, 2020, pp. 110-116.
F. Zhang, S. Li, S. Yuan, E. Sun and L. Zhao, "Algorithms analysis of mobile robot SLAM based on Kalman and particle filter," 2017 9th International Conference on Modelling, Identification and Control (ICMIC), Kunming, China, 2017, pp. 1050-1055.
X. Zhang, Y. Zhao, N. Deng and K. Guo, “Dynamic Path Planning Algorithm for a Mobile Robot Based on Visible Space and an Improved Genetic Algorithm”. International Journal of Advanced Robotic Systems. 2016;13(3). doi:10.5772/63484
C. Kim, J. Suh, and J.-H. Han, “Development of a Hybrid Path Planning Algorithm and a Bio-Inspired Control for an Omni-Wheel Mobile Robot,” Sensors, vol. 20, no. 15, p. 4258, Jul. 2020.
Y. Li vd., "A Mobile Robot Path Planning Algorithm Based on Improved A* Algorithm and Dynamic Window Approach," in IEEE Access, vol. 10, pp. 57736-57747, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3179397.
M. Al-Obaidy and R. Al-Azawi, "Cluster-based Algorithm for Energy Optimization of Swarmed Robots using Swarm Intelligence," 2019 Sixth HCT Information Technology Trends (ITT), Ras Al Khaimah, United Arab Emirates, 2019, pp. 202-207.
K. J. Miraswan, M. A. Buchari and R. Kurniati, "Fuzzy Hierarchical Model and Particle Swarm Optimization in Gas Leakage Detector Mobile Robot," 2019 4th International Conference on Information Technology, Information Systems and Electrical Engineering (ICITISEE), Yogyakarta,
Indonesia, 2019, pp. 417-422.
S. C. Nair, E. M. Coronado, M. T. Frye and Y. Qin, "Swarm intelligence for the control of a group of robots," 2015 10th System of Systems Engineering Conference (SoSE), San Antonio, TX, USA, 2015, pp. 205-207.
S. I. A. Meerza, M. Islam and M. M. Uzzal, "Q-Learning Based Particle Swarm Optimization Algorithm for Optimal Path Planning of Swarm of Mobile Robots," 2019 1st International Conference on Advances in Science, Engineering and Robotics Technology, 2019, pp. 1-5.
L. F. Wang, K. C. Tan and V. Prahlad, "Developing Khepera robot applications in a Webots environment," MHS2000. Proceedings of 2000 International Symposium on Micromechatronics and Human Science (Cat. No.00TH8530), Nagoya, Japan, 2000, pp. 71-76.
G. Caprari and R. Siegwart, "Mobile micro-robots ready to use: Alice," 2005 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Edmonton, AB, Canada, 2005, pp. 3295-3300.
A. E. Turgut, F. Gökçe, and E. Şahin, “Self-organized flocking with a mobile robot swarm,” Estoril; Portugal, 2008, pp. 39–46.
A. E. Turgut, F. Gökçe, and E. Şahin, “Self-organized flocking with a mobile robot swarm,” Estoril; Portugal, 2008, pp. 97–120.
S. Garrido-Jurado, R. Muñoz-Salinas, F.J. MadridCuevas, and M.J. Marín-Jiménez. “Automatic generation and detection ´ of highly reliable fiducial markers under occlusion. Pattern Recognition,” 2014, pp. 2280–2292.
R. Francisco J. Romero, R. Muñoz-Salinas and R. Medina Carnicer. “Speeded up detection of squared fiducial markers.” Image Vis. Comput. 2018, pp. 38-47.
A. Babinec, L. Jurišica, P. Hubinský and F. Duchoň. "Visual localization of mobile robot using artificial markers." Procedia Engineering. 2014, pp. 1-9.
H. Lim and Y. Sam Lee. “Real-time single camera slam using fiducial markers.” In 2009 ICCAS-SICE, 2009, pp. 177–182.
