Sınırlı algılama alanı olan tekli ve çoklu tekerlekli mobil robot sistemlerinin hareket kısıtlamalı güzergah planlaması üzerine bir yöntem

Abstract

Bu tez tekerlekli mobil robotlara rota planlamasıyla $3$ boyutlurobot manipülatörlerine yörünge oluşturulması ve bu sistemlerinkontrolü üzerine yapılan çalışmaları içerir.Tezin temel çalışma alanı, tekerlekli mobil robotlar için rotaplanlamasıdır. Bu konuda öncelik, tekli ve çoklu robot sistemlerinestatik ve dinamik engeller bulunan ortamlarda sınırlı sayıda vemenzilde sensörlerle çarpışmasız yörüngeler sentezlenmesiüzerinedir. Tezin bu alandaki ilk katkısı algoritmik olarak verimlive etkin yeni bir tekli robot rota planlayıcısıdır. Bu algoritma,robotları bağlı uzaylarda, çarpışmasız rotalarda hareketettirebilmektedir. Planlayıcının başarımı robotlar U-engeller ya datüneller gibi aşırı konkav engellerle karşılaştığında düşmektedir.Ancak sınırlı sayıda parametresinde değişiklikle bu kayıpönlenebilmektedir. Yöntem tekerlekli sistemlerin sade ve simetrikyapısı nedeniyle kinematik seviyede işlem görmektedir. Planlayıcıtek eksenli robotlarla uyumludur. Ancak algoritma zincirlenmiş(chained) sistemler için engel aşma konusunda uyarlanırsa, çokeksenli sistemlere de uygulanabilir. Planlayıcının bir problemi önsensör belirsizliği olup, bu durum yoğun engelli ortamlarda gereksizyön değiştirmeler sonucu zaman ve enerji kaybına sebepolabilmektedir. Sınırlı algılayıcıları ve sade algoritması nedeniyleplanlayıcının optimal yörüngeler sentezlemesi amaçlanmamıştır. Ancakdaha uzun menzilli sensörleri olan sistemlere de sınırlı sayıdadeğişiklikle uyarlanabileceğinden bu sorunlarının aşılmasısağlanabilir.Tezde sürü robot planlaması üzerine gerçekleştirmeye çalışılanyenilikler tekli TMR rota planlayıcısının, önce sabit referansçerçeveli sonra da mobil referans çerçeveli dinamik olarakdeğiştirilebilen formasyonlarla entegre edilip göreceli olarakkalabalık (30 erkin) sürülerin gerçek zamanlı yörünge planlamasıdır.Ayrıca planlayıcı, engeller açısından yoğun olan ortamlarda etkin veçarpışmasız rota planlaması da sağlamıştır.This dissertation is composed from a collection of research onwheeled mobile robot path planning in planar environments andtrajectory generation and control for robot manipulators in $3$-Doperational spaces.The wheeled mobile robot path planning section is the main part ofthis research. Particularly the emphasis is on planning collisionfree paths for single and multiple systems in environments withstatic and dynamical obstacles utilizing data from a limited numberof range sensors. The main contributions can be summarized as acomputationally efficient, yet effective single robot path planner,which can steer robots in collision free routes during theirmissions in connected operating spaces. The planner may fail if therobots encounter very concave blocks such as U or tunnel shapedobstacles. However, the performance can be improved significantly bytuning of a small number of parameters of the planner. As a resultof the simple and highly symmetrical structure of the wheeledrobots, the path planner can operate via device kinematics ratherthan dynamical approaches. The planner works for unicycle typerobots, utilizing a two axle virtual reference robot. It can beadapted for robots with multiple axes; however, for this reason,collision free motion of chained systems should be considered indetail. Currently the main issue of the planner seems to be thefront sensor ambiguity, which may cause the robots to change theircoarse in obstacle dense environments and lose time and energy. Theplanner cannot address the optimality issues owing to its limitedsensing ability and simple algorithm. On the other hand it can beapplied to systems with more advanced and long range sensors viasimple modifications.In terms of multiple robot path planning the single robot planner isintegrated as an agent planner with fixed reference frame and mobiledynamically reconfigurable formations for effective steering ofrelatively crowded swarms (up to 30 agents) in real time. Theplanner can achieve efficient steering in relatively obstacle denseenvironments.