Hesapsal Zekâ Yöntemleri ile İnsansız Hava Araçları için Rota Planlaması

Yıl 2021, Cilt: 12 Sayı: 1, 37 - 45, 13.01.2021

İlhan Aydın , Gökhan Altun

https://doi.org/10.24012/dumf.860192

Cited By: 1

Öz

Bu çalışma insansız hava araçların rotalarının yazılımsal olarak belirlenmesini amaçlamaktadır. İnsansız hava araçları günümüzde keşif, arama kurtarma, hasar tespiti gibi alanların yanında insanlar için bulunulması tehlikeli ortamlarda yapılacak görevlerde kullanılabilmektedir. Günümüzde farklı alanlarda yaygın olarak kullanılan İnsansız hava araçları için donanım ve yazılım alanında ciddi çalışmalar yapılmaktadır. Yapılan çalışmaların büyük bir kısmı donanım üzerine yapılmaktadır. Ancak bu çalışma İnsansız Hava Araçları için yazılım geliştirme üzerine olacaktır. Çalışmanın amacı İnsansız Hava Araçları için rota planlaması ve simülasyon ortamının geliştirilmesidir. Rotanın hesaplanma maliyeti yüksek olduğundan dolayı literatürde rota planlama işlemi NP-Zor problemler sınıfına girmektedir. Yapılacak olan çalışmada rota planlaması için meta sezgisel algoritma yaklaşımları kullanılacaktır. Amaç işlem süresini düşürmek ve maliyet verimliliğini en üst seviyeye çıkarmaktır. Çalışmada birden fazla meta sezgisel algoritma yöntemi kullanılarak rota planlaması yapılırken, görev yapacağı saha yapısı, engeller ve tehlikeli bölgeler dikkate alınarak en uygun rota planlaması yapılacaktır. Rota planlaması yapılırken amaç güvenli ve en kısa mesafenin hesaplanması olacaktır.

Anahtar Kelimeler

İHA Rota Planlaması, Parçacık Sürüsü Optimizasyonu, Diferansiyel Gelişim Algoritma

Kaynakça

• [1] B.Pakan, M.Ermiş (2010). İnsansız Hava Araçlarının Genetik Algoritma Yöntemiyle Çoklu Hedeflere Planlaması. Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, 4(3), 77 -84
• [2] Geng Q., Zhao Z. (2013). A Kind of Route Planning Method for UAV Based on Improved PSO Algorithm, 25th Chinese Control and Decision Conference (CCDC)
• [3] Behnck L.P., Doering D., Pereira C.E., Rettberg A. (2015). A Modified Simulated Annealing Algorithm for SUAVs Path Planning, IFAC (International Federation of Automatic Control) Hosting by Elsevier
• [4] Yao P., Wang H. (2016). Dynamic Adaptive Ant Lion Optimizer applied to route planning for unmanned aerial vehicle, Springer-Verlag Berlin Heidelberg
• [5] V. Çavuş, A. Tuncer (2017). İnsansız Hava Araçları İçin Yapay Arı Kolonisi Algoritması Kullanarak Rota Planlama, Karaelmas Fen ve Müh. Derg. 7(1):259-265
• [6] T. Keskintürk, (2006). Diferansiyel Gelişim Algoritması, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 5(9), 85 -99
• [7] Shiakolos P.S., Koladiye D., Kebrle J. (2005). On The Optimum Synthesis of Six-Bar Linkages Using Differential Evolution and The Geometric Centroid of Precision Positions Technique, Machanism and Machine Theory, 40(3), 319 – 335.
• [8] R.C. Eberhart and J. Kennedy (1995). A New Optimizer Using Particle Swarm Theory, Symposium on Micro Machine and Human Science, Japan: Nagoya, Piscataway, NJ
• [9] V. Çavuş, A. Tuncer (2017). İnsansız Hava Araçları İçin Yapay Arı Kolonisi Algoritması Kullanarak Rota Planlama, Karaelmas Fen ve Müh. Derg. 7(1):259-265