Görüntüleme (gezinme ile): 2 -- Görüntüleme (arama ile): 7 -- IP: 3.144.127.232 -- Ziyaretçi Sayısı:

Özgün Başlık
İnsansız Araçlarla Düzlemsel Olmayan Alanların Taranması

Yazarlar
Çağlar Seylan, Fatih Semiz, Özgür Saygın Bican

Dergi Adı
Savunma Bilimleri Dergisi

Cilt
Mayıs 2012, Cilt 11, Sayı 1, ss. 107-117

Anahtar Kelimeler
Alan taraması ; Çizge teorisi ; İHA (İnsansız Hava Aracı) ; MKA (Minimum Kapsama Ağacı) ; Rota planlama

Özet
Günümüzde insansız araçlarla alan taraması, yani bir alanın tümünün veya bir kısmının insansız araçlarla en az efor ile dolaşılması, alan taramasına duyulan ihtiyaç ve insansız araçların kullanımının artmasıyla beraber hızla önem kazanmaktadır. İnsansız araçlarla alan taramasının, İHAlar ile bir alanda keşif yapmaktan robotlar ile mayınlı arazilerin mayınlardan arındırılmasına, büyük alışveriş merkezlerinde yerlerin robotlarla temizlenmesinden büyük arazilerde çim biçmeye kadar pek çok uygulaması mevcuttur. Problemin tek araçla alan taraması, birden fazla araçla alan taraması, çevrimiçi (arazinin nasıl olduğu daha önceden bilinmiyorsa) alan taraması gibi pek çok versiyonu mevcuttur. Ayrıca arazide çeşitli büyüklüklerde engeller de bulunabilmektedir. Doğal olarak, bu problem üzerinde birçok araştırmacı çalışmaktadır ve günümüze kadar pek çok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmaların çok büyük bir kısmı, MKA yaklaşımını kullanmaktadır. Bu yaklaşımda temel olarak, düzlemsel bir arazi, aracın görüş alanına göre eş büyüklükte karelere bölünmekte ve bu karelerin merkezleri birer düğüm olarak kabul edilerek araziden kenarları birim ağırlıkta olan bir çizge elde edilmektedir. Sonra bu çizgenin MKA'sı bulunup bu MKA'nın etrafı araçlar tarafından turlanmaktadır. Bizim önerdiğimiz metot düzlemsel olmayan arazilerin de insansız araçlar ile taranmasına çözüm getirmektedir. Biz de çözümde MKA yaklaşımını temel aldık, ancak arazi düzlemsel olmadığı için çizgedeki kenarlara birim ağırlık vermek yerine iki kare arasındaki eğime bağlı ağırlıklar verdik. Bu yaklaşım ile aynı zamanda özellikle İHA'lar için rüzgârın şiddeti ve yönü de hesaba katılarak bir rota elde edilip alan taraması yapılabilir

Başlık (Yabancı Dil)
Scanning Non-Planar Areas with Unmanned Vehicles

Anahtar Kelimeler (Yabancı Dil)
Area coverage ; Graph theory ; MST (Minimum Spanning Tree) ; Route planning ; UAV (Unmanned Aerial Vehicle)

Özet (Yabancı Dil)
The importance of area coverage with unmanned vehicles, in other words, traveling an area with an unmanned vehicle such as a robot or an UAV completely or partially with minimum cost, is increasing with the increase in usage of such vehicles today. Area coverage with unmanned vehicles are used today in exploration of an area with UAVs, sweeping mines with robots, cleaning ground with robots in large shopping malls, mowing lawn in an large area etc. The problem has versions such as area coverage with a single unmanned vehicle, area coverage with multiple unmanned vehicles, online area coverage (The map of the area that will be covered is not known before starting the coverage) with unmanned vehicles etc. In addition, the area may have obstacles that the vehicles cannot move over. Naturally, many researches are working on the problem and a lot of researches have been done on the problem until today. Spanning tree coverage is one of the major approaches to the problem. In this approach, at the basic level, the planar area is divided into identical squares according to range of sight of the vehicle, and centers of these squares are assumed to be vertexes of a graph. The vertexes of this graph is connected with the edges with unit costs and after finding minimum spanning tree of the graph, the vehicle strolls around the spanning tree. The method we propose suggests a way to cover a non-planar area with unmanned vehicles. The method we propose also takes advantage of spanning tree coverage approach, but instead of assigning unit costs to the edges, we assigned a weight to each edge using slopes between vertexes those the edges connect. We have gotten noticeably better results than the results we got when we did not consider the slope between two squares and used classical spanning tree approach.