Sürü İnsansız Hava Araçlarının Görev Paylaşımı için Genetik Algoritma Tabanlı Bir Yaklaşım

KARAKÖSE, Ebru

doi:10.35234/fumbd.1026653

Cited by 4 publications

(2 citation statements)

References 22 publications

(17 reference statements)

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…İHA'ların sahip oldukları avantajlar ile askeri, sivil ve bilimsel amaçlı profesyonel kullanımlarının sürekli artmasına bağlı olarak önümüzdeki yıllarda da bu araçların daha fazla ilgi odağı olacağı düşünülmektedir. Ayrıca İHA'ların hem ticari hem de spor ya da eğlence amaçlı bu kadar çok kullanılıyor olması bu sistemler üzerinde yapılan araştırma ve uygulama çalışmalarının daha detaylı ve hassas bir şekilde yapılması gerekliliğini ortaya koymaktadır [1][2][3][4][5][6][7].…”

Section: Introductionunclassified

İnsansız Hava Araçlarında Nokta Bulutu Verisi Kullanılarak İniş Pisti Uygunluk Analizi

Karaköse,

Aksu

2024

Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

İnsansız hava araçları (İHA) açısından gelişen teknoloji ile birlikte kullanım alanları ve üzerlerinde yapılan araştırma çalışmaları her geçen gün artmaktadır. Her ne kadar insansız olarak adlandırılsalar da İHA'lar bir pilot/uçuş görevlisi yardımıyla kontrol edilmekte ya da otonom uçuşları programlanmaktadır. Yapılan araştırmalar doğrultusunda, yaşanılan sorunların ve kazaların büyük bir kısmının İHA'ların inişi sırasında gerçekleştiği belirlenmiştir. Bu oranı azaltacak şekilde iniş aşamasında, iniş pistinin görüntü işleme yöntemleri ile tespit edilmesi ve nokta bulut yöntemiyle pistte bulunan engellerin analiz edilmesi bu konuda atılacak önemli bir adımdır. Bu nedenle bu çalışmada, İHA iniş sistemlerinde kullanılabilecek ve derin öğrenme ağlarıyla sağlanabilecek uygulamalara yer verilmiştir. Öncelikle, analizi gerçekleştirilecek olan iniş pistinin tasarımı yapılmıştır. Bu pist, çevresinde farklı araç ve engellerin de bulunduğu bir ortama bırakılmıştır. Daha sonra, pistin dört rotorlu bir İHA ile farklı yükseklik ve açılardan gerçek görüntüleri ve video kaydı alınmıştır. Alınan görüntüler daha sonra işleme ve eğitim aşamalarına tabi tutulmak için kullanılmıştır. İHA’nın iniş yapacağı pistin gerçek görüntülerinin alınması, bir dataset oluşturulması ve alınan bu görüntülerin YOLOv8’de işlenmesi sonucunda İHA iniş pisti tespiti sağlanmıştır. İniş pisti tespitinin ardından pist üzerinde engel bulunma ve bulunmama durumları nokta bulut yöntemi kullanılarak incelenmiş ve analizi gerçekleştirilmiştir. Siyah-beyaz ve renkli şekilde verilen derinlik haritaları ile uygulama tamamlanmıştır.

show abstract

Section: Introductionunclassified

İnsansız Hava Araçlarında Nokta Bulutu Verisi Kullanılarak İniş Pisti Uygunluk Analizi

Karaköse,

Aksu

2024

Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Bu nedenle KDP'nin çözümünde üst-sezgisel yöntemler oldukça yaygın biçimde uygulanmaktadır ve en sık kullanılan üst-sezgisel yöntem Genetik Algoritma (GA)'dır [7][8][9][10][11][12]. Ayrıca GA KDP ye çok yakın bir problem olan insansız araçların görev paylaşımı için de uygulanmıştır [13]. Ayrıca literatürde karınca koloni algoritması, parçacık sürü optimizasyonu, tavlama benzetimi ve birleştirilmiş farklı üst sezgisel yöntemlere dayalı çalışmalar bulunmaktadır [14][15][16][17][18][19].…”

Section: Introductionunclassified

Tüm Arama Uzayı Taranarak Kaynak Dengeleme Probleminin Optimum Çözülmesi

Bettemir

Erzurum

2022

Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

The endeavor to minimize the fluctuations of the resource assignments without postponing the project deadline is named as resource leveling problem. This problem is solved by heuristic methods, consist of simple rules, meta-heuristic methods, explore the search domain systematically but randomly, and analytical methods. Nevertheless, aforementioned approaches come to be insufficient when the number of activity of the project increases which oversize the search domain of the resource leveling problem. In this study, the number of the feasible solutions is determined by detecting the number of feasible schedules obtained by delaying the noncritical activities without violating the restrictions on the activities. The entire search domain is evaluated and the optimum feasible solution is obtained in a guaranteed manner. Suitability of the resource distribution is evaluated by minimum moment metric. A spreadsheet application is developed and macro is written by Visual Basic programming language to implement the developed method. In the literature survey, twenty seven resource leveling problems are collected and optimum solutions of them are obtained by the developed method. Definition of the parameters and the evaluation of the search domain of the resource leveling problem by the spreadsheet application are explained in detail on two of the solved case study problems so that the researchers can implement the developed method. Moreover the developed method is coded on C++ in order to expedite the computations. Test problems are also solved by genetic algorithm and the computation duration and the obtained results are compared with the proposed method. The comparison reveals that the developed method can be implemented for optimizing the resource distribution. Moreover, this research contributes to the literature by providing a methodology for the determination of the search domain of the resource leveling problem.

show abstract

An Innovative Approach for Mission Sharing and Route Planning of Swarm Unmanned Aerial Vehicles in Disaster Management

Aydın,

Karakaş,

Altun

et al. 2024

Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Fast and effective response in disaster situations is critical for the success of rescue operations. In this context, swarm Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) play an important role in disaster response by rapidly scanning large areas and performing situation assessments. In this paper, we propose an innovative method for task allocation and route planning for swarm UAVs. By combining Genetic Algorithm (GA) and Ant Colony Optimization (ACO) techniques, this method aims to ensure the most efficient movement of UAVs. First, clusters are created using GA to determine the regions of the disaster area that need to be scanned. At this stage, factors such as the capacities of the UAVs, their flight times, and the breadth of their mission areas are taken into account. Each UAV is optimized to scan a specific area assigned to it. Once the clusters are formed, the routes of the UAVs within each cluster are determined by the Ant Colony Algorithm (ACA). The route planning is tested both on Google Maps and in a simulation environment. Google Maps is used to evaluate the accuracy and feasibility of route planning based on real-world conditions, while the simulation environment provides the opportunity to test the behavior of the UAVs and the effectiveness of the routes in a virtual setting. With real-time data integration, the UAVs' route planning can be updated instantly and quickly adapted to emergency situations.

show abstract

Sürü İnsansız Hava Araçlarının Görev Paylaşımı için Genetik Algoritma Tabanlı Bir Yaklaşım

Cited by 4 publications

References 22 publications

İnsansız Hava Araçlarında Nokta Bulutu Verisi Kullanılarak İniş Pisti Uygunluk Analizi

İnsansız Hava Araçlarında Nokta Bulutu Verisi Kullanılarak İniş Pisti Uygunluk Analizi

Tüm Arama Uzayı Taranarak Kaynak Dengeleme Probleminin Optimum Çözülmesi

An Innovative Approach for Mission Sharing and Route Planning of Swarm Unmanned Aerial Vehicles in Disaster Management

Contact Info

Product

Resources

About