Geliştirilen Uygulama ile Gerçekleştirilen Çalışmalar

Robotik keşif stratejilerinin değerlendirilebilmesi amacıyla “Cooperative Exploration Strategies” adlı bir uygulama geliştirilmiştir. Uygulama Java diliyle NetBeans IDE 6.9.1 platformunda geliştirilmiştir. NetBeans IDE ücretsiz, açık kaynak kodlu birleştirilmiş geliştirme platformudur. Uygulama MRESim [44] adlı uygulamanın kaynak kodları kullanılarak Java dilinde geliştirilmiştir. MRESim’den farklı olarak geliştirilen uygulama piyasa prensiplerine dayalı keşif stratejisinin de benzetimini yapabilmektedir. Uygulama statik çember, görüş açısı ve yayılma modeli iletişim modellerini desteklemektedir. Uygulamanın ekran görüntüsü Şekil 4.10’da verilmektedir. Geliştirilen uygulamanın önemli özellikleri aşağıda sıralanmıştır:

• Hareket gürültüsü ve ölçüm gürültüsü SLAM sürecine dahil edilebilmektedir. • İstenilen ortamlarda benzetim yapılabilmektedir.

• Robot sayısı, özellikleri, algılayıcı ölçüm mesafesi ayarlanabilmektedir.

• Farklı iletişim yöntemleri ve farklı keşif stratejilerinin benzetimi yapılabilmektedir. • Sıralı kayıt yapısında, işlem adımları kayıt altına alınmakta ve böylece göreceli

performans analizi yapılabilmektedir.

Uygulamada keşif işlemi gerçekleştirilecek ortamlar iki boyutlu PNG formatındaki görüntü dosyaları ile temsil edilmektedir.Ortam doluluk ızgaraları temelli haritalar ile gösterilmekte olup her bir hücre boş ya da dolu (engel) durumunda olabilmektedir. Gerçek dünyanın uygulama içinde temsilini gerçekleştirebilmek için bir parametreler dizisi kullanılmaktadır. Parametreler dizisi varsayımsal olsa bile, farklı keşif stratejilerinin performanslarının değerlendirilebilmesi açısından faydalıdır. Ortamı temsil eden görüntü dosyalarında bulunan beyaz bölgeler, ortamda keşfedilecek olan bölgeleri temsil etmektedir.

88

Şekil 4. 10 Cooperative Exploration Strategies uygulaması

Uygulama bir senaryo ile çalıştırıldığında, robotlar keşif işleminin her bir adımında bir sonraki adımda nereye doğru gideceklerinin kararını verir. Daha sonra robotlara mesafe verisi (algılayıcı ölçümü) sağlanır ve birbirlerinin iletişim mesafesinde bulunan robotlar arasında mesaj alışverişi gerçekleşir. Bütün veriler kayıt altına alınarak uygulamanın kullanıcı arayüzü güncellenir.

Benzetimi gerçekleştirilen robotun her bir adımındaki yeni konumunda, robota sağlanan algılayıcı verileri, lazer mesafe bulucu verileri şeklinde olup 180 derece görüş açısında 1 derecelik çözünürlükteki 181 ölçüm değeridir. Robot bu sağlanan verileri kullanarak ortamdaki engelleri tespit eder.Birbirine yakın ve algılayıcı ölçüm mesafesi sınırının altında bulunan noktalar engel olarak kabul edilir. Robot elde ettiği verileri doluluk ızgaraları tabanlı olan bir haritada saklar. Robotlar birbirlerinin iletişim mesafesinde bulunurken yerel haritalarını paylaşır. Keşif işlemindeki bütün robotlar gezinge planlaması sırasında A* algoritmasını kullanır.

Keşif stratejilerinde gereken işlem zamanı ile mikroişlemci gücü arasındaki ilişkiyi gösterebilmek için farklı özelliklerde üç adet dizüstü bilgisayar kullanılmıştır. Çizelge 4.2 benzetim çalışmasında kullanılan sistemlerin özelliklerini, Çizelge 4.3 ise bu sistemlerin karşılaştırmalı performans testlerini listelemektedir. 1 ve 2 numaralı sistemlerde

89

Windows 7 Home Basic işletim sistemi, 3 numaralı sistemde ise Windows 7 Starter işletim sistemi çalışmaktadır. Mikroişlemci karşılaştırmalı değerlendirme testlerinde puanların yüksek olması yüksek performans anlamına gelmektedir. Bu çizelgenin kullanılmasının amacı gerçekleştirilen benzetim çalışmalarının sonuçları ile mikroişlemci performansları arasındaki ilişkiyi ortaya koymaktır.

Benzetim çalışmalarında Sınır-Fayda Temelli Yaklaşım (Yamauchi [42]), Rol Temelli Yaklaşım (Hoog vd. [44]) ve Piyasa Prensiplerine Dayalı Yaklaşım (Zlot vd. [43]) stratejileri statik çember, görüş açısı ve yayılma modeli iletişim yöntemleri ile karşılaştırılmıştır.

Benzetim çalışmalarında belirtilen üç farklı keşif stratejisi keşif performanslarına ve işlem zamanı gereksinimlerine göre karşılaştırılmıştır. Bütün stratejiler aynı ortamda aynı parametreler kullanılarak uygulanmıştır. Şekil 4.11 keşif işlemi gerçekleştirilecek olan ortamı göstermektedir. Ortam 800x600 piksel boyutlarında PNG formatında bir görüntüdür. Benzetim çalışmalarına ilişkin parametreler aşağıda sıralanmıştır:

• Toplam robot sayısı: 4, keşif işleminden sorumlu robot sayısı: 2, • Ölçüm mesafesi: 30 m,

• İletişim mesafesi: 100 m.

Şekil 4. 11 Keşif işlemi uygulanacak ortam

90

Çizelge 4. 5 Benzetimi yapılan keşif stratejilerinin işlem süreleri

Strateji ve İletişim Modeli Sistem _{1 (sn)} Sistem _{2 (sn)} Sistem _{3 (sn)} Sınır-Fayda Temelli Yaklaşım (Yamauchi [42]) – İletişim

Modeli: Statik Çember 195 382 891

Sınır-Fayda Temelli Yaklaşım (Yamauchi [42]) – İletişim

Modeli: Görüş Açısı 189 377 849

Sınır-Fayda Temelli Yaklaşım (Yamauchi [42]) – İletişim

Modeli: Yayılma Modeli 176 355 778

Rol Temelli Yaklaşım (Hoog vd. [44]) – İletişim Modeli:

Statik Çember 251 483 1163

Rol Temelli Yaklaşım (Hoog vd. [44]) – İletişim Modeli:

Görüş Açısı 306 552 1271

Rol Temelli Yaklaşım (Hoog vd. [44]) – İletişim Modeli:

Yayılma Modeli 207 391 959

Piyasa Prensiplerine Dayalı Yaklaşım (Zlot vd. [43]) –

İletişim Modeli: Statik Çember 234 421 1024

Piyasa Prensiplerine Dayalı Yaklaşım (Zlot vd. [43]) –

İletişim Modeli: Görüş Açısı 229 407 981

Piyasa Prensiplerine Dayalı Yaklaşım (Zlot vd. [43]) –

İletişim Modeli: Yayılma Modeli 197 386 903

Şekil 4.12 benzetim çalışmasındaki stratejilerin iletişim modeli olarak yayılma modeli kullanılması durumundaki performanslarını göstermektedir. Benzetim çalışmasındaki sistemlerden 1 numaralı sistemin en hızlı, 3 numaralı sistemin ise en yavaş olduğu göz önüne alındığında; Sınır-fayda temelli keşif stratejisinden elde edilen sonuçlarla sistem performanslarının uyumlu olduğu görülmektedir. Diğer stratejilerde de hem yayılma modeli hem de diğer iletişim modelleri kullanılması durumunda benzer sonuçlar elde edilmiştir. Ancak, Çizelge 4.2’de listelenen bağımsız performans testlerinin sonuçları göz önüne alındığında merkezi işlem gücündeki artışın harcanan işlem süresindeki azalmaya tam olarak yansımadığı görülebilir. Örneğin 1 numaralı sistemin 3DMark06 CPU test sonucu 2923 puan, 2 numaralı sistemin ise 3DMark06 CPU test sonucu 1381 puandır. Sınır-fayda temelli yaklaşım stratejisinde 1 numaralı sistemin toplam işlem süresi 195 saniye, 2 numaralı sistemin ise 382 saniyedir. Benzetim çalışmaları sırasında bellek kullanımları %100 olmadığı ve düşük grafik performansı benzetim çalışmaları için yeterli olduğundan mikroişlemci güçlerinin tam olarak kullanılamadığı sonucuna

91

varılabilir. Bunun nedeni yazılım geliştirme platformlarının birinci önceliğinin mikroişlemci gücünün verimli kullanımı olmamasıdır.

Şekil 4. 12 Keşif oranlarının karşılaştırılması

Keşif stratejilerini işlem zamanları açısından karşılaştırmayı amaçlayan bu benzetim çalışmasının sonuçlarına göre, en hızlı robotik keşif stratejisinin Sınır-Fayda Temelli Yaklaşım (Yamauchi [42]), en yavaşının ise Rol Temelli Yaklaşım (Hoog vd. [44]) olduğu sonucuna varılabilir. Benzer sonuçlar Hoog vd. tarafından [44] te elde edilmiştir. Benzetim çalışmasında, Piyasa Prensiplerine Dayalı Yaklaşım (Zlot vd. [43]) stratejisinde, keşif stratejisinde katedilen mesafenin minimumda tutulması amaçlandığı için bu strateji sınır-fayda temelli yaklaşımdan daha çok işlem zamanı gerektirmiştir. Zaman temelli maliyetlendirme yapılırsa bu strateji daha iyi sonuçlar verebilmektedir. Sınır-fayda temelli yaklaşım en hızlı robotik keşif stratejisi olarak gözükse bile bu yöntemde robotlar arasındaki koordinasyon sınırlı olup robot sayısındaki artış performansa tam olarak yansımamaktadır. Ayrıca bu stratejide iletişim azlığından dolayı aynı bölgeler farklı robotlar tarafından tekrar keşfedilebilmektedir [43].

92