Navigasyon Sistemi

Navigasyon sisteminin ana görevleri yol bulma¹⁶, rota planlama¹⁷, engel algılama¹⁸, engelden sakınma¹⁹ ve çarpışma algılama²⁰ şeklinde sıralanabilir. Burada belirtilen görevlerin bir bölümü kontrol sisteminin yardımıyla gerçeklenmektedir. Bu sistemlerin detaylı olarak bilinmesi ilerideki kontrol yaklaşımlarının anlaşılmasında büyük önem taşımaktadır.

4.2.1 Yol Bulma

İlk olarak neden yol bulmaya ihtiyaç duyulduğunun anlaşılması gerekmektedir. Bunu gözleri görmeyen bir kişi ile yol bulma metodu kullanmayan bir robotun anolojisi 16 Path finding 17 Route planning 18 Obstacle detection 19 Obstacle avoidance 20 Collision detection

üzerinden açıklamak mümkündür. Görmeyen bir kişi veya yol planlaması yapmayan bir robot bir ortamda gitmek istediği yönde ilerleyecek ve eğer bir engelle karşılaşırsa bu engelin çevresini dolaşmaya çalışacaktır. (Şekil 4.1 kırmızı yol) Eğer önceden bir yol planlaması yapılacak olursa (Şekil 4.1’de mavi yol) bu gibi durumlardan sakınılabilmektedir.

Şekil 4.1:Hareket Metodları

Bu durumda bir robotun gideceği yolu önceden planlaması hareketlerinin daha efektif olması açışından tercih edilmesi gereken bir yöntemdir.

Mobil robotun belirtilen bir noktadan diğer noktaya bulaşabilmesi için verilen veya kendisinin oluşturduğu haritada iki nokta arasında bir yol bulabilmesi gerekmektedir. Günümüzde en yaygın kullanılan haritalama yöntemleri ızgara tabanlı ve özellik tabanlı haritalama yöntemleridir. Izgara tabanlı haritalama metodunda çalışılan ortam hücre adı verilen 2 boyutlu geometrik alanlara bölünmüştür. Bu alanlar genellikle kare şeklindedir. Her bir hücre doluluk, tehlike, erişilebilirlik, geçiş maliyeti gibi navigasyon açışından önemli olan bilgileri içermektedir. Özellik tabanlı haritalamada ise çalışılan çevrenin geometrik özellikleri baz alınmaktadır. Örneğin duvar, köşe, kapı gibi özellikler haritada belirtilmektedir. Izgara tabanlı harita kullanılan navigasyon sistemlerinde robotun harita üzerinde bulunduğu konum bilindiği takdirde çevredeki engellerin uzaklığı yaklaşık olarak hesaplanabilmektedir. Ayrıca ızgara tabanlı sistemler matrisler olarak tanımlanabildiği için bilgisayar tarafından işlenmeleri çok daha hızlı ve kolay olmaktadır. Özellik tabanlı sistemlerin raster

Başlangıç Bitiş

Engel Tespit edilir

grafikler²¹ olarak gösterilmeleri durumunda bilgisayarın onları yine bir matris olarak algılaması mümkündür.

Her iki durumda da robotun bu haritayı yorumlaması ve başlangıç noktasından bitiş noktasına giden bir yol bulması gerekmektedir. Bu çalışmada ızgara tabanlı haritalama kullanıldığı için bu yöntem üzerinde kullanılan yol bulma teknikleri incelenecektir.

Yol bulma için günümüzde 3 ana yöntem kullanılmaktadır; A*[21, 22] , Dijkstra [20], BFS. Her bir yöntemin bir diğerine göre üstün ve zayıf yönleri bulunmaktadır. Bu yöntemler robotun bulunduğu hücreden başlayıp çevre hücrelere doğru yayılarak hedefe ulaşmaya çalışır. Dijkstra hedefe her yöne yayılma yöntemini kullanarak ulaşmaya çalışırken BFS heuristic adı verilen fonksiyonlar kullanarak hedefin olduğu yöne doğru yayılmayı tercih eder. Bu davranışlar Şekil 4.2e Şekil 4.3’te detaylı olarak görülebilmektedir.

.

Şekil 4.2 : Dijkstra Algoritması

Şekil 4.3 : BFS Algoritması

Dijkstra algoritması mümkün olan en kısa yolun bulunmasını garanti ederken; BFS algoritması en kısa zamanda yol bulmanın gerçekleşmesini sağlar. Bu algoritmaların zayıf tarafları ise ; Dijkstra’nın daha fazla hücreyi taramasından dolayı daha fazla zaman gerektirmesi (bkz. Şekil 4.2), BFS’nin her zaman en kısa yolu bulamaması şeklinde ifade edilebilir. Şekil 4.2 ve Şekil 4.3 en basit durum gösterilmiştir. Durum karmaşıklaştıkça iki algoritma arasındaki farklar daha belirgin hale gelir. Şekil 4.4’te görüldüğü gibi Dijkstra algoritması daha fazla hücreyi taramasına rağmen en kısa yolu hesaplayabilmektedir. BFS algoritması ise Dijkstra ya yakın sayıda hücreyi taramasına ve yaklaşık olarak eşit zaman harcamasına rağmen optimum yoldan çok daha uzun bir yol belirlemiştir (Şekil 4.5).

Şekil 4.4 : Karmaşık Ortamda Dijkstra Algoritmasının Çalışması

Şekil 4.5: Karmaşık Ortamda BFS Algoritmasının Çalışması

Günümüzde en yaygın olarak kullanılan A* algoritması ise kullandığı heuristic fonksiyonu ile bu iki yönteme nazaran büyük bir avantaj sağlamaktadır. En kısa yolu en kısa zamanda bulmayı garantilemektedir. A* algoritmasında heuristic fonksiyonu değiştirilerek Dijkstra veya BFS gibi davranması sağlanabilmektedir. Bu nedenle heuristic fonksiyonun seçimi büyük önem taşımaktadır. Bu fonksiyon seçilirken zaman ve en optimum yol arasında bir ters orantı olduğu göz önüne alınmalıdır.

A* algoritması karar verirken her bir hücre için 3 adet ağırlık fonksiyonundan faydalanır: f (n), g (n), h (n). g (n) fonksiyonu başlangıç noktasından n. Hücreye olan yolun maliyetini barındırır, h (n) ise n. Hücrenin bitiş noktasına olan tahmini maliyetidir. Bu iki fonksiyonun toplamı olan f (n) ise toplam maliyeti temsil eder. A* algoritmasının çalışmasında iki hücre kümesi bulunur bunlar açık ve kapalı hücre kümeleridir. Başlangıçta robotun bulunduğu hücre açık kümesinde yer alır kapalı küme ise boştur. İncelenen her bir hücre kapalı kümeye aktarılır. Ana döngü içerisinde ilk olarak açık kümeden maliyeti en düşük olan hücre seçilir eğer bu hücre bitiş hücresi ise döngü sonlandırılır. Eğer bitişe ulaşılamamış ise n. hücre açık kümeden çıkarılıp kapalı kümeye aktarılır. Ve bu hücrenin komşuları olan hücreler taranır. Eğer n¹ hücresi kapalı kümede ise önceden işleme alındığı için bir işlem yapılmaz. Diğer durumda hücre açık kümesine eklenerek n. hücrenin alt hücresi olarak işaretlenir. Maliyeti ise g (n) maliyeti ile n’den n^1. hücresine geçmenin maliyetinin toplamı şeklinde kaydedilir.

Bu çalışmada ise üç yöntemin bir bileşimi olan bir yol bulma yöntemi izlenmiştir. Bu yöntemin teorik detayları bölüm 5.4’te; yazılım uygulaması ise bölüm 7 de detaylı olarak incelenmektedir.

4.2.2 Rota Planlama

Rota planlama işlemi yol bulma işlemi tarafından hesaplanan yolun nasıl izleneceğinin belirlenmesinde kullanılır. Robotun başlangıç anındaki yönü, hızı gibi parametreler göz önüne alınarak planlanan yoldaki bir sonraki adıma ulaşılabilmesi için gerekli olan hareketler belirlenir. Rota planlama işlemi sırasında hız, ivmelenme, dönüşler gibi gerekli olan hesaplamalar yapılarak bulunan yolun en az hata ile izlenebilmesi amaçlanmaktadır.

4.2.3 Engel Algılama

Robotun izleyeceği yol üzerinde önceden bilinen veya bilinmeyen engelleri algılayabilmesi hedefe ulaşabilmek için hayati önem taşır. Engel algılama işlemi yol planlama işlemi sırasında harita üzerinde gerçekleştirilir. Ancak haritanın tam doğru olmaması ve robotun hareketinde olabilecek konum hataları nedeniyle robotun işletimi sırasında da gerçek zamanlı olarak yürütülmesi gereken bir işlemdir.

4.2.4 Engelden Sakınma

Mobil robotun bir engeli algıladıktan sonra bu engelden sakınabilmek için bazı kararlar alması gerekmektedir. Bu karar engelin etrafını dolaşmak şeklinde olabileceği gibi yol bulma mekanizmasını tekrar çalıştırıp yeni bir yol bulmak şeklinde de olabilir.

4.2.5 Çarpışma Algılama

Alınan tüm önlemlere rağmen robot bir engeli algılayamamış ise bir çarpışmanın yaşanması kaçınılmazdır. Bu durumda robotun kendisine ve engele (engel bir insan olabilir) zarar vermemesi için gerekli işlemleri yapması gerekmektedir. Örneğin hareketini durdurup geri çekilmesi en uygun işlemlerden biridir. Bu işlem belirlenirken aynı durumda kalan bir insanın yapacakları dikkate alınarak zeki bir davranış sağlanabilir.

Tüm bu navigasyonel faaliyetlerin hayata geçirilmesi ve koordineli bir şekilde çalışabilmesi için robotlar bir kontrol sistemine ihtiyaç duyarlar.