Murat Yükse1 l, Serhat İkizoğlu 2

BİR MOBİL ROBOTUN HEDEF NOKTAYA ERİŞİMİ VE TOPLANAN VERİLERİN RF İLE TRANSFERİ

Murat Yükse1

, Serhat İkizoğlu

1

Kontrol Mühendisliği Bölümü İstanbul Teknik Üniversitesi

yukselm@itu.edu.tr

2

Kontrol Mühendisliği Bölümü İstanbul Teknik Üniversitesi

ikizoglus@itu.edu.tr

ÖZET

Son yıllarda teknolojinin gelişimine paralel olarak bir noktadaki ölçüm işlemi çeşitli şekillerde gerçekleştirilebilir olmuştur. Çalışılan bölgenin şartlarına bağlı olarak insan sağlığı açısından tehlike arz edebilecek durumlarda mobil robotlara yönelme artmıştır. Bunun neticesinde mobil robotun hedefe ulaşması problemin bir parçasını oluştururken ölçümü gerçekleştirmesi başka bir noktasını ve elde edilen veriyi iletmesi problemin son noktasını oluşturmaktadır. Bu amaçla mobil robotu hedefe ulaştıracak algoritma büyük önem taşımaktadır. Bu kapsamda “Böcek Algoritması” tercih ettiğimiz yöntem olmuştur. Bu yöntemle robot hedefe ulaşarak istenen ölçümü gerçekleştirmiş ve elde edilen bilgiyi kablosuz olarak arzulanan noktaya iletebilmiştir. İstenen veri olarak sıcaklık bilgisi tercih edilmiştir. Böylece hedef noktaya gidilmeden, sadece koordinatları mobil robota yükleyerek ilgili yerdeki sıcaklık bilgisi ölçülmüş ve radyo frekansı (RF) ile istenen noktaya iletilmiştir.

Anahtar kelimeler: Otonom, mobil robot, Böcek algoritması.

1. GİRİŞ

Mobil robot gereksinimi insanlar için tehlikeli olabilecek ortamlarda robotları kullanma ihtiyacı ile ortaya çıkmış ve bu amaçla çeşitli mobil robotlar tasarlanmıştır. Başka bir gezegende veya okyanus derinliklerinde keşif yapmak, ulaşılamayan noktalara ulaşarak çeşitli ölçümler yapmak bu işlerden birkaçıdır [1].

Mobil robot kontrolü otonom ya da elle kumanda olmak üzere iki şekilde olabilmektedir. Her iki şekilde de algılayıcılar kullanılarak dış ortamdan algılanan veriler daha önceden mobil robota yüklenen programa bağlı olarak değerlendirilmekte, böylece robotun çeşitli görevleri yapması sağlanmaktadır. Mobil robotların bu özelliğinden yararlanarak bir noktada elde edilen bir ölçümün başka bir noktaya ulaştırılması önemli bir faktördür. Bu amaçla mobil araç üzerine haberleşmeyi sağlayacak bir birim konularak bir noktada elde edilen ölçümün kablosuz olarak başka bir noktaya aktarılmasının önemi giderek artmaktadır.

Çalışma alanı her türlü tehlikeleri veya zorlukları içerebilir. Bir okyanusun veya mağaranın derinliklerinde araştırma yapmak, başka bir gezegende bir ölçümün yapılması bu zorluklara örnek olarak verilebilir [2].

Ölçülmek istenen veri çok çeşitli olabilmektedir.

Bir noktada radyasyon olup olmadığı, nem, sıcaklık veya manyetik alanla ilgili bilgiler bunların başında gelir. Bu verilerin güvenli bir şekilde toplanması ile ilgili bölge hakkında anlamlı bilgi sahibi olunabilir.

Yaptığımız çalışmada bir noktanın koordinatları mobil robota yüklenmiş ve robotun o noktaya “Böcek Algoritması” kullanılarak ulaşması sağlanmıştır.

“Böcek Algoritması” nın seçilme nedeni çalışılan bölgeye en uygun algoritma olmasıdır.

Verinin yollanması işlemi ise RF kitleri ile gerçekleştirilmiştir. RF kitleri ucuz olup, belirli bir mesafe içinde etkin sonuçlar sunmaktadırlar.

2

.

Mobil robotları hedeflere ulaştırabilmek için bulundukları koordinatları doğru şekilde tanımlamak gereklidir. Mobil robotun bulunduğu düzlem ve koordinatları Şekil 1’de tanımlanmıştır [3].

Buradan anlaşılacağı üzere mobil robotun pozisyonu hakkında 3 bilginin bilinmesi yeterli olmaktadır.

Bunlar x ve y koordinatları ile, robotun bir düzlemle yapmış olduğu açıdır.

Burada;

{ } – Referans düzlem { , } – Hareket düzlemi olarak tanımlanır.

270

Şekil 1: Referans düzlem ve robot düzlemi

Sabit eksende robotun pozisyonu

(1)

vektörü ile tanımlanabilir.

P noktasının referans düzlemle ilişkisi rotasyon matrisi ile verilir. Rotasyon matrisi

(2)

şeklinde ifade edilir.

Bir diğer önemli nokta ise seçilecek sürüş tekniğidir.

Sürüş tekniğinin mobil robotun bulunduğu çevre ile uyum göstermesi gerekmektedir. Aksi halde yol bulma algoritması mobil robotu hedefe ulaştırmada başarılı olamayacaktır.

Sürüş yöntemleri içinde en etkin sonuç veren yöntemlerden birisi diferansiyel sürüş tekniğidir.

Diferansiyel sürüş tekniği mobil robotun ortak eksen üzerindeki bağımsız iki tekerleğinin farklı hızlara sahip olmasına dayalı bir sürüş biçimidir [4]. Tekerleklerin farklı hızlara sahip olması durumunda araç bir tarafa doğru dönüş gerçekleştirir. Tekerlek hızlarının aynı hıza ve yöne sahip olması durumunda araç ilerler.

Mobil araç dönüşünü bir nokta etrafında gerçekleştirir. Bu nokta anlık dönüş noktası olarak adlandırılır. Tekerlekler aynı eksen üzerinde bulunduğundan açısal hızları eşittir. Bu bilgilere dayanarak tekerlek hızları ve anlık dönüş noktasına olan uzaklıkla ilgili eşitlikler

(3)

(4)

olarak elde edilir [5].

Bu durumda oluşan diferansiyel sürüş konfigürasyonu Şekil 2’de görülmektedir.

Şekil 2: Diferansiyel sürüş konfigürasyonu

2.1. Yol Algoritmaları

Yol algoritmaları mobil robotların hedefe ulaşmasında büyük önem taşımaktadır. Bu amaçla çeşitli yol algoritmaları geliştirilmektedir. Bunlar arasında en efektif biçimde sonuca götürmeleri açısından “Duvar Takip Algoritması” ile “Böcek Algoritması” büyük önem taşımaktadır.

Yapısı Şekil 3’de görülen Duvar Takip algoritması, içerisinde ada bulunmayan ve tüm duvarların birbirine bağlı olduğu durumlarda hedefe ulaşmada büyük bir başarı sağlamaktadır [6].

Şekil 3: Duvar takip yöntemi

Duvar takip yöntemine ek olarak “Böcek Algoritması” engelleri aşmada verimli sonuçlar vermiştir. Böcek algoritmasında engelle karşılaşıldığında engelin etrafından dolaşarak hedefe hareket edilir [7]. Bu yöntem içerisinde kısmi olarak Duvar Takip Algoritmasını da içermektedir.

Böcek algoritması Böcek 1 ve Böcek 2 olmak üzere iki çeşittir.

Böcek1 algoritmasında robotun hedefe ulaşması şu şekilde gerçekleşmektedir (Şekil 4).

271

• Robot hedefe doğru harekete başlar.

• Eğer önüne engel çıkarsa robot engelin etrafını dolaşır ve hedefine en yakın noktayı kaydeder.

• Kaydedilen noktadan engeli terkeder.

Şekil 4: Böcek 1 algoritması

Böcek 2 algoritması ise aşağıdaki adımları takip etmektedir (Şekil 5).

• Mobil robot hedefe doğru harekete başlar.

• Engel çıkarsa, robot engelin etrafından başlangıç doğrultusuna ulaşıncaya kadar dolaşır.

• Engelden ayrılır ve tekrar hedefe doğru hareket eder.

Şekil 5: Böcek 2 algoritması

Bu çalışmada, yukarıda sözü edilen yöntemlerden Böcek 2 algoritması temel alınarak mobil robotun hareket kabiliyetine uygun bir yol algoritması geliştirilmiştir. Algoritmanın adımları aşağıdaki gibidir.

• Hedef nokta (X_h, Y_h) olarak girilir.

• Mobil araç girilen (X_h, Y_h) noktalarını koordinat sisteminde 1. bölgeye taşıyacak şekilde yeniden düzenler.

• Y doğrultusunda hareketine başlar.

• Önüne çıkan engelleri etraflarından dolaşarak tekrar aynı doğrultuda yoluna devam eder.

• Y_h noktasına ulaşıldığında sağa dönüp X_h noktasına ulaşmaya çalışır.

• Başlangıç doğrultusuna gelene kadar engelleri etraflarından dolaşır ve hedefe ilerler.

Girilen (X_h, Y_h) değerlerine göre mobil aracın yeni koordinatlar elde etmesi aşağıda verilen örnekteki gibi olmaktadır.

(a)

(b)

(c)

Şekil 6: Hedef koordinatların 1. bölgeye taşınması Örneğin 2. bölgede seçilmiş (-3, 4) noktası mobil robotun bir kez sola dönerek koordinatları 1. bölgeye taşıması şeklinde gerçekleşir (Şekil 6a).

272

3. bölgede seçilen (-3, -4) noktası mobil aracın geri dönerek koordinatları 1. bölgeye taşıması ile olur (Şekil 6b).

Son olarak 4. bölgede seçilmiş (4, -3) noktası robotun bir kez sağa dönerek koordinatları 1. bölgeye taşıması ile gerçekleştirilir(Şekil 6c).

Mobil araç verilen koordinatları 1. bölgeye taşıdıktan sonra önce Y_h noktasına, sonra X_h noktasına hareket eder. Hareketi sırasında engel ile karşılaşmaması durumunda hedefe yolunda sapma olmadan ulaşır (Şekil 7).

Şekil 7: Robotun engelsiz ortamda hedefe ulaşması Robot hareketi sırasında engelle karşılaşırsa engelin etrafından dolaşarak yoluna devam eder (Şekil 8).

Şekil 8: Robotun engelli ortamda hedefe ulaşması

2.2. Mobil Robot

Tasarladığımız mobil robota ilişkin boyutlar ve robotun görünümü sırasıyla Şekil 9 ve Şekil 10’daki gibidir.

Robotta PIC 16F877A mikrodenetleyicisi ile birlikte 2 farklı sensör kullanılmıştır. Engel algılayıcısı olarak HTS kızılötesi engel algılayıcısı ve sıcaklık algılayıcısı olarak da DS18B20 sıcaklık sensörü tercih edilmiştir.

Hareketi sağlamak üzere ise kullanım kolaylığı avantajı nedeniyle M42SP-7 unipolar adım motorlarından faydalanılmıştır.

Şekil 9: Mobil robotun boyutları

Şekil 10: Mobil robot ve alıcının görünümü

Mobil robot devresinin ayrıntılı şeması Şekil 11’de görülmektedir.

2.3. RF Haberleşme Ünitesi

Haberleşme amacına yönelik olarak alıcı katında 433.920 MHz. UHF bandında çalışan EN 300 220 uyumlu ARX-34C alıcı kiti kullanılmıştır. Verici katında ise ATX-34S verici kiti tercih edilmiştir.

Çalışma kapsamında hedef noktadaki sıcaklığın ölçülerek elde edilen verinin “merkez”e sorunsuz olarak aktarılması sağlanmıştır.

Şekil 11: Mobil robot devresinin ayrıntılı şeması

3. SONUÇLAR

Mobil robotun hedefe ulaşmasında duvar takip algoritması ile “Böcek” algoritmasının etkin şekilde sonuçlar verdiği görülmüştür. Hedefe ulaşılmasını takiben sıcaklık ölçümü gerçekleştirilmiş ve RF kitleri ile kablosuz olarak alıcıya sonuç gönderilmiştir. Bu araştırmanın neticesinde istenen bir noktadan insansız olarak her türlü tehlikeden uzak durarak bir ölçümün yapılabilmesi gerçekleştirilmiştir.

Son olarak, bu çalışma 3 boyutlu uzayda yapılabilecek ve birden fazla farklı şekilde gerçekleştirilebilecek ölçümlere ve bu ölçümlerin başka noktalara ulaştırılması çalışmalarına zemin hazırlamıştır.

4. KAYNAKLAR

[1] Siegwart, R., Nourbakhsh I., Introduction to Autonomous Mobile Robots, MIT Press, USA, 2004.

[2] Kachroo, P., Mellodge, P., Mobile Robotic Car Design, The McGraw-Hill Companies, New York 2005.

[3] Ribeiro, M.I., Lima, P., Kinematics Models of Mobile Robots,

http://users.isr.ist.utl.pt/~mir/cadeiras/robmovel/Ki nematics.pdf, Nisan 2011.

[4] Sürüş Sistemleri.

http://www.robot.metu.edu.tr/dosya/surus_sistemle ri.pdf, Mart 2011.

[5] Mireles, Jr.J., Kinematic Models of Mobile Robots, University of Texas at Arlington, Teksas.

2004.

[6] Maze Solving Algorithm.

http://en.wikipedia.org/wiki/Maze_solving_algorit hm#Wall_follower, Mayıs 2011.

[7] Lumelsky, V. J., Sensing, Intelligence, Motion, John Wiley and Sons, Inc., Publication, New Jersey, 2006.

274