TEKNOFEST İSTANBUL
HAVACILIK, UZAY VE TEKNOLOJİ FESTİVALİ SÜRÜ İHA SİMÜLASYON YARIŞMASI
ÖN TASARIM RAPORU
TAKIM ADI: KOYUMAVİ
TAKIM ÜYELERİ:
Ali AKKUŞ, Örsan AKCİYER, Tutku AKCİYER
DANIŞMAN ADI: Örsan AKCİYER
İÇİNDEKİLER
1. ÖZET ... 3
2. PROJE YÖNETİMİ ... 3
A. TAKIM ÜYELERİ; ... 3
B. PROJE TAKVİMİ: ... 3
3. GÖREV GEREKSİNİMLERİ ... 4
A. KULLANILACAK GELİŞTİRME PLATFORMU ... 4
B. GÖREV GEREKLİLİKLERİ İÇİN ALGORİTMALAR ... 4
a) Aviyonik algoritması; ... 4
b) Formasyon oluşturma ve koruma; ... 4
c) Görev bölgesine gidiş; ... 5
d) Yasaklı Bölge Kontrolü; ... 5
e) Kazazede tespiti; ... 5
f) Yaralı tespiti ve yaralı taşıma; ... 6
g) Telekomünikasyon hizmeti; ... 6
h) Bilgi toplama; ... 7
i) Sürü zekâsı; ... 7
4. TASARIM ÇÖZÜMÜ ... 7
5. KAYNAKÇA ... 9
1. ÖZET
Türk Havacılık ve Uzay Sanayisi hızla büyümekte ve yeni teknolojiler hızla geliştirmektedir. Bizlerde Türk milleti olarak bundan gurur duymaktayız. Bu alanda dünyadaki ve ülkemizdeki gelişmeleri sürekli yakından takip etmekte ve “Sürü İHA” teknolojisinin ülkemiz açısından çok kritik bir öneme sahip oldu- ğunu düşünmekteyiz. Takım üyelerimiz ile yarışmanın amacına tabii olarak bizler de bu alanda kendimizi geliştirmek ve bu gurura ortak olmak istemekteyiz.
Sürü kavramı gelecekte üretimde, sanayide, tarımda, sağlıkta, madencilikte, uzayda, askeri vb.
çoğu alanda kullanılması ülkemizin gelişmesinde çarpan etkisi yapacağını düşünüyoruz. “Otonom IHA”
ve “Sürü Zekâsı” kavramları dünyada elektroniğin ve haberleşmenin gelişmesiyle yaygınlaşmaya baş- lamıştır. Ülkemiz de bu teknolojilerde ivmeyi yakalamış ve hızla geliştirmektedir.
İlk yapılan hava araçları da son nesil gelişmiş hava araçları da aynı fizik kanunlarıyla ve temelde aynı elektronik donanımla uçmaktadır. Örneğin ilk nesil uçaklarda kontrol zor sürekli müdahale gerekir ve göstergeler analog ve uçak çok ağır olmaktaydı. Son nesil uçaklarda ise normalde uçuşa elverişli olmayan tasarımlar bile yazılım ve elektronik donanımlar sayesinde uçabilmektedir. Artık bu bilgi biriki- minin üzerine sürü zekâsı (Swarm Intelligence) 1 eklenmiştir. Sürü İHA önemini daha basitçe anlamamız için geçmişteki gelişmelere bakalım;
Uçaklara elektromekanik sistemlerin eklenmesi ile kontrol kolaylaştı.
Sensörlerin ve Avionics (Aviyonik)2 sistemlerin eklenmesi uçuşu kolaylaştırdı.
Yazılım eklenmesi otomatik pilot ve otonom uçuş getirdi.
Sürü Zekâsı eklenmesi de tüm kazanılan tecrübelere çarpan etkisi yapacaktır.
Günümüzde artık bu teknolojiyi yakaladık ve büyük bir ivme ile hareketlendiriyoruz. Elimizde bu kadar imkân ve kolaylıklar varken daha ileri teknoloji ürünlerin geliştirilmesine katkı sağlamak ve ülke- mize güç katmak istiyoruz. Bu yarışma ile sanallaştırma veya oyunlaştırma teknikleri kullanarak bu alanda kendimizi geliştirmek ve fikirlerimizi gerçekleştirmek istiyoruz. Bizim için bu yarışmaya katılmak hedeflerimizdeki eksik yönlerimizi tamamlamaya katkı sağlayacaktır.
2. PROJE YÖNETİMİ A. TAKIM ÜYELERİ;
Örsan AKCİYER (Geliştirici) : Karadeniz Teknik Üniversitesi Ordu M.Y.O 2008 Elektrik Bö- lümü mezunu. 1987 Aybastı/ORDU doğumlu. Yazılım geliştirme süreçlerine hâkim çeşitli dil- lerde program kodlayabilir. Ana geliştirici olarak sürü algoritmasının geliştirip kodlanmasından sorumludur.
Ali AKKUŞ (Geliştirici Yardımcısı) : Eskişehir Anadolu Üniversitesi İşletme bölümü mezunu (ayrıca ön lisans bilgisayar programcılığı mezunu) 1993 Aybastı/ORDU doğumlu. Hazırlanan algoritmaların matematiksel karşılığının kodlanmasından sorumludur. Yarışma başvurusundan sonra Polislik eğitimi almaya başladı.
Tutku AKCİYER (Tasarımcı, Tester) : Eskişehir Anadolu Üniversitesi İşletme bölümü öğrencisi 1993 Aybastı/ORDU doğumlu. Bilgeadam Grafik ve Web Tasarım Sertifikası sahibi. Satış Ele- manı olarak çalışıyor. Fotoğrafçılık ile uğraşıyor. Yazılım testleri hata ayıklama ve dokümantas- yondan sorumludur.
B. PROJE TAKVİMİ:
2 Temmuz 2019 tarihine kadar görev gereksinimlerinin algoritma düzenini tamamlamak.
12 Temmuz 2019 tarihinde çalışmaların sunumunun yapılması.
4 Temmuz 2019 tarihine kadar görev gereksinimlerinin algoritmalarını çalıştırmak.
25 Ağustos 2019 tarihine kadar tüm görev gereksinimlerinin tamamlanması.
25 Ağustos 2019 gerçekleştirme raporunun hazırlanması.
29 Ağustos 2019 tarihinde gerçekleştirme raporunun teslimi.
17 Eylül 2019 tarihine kadar testlerin, hata ayıklama ve hata düzeltmelerin yapılması.
1 Swarm Intelligence: Elektronik Alanındaki Robotik Bilimi ile alakalı Sürü Zekâsı anlamında.
2 Avionics: Aviyonik uçak temel uçuş sistemleri
17 Eylül 2019 sunum.
3. GÖREV GEREKSİNİMLERİ
A. KULLANILACAK GELİŞTİRME PLATFORMU
Ubuntu 16.04 64bit LTS Linux dağıtımı olan işletim sistemi ile Gazebo3 sürüm 9 simülasyon orta- mında ROS4 kütüphaneleri ile hazırlanmış IHA modellerini minimum düzeyde kütüphane kullanarak programlama dilinin kendi temel kütüphaneleri ile geliştireceğiz. Python5 dili ve Python2.7 kütüphane- leri kullanmayı planlamaktayız.
Çeşitli programlama dilleri üzerinde yazılım geliştirdik ve süreçlere hâkimiz ancak Linux platfor- munda ve Python kullanarak ilk defa yazılım geliştireceğiz. Eski yarışma kodlarını inceleyerek ve test ederek kısa bir sürede bu platformda da yazılım geliştirme konusunda mesafe kat ettik.
B. GÖREV GEREKLİLİKLERİ İÇİN ALGORİTMALAR a) Aviyonik algoritması;
İHA haritada istenilen noktaya yakıt tüketimi, rüzgâr ve GPS6 bozulması etkenleri göz önünde bu- lundurularak gidebilmesini sağlayan algoritma tasarlanması. GPS sinyali bozulan bölgelerde kör uçuş algoritması geliştirmeyi düşünüyoruz.
Yakıt tüketimi için ise hızlanma ve yavaşlama durumları için maksimum ve minimum hız sınırları belirleyecek ve bazı görevleri optimum yakıt tüketiminde yerine getirecek şekilde geliştireceğiz
b) Formasyon oluşturma ve koruma;
İHA modellerinin belirli düzende ile uçabilmesi için hesaplamalar yaparak bu hesaplamaların yazılım algoritmasının tasarlanması. “Formation flight and collision avoidance for multiple UAVs based on modified tentacle algorithm in unstructured environments” [1] adlı araştırma makalesinin geliştir- mekte olduğumuz yazılımda formasyon görevini uygulayabilmek faydalı olabileceğini düşünmekteyiz.
İlgili makalede yer alan ve aşağıda Şekil 3-1 de gösterilen kılavuz ve sürü öğesi arasındaki açı ilişkisi 2D ve 3D eksenlerde temsili gösterilmektedir.
Şekil 3-1 Formasyon Düzeni (Grafik Minghuan Zhang)
Aşağıdaki denklemleri de kaynak kodumuza uyarlayıp fonksiyon haline getirip formasyon şeklini döndürmekte kullanacağız.
𝑥
′= 𝑥 ∙ 𝑐𝑜𝑠𝜃 − 𝑦 ∙ 𝑠𝑖𝑛𝜃 𝑦
′= 𝑦 ∙ 𝑐𝑜𝑠𝜃 + 𝑥 ∙ 𝑠𝑖𝑛𝜃
3 Gazebo: Linux tabanlı benzetim ortamı
4 ROS: The Robot Operating System (ROS) https://www.ros.org/
5 Python: Betik yorumlama tabanlı derleme olmadan çalışan programlama dili
6 GPS: Global Positioning System; Küresel Konumlama Sistemi
θ açısı kadar orijin noktasında saat tersi yönünde döndüre noktayı döndürme denklemi. Tersi yönde döndürmek için toplama işareti değiştirilir.
𝑥
′= (𝑥 − 𝑜𝑥) ∙ 𝑐𝑜𝑠𝜃 − (𝑦 − 𝑜𝑦) ∙ 𝑠𝑖𝑛𝜃 + 𝑜𝑥 𝑦
′= (𝑦 − 𝑜𝑦) ∙ 𝑐𝑜𝑠𝜃 + (𝑥 − 𝑜𝑥) ∙ 𝑠𝑖𝑛𝜃 + 𝑜𝑦
θ açısı kadar verilen noktadan saat tersi yönünde döndüre noktayı döndürme denklemi. Tersi yönde döndürmek için işareti değiştirilir. 0 noktasına taşınır yani verilen nokta çıkarılır sonra tekrar ek- lenir. Denklemin bir kusuru var o da noktalardan biri 0,0 olursa tanımsız değer veriyor.
c) Görev bölgesine gidiş;
Haritada istenilen bölgeye gidiş rotasının hesaplanması ve istenilen yüksekte ve ideal hızda isteni- len konumdan sapma olmadan durabilecek algoritmanın tasarlanması. Gidilecek bölgeye ulaşıldığının hesaplanması için aşağıdaki denklemler kullanılarak varış noktasında uzaklık 0 a yakınlık derecesini veya varış eşiğini belirleyerek algoritmaya doğru veya yanlış döndüreceğiz.
𝐴𝐵 = √(𝑥
2− 𝑥
1)
2+ (𝑦
2− 𝑦
1)
22 boyutlu düzlemde uzaklık denklemi
𝐴𝐵 = √(𝑥
2− 𝑥
1)
2+ (𝑦
2− 𝑦
1)
2+ (𝑧
2− 𝑧
1)
23 boyutlu düzlemde uzaklık denklemi
Modelin heading açısını bulmak için de atan2 metodundan faydalanacağız. 𝜃 = 𝑡𝑎𝑛−1(𝑦/𝑥) Ön- ceki örnekte olduğu gibi herhangi noktada başka bir noktanın açısını bulmak içinde verilen nokta bile- şenlerinden diğer noktanın bileşenlerini çıkarıyoruz aradaki açıyı buluyoruz.
d) Yasaklı Bölge Kontrolü;
Hesaplanan rotaların yasaklı bölgeden geçip geçmeme durumu ve geçiyorsa rota düzeltme algorit- masının tasarlanması.
Şekil 3-2 Coverage path planning in irregularshaped areas containing nofly zones e) Kazazede tespiti;
Kazazedelerin tespitine ilişkin algoritma öncelikle Lissajous eğrileri7 kullanarak ön tarama ve sonra- sında IHA yüksekliği kamera görüş alanı ile eğrinin frekansını ilişkilendirerek detaylı kazazede tespiti yapmayı planlamaktayız. Mümkün olduğu kadar fazla alanı kısa sürede tarayacak algoritmanın bu eğri-
7 Lissajous Curves: Farklı frekanslı dik basit harmonik hareket yapan bir cismin çizmiş olduğu yörüngelere denir
lerden faydalanılarak taranabileceğini düşünmekteyiz. Bu eğrinin tanım kümesini belirli aralıklara böle- rek sürüye paylaştırmayı planlamaktayız. Ayrıca “Survey on Coverage Path Planning with Unman- ned Aerial Vehicles” [2] makalesinden araştırmaları inceleyerek alan tarama yasaklı bölgelerden ge- çen rotalar oluşturma ile alakalı fikirler geliştirmeyi düşünüyoruz.
Aşağıdaki formülde x ve y eğrinin orijine toplam uzaklığı 3 ve 7 birbirine oranı frekansı belirliyor frekans farklı ise lissajous eğrisi değerler eşit olursa iki daire yeni bir daire oluşturuyor t ise eğrinin tanım kümesini oluşturabilmemiz için aslında açı veya periyod diyebiliriz değeri 0 ve 2 arasında rasyonel sa- yıdır. Buna göre bu oranları değiştirerek modelin yüksekliğine göre oynama yapabiliriz.
((𝑥 ∙ sin(3𝜋 ∙ 𝑡)) , (𝑦 ∙ cos(7𝜋 ∙ 𝑡)))
Şekil 3-3 Lissajous Curves
Ayrıca görevlerde daire şeklinde rotalar elde etmek için yani aşağıdaki formülü döngü içerisinde yazdığımızda θ açısını 0’dan başlayıp 360 a kadar arttırarak çemberin belirli aralıklardaki tanım küme- sini oluşturmuş ve 360 adet varış noktası elde etmiş olacağız.
𝑥
2= 𝑥
1+ 𝑟 ⋅ cos 𝜃 𝑦
2= 𝑦
1+ 𝑟 ⋅ sin 𝜃
f) Yaralı tespiti ve yaralı taşıma;
Manyetik diskli depolama aygıtlarının veri okuma yazma algoritmasına benzer şekilde bir algoritma geliştirmeyi düşünüyoruz. Örneğin manyetik diskler veri yazarken okuma yazma kafası vasıtası ile bir veriyi en yakın boş alanlara parçalayarak dağıtır. Bizde benzer şekilde Hastane kapasitesini ve IHA ya uzaklığını göz önünde bulundurarak yaralıyı taşımaya karar verdiği anda yaralı için rezerve eden yaralı taşıma algoritması yazmayı planlamaktayız.
g) Telekomünikasyon hizmeti;
Kazazedelerin haberleşebilmeleri için senaryo parametrelerini, İrtifayı, İHA’lar arası iletişim ve Te- lekom hizmeti için iletişim çapını göz önünde bulundurarak görev algoritması yazmayı planlamaktayız.
Bunu yaparken arka planda sanal daireler ve noktalar oluşturup radar gibi çalışmasını sağlamayı plan- lamaktayız. Ayrıca kaza bölgesi ve üs bölgesi arasında Telekom hizmeti için zincir oluşturacak algorit- manın yazılmasını planlamaktayız. Bu konu hakkında IEEE8 “Deployment Strategies of Multiple Ae- rial BSs for User Coverage and Power Efficiency Maximization” [3] makalesindeki araştırmalarını örnek alıp geliştirmeyi planlamaktayız.
8 IEEE: The Institute of Electrical and Electronics Engineers ( Elektrik ve Elektronik Mühendisleri Enstitüsü)
h) Bilgi toplama;
Telekom hizmeti algoritmasında olduğu gibi burada da izin verilen İHA sayısını dikkate alarak, İHA’ların tespit ettikleri objeleri bir havuzda tutacağı algoritmayı yazmayı planlamaktayız böylelikle ileti- şim kesilmelerinin de üstesinden gelmeyi planlamaktayız. Bu algoritma ayrıca haberleşmelerin anormal ya da uzaklık sebepli kesildiğine karar verecektir.
i) Sürü zekâsı;
Tüm geliştirilecek nesnelerin sağladıkları bilgiler ile menzil dışına çıkma, düşme, yakıt azalması, formasyon oluşturma, formasyondan çıkma, GPS bozulması gibi durumları göz önüne alarak karar ya- pıları oluşturmayı ve oluşturulan algoritmaların farklı senaryolarda da değişiklik yapmadan çalışmasını sağlayan betiği geliştirmeyi planlamaktayız.
4. TASARIM ÇÖZÜMÜ
Tasarımda sürü İHA kontrolü algoritmaları çoğunlukla arka plan kodlamalarından oluşacaktır. İHA üzerinde hali hazırda uçabilecek kadar donanım ve faydalı yükler bize verilmiştir. Geçekteki örnekleri ile karşılaştıracak olursak, Bize verilen YGK9 modelin temel uçuş sistemini temsil etmektedir. Bizim ge- liştireceğimiz yazılımda ise İHA’nın üzerindeki donanımda bulunan görev kontrol bilgisayarındaki yazılım ve Aviyonik sistemlerini kapsamaktadır. Bizden görev bilgisayarının yazılımını sürü zekâsıyla uyumlu çalışacak şekilde gerçekleştirmemiz beklenmektedir. Hareket ve Formasyon algoritmalarını çoğunlukla matematik kullanarak gerçekleştireceğiz. Diğer görev gerekliliklerinde programlama dili özelliklerini kul- lanarak karar yapıları oluşturarak tasarımı tamamlayacağız.
Geliştirme sürecinde oldukça az yazılım kütüphane öğesi kullanmayı ve gerekli kütüphaneleri ken- dimiz programlamayı düşünmekteyiz. Ancak kullanacağımız işletim sistemi, geliştirme ortamları ve te- mel kütüphaneler açık kaynak kodlu olacaktır. Projemizde programlama diline ait temel kütüphaneler, sürü donanımını benzetimi için kullanılan ROS kütüphaneleri, yarışma YGK ile kendi geliştireceğimiz Sürü İHA kontrol algoritması olmasını planlamaktayız.
Teknik şartnamede belirtilen hususlar gereğince geliştireceğimiz sürü algoritmalarının verilen tüm görevleri otonom olarak gerçekleştirmesini sağlamayı ve mümkün olduğunca projelerimizde kendimize özgün algoritmalar kullanmayı hedeflemekteyiz.
Doğamızın bize yansıması olarak gördüğümüz sürü algoritmaları yaklaşımı sürü halinde yaşayan birçok canlı türünden esinlenilerek geliştirilmektedir. Ayrıca biyolojik araştırmaları da inceleyerek kendi- mize yol edinmeyi düşünüyoruz.
Bilgisayar ve yazılım teknolojileri de hava açarları ile orantılı olarak gelişmekte ve her yeni gelişme doğrudan uzay ve havacılığı etkilemektedir. Bizde otonom görevlerin icra edilmesinde de uzay araçları- nın çalışma şekillerini örnek alacağız. Çok eski yıllarda bile uzaya gönderilen ve dünyadan kontrol edilen birçok araç aslında iletişim gecikmeleri sebebiyle bazı görevleri yapay zekâ veya algoritmalar sayesinde otonom icra etmiştir.
Sürü algoritmaları birçok oyunda ve filmde de kullanılmıştır. Ayrıca simülasyon tarzı uçak uzay te- malı bilgisayar oyunlarının grafik motorları temel fizik ve geometri kullanılarak geliştirilmekte ve gerçek- teki hava ve uzay araçlarının yazılım tasarım algoritmalarına oldukça benzemektedir. Simülasyon oyun- larındaki fizik ve grafik motorlarındaki bu gerçeklilik sebebiyle grafikten ziyade arka plan kodlarının yani oyundaki otonom veya Aviyonik sistemlerin dikkate değer şekilde geliştiğini ve gerçeğe benzetildiğini fark ettik. Bu tarz oyunların aslında gerçek sistemlerin oyunlaştırma tekniği kullanılarak yapılmış simü- lasyonu olduğunu varsayabiliriz. 5. Nesil savaş uçaklarının ne derece gelişmiş olduğunu bu sayede anlayabiliriz. Uçuş simülatörü tarzı bu oyunların da geliştirme süreçlerini inceleyerek onlardan da fayda- lanmayı planlamaktayız.
Aviyonik sistem tasarımında ise modellemesi sebebiyle uçuşa elverişli olmayan örneğin F-117 10 Nighthawk gibi hava araçlarının geliştirme süreçlerini inceleyeceğiz.
9 YGK: Yazılım Geliştirme Kiti (İngilizce:SDK)
10 Lockheed F-117 Nighthawk Süpersonik Hayalet Savaş Uçağı
Normal şartlarda uçamaması gereken bu tasarımlar mikro mekanik sensorların Aviyonik sisteme geribildirimi ile kolayca uçurulabilmektedir. Milenyumum icadı olarak görülen Ginger adlı cihazı dengede tutan sistem aslında döner kanatlı quadcopter gibi araçları dengede tutan sistem ile hemen hemen ay- nıdır. Bu araçlarda kullanılan sistem bir MEMS sensor aşağıdaki Şekil 4-1 deki gibidir. Bu aygıtı simule eden algoritmalar YGK ile bize verilmiştir bizde bu geri bildirimlerden faydalanarak algoritmamızı ger- çekleştireceğiz
Şekil 4-1 gyro sensor module - MEMS
Artık hava araçlarının elektronik kartları SMD11 devre elemanları SMT12, SoC13, MEMS14, çe- şitli mikro sensorlar ve çok katmanlı PCB15’ler kullanılarak tüm aksamları neredeyse cebe sığacak ka- dar tasarlanabilir hale geldi. Bu sayede belki uçaklara onlarca yedek sistem ekleyebilir ve hatta küçük bir hafıza kartına kara kutu görevi verebilirsiniz. Tüm bu çalışmaları da bilgisayarda simülasyon üze- rinde tasarlayarak oldukça kolaylık elde ediyoruz. Simulasyon ortamında yazılım geliştirmek bize daha da fazla tecrübe kazandıracaktır.
11 SMD: Surface Munt Device
12 SMT: Surface Mount Technologies
13 SoC: System on Chip
14 MEMS: Micro Electro Mechanic Systems
15 PCB: Printed Circuit Board
5. KAYNAKÇA
[1] M. Zhan, «Formation flight and collision avoidance for multiple UAVs based on modified tentacle algorithm in unstructured environments,» 1 8 2017.
[2] T. M. Cabreira, L. B. Brisolara ve F. P. R. Jr., «Survey on Coverage Path Planning with Unmanned Aerial Vehicles,» 3 1 2019.
[3] J. Sun ve C. Masouros, «Deployment Strategies of Multiple Aerial BSs for User Coverage and Power Efficiency Maximization».
[4] CH Robotics, «Understanding Euler Angles,» [Çevrimiçi]. Available:
http://www.chrobotics.com/library/understanding-euler-angles.
[5] CH Robotics, «Understanding Quaternions,» [Çevrimiçi]. Available:
http://www.chrobotics.com/library/understanding-quaternions.
[6] R. L. McClanahan ve C. USAF, «Improving Unmanned Aerial Vehicle Formation Flight And Swarm Cohesion By Using Commercial Off The Shelf Sonar Sensors,» 2017.
[7] H. G. d. Marina ve G. Hattenberger, «Distributed circular formation flight of fixed-wing aircraft with Paparazzi autopilot,» ENAC, University of Toulouse, Toulouse, 2017.
[8] L. BAYINDIR ve E. ŞAHİN, «A Review of Studies in Swarm Robotics,» Turk J Elec Engin, VOL.15, NO.2 2007, TÜBİTAK, Ankara-TURKEY, 2007.
[9] C. Lum, J. Vagners, M. Vavrina ve J. Vian, «Formation Flight of Swarms of Autonomous Vehicles In Obstructed Environments Using Vector Field Navigation».
[10] G. Merrill ve C. Becker, «Formation Flying for Satellites and UAVs,» Huntsville, AL, 2019.
[11] A. Kushleyev, D. Mellinger ve V. Kumar, «Towards A Swarm of Agile Micro Quadrotors,»
GRASP Lab, University of Pennsylvania, Pennsylvania.
[12] S. Rotenberg, «Orientation & Quaternions».
[13] G. G. Slabaugh, «Computing Euler angles from a rotation matrix».
[14] D. D. B. Karlığa, «Düzlemde Eğik ve Dik Koordinat Sistemleri,» %1 içinde Düzlem Analitik Geometri, 2002.
[15] D. H. Sarı, «Vektörler,» Ankara, 2008.
[16] Ö. AKCİYER, «http://tranime.net/tr/yazilim-projeleri/28-suru-zekasi-swarm-intelligence-otonom- ihalar.html,» 21 06 2019. [Çevrimiçi]. Available: http://tranime.net/tr/yazilim-projeleri/28-suru- zekasi-swarm-intelligence-otonom-ihalar.html.
Tüm referans dosyaları indirmek için http://teknofest.tranime.net
