Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.11851/8395
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorGazi, Veysel-
dc.contributor.authorTurduev, Mirbek-
dc.date.accessioned2022-04-02T09:11:06Z-
dc.date.available2022-04-02T09:11:06Z-
dc.date.issued2010-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11851/8395-
dc.description.abstractIn this thesis implementations of various bio-inspired algorithms for obtaining high concentration regions of the chemical gas and real time chemical gas concentration mapping of an environment filled with a contaminant by using mobile robots are described. Khepera~III miniature mobile robots equipped with the \\emph{``kheNose''} transducer are used to search and determine the high concentration regions of the chemical gas contaminant and to build $3D$ map of the chemical gas concentration in the environment. The search and mapping process is achieved by using the Particle Swarm Optimization (PSO), Bacterial Foraging Optimization (BFO), and Ant Colony Optimization (ACO) algorithms. Moreover, we perform Sweeping algorithm as base case to compare with implemented algorithms. During the experiments at each step the robots share their sensor readings and position data through a wireless network among each other and also send to a remote computer where the data are combined, filtered, and interpolated to form the chemical concentration 3D map of the environment in real time. In order to obtain smoother chemical concentration map the Kriging method is used and an extrapolation and an interpolation algorithms are applied. The performance of the implemented algorithms are also compared in terms of the quality of the maps obtained and success of locating the contaminating gas sources.en_US
dc.description.abstractBu tez çalışmasında bilinmeyen bir ortamda kimyasal gaz yoğunluğunun yüksek olduğu bölgenin tespiti ve bu kimyasal ortamın gerçek zamanlı üç boyutlu haritalanması gezgin robotlar kullanarak biyolojik tabanlı eniyileme yöntemleri yardımı ile gerçeklenmiştir. Kimyasal ortamın en yoğun olduğu bölgesini arama ve ortamı haritalama işlemleri için kheNose donanımı ile donatılmış Khepera~III gezgin robotlarkullanılmıştır. Arama işlemi Eşzamansız Parçacık Sürü Eniyileme, Bakteri Beslenmesi Tabanlı Enyineleme ve Karınca Kolonisi Beslenmesi Tabanlı Eniyileme yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Üstelik uygulanan yöntemlerin tutarlığın denetlemek amacı ile Süpürmeyöntemi kullanılmıştır. Arama ve haritalama sırasında robotlar pozisyon bilgilerini ve algılayıcı verilerini kablosuz ağ üzerinden diğer robotlar ile paylaşmakta ve aynı zamanda kumanda merkezine aktarmaktadırlar. Kumanda merkezine gelen veriler birleştirilmiş, süzülmüş ve ortamın kimyasal gaz yoğunluğunun gerçek zamanlı 3 boyutlu haritalanması çıkarılmıştır. Ayrıca \\emph{Kriging} ve süzgeçleme yöntemi kullanarak elde edilen verilere aradeğerleme, dışdeğerleme ve pürüzsüzleştirme yapılarak daha pürüzsüz harita elde edilmiştir. Uygulanan yöntemlerin verimliliği elden edilen kimyasal harita kalitesi ve kimyasal kaynağın başarılı biçimde bulabilme özellikleri bakımından karşılaştırlmıştır.en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectChemical gas concentration map buildingen_US
dc.subjectBio-inspired search algorithmsen_US
dc.subjectParticle swarn optimizationen_US
dc.subjectAsynchronous Distributed particle swarm optimization algorithmen_US
dc.subjectKimyasal gaz yoğunluğu haritalamasıen_US
dc.subjectBiyolojik tabanlı eniyileme yöntemlerien_US
dc.subjectParçacık sürü eniyileme yöntemien_US
dc.subjectEşzamansız parçacık sürü eniyileme yöntemien_US
dc.titleBiyolojik Tabanlı Eniyileme Yöntemleri Kullanılarak Çoklu Robotlar ile Bilinmeyen Bir Ortamın Gerçek Zamanlı Kimyasal Gaz Yoğunluğu Haritalanmasıen_US
dc.title.alternativeReal-Time Chemical Gas Concentration Map Building of Unknown Environment by Multiple Mobile Robots Using Bio-Inspired Algorithmsen_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dc.departmentFaculties, Faculty of Engineering, Department of Electrical and Electronics Engineeringen_US
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalıtr_TR
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
item.openairetypeMaster Thesis-
item.languageiso639-1tr-
item.grantfulltextopen-
item.fulltextWith Fulltext-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.cerifentitytypePublications-
Appears in Collections:Elektrik-Elektronik Mühendisliği Yüksek Lisans Tezleri / Electrical & Electronics Engineering Master Theses
Files in This Item:
File SizeFormat 
289961.pdf8.88 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

218
checked on Dec 23, 2024

Download(s)

16
checked on Dec 23, 2024

Google ScholarTM

Check





Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.