Drone sürüsü ile hedef takip optimizasyonu

Son yıllarda insansız hava araçları sınıfında yer alan Drone'ların askeri, sivil (hobi ve ticari) ve akademik amaçlı kullanımı gittikçe yaygınlaşmaktadır. Askeri alanda çoğunlukla keşif, arama, kurtarma ve saldırı görevlerinde, sivil kullanımda kargo taşımacılığı, görüntü alma, haritalama ve hobi faaliyetlerine yönelik alanlarda, akademik alanda ise yaygın olarak uçuş yönetimi ve kontrol yazılımlarının geliştirilmesi amacıyla kullanılmaktadır. Askeri amaçlı Drone kullanımının en önemli sorunlarından bir tanesi Drone ile komuta merkezi arasında ki mesafe sınırlamasıdır. Bu mesafe sınırlamasını aşabilmek için istenilen koordinatlara hareket eden otonom Drone'lar konusunda bazı çalışmalar yapılmış ve yapılan bu çalışmalar neticesinde başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Ancak özellikle askeri amaçlar için tek başına kullanılan otonom Drone'lar belirli sorunlar ile karşı karşıya kaldığında komuta merkezine istenilen veri aktarımını sağlayamamakta ve icra etmesi gereken görevi başarı ile gerçekleştirememektedir. Drone'lara ait bu mesafe problemini aşabilmek için sürü algoritmaları üzerinde çalışmalar yapılmaktadır. Aynı zamanda çoklu Drone etkileşimi ve görev paylaşımı gibi konular üzerinde çalışmalar da oldukça popülerdir. Araştırmacılar özellikle askeri alanda keşif, arama, kurtarma ve saldırı görevleri için Drone'ların sürü halinde hareket edebilmesini sağlayan yeni algoritmalar üzerinde çalışmalarını yoğunlaştırmaktadır. Bu tez çalışmasında, hareketli bir hedefin Drone sürüsü ile en uygun biçimde takibi için, bir amaç fonksiyonu tanımlanmış ve bu amaç fonksiyonuna göre optimizasyon yapan hedef takip optimizasyon algoritmaları geliştirilmiştir. Çalışmada üç farklı optimizasyon algoritması ile, Drone sürüsü için tanımlanmış hedef takip ve imha görevleri Unity simülasyon ortamında test edilmiştir. Yürütülen çalışmada, Drone sürüsünü güden Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), doğada arıların birlikte hareket ederek yaptıkları davranışların ortaya çıkardığı Yapay Arı Kolonisi Algoritması (YAK) ve doğadaki karıncaların davranışları incelenerek ortaya çıkarılan Karınca Kolonisi Algoritması (KKA) ele alınmıştır. Tanımlanan görev sırasında sürüdeki Drone'lardan bir tanesi zarar görse dahi diğer Drone'lar kullanılan algoritma yapısına göre en uygun pozisyonu alarak görevlerine devam edebilmektedir. Simülasyon çalışmasında Drone sürüsünün bir istasyondan kalkarak bir aracı takip emesi, dairesel bir yörüngede araç üzerinde konumlanması ve aracın imha edilmesi örnek görevi tanımlanmıştır. Bunun için Unity simülasyon ortamında bir adet hedef araç ve istenilen sayı da Drone'un kalkabileceği bir yer istasyonu tasarlanmıştır. Aracın konum bilgileri uydu üzerinden alındığı varsayılarak Drone'ların hedef araca göre konumları belirlenen optimizasyon algoritmaları ile sağlanmıştır. Çalışmada, optimizasyon algoritmalarının performansları görev için tanımlanan amaç fonksiyonu temel alınarak kıyaslanmıştır.