Otonom mobil robot için iç mekanlarda rota planlama ve harita çıkartma

Bu tez, TurtleBot3 robotu üzerinde gerçekleştirilen SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) ve navigasyon çalışmalarını kapsamaktadır. Tezin amacı, robotun otonom sürüş yeteneklerini geliştirmek ve karmaşık bir ortamda etkin bir şekilde hareket etmesini sağlamaktır. TurtleBot3, kompakt ve hareketli bir robot platformudur. Bu platform, ROS (Robot Operating System) çatısı altında çalışan bir dizi sensör ve hareket kontrol birimiyle donatılmıştır. Bu sensörler arasında LIDAR (Light Detection and Ranging) sensörü, IMU (Inertial Measurement Unit) ve odometri bulunur. Bu sensörler, robotun çevresini algılamasına, konumunu takip etmesine ve hareket etmesine yardımcı olur. Otonom sürüş, TurtleBot3 robotunun insan müdahalesi olmadan kendini yönlendirebilme yeteneğini ifade eder. SLAM ve navigasyon yetenekleri sayesinde TurtleBot3, otonom sürüşü gerçekleştirebilir. Robot, harita ve konum bilgilerini kullanarak engelleri tespit eder, çevresel koşullara uyum sağlar ve hedefe doğru güvenli bir şekilde ilerler. A* algoritması gibi yol planlama algoritmaları, TurtleBot3'ün güvenli ve hızlı bir şekilde hedefe ulaşmasını sağlayarak otonom sürüşün başarılı bir şekilde gerçekleştirilmesine yardımcı olur. Yol planlama, bir robotun veya aracın belirli bir başlangıç noktasından hedef noktasına ulaşmak için takip etmesi gereken bir yolun belirlenmesi sürecidir. Yol planlama, robotların veya araçların engelleri aşarak güvenli ve etkili bir şekilde hedefe ulaşmasını sağlamak için kullanılan bir dizi algoritma ve stratejiden oluşur. Yol planlama algoritmaları, verilen ortamda en kısa veya en uygun yolun bulunmasına yardımcı olur. A* algoritması, tahmini maliyet fonksiyonunu kullanarak en kısa yolun yanı sıra hedefe olan uzaklığı da dikkate alır. Bu sayede, TurtleBot3 robotu daha verimli bir şekilde hareket edebilir ve hedefe daha hızlı ulaşabilir. Yol planlama algoritmaları,TurtleBot3 robotunun verilen ortamda en uygun yolu bulmasını sağlar. Bu tezde, yol planlamada Dinamik Pencere Yaklaşımı (DWA) ve A* gibi algoritmalar kullanılacaktır. DWA otonom bir robotun çevresel koşulları ve hız kontrolünü dikkate alarak anlık olarak güvenli ve etkili bir hareket planı oluşturmasına yardımcı olan bir yol planlama ve kontrol yöntemidir. A* algoritması ise Dijkstra algoritmasının geliştirilmiş bir versiyonudur ve daha hızlı sonuçlar üretebilir. Bu tez kapsamında, TurtleBot3 robotunun SLAM, navigasyon ve otonom sürüş yeteneklerini geliştirmek amacıyla çeşitli deneysel çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmalarda, Gazebo simülasyon ortamı kullanılarak farklı senaryolar test edilmiş ve A* algoritması da bu simülasyon ortamında değerlendirilmiştir.