Design and realization of localization algorithms for multi-robot systems

Çok robotlu sistemler (MRS), tek bir robot için son derece zorlayıcı olan karmaşık görevleri gerçekleştirebilir. Örneğin, iş birliğiyle taşıma, alan kapsama ve arama-kurtarma operasyonları gibi uygulamalarda, MRS en iyi seçenek olabilir. MRS, görevleri daha basit komutlara bölerek bireysel robotlara atar. Bu yapı, ölçeklenebilirlik ve tek bir hata noktasına karşı dayanıklılık gibi önemli avantajlar sağlayan merkezi olmayan yaklaşımlara ilgiyi artırmıştır. MRS'deki formasyon kontrolü, özellikle GPS'in bulunmadığı ve dış altyapının olmadığı ortamlarda güçlü robot konumlandırmasına dayanır. Dış ortamlarda GPS mutlak konumlandırma sağlayabilir ancak kapalı alanlar veya tüneller gibi ortamlarda sürü robotları için yetersiz kalabilir. Hareket yakalama sistemleri gibi kapalı alan konumlandırma çözümleri, yüksek maliyetli olup ek altyapı kurulum prosedürleri gerektirir. Bu sınırlamalar, sürü robotikleri uygulamaları için uygun, dayanıklı ve dahili konumlandırma sistemlerine olan ihtiyacı vurgulamaktadır. Bu çalışma, tamamen dahili yeteneklere dayanan, dış altyapıya bağımlılığı ortadan kaldıran yeni bir merkezi olmayan, işaretleyicisiz konumlandırma çerçevesi sunmaktadır. MRS için bir konumlandırma çözümü bulmak amacıyla, yöntemimiz, derin öğrenme ile güçlendirilmiş iş birliği temelli konumlandırma algoritmalarını formasyon kontrol mekanizmalarıyla birleştirmektedir. Önerilen çerçevenin etkinliğini doğrulamak için kapsamlı simülasyonlar ve gerçek dünya deneyleri gerçekleştirilmiştir. Sistem ölçeklenebilirliği, farklı ekip boyutlarına uyum sağlayarak test edilmiştir ve uygulamalardaki etkinliği gösterilmiştir. Bu çalışma ayrıca yer robotları için açık kaynaklı bir veri seti sunarak MRS alanında daha fazla araştırmayı teşvik etmektedir.