Mobil bir robotun yapay zeka destekli kendinden öğrenebilir sürüş algoritmasının geliştirilmesi

Mobil robotlar, günümüzde otomasyon ve yapay zeka teknolojilerinin giderek artan bir şekilde entegre edildiği önemli bir alan haline gelmiştir. Bu robotlar, hareket kabiliyetine sahip olmaları sayesinde çeşitli uygulama alanlarında kullanılmaktadır. Bu uygulama alanları arasında lojistik, tarım, inşaat, sağlık ve endüstriyel otomasyon gibi birçok sektör yer almaktadır. Mobil robotların etkin ve güvenli bir şekilde hareket etmelerini sağlayan temel bileşenlerden biri sürüş algoritmalarıdır. Geleneksel sürüş algoritmaları, robotların belirli durumlar için önceden programlanmış talimatlarla hareket etmelerini sağlar. Ancak, bu yaklaşım basit ve tekrar eden görevler için etkili olabilirken, karmaşık ve değişken ortam şartlarında robotların başarılı olmasını sınırlamaktadır. Yapay zeka teknolojilerinin robotlara entegrasyonu, mobil robotların çevrelerini algılamalarını ve deneyim tabanlı öğrenme sağlayarak sürüş algoritmalarını daha adaptif ve otonom hale getirmeyi amaçlar. Bu çalışmada, mobil bir robotun yapay zeka destekli kendinden öğrenebilir sürüş algoritmasının geliştirilmesi hedeflenmiştir. Algoritmanın adaptif öğrenme mekanizmaları, uyumluluk ve otonomi, öğrenme hızı ve performansı ile gerçek dünya uygulamaları açısından literatüre değerli katkılar sunması beklenmektedir. Bu amaçla çalışmada literatürdeki yaygın olarak kullanılan makine öğrenimi metodlarından olan pekiştirmeli öğrenme (DDPG, TD3, PPO, SAC, A2C) algoritmalarından faydalanılarak karmaşık ortamlardaki başarıları gözlemlenmiş ve karşılaştırılmıştır. Oluşturulan karmaşık ortamlar her sahnede değişecek şekilde hazırlanarak tek bir algoritmanın farklı karmaşık düzeylerine sahip ortamlardaki başarıları eğitilerek test edilmiştir. Elde edilen bulgulara göre TD3 %86.3, A2C %89,2 SAC %93.6, PPO %97.6 başarı sağlamıştır. Bu sonuçlar, mobil robot teknolojisinin gelecekteki gelişimi ve çeşitli sektörlerde etkin bir şekilde kullanılması için önemli bir adım olarak görülmektedir. Sonuç olarak, bu tez çalışması mobil robotların farklı senaryolarda güvenilir ve otonom bir şekilde çalışmasını sağlayarak çeşitli uygulama alanlarında kullanılabilirliğini artırmayı hedeflemektedir. Algoritmaların çevresel değişikliklere hızlı adaptasyon yeteneği sayesinde, robotların daha genel amaçlı ve esnek bir şekilde çalışması sağlanmıştır. Dinamik ortamlar ve kapsamlı analizlerle desteklenen bu yaklaşım ile, mobil robotların otonom hareket kabiliyetlerini geliştirirken, gelecekte karmaşık ortamlarda test edilmesi ve farklı veri kaynakları ile entegrasyonlarının sağlanması öngörülmektedir. Bu çalışmanın, otonom sistemler ve yapay zeka tabanlı robotik uygulamalar için önemli bir katkı sunacağı değerlendirilmektedir.