Dönmez, EmrahKocamaz, Adnan Fatih2021-04-092021-04-092019DÖNMEZ E,KOCAMAZ A. F (2019). Çoklu Hedeflerin Çoklu Robotlara Paylaştırılması İçin Bir Yük Dengeleme Sistemi. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 8(2), 533 - 548.2147-31292147-3188https://hdl.handle.net/11616/33423https://search.trdizin.gov.tr/yayin/detay/380093Öz: Günümüzde robotik alanında verilen görevi icra etme, yol planlama, kontrolör tasarımı gibi konularda yaygın olarak tek robot ile yapılan sistemlere odaklanılmaktadır. Çoklu robotlar ve çoklu hedef/görev paylaşımı üzerine ise daha az sayıda çalışmalar bulunmaktadır. Ancak bu alandaki yöntemlerin geliştirilmesi ve kolektif çalışma modelleri üzerine derinlemesine çalışmalar yapılması gerekmektedir. Bu çalışmada, birden fazla robot ile çok sayıda hedefin gezilmesi için görev paylaşımı ve yük dengeleme sistemi (YDS) geliştirilmiştir. Çalışma çok sayıda hedefin asgari maliyet ile gezilmesi bakımından çoklu gezgin satıcı (Çoklu-GSP) problemine de benzemektedir. Görev paylaşımı sisteminde YDS pasif veya aktif durumlarına göre görev dağılımları yapılmıştır. Yük dengelemede amaç bir robota gereğinden fazla görev verilmesinin önüne geçerek enerji ve maliyeti gözetmektir. İlgili robotlara görev dağılımı yapıldıktan sonra robot sayısı kadar hedef küme oluşturulur. Her bir küme için robot konumu ve mevcut hedefler birer çizge düğümü olarak kabul edilmiştir. Oluşan bu çizge düğümleri tam bağlantılı hale getirilerek mesafe matrisi oluşturulmuştur. Daha sonra yol planı başlangıç düğümü olan robotun ilk pozisyonundan hedef düğümlere en yakın komşu (NN) ve genetik algoritma (GA) yöntemleri ile yapılmıştır. Gidilen bir sonraki düğüm yeni başlangıç pozisyonu olarak kabul edilirken, gezilen her bir düğüm ise çizge bağlantı matrisi içerisinden çıkarılmıştır. Hedef ve robotlar renkli etiketler ile etiketlenmiş ve nesnelerin konumları renk tabanlı nicemleme ve eşikleme yöntemleri ile hesaplanmıştır. Yapılan deneyler sonucunda tasarlanan sistemin değişken sayıda ve/veya farklı hedef dağılımlarında iyi bir şekilde görev paylaşımı yaptığı ve elverişli yol planı oluşturduğu gözlemlenmiştir.Öz: Today in the field of robotics, single robot systems and topics such as fulfilling the given tasks, path planning and controller design are generally focused. There are fewer studies on multiple robots and multiple target/task sharing. However, it is necessary to develop methods in this field and to make in-depth studies on collective working models. In this study, task sharing and load balancing system (LBS) have been developed for traveling multiple robots with multiple targets. The study is similar to the problem of multi-travelling salesman problem (Multi-TSP) in terms of visiting multiple targets with minimum cost. In the task sharing system, tasks are distributed according to LBS passive or active status. The purpose of load balancing is to observe energy and cost by preventing overassignment tasks to a robot. After the distribution of the task to the related robots, the target cluster is created up to the number of robots. For each cluster, the robot position and the current targets are considered as a graph node. A fully connected graph is created with these nodes and the distance matrix is formed. Then, from the initial position of the robot that was the starting node, the path plan to the target nodes has been composed by the nearest neighbor (NN) and the genetic algorithm (GA) methods. The next node is considered to be the new starting position, while each visited node is removed from the graph adjacency matrix. Target and robots are labeled with colored labels and the positions of the objects are calculated by color-based quantization and thresholding methods. As a result of the conducted experiments, it has been observed that the designed system has made an efficient task sharing and create a suitable path plan in variable number of targets and different target distributions.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessÇoklu Hedeflerin Çoklu Robotlara Paylaştırılması İçin Bir Yük Dengeleme SistemiA Load Balancing System for Sharing Multiple Targets to Multiple RobotsArticle82533548380093