Su Altı Otonom Araçlarda Derin Q-Ağları Algoritması Kullanılarak ROS Tabanlı Yol Planlama-Reference-Cited by-同舟云学术

Su Altı Otonom Araçlarda Derin Q-Ağları Algoritması Kullanılarak ROS Tabanlı Yol Planlama

Published:2024-06-29 Issue:2 Volume:12 Page:743-752
ISSN:2147-9526
Container-title:Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji
language:
Short-container-title:

Author:

Gözütok Emre¹^ORCID,Duran Fecir²^ORCID

Affiliation:

1. GAZİ ÜNİVERSİTESİ, BİLİŞİM ENSTİTÜSÜ

2. GAZİ ÜNİVERSİTESİ

Abstract

Su altı araçları genellikle sınırlı hareket kabiliyetine sahiptir. Bu çalışma, bu problemin çözümüne odaklanmaktadır. Çalışmada Monterey Körfezi Akvaryumu Araştırma Enstitüsü tarafından geliştirilen Tethys UMOSA (Uzun Menzilli Otonom Su Altı Aracı) [1] üzerinde Yeniden Güçlendirme Öğrenmesi (RL) algoritmasının kullanılması incelenmiştir. Deneyler Gazebo simülasyon ortamında [2] gerçekleştirilmiştir. Yapılan deneylerde, Paper ve arkadaşları tarafından geliştirilen Tethys UMOSA’nın modellendiği Gazebo su altı simülasyon ortamı [3] kullanılmıştır. Geleneksel denetleyicilerin yerine gerçek zamanlı olarak Yeniden Güçlendirme Öğrenmesi (RL) algoritmalarının kullanılması incelenmiştir. UMOSA’nın yörüngesini belirlemek için Derin Q-Ağları (DQN) algoritması kullanılmıştır. Gazebo simülasyon ortamındaki su altı aracının kontrolü Robot İşletim Sistemi (ROS) kullanılarak sağlanmıştır. Sonuçlar geleneksel denetleyicilere kıyasla RL tabanlı algoritmaların potansiyel avantajlarını göstermektedir. Çalışma sonucunda UMOSA modellerinde Derin Q-Ağları algoritmasının gerçek zamanlı kontrol için verimli olarak kullanılabileceği ve simülasyon ortamında Derin Q-Ağları için gereken eğitim ortamının gerçekleştirilebilecği gözlemlenmiştir.

Publisher

Gazi Universitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarim ve Teknoloji

Reference18 articles.

1. [1] [Watson, S.; Duecker, D.A.; Groves, K. Localisation of Unmanned Underwater Vehicles (UUVs) in Complex and Confined Environments: A Review. Sensors 2020

2. [2] Phillips, A.B., vd. (2023). "Autosub Long Range 1500: A continuous 2000 km field trial." Ocean Engineering, 280, 114626.

3. [3] Godin, M.A., vd. (2011). "Real-time sensing of upwelling from a moving autonomous platform." Limnology and Oceanography: Methods, 9(1), 1-13.

4. [4] Zhang, Y., vd. (2012). "Using AUVs to study frontal dynamics." Journal of Field Robotics, 29(6), 1035-1048.

5. [5] Kukulya, A., vd. (2016). "AUVs in the Arctic: A platform for interdisciplinary science." OCEANS 2016 MTS/IEEE Monterey.