Enerji Verimli Mobil Rotalama İçin Güvenirlik Analizi

Urazel B., Taş M. O.

Journal of Multidisciplinary Engineering Science Studies, cilt.7, sa.6, ss.3935-3941, 2021 (Hakemli Dergi)

  • Yayın Türü: Makale / Tam Makale
  • Cilt numarası: 7 Sayı: 6
  • Basım Tarihi: 2021
  • Dergi Adı: Journal of Multidisciplinary Engineering Science Studies
  • Derginin Tarandığı İndeksler: Other Indexes
  • Sayfa Sayıları: ss.3935-3941
  • Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Günümüzde mobil robotlar endüstriden hobiye, askeriyeden uzay aracına kadar birçok alanda kullanılmaktadır. Endüstriyel gelişmeler, kendi kendine yeten otonom robotların farklı görevlerde daha sık kullanılmasını sağlamıştır. Bu nedenle bu görevlerin en iyi şekilde gerçekleştirilebilmesi için enerji tüketimi, zaman, maliyet vb. dikkate alınarak rota planlaması yapılmalıdır. Bu çalışmada öncelikle bir rota problemi tanımlanmış ve matematiksel bir model oluşturulmuştur. Daha sonra Genetik Algoritma (GA) ve Cuckoo Search (CS) kullanılarak robotun enerji tüketimi dikkate alınarak optimal rotalar elde edilmiş ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Ayrıca, mobil robotun optimal rotalar arasında güvenilirlik analizinin detayları verilmiştir. Test sonuçları, CS'nin ortalama amaç fonksiyonu değerleri ve hesaplama süresi açısından GA'dan daha iyi performans gösterdiğini göstermiştir.

Nowadays, mobile robots are used in many fields from industry to hobby, military to spacecraft. Industrial developments have enabled self-sufficient autonomous robots to be used more frequently in different tasks. Therefore, to achieve these tasks optimally, route planning should be performed by considering energy consumption, time, cost etc. In this study, first a routing problem is defined, and a mathematical model is formed. Then optimal routes considering energy consumption of the robot is achieved by using Genetic Algorithm (GA) and Cuckoo Search (CS), and the results are compared. Furthermore, details of the reliability analysis of the mobile robot among the optimal routes are given. The test results shown that the CS outperforms GA in terms of average objective function values and computational time.