Abstract:
Teknolojideki gelişmeler robotların farklı amaçlar için kullanılabilmesini mümkün kılmaktadır. Arama ve kurtarma çalışmaları, bilinmeyen bölgelerin keşfi, tehlikeli bölgelerde inceleme, gözetleme ve güvenlik gibi birbirinden farklı özellikler taşıyan ve farklı gereksinimleri olan görevler için robotlar kullanılabilir. İnsan hayatını tehlikeye sokabilecek görevler için robotların kullanılması olası can kayıplarının önüne geçilmesini sağlayacaktır.Robotlar için öngörülen çoğu görev kısmi ya da tam otonom çalışabilen robotların kullanımını gerektirmektedir. Bunun nedeni hem robotları kontrol eden operatörlerin görevini hafifletmek hem de görevin daha kısa sürede tamamlanmasını sağlamaktır. Bunlara ilave olarak kullanılan robotlar ile kesintisiz iletişimi ve tam koordinasyonu sağlamak her zaman mümkün olmayabilir.Gezgin bir robotun otonom çalışabilmesinin ilk koşulu bulunduğu ortamı tanımasıdır. Çoğu durumda önceden oluşturulmuş bir haritanın robota yüklenmesi ve robotun bulunduğu noktadan hareketle yüklenmiş olan haritaya göre verilen bir güzergâhı takip etmesi mümkün olmayabilir. Önceden bir harita yükleme olanağı olsa bile dinamik ortamlarda ortamın tanınması gereksinimi devam etmektedir. Dolayısıyla gezgin robotlar kendilerini konumlandırma ve eş zamanlı olarak bulundukları ortamları haritalama kabiliyetlerine sahip olmalıdır. Gezgin bir robotun bilinmeyen bir bölgede bilinmeyen bir pozisyondan başlayarak ortamın haritasını oluşturması ve eş zamanlı olarak harita içinde kendisini konumlandırması literatürde Eş Zamanlı Konum Belirleme ve Haritalama (SLAM) problemi olarak bilinir. Olasılıksal yöntemlerin kullanımıyla bir haritanın oluşturulması için SLAM süreci robot algılayıcılarından gelen gürültülü yer işaretçisi ölçüm dizisini kullanır. Bir SLAM sürecinin başarısında robotlarda kullanılan dahili ve harici algılayıcıların performansları önemli rol oynar. Bu nedenle farklı yetenekleri olan birden çok algılayıcıdan elde edilen verilerin birleştirilmesi prensibine dayanan çoklu algılayıcı füzyonu metotları SLAM süreçlerinin performansını ve doğruluğunu arttırabilir.Bu çalışmada ilk olarak robotik keşif ve haritalama teknikleri performans, işlem yükü ve bellek gereksinimleri açısından incelenmektedir. Daha sonra, robotik keşif operasyonları ve eş zamanlı konum belirleme ve haritalamada kullanılabilecek çoklu algılayıcı füzyonu metotları sunulmaktadır. Önerilen metotların performansları hem benzetim çalışmaları hem de gerçekleştirilen saha çalışmalarının sonuçları ile gösterilmiştir.