Bu çalısmada, çoklu robotların tam kapsama gerçeklestirmeleri için gezinti
yollarının planlanması problemi ele alınmıstır. Öncelikle, çoklu robot kapsama
alanında literatürde yer alan yol planlama algoritmaları incelenmis ve arastırma sonucu
elde edilen bilgilere yer verilmistir. Arastırma kapsamında algılayıcı tabanlı gezgin çok
robotlu statik çalısma alanının tam kapsanması için yeni ve diğer yöntemlere göre
avantajları söz konusu olan ÇS-KAK; Çoklu Sarmal - Kapsar Ağaç Kapsama (MS-STC,
Multiple Spiral - Spanning Tree Coverage) algoritması gelistirilmistir. Đlgili algoritma
Visual Studio 2008 ortamında C# programlama dili kullanılarak yazılmıstır. Gelistirilen
algoritmanın robotlara esit is yükü paylastırması, robotların baslangıç noktasında
serbestlik sağlaması ve kapsama alanlarındaki değisimlere uyum sağlayabilmesi
uygulama değerine sahip üstünlükleridir. Algoritma, bu alanda en çok bilinen ve/veya
en yeni yol planlama yöntemleri ile karsılastırılmıstır. Önerilen algoritmanın farklı
problemlerdeki performansı test edilerek değerlendirilmis, gelecekte yapılacak
çalısmalara ısık tutması sağlanmıstır.
In this study, the path planning problem of multiple robot has been studied for
full coverage. Firstly, path planning algorithms which are in the literature have been
experimented and the information that is obtained from the result of the literature survey
is presented. At the survey new MS-STC (Multiple Robot Spiral – Spanning Tree
Coverage) which has advantages as per the other methods has been developed for full
coverage of the static work area with sensor based mobile multiple robot. Algorithm
has been coded by using the C# at the Visual Studio 2008. MS-STC advantages are to
share equal work to robots, to exist freedom for robot initial locations, to increase
feasibility rate for dinamic work area. The algorithm has been compared with the other
most known and/or the newest path planning methods. The performance of proposed
algorithm has been evaluated on different test problems, future studies are provided to
shed light.
