Path planning based on unmanned aerial vehicle performance with segmented cellular genetic algorithm

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0002-8764-3011
dc.authorid0000-0003-0303-4313
dc.authorid0000-0002-9600-2697
dc.contributor.authorGezer, Ahmet
dc.contributor.authorTuran, Önder
dc.contributor.authorBaklacıoğlu, Tolga
dc.date.accessioned2024-10-12T19:47:13Z
dc.date.available2024-10-12T19:47:13Z
dc.date.issued2024
dc.departmentRektörlük, Bilişim Teknolojileri Uygulama ve Araştırma Merkezien_US
dc.description.abstractAn important part of UAV technological development consists of improvements in the scope of path planning. Different choices can be made in path planning according to operational priorities, it may be preferred to reach the destination as fast as possible or to increase the airtime by compromising speed. For every speed and altitude that the UAV can fly; fuel data of cruise, climb and descent phases are used in the path planning algorithm. Thus, economical and airtime-maximizing paths could be produced on the basis of performance characteristics compatible with the kinematic constraints customized for the UAV. In this study, Cellular (cGA) and Segmented Cellular Genetic Algorithm (scGA) are proposed. The novel overprotective algorithm which has a fixed initial population and segmented chromosome structure achieves a high convergence speed to optimal solution and can generate paths which have 5.2 times higher fitness value on average compared with a conventional Genetic Algorithm (GA). It has been seen that scGA improves the initial population in terms of the best solutions 1.9 times and the general population 5.8 times better compared with GA. en_US
dc.description.abstractİHA teknolojik gelişiminin önemli bir parçası, yol planlama alanındaki iyileştirmelerden oluşmaktadır. Yol planlamada operasyonel önceliklere göre farklı tercihler yapılabilir, varış noktasına en hızlı şekilde ulaşılması veya hızdan ödün vererek havada kalma süresinin uzatılması istenebilir. Bir İHA’ya ait uçabildiği her hız ve her irtifa için; seyir, tırmanma ve alçalma fazlarına ait yakıt verileri yol planlama algoritmasında kullanılmıştır. Böylece, bir İHA için özelleştirilmiş kinematik kısıtlara uyumlu performans özellikleri temelinde ekonomik ve havada kalma süresini uzatan yollar üretilebilmiştir. Bu tez çalışmasında, Hücresel (cGA) ve Parçalı Hücresel Genetik Algoritma (scGA) önerilmiştir. Sabit başlangıç popülasyonu ve parçalı kromozom yapısına sahip aşırı korumacı yeni algoritma; optimal çözüme yüksek yakınsama hızı elde etmiş, geleneksel bir genetik algoritmaya (GA) kıyasla ortalama 5,2 kat daha yüksek uygunluk değerine sahip yollar üretebilmiştir. scGA’nın GA’ya kıyasla, başlangıç popülasyonuna göre en iyi çözümü 1,9 kat ve genel popülasyonu 5,8 kat daha iyi geliştirdiği görülmüştür.
dc.identifier.citationGezer, A., Turan, Ö., & Baklacıoğlu, T. (2024). Path Planning Based on Unmanned Aerial Vehicle Performance with Segmented Cellular Genetic Algorithm. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 40(1), 135-153.
dc.identifier.doi10.17341/gazimmfd.1156817
dc.identifier.endpage153en_US
dc.identifier.issn1300-1884
dc.identifier.issue1en_US
dc.identifier.scopus2-s2.0-85201703182en_US
dc.identifier.scopusqualityQ2en_US
dc.identifier.startpage135en_US
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.17341/gazimmfd.1156817
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11467/8816
dc.identifier.volume40en_US
dc.indekslendigikaynakScopusen_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherGazi Universitesien_US
dc.relation.ispartofJournal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi Universityen_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectPath Planningen_US
dc.subjectTrajectory Planningen_US
dc.subjectGenetic Algorithmen_US
dc.subjectEvolutionary Algorithm en_US
dc.subjectUAVen_US
dc.subjectYol Planlama
dc.subjectYörünge Planlama
dc.subjectGenetik Algoritma
dc.subjectEvrimsel Algoritma
dc.subjectİHA
dc.titlePath planning based on unmanned aerial vehicle performance with segmented cellular genetic algorithmen_US
dc.title.alternativeParçalı hücresel genetik algoritma ile insansız hava aracı performansına dayalı yol planlamaen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Path planning based on unmanned aerial vehicle performance with segmented cellular genetic algorithm.pdf
Boyut:
878.42 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
İndir

Koleksiyon

Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
UVAM, Bilişim Teknolojileri Uygulama ve Araştırma Merkezi Koleksiyonu