Abstract:
Otonom mobil robotların (AMR) endüstriyel ortamlarda kesintisiz ve güvenilir bir şekilde çalışmalarını sürdürebilmesi, özellikle dar alanlarda ve dinamik çevre koşullarında yüksek hassasiyetli bir yanaşma (docking) performansını gerekli kılmaktadır. Mevcut yanaşma stratejileri, genellikle tekil sensör girdilerinin sınırlılıkları ve çevresel belirsizlikler nedeniyle sistematik hata paylarına maruz kalmakta; bu durum otonom sistemlerin operasyonel kararlılığında önemli kısıtlar oluşturmaktadır. Çalışmanın metodolojik yapısı, fiziksel saha doğrulaması ve ileri düzey algoritma optimizasyonu olmak üzere iki ana eksen üzerine inşa edilmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında, Epik Robotik bünyesinde geliştirilen fiziksel AMR platformu üzerinde kapsamlı gerçek saha testleri yürütülmüş; ArUco ve LiDAR tabanlı hibrit yanaşma mimarisinin fiziksel kısıtlar (mekanik atalet ve zemin sürtünmesi) ile çevresel değişkenler (aydınlatma ve dinamik engeller) altındaki temel başarımı deneysel olarak ortaya konmuştur. Saha testleri kapsamında her iki yanaşma yöntemi bağımsız senaryolarda analiz edilmiş; ArUco yönteminin görsel verinin güvenilir olduğu koşullardaki başarısı ile V-Marker yönteminin düşük ışık koşullarındaki geometrik algılama başarısı ayrı ayrı değerlendirilmiştir. Çalışmanın özgünlüğü, saha verileriyle temellendirilmiş bu temel kontrol yapısının üzerine PPO algoritması tabanlı uyarlanabilir bir kontrol katmanının simülasyon ortamında bütünleştirilmesinde yatmaktadır. PPPO algoritması, simülasyon ortamındaki yanaşma sürecinde sensör güvenilirlik değerlerini ve konum doğrulama ölçütlerini anlık olarak izleyerek temel alınarak oluşturulan yüksek gerçeklik düzeyine sahip Gazebo ROS 2 simülasyon ortamında eğitilmiştir. PPO algoritması, operasyonel süreçte sensör güvenilirlik değerlerini ve konum doğrulama ölçütlerini anlık olarak izleyerek aktif yanaşma yönteminin görsel veya geometrik veri bütünlüğünü değerlendirmektedir. Algoritma, yöntemlerden birinde hata veya sapma tespit edilmesi durumunda dinamik olarak diğer yönteme geçiş yapmakta; yüksek doğruluk gerektiren durumlarda ise her iki sensör hattını eş zamanlı olarak kullanarak yanaşma sürecini optimize etmektedir.
