In this thesis study, two different visual based controllers and an adaptive potential fieldbased on path planning methods are designed for a differential drive mobile robot. The designedmethods are operated in a multi-camera environment with fixed head camera configuration.Configuration space hosts a number of static obstacles. The controller performs robot motions until apre-defined target is reached. For each controller two different positioning models are utilized. Aweighted graph and a triangle model have been proposed. This study is comprised of three stages. Infirst stage; a simple go-to-goal controller designed for an obstacle free configuration space. In secondstage, designed controller has been fused with a modified path planning method (for obstacleavoidance) and a newly designed controller. In last stage; an expandable configuration space iscreated with multi-camera device and controllers have been adapted to this new configuration space.The camera(s) captures image frames in an interior space. A real-time system tracks theconfiguration space in consecutive frames to detect global positions of a mobile robot, target andobstacles. A graph structure is formed by assuming robot wheels and target as nodes in weightedgraph positioning model. Distances between nodes are assigned as weights to the graph edges. Avirtual triangle is formed between the robot wheels and target in triangle positioning model. Theangles between edges are assigned as interior angles to the triangle corners. Both graph weights andtriangle angles are input parameters according to the used positioning model for designed controllers.In first stage; go-to-goal behavior is modeled for the obstacle free environment. The generalGaussian function is utilized to determine the velocity of wheels in designed controller for bothpositioning models, separately. We compare outputs of controller with several conventional methodswhich are PID and Fuzzy-PID. Then it has been seen that the mobile robot control has been performedwith high precision and accuracy by employing the developed visual-based Gaussian controller.In second stage; a decision tree based mobile robot control and an adaptive potential fieldbasedobstacle avoidance control have been developed for a static obstacle hosted environment. Then,we harmonized both control unit and performed a real-world experiment. Firstly, a path plan extractedby using adaptive potential field method. To calculate potentials virtual range sensors are used.Secondly, decision tree-based controller has advanced the wheeled mobile robot (WMR) on thisreference trajectory path in real-time. Experimental environment has included static obstacles anddifferent configuration spaces. Efficiency and robustness of potential field method has greatlyimproved by utilizing optimal parameters found with adaptive potential field design. We haveacquired and evaluated both simulation and real-world experiment data from control process.Finally, all the designed controllers and models have been combined and a new controlinfrastructure has been developed to work with multi-camera device configuration in third stage. Weproposed a new multi-camera operating model by stitching multi-images into one image. Developedpath planning and path dividing methods are implemented on this stitched image. Experimental resultsshow designed controllers and methods successfully characterize WMR motions for multi-cameramodel under different configuration spaces.

Bu tez çalışmasında, diferansiyel tahrikli bir gezgin robot için iki farklı görü tabanlı kontrolörve potansiyel alan yöntemine dayalı uyarlamalı yol planlama metodu tasarlanmıştır. Tasarlananmetotlar çoklu-kamera ortamında sabit tepe kamera konfigürasyonu ile çalıştırılmıştır. Konfigürasyonuzayı birden fazla statik engel barındırmaktadır. Kontrolör ön-tanımlı bir hedefe ulaşıncaya kadarrobot hareketlerini yürütmektedir. Her bir kontrolör için iki farklı pozisyonlama yöntemindenfaydalanılmıştır. Bu kapsamda; bir ağırlıklı çizge ve bir de trigonometrik üçgen modelleri önerilmiştir.Bu tez çalışması üç aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada; engel içermeyen bir konfigürasyon uzayıiçin temel bir hedefe-gitme kontrolörü tasarlanmıştır. İkinci aşamada; yeni olarak tasarlanan birhedefe-gitme kontrolörü ile yeni olarak tasarlanan bir hedeften kaçınma kontrolörü kaynaştırılmıştır.Son aşamada ise; çoklu-kamera cihazları ile genişletilebilir bir konfigürasyon uzayı oluşturulmuşturve kontrolörler bu yeni konfigürasyon uzayına uyarlanmıştır.Kamera(lar) bir iç mekânda imge çerçevelerini yakalarlar. Robot, hedef ve engellerin globalkonumlarını tespit etmek amacıyla; konfigürasyon uzayı ardışık çerçevelerde gerçek zamanlı olarakizlenmektedir. Ağırlıklı çizge konumlandırma modelinde robot tekerleri ve hedef birer düğümvarsayılarak bir çizge yapısı oluşturulur. Düğümler arasındaki mesafe değerleri çizge kenarlarınaağırlık olarak atanmaktadır. Üçgen konumlandırma modelinde robot tekerleri ve hedef arasında sanalbir üçgen yapısı oluşturulur. Üçgenin kenarları arasındaki iç açılar üçgen köşelerine açı değerleriolarak atanmaktadır. Hem çizge ağırlıkları hem de üçgen iç açıları kullanılan konumlandırmamodeline göre tasarlanmış kontrolörler için giriş parametreleri olarak kullanılmaktadır.İlk aşamada; engel içermeyen bir ortam için hedefe-gitme davranışı modellemiştir. Gaussianfonksiyonu her iki konumlandırma modeli için teker hız değerlerini belirlemek amacıyla varsayılankontrolör içerisinde kullanılmıştır. Bu kontrolörden elde edilen çıktılar ise iki geleneksel kontrolyöntemleri olan PID ve Fuzzy-PID ile karşılaştırılmıştır. Tasarlanan görü tabanlı Gaussian kontrolörükullanarak mobil robot kontrolünün yüksek hassasiyet ve doğruluk ile gerçekleştirildiği görülmüştür.İkinci aşamada; statik bir ortam için karar ağacı tabanlı bir gezgin robot kontrolü veuyarlanabilir potansiyel alan tabanlı engel kaçınma kontrolü geliştirilmiştir. Daha sonra, her ikikontrol birimi uyumlu hale getirilmiş ve gerçek bir dünya deneyi gerçekleştirilmiştir. İlk olarak,uyarlamalı potansiyel alan yöntemi kullanarak bir yol planı çıkartılmıştır. İkinci olarak, karar ağacıtabanlı kontrolör tekerlekli mobil robotu (TMR) bu referans yörünge yolu üzerinde ilerletmeyebaşlamıştır. Deneysel ortam statik engeller ve farklı konfigürasyon uzayları içermektedir. Uyarlamalıpotansiyel alan yöntemi ile bulunan optimum parametrelerden yararlanarak potansiyel alanyönteminin verimi ve dayanıklılığı büyük ölçüde iyileştirilmiştir. Kontrol işleminden simülasyon vegerçek dünya deneysel verileri elde edilmiş ve değerlendirilmiştir.Nihai olan üçüncü aşamada ise tasarlanan tüm kontrolörler ve modeller birleştirilmiş veçoklu-kamera cihaz konfigürasyonu ile çalışabilecek şekilde yeni bir kontrol altyapısı geliştirilmiştir.Çok görüntüyü dikişleme yöntemiyle tek bir görüntüde birleştirerek yeni bir çoklu kamera işletimmodeli önerilmiştir. Bu dikişli görüntü üzerinde geliştirilen yol planlama ve yol bölütleme yöntemleriuygulanmıştır. Deneysel sonuçlar, tasarlanan kontrolörlerin çoklu kamera konfigürasyonu için deTMR hareketlerini farklı konfigürasyon uzayları başarılı bir şekilde karakterize ettiğini göstermiştir.