Bu çalışma, kapalı ortamlardaki hava akımlarını sabit sensörlerle yalnızca belirli noktalarda ölçmek yerine, hava akımının yönünü izleyerek hareket eden tekerlekli bir robotla haritalamayı amaçlamaktadır. Geliştirilen sistem; Mecanum tekerlekli hareket platformu, dokuz MEMS basınç sensörü içeren silindirik hava akışı sensörü, hava hızını ve yönünü tahmin eden yapay sinir ağı, lazer SLAM konumlandırması, ROS tabanlı hareket kontrolü ve RVIZ görselleştirme yazılımından oluşmaktadır.

Robot, bulunduğu noktadaki hava hızını ve yönünü ölçmekte; ölçülen hız vektörünün onda biri büyüklüğündeki komutla hava akışının yönünde ilerlemektedir. Böylece robotun konumu, hava hızı ve hava yönü aynı koordinat sistemi içinde birleştirilmekte; izlenen yol çevre haritası üzerinde sürekli bir hava akışı yörüngesi olarak gösterilmektedir. Birden fazla başlangıç noktasından veya aynı noktadan yapılan tekrarlı ölçümler bir araya getirilerek yörünge bandının uzunluğu, genişliği ve hız değişim oranı hesaplanmaktadır.

Yön kalibrasyonunda robot sekiz farklı yönelimde ve 2, 4 ve 6 m/s hava hızlarında sınanmıştır. Sekiz yönelim için ortalama izleme sapması 1,32° olurken en yüksek sapma 45° yöneliminde 2,03° olarak ölçülmüştür. Dönüşlü hava akışı deneylerinde 45°, 90° ve 135° düzenleri için ortalama yörünge sapmaları sırasıyla 0,072 m, 0,067 m ve 0,034 m olmuş; bütün dönüş deneylerinin ortalaması 0,058 m olarak hesaplanmıştır.

Dört rotorun yan yana çalıştırıldığı deneyde hava akışı yörünge bandı 3,10 m uzunluğa ve 1,47 m en yüksek genişliğe ulaşmıştır. Dört yörüngenin hız değişim oranları 0,756, 0,557, 0,720 ve 0,793 olarak belirlenmiştir. Ortadaki rotorların oluşturduğu yörüngeler daha uzun sürerken dış taraftaki yörüngeler daha hızlı zayıflamıştır.

Dört rotorun “M” biçiminde yerleştirildiği daha karmaşık deneyde, rotorlar aynı anda çalıştırıldığında hava akımları birbirini etkileyerek beklenen doğrultulardan sapmıştır. Beş tekrarlı yörüngeden oluşan bandın uzunluğu 5,83 m, en yüksek genişliği 0,59 m olmuştur. Hız, robot her rotora yaklaştığında yeniden yükselip uzaklaştığında azaldığından tek bir düzenli bozunma katsayısıyla açıklanamamıştır.

Robotik ölçüm, 48 konumu temsil eden sabit nokta verileriyle karşılaştırıldığında hava hızı için 0,17 m/s ortalama mutlak hata ve \(R^2=0,85\) uyum göstermiştir. Robot yaklaşık 0,05 m aralıklarla sürekli veri sağlarken sabit ölçüm noktaları 0,25 m aralıklıdır. Bununla birlikte sabit nokta deneyinde 48 sensör aynı anda kullanılmamış; üç sensör 16 örnekleme turunda farklı konumlara taşınmıştır. Bu nedenle karşılaştırma, eş zamanlı 48 sensörlü bir ağdan çok seyrek ve ardışık nokta ölçümünü temsil etmektedir.

Gerçek ofis deneyinde bir engel, hava hızını özellikle yaklaşık 0,5 m uzaklıktaki art izinin merkezinde düşürmüştür. En yüksek hız farkı yaklaşık 0,65 m/s, en düşük toparlanma oranı yaklaşık 0,65 olmuş; engelin etkisi yaklaşık 1,5 m sonra büyük ölçüde kaybolmuştur. 600 W’lık ısıtıcıyla oluşturulan termal gradyan ise genel akış yönünü değiştirmemiş fakat altı tekrarlı ölçümde son yörünge bandını 4,8 cm’den 9,9 cm’ye çıkararak tekrarlanabilirliği azaltmıştır.

Türkiye açısından: Sistem; Türkiye’de hastaneler, okullar, laboratuvarlar, temiz odalar, veri merkezleri, endüstriyel tesisler, tüneller ve büyük kapalı alanlarda havalandırma akışının deneysel olarak incelenmesi için değerlendirilebilir. Klima üfleme yönlerinin, taze hava erişiminin, engel arkasındaki durgun bölgelerin ve kirletici taşıma yollarının belirlenmesinde CFD modellerini tamamlayan hareketli bir ölçüm platformu olabilir. Türkiye’de uygulama öncesinde düşük hava hızlarında doğrulama, farklı zeminlerde Mecanum tekerlek kalibrasyonu, insan hareketlerinin etkisi, farklı yüksekliklerde üç boyutlu ölçüm, uzun süreli sensör sürüklenmesi, sıcaklık ve nem telafisi, iş güvenliği ve gerçek bina havalandırma sistemleriyle karşılaştırma yapılmalıdır. Çalışmadan sistemin gazın kimyasal türünü belirleyebildiği, bütün bir odayı anlık olarak üç boyutlu haritaladığı veya yangın ve tehlikeli gaz ortamlarında sertifikalı biçimde çalışabildiği sonucu çıkarılamaz.

Araştırmanın temel problemi

Kapalı ortamlardaki hava hareketi; bina geometrisi, havalandırma çıkışları, ısı kaynakları, engeller ve dış ortam koşulları nedeniyle doğrusal olmayan ve zamana bağlı bir yapı gösterebilir. Sabit anemometreler yalnızca yerleştirildikleri noktadaki hızı ölçerken bütün akış yolunu göstermek için çok sayıda sensör gerekir. Parçacık görüntülemeli hız ölçümü ve izleyici gaz yöntemleri daha ayrıntılı bilgi sağlayabilse de özel deney koşulları gerektirebilir. CFD modelleri geniş alanları inceleyebilir; ancak sınır koşulları, ağ çözünürlüğü ve türbülans modeli seçimlerine duyarlıdır.

Araştırmacılar bu yöntemlerin yerine geçecek bir sistem değil, onları tamamlayabilecek hareketli bir doğrulama aracı geliştirmeyi hedeflemiştir. Temel yaklaşım, robotu önceden belirlenmiş bir tarama yolu boyunca yürütmek yerine, ölçülen hava akımı yönünün robotun bir sonraki hareketini doğrudan belirlediği kapalı çevrimli bir izleme sistemi kurmaktır.

Robotun donanım mimarisi

Çalışmanın 4. sayfasındaki Şekil 1, geliştirilen fiziksel prototipi göstermektedir. Robotun ana bileşenleri şunlardır:

• Mecanum tekerlekli ve dört bağımsız motorlu hareket şasisi.
• Jetson Nano yerleşik bilgisayar.
• STM32F407 şasi kontrol mikrodenetleyicisi.
• Dokuz MEMS basınç sensörlü silindirik hava akışı sensörü.
• Hava akışı sensörü iletişim mikrodenetleyicisi.
• Lazer radar.
• Motor kodlayıcıları ve hareket geri beslemesi.
• Taşınabilir batarya paketi.
• ROS ve RVIZ çalıştıran ana bilgisayar bağlantısı.

Mecanum tekerlekler, robotun gövdesini döndürmeden ileri, geri, yana ve çapraz hareket etmesine olanak vermektedir. Bu özellik, hava yönündeki küçük değişikliklere hızlı cevap verebilmek açısından seçilmiştir. Bununla birlikte deneyler, çapraz hareketlerde yalnızca çapraz motor çiftlerinin etkin çalışması nedeniyle yön sapmasının ortogonal hareketlerden daha yüksek olduğunu göstermiştir.

Silindirik hava akışı sensörünün yapısı

Sensör, birbirine geçen üç adet 1 mm kalınlıklı devre kartından oluşmaktadır. En üstteki S1 sensörü silindirik gövdenin yarım küresel ucundaki 3 mm çaplı açıklığa, S2-S9 sensörleri ise gövdenin yan taraflarındaki dört dikdörtgen açıklığa bağlanmıştır. Tam gövde yaklaşık 15 mm çapında ve 36,35 mm uzunluğundadır.

Yapay sinir ağına doğrudan dokuz basınç değeri verilmemiştir. Yan sensörlerin her biri için üst sensöre göre basınç farkı hesaplanmıştır:

\[ P_2-P_1,\ P_3-P_1,\ldots,\ P_9-P_1 \]

Böylece sekiz basınç farkı, hava hızının büyüklüğü ve yönüyle ilişkilendirilmiştir. Küçük sensör gövdesinin akışı mümkün olduğunca az bozması amaçlanmıştır; ancak çalışmada robot gövdesi, tekerlekler ve sensör direğinin akış alanına etkisini doğrudan ölçen ayrı bir deney bulunmamaktadır.

Sinir ağı veri seti ve eğitim düzeni

Sensörü kalibre etmek için test kesiti 150 mm çapında olan emişli bir doğrusal rüzgâr tüneli kullanılmıştır. Sensörün azimut açısı 0°-360° arasında 15° adımlarla, eğim açısı 0°-90° arasında 15° adımlarla ve hava hızı 2-12 m/s arasında 1 m/s adımlarla değiştirilmiştir. Yaklaşık altı saatlik veri toplama sonunda 87.501 örnek elde edilmiştir.

Açıların çevrimsel yapısından doğan 0°-360° süreksizliğini azaltmak için sinir ağının çıktısı doğrudan açı olarak değil hız bileşenleri olarak tanımlanmıştır:

\[ v_x=v\sin\theta \]

\[ v_y=v\cos\theta \]

Dört ağ mimarisi karşılaştırılmıştır:

• 8-16-8-2
• 8-32-16-2
• 8-32-16-8-2
• 8-64-32-16-8-2

Giriş katmanında sekiz normalleştirilmiş basınç farkı, çıkış katmanında \(v_x\) ve \(v_y\) bulunmaktadır. Gizli katmanlarda ReLU etkinleştirme fonksiyonu, eğitimde ortalama kare hata kaybı kullanılmıştır. Veri seti %80 eğitim, %10 doğrulama ve %10 test olarak ayrılmıştır. ESP32 üzerindeki hesaplama yükü ile doğruluk arasında denge kurduğu gerekçesiyle 8-32-16-8-2 mimarisi seçilmiştir.

Çalışmada test sonuçları için 0,27 (m/s)² hız MSE değeri ve 2,28 (°)² yön MSE değeri verilmektedir. Aynı bölümün devamında ortalama hız hatası 0,22 m/s ve ortalama yön hatası 2,28° olarak sunulmuştur. Yön MSE değeri ile ortalama yön hatasının aynı sayıyla fakat farklı birimlerle yazılması raporlama belirsizliği oluşturmaktadır.

Hava ölçümünden robot hareketine kapalı çevrim

Robotun akışla aynı hızda ilerlemesi durumunda yön değişikliklerinde atalet ve aşım oluşabileceği düşünülmüştür. Bu nedenle hareket hızı ölçülen hava hızının yalnızca onda biri olarak belirlenmiştir:

\[ v_{x,\mathrm{robot}}=\alpha v_{x,\mathrm{airflow}} \]

\[ v_{y,\mathrm{robot}}=-\alpha v_{y,\mathrm{airflow}} \]

Burada \(\alpha=0,1\)’dir. Eksi işareti, sensörün ve robot tabanının y eksenlerinin ters yönlü olmasından kaynaklanmaktadır. Araştırmacılar 0,05-0,5 aralığındaki ön deneylerden sonra 0,1 değerini seçmiştir. Daha küçük değerler akış alanını daha az bozmakta fakat ölçümü uzatmakta; daha büyük değerler ölçümü hızlandırmakta ancak dönüşlerde aşım riskini artırmaktadır.

Tipik çalışma koşullarında robot hızı 0,6 m/s’nin altında kalmıştır. Komutlanan hız ile kodlayıcılardan ölçülen gerçek hız, 20 tekrarlı deneyde karşılaştırılmış; RMS hata 0,008 m/s ve en yüksek sapma 0,015 m/s olarak bulunmuştur. Belirsizlik hesabında koruyucu bir değer olarak 0,01 m/s kullanılmıştır.

ROS haberleşmesi ve RVIZ görselleştirmesi

Lazer radar nokta bulutu, şasi hızı, IMU bilgisi ve hava sensörü verileri yerleşik bilgisayarda birleştirilmiştir. Çevre haritası ve robot konumu lazer SLAM ile hesaplanmıştır. İşlenen veriler ROS konuları olarak ana bilgisayardaki RVIZ yazılımına gönderilmiştir.

Robotun “base_link” koordinat sisteminin “map” sistemine göre konumu 10 Hz yenileme hızıyla okunmuş ve nav_msgs/Path yapısına eklenmiştir. Hava hızını gösteren okun başlangıç noktası robotun mevcut konumu, bitiş noktası ise şu eşitliklerle belirlenmiştir:

\[ x_1=x_0+v_{\mathrm{airflow}}\cos\theta \,s \]

\[ y_1=y_0+v_{\mathrm{airflow}}\sin\theta \,s \]

Ok uzunluğu için görsel ölçek katsayısı \(s=0,5\) seçilmiştir. Ok yönü akış yönünü, ok uzunluğu hız büyüklüğünü, yanındaki sayı ise ölçülen m/s değerini göstermektedir. Veriler CSV ve JSON biçimlerinde dışa aktarılabildiğinden ParaView, Tecplot veya MATLAB gibi başka yazılımlarda da işlenebilir.

Doğrusal hava akışı kalibrasyonu

Doğrusal izleme deneyleri 500 × 500 mm kesitli ve 3 m uzunluğundaki akrilik kanalda yapılmıştır. Robot 0°, 45°, 90°, 135°, 180°, 225°, 270° ve 315° olmak üzere sekiz yönelimde yerleştirilmiş; her yönelim 2, 4 ve 6 m/s hızlarda üçer kez sınanmıştır.

Sekiz değerin ortalaması yaklaşık 1,32°’dir. Ortogonal yönlerdeki sapmalar genel olarak çapraz yönlerden daha düşüktür. Hava hızının 2’den 6 m/s’ye değişmesiyle ortalama sapma yalnızca 0,16° değişmiş ve hız grupları arasındaki standart sapma 0,067° olarak verilmiştir.

Dönüşlü hava akışı kalibrasyonu

Dönüş deneylerinde iki rotor kullanılmıştır. İkinci rotorun konumu ve açısı değiştirilerek 45°, 90° ve 135° düzenleri oluşturulmuştur. Her açı için %30, %50 ve %70 gaz kolu düzeyleri denenmiş ve toplam dokuz deney grubu oluşturulmuştur.

Bütün deneylerde sapma 0,10 m’nin altında kalmış, genel ortalama 0,058 m olmuştur. Gerçek dönüş açısı küçüldükçe sapmanın azaldığı görülmüştür. İlk doğrusal bölümdeki sürekli sağa kayma, tekerlek montaj hatasına bağlanmıştır.

SLAM doğruluk deneyi

Robot elle 2,0 × 1,5 m boyutunda kapalı dikdörtgen yol boyunca sürülmüş ve başlangıç ile bitiş konumları arasındaki döngü kapanma hatası ölçülmüştür. On tekrarda ortalama hata 0,012 m, standart sapma 0,004 m olmuştur. Araştırmacılar tipik RMS konum hatasını 0,015 m olarak kabul etmiştir.

Bu deney kapalı ve sınırlı bir laboratuvar alanında gerçekleştirilmiştir. Uzun koridorlar, tekrarlayan geometriler, hareketli insanlar, yansıtıcı yüzeyler veya lidar görüşünün kısıtlandığı ortamlar ayrı olarak değerlendirilmemiştir.

Yörünge bandı nasıl oluşturulmaktadır?

Araştırmacıların önerdiği görselleştirme yöntemi dört adımdan oluşmaktadır:

1. Akış alanına uygun bir veya daha fazla robot başlangıç noktası seçilir.
2. Her başlangıç noktasından birden fazla izleme deneyi yapılır.
3. Yörüngeler SLAM haritasındaki ortak koordinatlara hizalanır ve karşılık gelen noktalar ortalanır.
4. Oluşan yörünge bandının uzunluğu, genişliği ve hız değişimi değerlendirilir.

Yerel ortalamadan üç standart sapmadan fazla uzaklaşan noktalar olası aykırı değer olarak çıkarılmıştır. Yerel ortalama yörünge boyunca 0,2 m’lik kayan pencereyle hesaplanmıştır. Araştırmacılar bu yöntemin geçerli ölçümlerin %99,7’sini koruduğunu belirtmektedir; ancak bu oran normal dağılım varsayımına dayanır ve yörünge hatalarının gerçekten normal dağıldığı gösterilmemiştir.

Yörünge bandı ölçütleri

Genişlik: Yörünge bandının iki dış sınırı arasındaki dik uzaklıktır.

\[ W_{ab}= \sqrt{(x_1-x_2)^2+(y_1-y_2)^2} \]

Uzunluk: Bant içindeki en uzun yörüngenin ardışık noktaları arasındaki uzaklıkların toplamıdır.

\[ L= \sum_{i=1}^{n-1} \sqrt{(x_{i+1}-x_i)^2+(y_{i+1}-y_i)^2} \]

Hız değişim oranı: Akış hızının uzaklığa göre azalması şu kuvvet yasasıyla modellenmiştir:

\[ v(r)=v_0 \left(\frac{r}{r_0}\right)^{-\alpha} \]

Burada \(\alpha\) büyüdükçe hız uzaklıkla daha hızlı azalmaktadır. Metinde bu eşitlik “üstel bozunma” olarak adlandırılmış olsa da matematiksel biçimi kuvvet yasasıdır.

Tek rotorla ölçüt doğrulaması

Robot rotor ekseninin merkezinden ve iki kanat ucu hizasından başlatılmıştır. Üç yörüngenin birleşimi:

• 0,19 m yörünge bandı genişliği,
• 2,93 m yörünge bandı uzunluğu,
• 0,66, 0,57 ve 0,76 hız değişim oranları

üretmiştir. Merkez doğrultusundaki yörüngede hız daha yavaş azalırken kanat ucu doğrultularında daha hızlı azalmıştır. Bu deney, daha sonraki çoklu rotor çalışmalarında kullanılan ölçütlerin temelini oluşturmuştur.

Yan yana dört rotor deneyi

Dört rotor 475 mm aralıklarla yan yana yerleştirilmiş ve bütün rotorlar %5 gaz kolu düzeyinde çalıştırılmıştır. Robot her rotorun normal doğrultusundaki A, B, C ve D başlangıç noktalarından ayrı ayrı hareket etmiştir.

Yörünge bandı başlangıçta 1,42 m, dış uçlarda en fazla 1,47 m genişliğe ulaşmıştır. Dört yörüngenin yaklaşık paralel olması, belirlenen rotor aralığında akışların doğrultu bakımından güçlü bir karşılıklı sapma oluşturmadığını göstermektedir. Dış yörüngelerde hız daha hızlı azalmış, merkez yörüngeler daha uzun mesafeye ulaşmıştır.

“M” biçimli dört rotor deneyi

Karmaşık hava akımı oluşturmak için dört rotorun normal doğrultuları uç uca bir “M” meydana getirecek biçimde düzenlenmiştir. İki çalışma biçimi karşılaştırılmıştır:

• Düzen 1: Rotorlar sırayla açılıp kapatılmıştır.
• Düzen 2: Dört rotor aynı anda çalıştırılmıştır.

Sıralı çalışmada ölçülen dönüş açıları 65°, 74° ve 76° olmuştur. Bütün rotorlar aynı anda çalıştığında karşılık gelen açılar 83°, 103° ve 115°’ye çıkmıştır. İlk önemli sapma 18° olarak hesaplanmış ve sonraki yörünge bölümlerinde etkileşim birikmiştir.

Aynı anda çalışma düzeninde beş tekrarlı ölçüm yapılmıştır. Birleşik yörünge bandı 5,83 m uzunluğa ve 0,59 m en yüksek genişliğe ulaşmıştır. Robot rotorlara yaklaşırken hızın tekrar yükselmesi ve uzaklaşırken azalması nedeniyle bütün yörüngeyi tek bir hız bozunma katsayısıyla ifade etmek mümkün olmamıştır.

Sabit nokta ölçümüyle karşılaştırma

Karşılaştırma alanı 1,9 × 3,0 m boyutundadır. Dört sıra ve 12 sütundan oluşan 48 konum belirlenmiş; sütunlar 0,25 m aralıklarla yerleştirilmiştir. Çalışmada ilk olarak 48 sabit sensörden söz edilmekle birlikte deneyin yalnızca üç silindirik sensörle 16 ardışık ölçüm turunda gerçekleştirildiği belirtilmiştir.

Robot dört yörünge boyunca yaklaşık 0,05 m aralıklarla ölçüm yapmıştır. İki yöntem 48 ortak konumda karşılaştırılmıştır:

Robotik yöntem daha sık mekânsal örnekleme sağlamış ve merkez ile dış yörüngeler arasındaki hız azalması farkını daha ayrıntılı göstermiştir. Buna karşılık hareketli robot farklı konumları farklı zamanlarda ölçmektedir. Hızlı değişen veya salınımlı akışların bütün alan boyunca aynı anda incelenmesi gerektiğinde gerçek çok sensörlü sabit ağlar daha uygun olabilir.

Gerçek ofis ortamı

Laboratuvar dışı deney 4,0 × 4,0 × 3,5 m boyutundaki bir ofiste yapılmıştır. Ortamda masa, kutular, klima ve başka tipik engeller bulunmaktadır. Çapı 0,15 m olan fanın merkezi yerden 0,33 m yüksekliğe yerleştirilmiş ve çıkış hızı yaklaşık 8 m/s olarak ölçülmüştür.

Üç koşul değerlendirilmiştir:

1. Fan ile karşı duvardaki giriş arasında engel bulunmaması.
2. Fandan 1,5 m uzakta kutu ve başka nesnelerin bulunması.
3. Fandan 2,3 m uzakta 600 W’lık ısıtıcıyla termal gradyan oluşturulması.

Engelin hava akışına etkisi

Robot beş rota boyunca ölçüm yapmıştır. Engel bulunmadığında hız uzaklıkla düzenli biçimde azalmıştır. Engel yerleştirildiğinde orta yörünge sapmış ve özellikle orta ile sağ taraftaki rotalarda ortalama hız düşmüştür.

Engelin art izi içinde en yüksek hız farkı yaklaşık 0,5 m uzaklıkta 0,65 m/s olmuştur. Toparlanma oranı aynı bölgede yaklaşık 0,65’e düşmüş; bu değer engelsiz akışa göre yaklaşık %35 hız kaybı anlamına gelmektedir. Yaklaşık 1,5 m sonra hız farkı sıfıra yaklaşmış ve akış büyük ölçüde engelsiz duruma dönmüştür.

Termal gradyanın etkisi

Isıtıcı kapalı ve açık durumların her birinde altı tekrarlı yörünge elde edilmiştir. Her iki durumda da robot genel fan yönünü takip edip hedef bölgeye ulaşmıştır. Ancak son konumların dağılımı belirgin biçimde artmıştır:

Araştırmacılar genişlemenin, ısıtıcının oluşturduğu kaldırma akımlarının yatay fan akımıyla etkileşmesi sonucu ortaya çıktığını düşünmektedir. Robot her küçük yön değişikliğine hareketle cevap verdiği için yerel değişiklikler yol boyunca birikerek tekrarlar arasındaki ayrışmayı büyütmüştür. Ancak sistem düşey hava hızı bileşenini ayrı bir harita hâlinde sunmadığından termal kaldırma mekanizması doğrudan ölçülmemiştir.

Belirsizlik analizi

Çalışmada bildirilen temel hata kaynakları şunlardır:

Hız belirsizliği, sensör hızı ve yön hatasının vektörel bileşenlere etkisi birleştirilerek 2 m/s hava hızında yaklaşık 0,23 m/s olarak hesaplanmıştır:

\[ \sigma_v= \sqrt{ \sigma_{\mathrm{sensor}}^2+ \left[v\sin(\sigma_{\mathrm{angle}})\right]^2 } \]

Bu hesap, verilen değerlerle yaklaşık olarak tutarlıdır. Buna karşılık yörünge belirsizliği hesabında konum ve hız birimleri doğrudan birleştirilmiştir:

\[ \sigma_{\mathrm{traj}}= \sqrt{ \sigma_{\mathrm{SLAM}}^2+ (\alpha\sigma_{\mathrm{vel}})^2+ \sigma_{\mathrm{control}}^2+ \sigma_{\mathrm{bias}}^2 } \]

Hız belirsizliğinin metreye çevrilebilmesi için süreyle çarpılması veya hareket modeli üzerinden konuma yayılması gerekir. Bu yapılmadığından bildirilen yaklaşık 0,032 m toplam yörünge belirsizliği tam bir boyutsal hata bütçesi olarak değerlendirilmemelidir.

Çalışmanın güçlü yönleri

• Hava algılama ile robot hareketini kapalı çevrimde birleştiren çalışan bir prototip sunmaktadır.
• Robot yolu, hava hızı ve hava yönü ortak SLAM koordinatında gösterilmektedir.
• Dokuz MEMS basınç sensörlü küçük bir hava akışı algılayıcısı kullanmaktadır.
• 87.501 örnekli rüzgâr tüneli veri setiyle sinir ağı eğitimi açıklanmıştır.
• Sekiz yönelim ve üç hava hızında doğrusal izleme kalibrasyonu yapılmıştır.
• Üç dönüş açısı ve üç rotor hızında dönüş performansı sınanmıştır.
• SLAM döngü kapanma hatası tekrarlı deneyle ölçülmüştür.
• Yörünge bandı uzunluğu, genişliği ve hız değişimi için nicel ölçütler geliştirilmiştir.
• Doğrusal ve çok kaynaklı karmaşık rotor düzenleri karşılaştırılmıştır.
• Hareketli yöntem sabit nokta verileriyle nicel olarak karşılaştırılmıştır.
• Gerçek ofiste engel ve sıcaklık gradyanı etkileri incelenmiştir.
• Robotik yöntemin mekânsal çözünürlüğü ile sabit ağların zamansal eş zamanlılığı arasındaki değiş tokuş tartışılmıştır.

Çalışmanın sınırlılıkları

• Çalışma hakem değerlendirmesinden geçmemiş bir preprinttir.
• Sensör hata değerleri bölümler arasında tutarlı değildir.
• MSE, RMS hata ve ortalama mutlak hata tanımları karışmaktadır.
• Sinir ağı eğitiminin rastgele tohumu ve tekrarlar arası değişkenliği verilmemiştir.
• Farklı üretim partilerindeki sensörler arasında karşılaştırma yapılmamıştır.
• Robot gövdesinin ve sensör taşıyıcısının akış alanına etkisi ölçülmemiştir.
• Hareket katsayısı \(\alpha=0,1\) yalnız ön deneylerle seçilmiştir; sistematik optimizasyon verilmemiştir.
• Robotun çapraz hareketlerdeki sapması ortogonal hareketlerden yüksektir.
• Yön sapması için bildirilen 1,32° ortalamadır; en yüksek sapma 2,03°’dir.
• Yörünge bantlarının tekrarlanabilirliği için genel güven aralıkları verilmemiştir.
• Üç standart sapmalı aykırı değer elemesinin dağılım varsayımı doğrulanmamıştır.
• Hız azalması kuvvet yasası olduğu hâlde üstel model olarak adlandırılmıştır.
• 48 noktalı karşılaştırmada yalnız üç sensör ardışık olarak kullanılmıştır.
• Sabit nokta yöntemi gerçek zamanlı 48 sensörlü ağla karşılaştırılmamıştır.
• \(R^2=0,85\) ve 0,17 m/s hata için güven aralığı verilmemiştir.
• Robot tüm alanı aynı anda değil, yörünge boyunca ardışık zamanlarda ölçmektedir.
• Tek yörünge yaklaşık 45 saniye sürdüğünden hızlı geçici akımlar bozulabilir.
• Haritalama büyük ölçüde iki boyutludur; farklı yüksekliklerde tam üç boyutlu ölçüm yapılmamıştır.
• Gerçek ofis deneyi yalnızca bir oda geometrisi ve bir fan kaynağı içermektedir.
• Engel deneyinin bağımsız tekrar sayısı ve istatistiksel testi açık değildir.
• Termal gradyan deneyi yalnızca bir 600 W ısıtıcı düzeniyle yapılmıştır.
• Belirsizlik hesabında metre ile m/s cinsinden değerler boyutsal dönüşüm olmadan birleştirilmiştir.
• Ham veriler ve kaynak kodu için açık depo bağlantısı verilmemiştir.
• Batarya süresi, toplam güç tüketimi ve uzun süreli otonom çalışma değerlendirilmemiştir.
• İnsanların bulunduğu kalabalık ortamlarda güvenli hareket doğrulanmamıştır.
• Duman, zehirli gaz veya kimyasal tür doğrudan ölçülmemiştir.

Çalışma neyi desteklemektedir?

Çalışma, Mecanum tekerlekli bir robotun yerel hava hızı ve yönünü kullanarak kontrollü ortamlardaki hava akışını izleyebildiğini desteklemektedir. Lazer SLAM ile hava sensörü bilgilerinin birleştirilmesi, robotun izlediği yolun çevre haritası üzerinde hava hızı ve yön oklarıyla gösterilmesini mümkün kılmıştır.

Deneyler ayrıca hareketli ölçümün seyrek sabit noktalardan daha yüksek mekânsal örnekleme sağlayabildiğini, yan yana rotorların dış ve merkez akışları arasındaki hız azalması farklarını gösterebildiğini ve gerçek bir ofiste engel kaynaklı art izi ile termal gradyan kaynaklı yörünge dağılımını gözleyebildiğini desteklemektedir.

Çalışma neyi kanıtlamamaktadır?

Çalışma, sistemin bir odadaki bütün hava hızlarını aynı anda ölçtüğünü veya tam üç boyutlu akış alanı oluşturduğunu kanıtlamamaktadır. Robotik ölçüm ardışık zamanlarda ve sınırlı sayıdaki yörüngeler boyunca gerçekleştirilmiştir.

Araştırma ayrıca robotun belirli bir gazı tanıdığını, kimyasal kaçağın kaynağını kesin olarak bulduğunu, duman yoğunluğunu ölçtüğünü veya tehlikeli ortamlarda güvenli çalışabildiğini göstermemektedir. Ölçülen büyüklükler hava hızı, yatay yön ve robotun mekânsal konumudur.

Sonuçlar, sistemin bütün bina türlerinde sabit sensörlerden daha doğru olduğunu da göstermemektedir. Sabit ağlar çok sayıda konumu eş zamanlı ölçebilirken robot daha yüksek mekânsal ayrıntıyı daha uzun sürede üretmektedir. Hangi yöntemin uygun olduğu akışın zamansal değişimine ve uygulamanın çözünürlük gereksinimine bağlıdır.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Deney ve sistem özeti

Ana sonuçların yorumlanması

Robotun yön izleme başarısı hava hızından çok hareket yönüne bağlı görünmektedir. Ortogonal hareketlerde dört motorun etkin kontrolü daha düşük sapma sağlarken çapraz hareketlerde pasif kalan tekerlekler nedeniyle hata büyümüştür. Bu sonuç, sistemin pratik kullanımında robot gövdesinin mümkün olduğunca ana akış yönüyle hizalanmasının yararlı olabileceğini göstermektedir.

Yan yana rotor deneyinde merkez yörüngeler daha uzun sürmüş ve daha düşük hız değişim oranı göstermiştir. Dış rotorların akımları çevre havasıyla daha fazla temas ettiği için daha hızlı genişleyip zayıflamış olabilir. Bu mekanizma, yörünge uzunlukları ve hız değişim katsayılarının birlikte değerlendirilmesine dayanan bir yorumdur; ayrı türbülans veya basınç alanı ölçümü yapılmamıştır.

“M” biçimli düzende rotorlar aynı anda çalıştığında akışların birbirini saptırması, hareketli robotun çok kaynaklı bir alanın birleşik yörüngesini izleyebildiğini göstermektedir. Bununla birlikte yalnızca beş tekrar ve tek rotor geometrisi kullanıldığından 5,83 m ve 0,59 m değerleri genel çok kaynaklı hava akışı performans sınırları değildir.

Ofis deneyleri, sistemin laboratuvar dışındaki bir ortamda engel çevresinden geçebildiğini ve hava hızı değişikliklerini konumla ilişkilendirebildiğini göstermiştir. Ancak robotun engelden kaçınmak için yaptığı yol değişikliği, gerçek hava akışının izlediği yol ile robotun güvenli sürüş yolunun birbirinden ayrılmasına neden olabilir. Bu durum özellikle akımın engelin içinden veya robotun geçemeyeceği dar bir aralıktan ilerlediği uygulamalarda dikkate alınmalıdır.

Türkiye’de uygulanmadan önce önerilen doğrulamalar

• 0,06-2 m/s arasındaki düşük hava hızlarında sensör ve robot birlikte doğrulanmalıdır.
• Farklı sıcaklık, bağıl nem ve atmosfer basınçlarında kalibrasyon yapılmalıdır.
• Seramik, halı, epoksi, beton ve ıslak zeminlerde tekerlek sapması ölçülmelidir.
• Robot gövdesinin hava akışına oluşturduğu bozulma duman, PIV veya referans sensörlerle ölçülmelidir.
• Birden fazla yükseklikte sensör taşıyan dikey mast veya çok robotlu sistem denenmelidir.
• Üç boyutlu hız bileşenleri ve düşey termal kaldırma doğrudan ölçülmelidir.
• Gerçek 48 veya daha fazla eş zamanlı sensörlü ağla karşılaştırma yapılmalıdır.
• Geçici klima çevrimleri ve değişken hızlı fanlarda zaman eşleşmeli deneyler yapılmalıdır.
• CFD sonuçlarıyla konum ve hız bazında nicel karşılaştırma yapılmalıdır.
• Hastane odası, sınıf, temiz oda, veri merkezi ve endüstriyel salon gibi farklı geometriler sınanmalıdır.
• İnsan hareketi, kapı açılması ve hareketli ekipman etkisi değerlendirilmelidir.
• SLAM hatası uzun koridorlar ve tekrarlayan geometrilerde ölçülmelidir.
• Hız hatalarının konuma yayılması süre boyutunu içeren tutarlı bir belirsizlik modeliyle yeniden hesaplanmalıdır.
• Ham sensör verileri, ROS kodu, sinir ağı ağırlıkları ve mekanik tasarım dosyaları açık olarak paylaşılmalıdır.
• Uzun süreli batarya, sensör sürüklenmesi ve bakım gereksinimi deneyleri yapılmalıdır.
• Tehlikeli ortamlara yönelik kullanım için uygun gaz sensörleri, koruyucu muhafaza ve güvenlik sertifikaları eklenmelidir.

Kaynak ve Yöntem Notu

Çalışmanın tam özgün adı:Research on Airflow Tracing Technology for Visualized Robotic Systems

Yazarlar ve sıraları: Feng Tang; Weilang Deng; Dong Liu; Jiyu Li.

Eşit katkılı yazar bilgisi: Çalışmada eşit katkı veya ortak birinci yazarlık bildirimi bulunmamaktadır.

Sorumlu yazar: Jiyu Li.

Sorumlu yazar e-posta adresi: lijiyu@scau.edu.cn

Kurumsal bağlantılar:

1. School of Software Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510006, Çin.
2. College of Engineering, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, Çin.

Yazar-kurum eşleşmesi:

• Feng Tang: South China University of Technology, School of Software Engineering.
• Weilang Deng, Dong Liu ve Jiyu Li: South China Agricultural University, College of Engineering.

Kaynak türü: Robot prototipi geliştirme, sensör kalibrasyonu, yapay sinir ağı, hareket kontrolü, hava akışı deneyleri, sabit nokta karşılaştırması ve gerçek iç ortam doğrulaması içeren deneysel preprint araştırma makalesi.

Konu alanı: İç ortam hava akışı, mobil robotik, hava akışı sensörleri, yapay sinir ağları, lazer SLAM, ROS, havalandırma görselleştirmesi ve akış yörüngesi ölçümü.

Hakemlik durumu: Çalışma hakem değerlendirmesinden geçmemiştir. Her sayfada preprint ve hakemlik uyarısı bulunmaktadır.

Yayın platformu: SSRN.

Platform sağlayıcısı: Elsevier SSRN Preprint Services.

SSRN kayıt numarası: 7202158.

DOI:10.2139/ssrn.7202158

Resmî bağlantı:SSRN kayıt sayfası

Yayın yılı: 2026.

Dergi: Hakemli bir dergide yayımlandığı doğrulanmamıştır.

Nihai dergi yayınevi: Çalışmada doğrulanmış bir nihai dergi veya hakemli dergi yayınevi bilgisi bulunmamaktadır. SSRN erken araştırma paylaşım platformudur.

Finansman: Yüklenen çalışmada açık bir finansman bildirimi bulunmamaktadır.

Çıkar çatışması: Ayrı bir çıkar çatışması bildirimi yer almamaktadır.

Yazar katkıları: CRediT veya benzeri ayrıntılı yazar katkısı açıklaması verilmemiştir.

Etik kurul ve katılımcı onamı: Çalışma insan katılımcılardan veri toplamamaktadır. Ayrı etik kurul veya onam bildirimi bulunmamaktadır.

Veri ve kod erişimi: Ham hava akışı verileri, 87.501 örnekli sinir ağı veri seti, eğitilmiş model ağırlıkları, ROS düğümleri, SLAM ayarları, CAD dosyaları veya deney işleme kodu için açık depo bağlantısı verilmemiştir.

Önceki sensör çalışması: Silindirik sensörün ayrıntılı geliştirme süreci, araştırmacıların kaynakçada 26 numarayla gösterdiği Small-volume omnidirectional intelligent airflow sensor with differential pressure measurement başlıklı önceki çalışmaya dayanmaktadır. Mevcut araştırma bu sensörü robotik hava akışı izleme platformuna uygulamaktadır.

Raporlama uyarısı: Sensörün hız ve yön hataları farklı bölümlerde birbiriyle uyuşmayan değerlerle sunulmuştur. Sabit nokta karşılaştırmasında 48 sensör ifadesi ile üç sensör ve 16 tur açıklaması birlikte yer almaktadır. Yörünge belirsizliği hesabında metre ve m/s birimleri doğrudan birleştirilmiş, kuvvet yasası ise üstel model olarak adlandırılmıştır.

Bu Türkçe açıklama, çalışmanın başlık sayfası, donanım fotoğrafları, iletişim şemaları, sensör çizimleri, sinir ağı açıklaması, kontrol eşitlikleri, kalibrasyon grafikleri, yörünge haritaları, sabit nokta karşılaştırmaları, ofis deneyleri, belirsizlik tablosu ve sonuç bölümü incelenerek hazırlanmıştır. Bilimsel içerik yalnızca araştırmacıların sunduğu yöntemler, deneyler ve sayısal sonuçlarla sınırlandırılmıştır. Dış kaynaklar yalnızca bibliyografik kimlik, kurum, sorumlu yazar ve SSRN platform bilgilerinin doğrulanması amacıyla kullanılmıştır.

Sonuçlar; çalışmanın hakem değerlendirmesinden geçmemiş olması, tam üç boyutlu ve eş zamanlı alan ölçümü sunmaması, sensör hata değerlerindeki uyuşmazlıklar, belirsizlik hesabındaki birim sorunu, sabit nokta deneyinin ardışık gerçekleştirilmesi ve gerçek ortam doğrulamasının tek bir ofisle sınırlı kalması dikkate alınarak değerlendirilmelidir.