Robotların yapay sinir ağları ile eğitilmesi
Robot training using neural networks
- Tez No: 168303
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TÜLAY YILDIRIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Robot, kendi kendine organize olan haritalar (SOM), çok katmanlı algılayıcı (MLP), Bluetooth, ultrasonik sensör, yapay sinir ağları, Robot, self-organizing maps (SOM), multi layer perceptron (MLP), Bluetooth, ultrasonic sensors, neural network
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Yapay sinir ağı modellerinden kendi kendine organize olan harita (SOM) ve çok katmanlı algılayıcının (MLP) birlikte çalışması koordine edilerek gezgin bir robot üzerindeki davranışları incelenmiştir. Hareket kabiliyeti yüksek, üzerinde ultrasonik ve ışık şiddeti algılayıcıları olan, kablosuz Bluetooth teknolojisi ile haberleşebilen, mikro-denetleyici kontrollü bir gezgin robot tasarlanmıştır. Robotun bir labirent içersinde ışık kaynağı ile belirlenen hedefe yapay sinir ağları yardımı ile duvarlara çarpmadan ve en kısa sürede gitmesi planlanmıştır. Kullanılan yapay sinir ağı modellerinden SOM duvarlardan kaçınma amaçlı, MLP ise robotun hedefe doğru hareket edeceği yönün belirlenmesi için kullanılmıştır. Yapay sinir ağı modelleri kişisel bilgisayarda, MATLAB araç kutusu kullanılarak oluşturulmuştur. Yapay sinir ağı eğitilmeden önce ve eğitildikten sonra robotun hedefe ilerleyişi incelenmiş ve karşılaştınlmıştır.
Özet (Çeviri)
Cooperative work of self-organizing maps (SOM) and multi layer perceptron (MLP), which are kinds of neural network models, on a mobile robot was examined. A microprocessor controlled mobile robot that has high movement capacity, ultrasonic and light intensity sensors on it has wireless communication feature using Bluetooth was built. Mobile robot tracking in a maze to a target signed with a light source was planned in a less time and with keeping away from walls using neural network models. SOM is used to keep the robot away from walls and MLP is used to determine the movement of mobile robot to travel to the target. Neural network models were built on a personal computer using MATLAB Neural network toolbox. In this work the results of mobile robot tracking to the target before and after neural network training was examined and compared.
Benzer Tezler
- Manipulation of visually recognized objects using deep learning
Görsel tanınan nesnelerin derin öğrenme kullanarak hareket ettirilmesi
ERTUĞRUL BAYRAKTAR
Doktora
İngilizce
2018
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ
- Essays on estimation methods
Tahmin yöntemleri üzerine makaleler
YASİN KÜTÜK
Doktora
İngilizce
2019
Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU
- The impact of AI-based chatbots on speaking anxiety among EFL learners
Yapay zeka tabanlı sohbet robotlarının ingilizceyi yabancı dil olarak öğrenenlerdeki konuşma kaygısına etkisi
MELTEM BALLIDAĞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Eğitim ve Öğretimİstanbul Medeniyet ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELAMİ AYDIN
- Controlling a non-holonomic vehicle via artificial neural networks
Holonomik olmayan araçların yapay sinir ağları ile kontrolü
AYTAÇ GÖREN
Doktora
İngilizce
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiMakine Teorisi ve Dinamiği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. EROL UYAR
- Trajectory control of a robotic manipulator using artificial neural networks
Yapay sinir ağları ile robot kolu yörüngesinin denetimi
GÜNEY DEVRİM İLDİRİ
Yüksek Lisans
İngilizce
1999
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiSistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN TÜRKAY