Robotikte hücresel sinir ağları uygulamaları
Applications of cellular neural networks in robotics
- Tez No: 201252
- Danışmanlar: PROF. DR. VEDAT TAVŞANOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Hücresel sinir ağları, robotik, tepkime yayınımı, seyrek matrisler, Cellular neural networks, robotics, reaction diffusion, sparse matrices
- Yıl: 2007
- 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: Belirtilmemiş.
Özet
Kendi kendine karar verebilen ve son dönemde ?akıllı? olarak tabir edilmeye baslanan sistemler her geçen gün bilim kurgu olmaktan çıkıp biraz daha günlük hayatımızdaki yerlerini almaktadır. Buradaki ?akılı? kelimesini en az yadırgayarak kabullenebileceğimiz sistemler süphesiz robotik sistemlerdir. Robot bilimi ve teknolojisi olarak tanımlanabilecek robotik, aynı zamanda doğa taklit etme islemidir. Milyarlarca yıl süren ve evrimin bir parçası olan doğal ayıklanma sürecinde yalnızca en iyi olanların hayatta kalıp günümüze geldiği göz önüne alındığında doğayı taklit etmenin mantıklı olduğu görülür. Taklit isleminin inceleme alanı çok genistir. Örneğin bir böcek türünün bacak kontrolünün veya retina yapısının incelenmesi, birbirinden çok farklı olan taklit etme islemleridir. Bu tez robotik ve Hücresel Sinir Ağlarının (HSA) konularının kesisim noktası olan iki parçadan olusmaktadır. Tezin ilk yarısının basında, çok bacaklı robotların bacak hareketinin senkron bir sekilde kontrolü konusunda literatürde yer alan bazı makaleler incelenmistir. Daha sonra HSA'nın analog ifadesinin sayısale çevrilerek Tepkime Yayılımlı HSA (Reaction Diffusion CNN --- RD--CNN) simülasyonunun sayısal sistemler üzerinde yapılabileceği gösterilmistir. Son olarak elde edilen simülasyon sonuçları verilerek TY--HSA'nın sayısal devrelerle gerçeklenebileceği kanıtlanmıstır. Tezin ikinci kısmında, retinadaki ön islemeleri taklit ederek özellik çıkarılması amacıyla kullanılabilecek Gauss ve Gabor benzeri lineer HSA süzgeçleri ele alınmıstır. Sonra bu süzgeçlerin ayrıklastırılmasıyla elde edilen durum denklemlerinin çözülmesi amacıyla lineer çözüm yöntömleri ele alınmıstır. Daha sonra bellek gereksinimini azaltacak ve simülasyon hızını arttıracak bazı optimizasyonlar yapılmıstır. Son olarak simülasyon sonuçları verilerek karsılastırmalar yapılmıstır.
Özet (Çeviri)
Smart systems are one of the most interesting improvements in technology that plot an evaluation trajectory from the science-fiction to the real life. Robotics is one of the few technologies that people easily accept the ?intelligence? in it. In fact robotics, besides of being the science and technology of robots, is the mimicking process of the nature. Considering many billion years of ongoing evolutions that naturally select only the survivors, it is not surprising that mimicking is one of the most common design techniques in robotics. The spectrum of the mimicking process is very wide. For example both the control problem of an insects leg and analising the same insects retina structure could be individual mimicking processes. This thesis consists of two parts that have both robotics and Cellular Nonlinear/Neural Networks (CNN) in common. The beginning of the first part introduces some techniques that are already introduced in the literature to control the legs of multi-pod robots synchronously. Then it is shown that it is possible to convert analog representation of the CNN to digital in order to emulate Reaction Diffusion CNN (RD-CNN) structure on a digital environment. Finally simulation results are given to show that it is possible to implement RD-CNN on a digital system. Second part of this thesis starts with a brief introduction of the Gauss-like and the Gabor-like linear CNN filters to mimic the preprocessing procedures of the retina. Secondly some linear algebra techniques are introduced in order to solve state equations of the discrete linear CNN structure. Thirdly some optimisations have been made on these techniques that increase the calculation speed and decrease the memory requirements. Finally some simulation results are given with comparisons.
Benzer Tezler
- Endüstriyel otonom mobil robot süpürge için tam kapsama yol planlama algoritması geliştirilmesi
Algorithm development for complete coverage path planning in autonomous industrial cleaning robots
EYLÜL ÖZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPASLAN BURAK İNNER
- Yapay sinir ağları ve bulanık mantıkla gayrimenkul değerleme modelinin oluşturulması: Samsun örneği
Creating a real estate appraisal model with artificial neural networks and fuzzy logic: A local case study in Samsun city
MEHMET EMİN TABAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Jeodezi ve FotogrametriOndokuz Mayıs ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASEMİN ŞİŞMAN
- 6 serbestlik dereceli robot kolun ters kinematik analizinin yapay zeka yöntemleri ile gerçekleştirilmesi
Performance of inverse kinematics analysis of 6 degrees of freedom robotic arm using artificial intelligence methods
TUĞÇE TURGUT AKSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiManisa Celal Bayar ÜniversitesiMakine ve İmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN ÇAŞKA
ÖĞR. GÖR. HACER ARIOL TAYMAZ
- Görme engelliler için mobil robot tasarımı, yörünge planlaması ve kontrolü
Mobile robot design, path planning and control for blind people
SERTAÇ SAVAŞ
Doktora
Türkçe
2019
Mekatronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN YILDIRIM
- EMG işareti ile protez elin değişken hızla denetimi: Donanım, yazılım ve algoritmik yöntemler
Control of variable speeds prosthetic hand by using EMG: Hardware, software and algorithmic methods
CENGİZ TEPE
Doktora
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLYAS EMİNOĞLU