Geri Dön

Robotikte hücresel sinir ağları uygulamaları

Applications of cellular neural networks in robotics

  1. Tez No: 201252
  2. Yazar: NERHUN YILDIZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. VEDAT TAVŞANOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Hücresel sinir ağları, robotik, tepkime yayınımı, seyrek matrisler, Cellular neural networks, robotics, reaction diffusion, sparse matrices
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 74

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

  1. Mobile robots

    Başlık çevirisi yok

    BİLİN AKSUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1996

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. N. AYDIN HIZAL

  2. Optical and micromechanical design and characterization of a laser scanning capsule endoscope unit

    Lazer taramalı kapsülü endoskop ünitesinin optik ve mikromekanik tasarımı ve karakterizasyonu

    İSRAA DHAHRAN SALAH ELDIN SALAHELDIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Fizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNAY BAŞAR

    DOÇ. DR. ONUR FERHANOĞLU

  3. Tracking and impacting an ıll-perceived object with the anthrobot ııı robot hand using fuzzy dynamic programming

    Bulanık dinamik programlama kullanılarak anthrobot III robot elinin iyi tanımlanmamış değişken bir nesneyi izleme ve yakalaması

    MELTEM İZZETOĞLU (ALKAN)

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1995

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. AYDAN M. ERKMEN

    DOÇ.DR. İSMET ERKMEN

  4. Possible futures for architectural entity within the context of transdisciplinary technological developments

    Disiplinler ötesi teknolojik gelişmeler bağlamında mimari varlığın olası geleceği

    LALE BAŞARIR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    DR. M. TANYEL TÜRKASLAN BÜLBÜL

    PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ

  5. Trajectory based UAV coordination

    Yörünge tabanlı İHA koordinasyonu

    HALİSE TÜRKMEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE KOYUNCU