FPGA ile mobil robot için öğrenme algoritması modellenmesi
Modelling a learning algorithm for a mobile robot with FPGA
- Tez No: 201254
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. LALE ÖZYILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yapay Zeka, yapay sinir ağları, FPGA, robot yönlendirme, Artificial Intelligence, Neural Network, FPGA, robot navigation
- 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: 103
Özet
Mobil bir robot uygulaması için çevreyi ve engellerden kaçmayı öğrenecek bir yapay sinir ağı algoritması geliştirilmiştir. FPGA için donanımsal modellemesi ve simülasyonları yapılmıştır. Öğrenme algoritması PNN (Probabilistic Neural Network) yapısı kullanılarak modellenmiş ve PNN yapısına, bu çalışmadaki dezavantajlarını düzeltecek bazı üstünlükler kazandırılmıştır. Tasarımın donanım mimarisi, VHDL (Very High Speed Integrated Circuits Hardware Description Language) kullanarak oluşturulmuştur. FPGA tasarımı, modelsim simülasyon programı ile test edilmiştir. Aynı öğrenme algoritmasının çalışma mantığı ve sınıflamalardaki başarımı Matlab simülasyonu ile kontrol edilmiştir. Son olarak ise; mobil bir robotun engellerin olduğu bir odada hedef noktaya en kısa yoldan varmasını ve engel koordinatlarını öğrenmesini gösteren bir bilgisayar grafik arayüzü Delphi ortamında hazırlanmıştır. Hazırlanan arayüz programı boş bir odanın içine mobil robotun, engellerin, ulaşılması istenen hedef noktanın istenilen şekilde yerleştirilmesine müsaade etmektedir. Mobil robot, başla tuşuna basıldığında yavaş yavaş seçilen hedef noktasına doğru en kısa yolu seçerek ilerlemekte ve bu sırada karşısına gelen engellerden kaçmaktadır. Engelleri algılama, doğrultusundan ne kadar açı ile sapacağına karar verme ve tekrar hedefe konumlanma için bu çalışmada verilen algoritmadan yararlanılmıştır. Arayüz simülasyonu engellerin bulunduğu noktaları öğrenerek koordinatlarını kullanıcıya verecek şekilde düzenlenmiştir, böylece robot odayı da öğrenmiş olduğu gösterilmiştir. Öncelikle model robotun engellerle dolu bir odayı klasik PNN ile kurulmuş öğrenme algoritması ile öğrenmesi gerçekleştirilmiştir. Ancak klasik PNN mimarisinin bu çalışma için uzun hesaplama süresi, karmaşık donanım mimarisi ve engelden kaçacak yön için yanlış karar verme gibi dezavantajlar getirdiği gösterilmiştir. Bu dezavantajları ortadan kaldırabilmek için mimaride bazı gelişmeler önerilmiş ve klasik PNN'e göre performansı arttırdığı gösterilmiştir. Model robotun Matlab ortamında hesaplanan sonuçlara göre öğrenme başarısı %88.88 olmuştur. Öğrenme algoritmasının Matlab simülasyonlarına ait başarım ve hata grafikleri bu çalışma içinde verilmiştir.
Özet (Çeviri)
A neural network algorithm has been developed for a mobile robot that learns to avoid obstacles in a room and learns the environment. The algorithm has been also simulated for implementing into a FPGA. The learning algorithm has been modelled with using PNN (Probabilistic Neural Network) architecture and some qualities have implemented to this architecture to avoid the disadvantages of the algorithm. The hardware architecture has been constructed with VHDL (Very High Speed Integrated Circuits Hardware Description Language) language and simulated with Modelsim. The performance of the algorithm has been also tested with Matlab simulations. And finally, we have developed a simulation interface in Delphi environment which shows a demo room and a robot that learns the room. The interface program enables the user to put the mobil robot, obstacles and the target point to the desired places in an empty room. When the start button is pressed mobil robot begins to move through the target place with calculating the shortest distance and also avoiding from the obstacles in the room. The avoidance from the obstacles has been realised with using the learning algorithm which is briefly introduced in this study. Avoidance from the obstacles algorithm was firstly constructed with using classical PNN architecture. But classical PNN architecture has brung some disadvantages such as long computition time, complicated hardware architecture and choosing wrong navigation direction in some cases. To overcome these disadvantages, some new qualifications have been implemented into neural network architecture and the raise of the performance has been shown with computed results. The success of the learning algorithm of the mobil robot has been calculated as 88.88% in Matlab environment. The performance results and graphics are also presented.
Benzer Tezler
- FDAM ile hareket ettirilen dört çeker mobil robotun FPGA ile kontrolü
Control with FPGA of the four-wheel drive mobile robot driven by BLDC motor
MEHMET BURAK GÖLEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN ÇELİK
- Bir mobil robotun gerçek zamanlı modellenmesi ve kontrolü
A mobile robot modelling and controlling in real time
MUSTAFA GEYİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAYRETTİN CAN
- Mobil robotlarda programlanabilir kapı dizileri alanı kullanılarak gerçek zamanlı modelleme
Modeling mobile robots by using Fpga (field programmable gate array)
GÖKŞEN ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. HAYRETTİN CAN
- Developing a metal detection robot using electronic compass sensor
Elektronik compass sensörü kullanılarak metal algılama robotu geliştirilmesi
DAVUT İZCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Mekatronik MühendisliğiUniversity of Newcastle upon TyneMekatronik Ana Bilim Dalı
DR. JOHN HEDLEY
- FPGA tabanlı genel amaçlı dı̇jı̇tal ikı̇z sı̇stemı̇nı̇n gelı̇ştı̇rı̇lmesı̇ ve robot sı̇mülatörü ı̇le bı̇rlı̇kte kullanılması
Development of an FPGA-based general purpose digital twin and using az co-simulator with robot simulator
MEHMET RIZA SARAÇ
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMÜR AYDOĞMUŞ