Geri Dön

Unstructured road recognition and following for mobile robots via image processing using anns

Hareketli robotlar için yapay sinir ağları kullanılarak görüntü işleme ile düzensiz yol tanıma ve takibi

  1. Tez No: 268854
  2. Yazar: RASİM AŞKIN DİLAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET BUĞRA KOKU, YRD. DOÇ. DR. ERHAN İLHAN KONUKSEVEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Makine Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 189

Özet

Otonom bir hareketli arazi robotu için çevresinde bulunan yollarıalgılayabilmesi önemli bir özelliktir. Düzensiz yollar, hareketli robotlar içyol tanıma ve yol takibi açısından en önemli zorluklardan biridir. Hareketlirobotlar çevreleri ile etkileşimlerini sağlayan çeşitli duyaçlarkullanmalarına rağmen, diğer duyaçlarla karşılaştırıldığı zaman daha azmaliyeti olan ve zengin bir bilgi edinimi sağlayan kameralarınpotansiyelleri tamamen kullanılmalıdır. Bu araştırma düzensiz yollarıntanınması için akan kamera görüntülerinin potansiyel kullanımınısoruşturmaktadır. Araştırma, Yapay Sinir Ağları'nın kullanıldığıyöntemlerin kullanımı üzerine yoğunlaşmıştır. Farklı nüve büyüklüklerininve öznitelik vektörlerinin sistematik olarak değiştirilmesi ile oluşturulanvektörler ile çeşitli İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları'nın geriye yayılımyöntemi ile eğitildiği kapsamlı bir test süreci izlenmiştir. Tezde aynızamanda insan ellerinin çevikliğini kullanarak neredeyse gerçek zamanlıbir biçimde test verilerinin yaratılması konusunda bir katkı sağlanmıştır.İnsanlar tarafından yapılmış düzensiz yollardan patikalara kadar çeşitli yolprofilleri incelenmiştir. Yapay Sinir Ağları'nın çıktı olarak verdiğihesaplanmış yol alanı görüntüdeki kaçış noktası bulunarak doğrulanmakta,ve bu veriler ışığında robotu üzerinde bulunduğu yol içinde tutmayayarayacak bir yön vektörü hesaplanmıştır. Sonuç olarak, robot sadecekamera görüntüleri ile hesaplanmış referans yön vektörüne itibar etmesede, sadece görüntüler kullanılarak hesaplanan referans yön vektörününhareketli robot üzerinde bulunan diğer duyaçlara yararlı bir şekilde destekverebileceği gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

For an autonomous outdoor mobile robot ability to detect roads existingaround is a vital capability. Unstructured roads are among the toughestchallenges for a mobile robot both in terms of detection and navigation.Even though mobile robots use various sensors to interact with theirenvironment, being a comparatively low-cost and rich source ofinformation, potential of cameras should be fully utilized. This researchaims to systematically investigate the potential use of streaming cameraimages in detecting unstructured roads. The investigation focused on theuse of methods employing Artificial Neural Networks (ANNs). Anexhaustive test process is followed where different kernel sizes and featurevectors are varied systematically where trainings are carried out via backpropagationin a feed-forward ANN. The thesis also claims a contributionin the creation of test data where truth images are created almost in realtimeby making use of the dexterity of human hands. Various road profilesranging from human-made unstructured roads to trails are investigated.Output of ANNs indicating road regions is justified against the vanishingpoint computed in the scene and a heading vector is computed that is tokeep the robot on the road. As a result, it is shown that, even though arobot cannot fully rely on camera images for heading computation asproposed, use of image based heading computation can provide a usefulassistance to other sensors present on a mobile robot.

Benzer Tezler

  1. GPU-accelerated adaptive unstructured road detection using close range stereo vision

    Yakın mesafe stereo görüntü kullanılarak GPU ile hızlandırılmış uyumlu yapısız yol bulma

    KADRİ BUĞRA ÖZÜTEMİZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET BUĞRA KOKU

    DOÇ. DR. ERHAN İLHAN KONUKSEVEN

  2. Adaptive structured and unstructured road detection using LIDAR and dome-camera

    LIDAR ve küresel kamera kullanılarak adaptif yapılı ve yapısız yol bulma

    SİNAN ÖZGÜN DEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERHAN İLHAN KONUKSEVEN

    YRD. DOÇ. DR. AHMET BUĞRA KOKU

  3. Scheduling implementation of an anti-corruption strategy in the Governorate of Baghdad

    Bağdat ilinde yolsuzlukla mücadele stratejisinin programlanması

    TAREQ ZEYAD FAHAD AL-MAJMAIE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Kamu Yönetimiİstanbul Gedik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENVER ALPER GÜVEL

  4. Extremum seeking method and its applications in automotive control

    Ekstremum arama metodu ve otomotiv kontrolu alanında uygulamaları

    ERKİN DİNÇMEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BİLİN AKSUN GÜVENÇ

    DOÇ. DR. TANKUT ACARMAN

  5. Uygulamalı İngilizce çevirmenlik programlarında çeviride bilgi teknolojilerinin yeri üzerine bir betimleme

    Describing the place of translation technologies in applied English translation programs

    TUĞCE APAYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Mütercim-Tercümanlıkİstanbul Üniversitesi

    Çeviribilim Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNEM CANIM ALKAN