Yapay sinir ağları kullanarak deneysel bir mobil robotun yörünge analizi ve kontrolü
Trajectory analysis and control of an experimental mobile robot using neural network
- Tez No: 275030
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞAHİN YILDIRIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Makine Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Mobil robot, kontrol, PID kontrol, yapay sinir ağları, Mobile robot, control, PID control, neural networks
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 104
Özet
Mobil robotlar, sürekli bir insan müdahalesi olmadan otomatik olarak, çalışma ortamlarına giderek istenilen görevleri gerçekleştiren robotlardır. Bu tanıma baktığımız zaman bir mobil robot için, belirlenen yörüngenin takip performansının önemi anlaşılmaktadır. Bu takip performansını arttırmak için de, günümüze kadar birçok kontrol yaklaşımı önerilmiştir.Bu çalışmada, bir mobil robotun istenilen bir yörüngeyi en az hata ile takibi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda kazanç parametreleri yapay sinir ağı ile ayarlanan adaptif yapıda bir P kontrolör tasarlanmış ve farklı referans yörüngeler için kontrolörün takip performansı incelenmiştir. Ayrıca önerilen bu kontrolörün, klasik PID kontrolör ile performans olarak karşılaştırılması yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Mobile robots are the robots which go to the working area to do intended tasks by autonomously without human intervention. When we look out this definition, it has understood that the performance of tracking prescribed trajectories is very important. Many control methods have been proposed until today to increase this tracking performance.The goal of this study is to enable a mobile robot to track a specified trajectory with minimum tracking error. Towards that end, an adaptive P controlor is designed whose parameters are adjusted using a neural network and the tracking performance of the controller for different trajectories is investigated. Also the performance of this proposed controller is compared to a standard PID controller.
Benzer Tezler
- Multi-agent coverage control with adaptation to performance variations and imprecise localization
Çok etmenli sistemlerde performans değişimlerine adaptasyonu ve konumlama belirsizliğini göz önüne alan kapsama kontrolü
MERT TURANLI
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Dizi yama anten tasarımında yapay sinir ağları kullanarak anten parametrelerinin hesaplanması
Determination of desing parameters of patch antenna array using neural networks
ÖZGÜR DÜNDAR
Doktora
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEYFETTİN SİNAN GÜLTEKİN
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- Approximate artificial neural network hardware aware synthesis tool
Yaklaşık yapay sinir ağı için donanıma duyarlı sentez aracı
MOHAMMADREZA ESMALI NOJEHDEH
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ALTUN
- Modeling local scour using k-? turbulence model and soft computing techiques
Yerel oyulmanın k-? türbülans modeli ve yapay zeka teknikleri kullanarak modellenmesi
AYTAÇ GÜVEN
Doktora
İngilizce
2008
Mühendislik BilimleriGaziantep Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. MUSTAFA GÜNAL