Geri Dön

Yapay sinir ağları kullanarak deneysel bir mobil robotun yörünge analizi ve kontrolü

Trajectory analysis and control of an experimental mobile robot using neural network

  1. Tez No: 275030
  2. Yazar: SERTAÇ SAVAŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞAHİN YILDIRIM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. 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
  6. Anahtar Kelimeler: Mobil robot, kontrol, PID kontrol, yapay sinir ağları, Mobile robot, control, PID control, neural networks
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  2. 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

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SEYFETTİN SİNAN GÜLTEKİN

  3. Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques

    Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması

    AHAMADI ABDALLAH IDRISSE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ

  4. Approximate artificial neural network hardware aware synthesis tool

    Yaklaşık yapay sinir ağı için donanıma duyarlı sentez aracı

    MOHAMMADREZA ESMALI NOJEHDEH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA ALTUN

  5. 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

    İngilizce

    2008

    Mühendislik BilimleriGaziantep Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. MUSTAFA GÜNAL