Geri Dön

Place recognition with an attentive robot

Dikkate dayalı bir robot ile yer tanıma

  1. Tez No: 338827
  2. Yazar: ÖZGÜR ERKENT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HURİYE IŞIL BOZMA
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 183

Özet

Bu tez robotik yer tanıma ile ilgilidir. Robotun bakış açısından, yer tanımanın amacı robotun nerede olduğunu belirlemektir - daha önceden ziyaret ettiği yerlerin bilgisinin verilmesi koşuluyla. Bu sorun dört aşamaya ayrılmıştır: İlk önce, robotun mevcut konumunda nereye bakması gerektiği ele alınmış ve yapay gizilgüç işlevlerine dayandırılan ilgiye bağlı görsel hareketler modeli geliştirilmiştir, böylece robot ortamdaki ilginç noktaları saptayabilmektedir. Daha sonra, yer gösterimi sorunu ele alınmıştır. Bunun için, baloncuk uzayı olarak adlandırılan bir topolojik harita geliştiril-miştir. Tüm ilginç noktalar ile ilgili duyusal özellikler robot konumuna dolaylı bir biçimde bağlı olarak baloncuk yüzeyleri üzerinde kodlanmıştır. Tıkız gösterim için, her yeni gözlemle birlikte baloncuk yüzeyleri robot yönelimine karşı dönel değişmez olan ve artırımlı olarak hesaplanabilen baloncuk tanımlayıcılara dönüştürülmektedirler. Baloncuk tanımlayıcıları destek vektör makineleri ile denetimli yer öğrenme ve tanıma için kullanılırlar. Ardından, duyusal ve anlamsal ipuçlarını birleştirme problemi ele alınmış ve ``ipucu tanımlayıcı anlamsal ormanı'' olarak adlandırılan bir gösterim önerilmiştir. Farklı özellik ve anlamsal ipuçlarının birleştirilmesi, bunların çeşitlerinden veya sayıla- rından bağımsız olarak oldukça kolay bir hale gelirken ipucu ağırlıkları sayesinde anlamsal açıklayıcılığına kısmen veya bağıl olarak olanak tanımıştır. Son olarak, denetimsiz yer öğrenme sorunu ele alınmıştır. Baloncuk tanımlayıcı anlamsal ağaçlarının artırımlı ve otonom inşası için yeni bir yaklaşım önerilmektedir. Denektaşı veri kümelerinde ve gerçek-zamanlı robot üzerinde yapılan kıyaslamalı deneyler yüksek tanıma oranlarına ve düşük hesaplama sürelere işaret etmektedir.

Özet (Çeviri)

This thesis is concerned with robotic place recognition. From the robot's perspective, the goal of place recognition is to determine its whereabouts - given its knowledge of places it has visited previously. This problem is broken into four stages: First, the problem of how the robot should look around in the current place is considered and a model of attentive visual behaviours based on a family of artificial potential functions is developed so that the robot is able to consider the interesting points in the scene. Next, the problem of place representation is considered. For this, a topological model referred to as bubble space is developed. Sensory features associated with all the interesting points are encoded as bubble surfaces - in a manner that is implicitly dependent on robot pose. For compact representation, bubble surfaces are transformed into bubble descriptors that are rotationally invariant with respect to heading changes while being computable in an incremental manner as each new set of visual observations is made. Bubble descriptors are used for supervised place learning and recognition with support vector machines. Following, the problem of integration of sensory and semantic cues is considered and a representation referred to as ``cue descriptor semantic forest'' is proposed. The integration of different feature and semantic cues becomes very simple regardless of their type or their number while allowing relative and possibly partial semantic expressiveness via cue weights. Finally, the problem of unsupervised place learning is considered. A novel approach for the incremental and autonomous construction of bubble descriptor semantic trees is proposed. Comparative experiments on benchmark datasets as well as real-time robotic experiments indicate high recognition rates, dynamic with low computation times.

Benzer Tezler

  1. Yapay Zeka'nın robot görmesi üzerine uygulanması

    An Application of robot vision in artificial intelligence

    FUNDA PEHLİVAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. TALHA DİNİBÜTÜN

  2. Bilimkurgu filmlerinin mimari açıdan gelecekle ilgili fikirlerin oluşmasına katkısı

    The contribution of science fiction films for ideas of future architecture

    ÖZLEM TOPUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ARDA İNCEOĞLU

  3. Social behavior learning for an assistive companion robot

    Yardımcı robotlar için sosyal davranış öğrenimi

    PINAR ULUER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE KÖSE

  4. Lifelong learning for auditory scene analysis

    İşitsel sahne analizi için hayat boyu öğrenme

    BARIŞ BAYRAM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE

  5. Sensitivity improvement strategies and applications for flexible and wearable capacitive pressure sensors

    Esnek ve giyilebilir kapasitif basınç sensörleri için hassasiyet iyileştirme stratejileri ve uygulamaları

    MELİH ÖGEDAY ÇİÇEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSNÜ EMRAH ÜNALAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SİMGE ÇINAR AYGÜN