Geri Dön

Development of an autonomous lawn mower with minimalist hardware approach

Minimalist donanım yaklaşımı ile otonom çim biçme robotu geliştirilmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 368735
  2. Yazar: SERKAN ÇİÇEK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ERHAN İLHAN KONUKSEVEN, YRD. DOÇ. DR. AHMET BUĞRA KOKU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Makine Mühendisliği, Mekatronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering, Mechanical Engineering, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 166

Özet

Evsel otonom robotlar, 2000'li yılların başından itibaren günlük yaşantımızdaki yerlerini almaya başlamışlardır. Günümüzde, evsel robot pazarı içerisinde sayısız ürün bulunmaktadır. Tüm bu çeşitlilik içerisinde, otonom temizlik ve çim biçme robotları, ev işlerini hafifletmekteki başarıları sebebi ile pazarda en ön sırada gelmektedirler. Otonom temizlik veya çim biçme robotu satın alma aşamasındaki bir tüketici için en önemli değerlendirme kriteri, her ticari üründe olduğu gibi fiyat-performans oranıdır. Buradaki“performans”kavramı, evsel robotun seyrüsefer başarısını göstermektedir. Dolayısıyla tüm üreticiler için en iyi seyrüsefer performansını en uygun fiyata sunmak son derece önemlidir ve gün geçtikçe önem kazanmaktadır. Tez kapsamında, çalışma alanı olarak otonom çim biçme robotları seçilmiş, tüketici ve pazar ihtiyaçlarına cevap verebilecek bir minimalist seyrüsefer yaklaşımı önerilmiştir. Bu kapsamda, ön-tanımlı geometrik desenler ile hareket edecek, diferansiyel sürüş kabiliyetine sahip bir otonom çim biçme robotu tasarlanmış, geliştirilmiş ve üretilmiştir. Tüm bu süreçler, tez kapsamında detaylı olarak sunulmuştur. Pahalı donanımlar gerektiren seyrüsefer tekniklerinin kullanımından kaçınılmıştır. Uygun fiyat kriterini sağlamak adına, tekerlek enkoderleri ile odometrik seyrüsefer gerçekleştirecek bir yönteme karar verilmiştir. Ayrıca, otonom çim biçme robotlarına özel bir pozisyon bilgisi düzeltme tekniği geliştirilmiştir. Odometrik seyrüsefer kaynaklı pozisyon hatasını azaltmayı amaçlayan bu teknik, biçilmiş ve biçilmemiş çim alanların tespit edilmesine dayanmaktadır. Tekniğin temel amacı, otonom çim biçme robotunun operasyonel tarama performansını arttırmak adına bir iyileştirme sağlamaktır. Tasarım, imalat ve sistem entegrasyon görevlerinin tamamlanmasının ardından, performans testleri de gerçekleştirilmiştir. Bu iç ve dış ortam fiziksel testleri, çeşitli zemin şartları ve çeşitli hareket desenleri için gerçekleştirilmiştir. Bu testler ile birlikte, otonom çim biçme robotunun seyrüsefer karakteristiği ve geliştirilen pozisyon hatası düzeltme tekniğinin tarama performansı üzerindeki etkisi incelenmiştir. Yapılan testler sonucunda, dış ortam tarama oranının arttırılması için geliştirilmiş pozisyon bilgisi düzeltme tekniğinin, odometrik seyrüsefer performansını iyileştirdiği gözlemlenmiştir. Sonuç olarak, tez kapsamında önerilen bu tekniğin, görece pahalı dış ortam seyrüsefer yöntemlerine bir alternatif olabileceğine karar verilmiştir.

Özet (Çeviri)

Starting from early 2000's domestic robots have been taking their place in our daily lives. Today, numerous products are globally available on the domestic robotics market. Among many domestic robot types, robotic cleaners and lawn mowers take the lead in this competition, with their success for reducing undesired house chores. Like in every other product, the price-performance ratio is the most significant evaluation metric for a consumer while buying an autonomous robotic cleaner or an autonomous lawn mower (ALM). The“performance”in this context, mainly denotes the navigation success of the robot. Therefore, it is becoming more and more crucial for developers to offer best navigation performance with the lowest price in the market. In this thesis, ALMs are chosen as the field of study. A minimalist, low-cost navigation approach has been proposed in order to conform customer and market requirements. For this scope, a differentially driven ALM, operating with predefined geometrical coverage patterns has been designed, developed, improved and manufactured. All of these phases are given in detail in this study. The use of the localization methods that demand expensive hardware is avoided. In order to present a low-cost product, dead-reckoning method is used with only wheel encoders. In addition, an enhanced position correction technique especially for ALMs is developed. In this technique, odometric error compensation is applied, based on the identification of mowed and non-mowed lawn areas. The main objective of this technique is to provide an improvement for the coverage performance of the ALM. After completion of the design, manufacturing and system integration tasks, performance tests have also been performed. These physical indoor and outdoor tests have been performed on different terrains with various coverage patterns. These tests revealed both the navigation characteristics of the ALM and the coverage performance improvement of the proposed position correction technique. Test results showed that the proposed position correction technique achieved a significant improvement over sole odometry for outdoor coverage. It is concluded that the proposed technique can be an alternative compared to relatively expensive outdoor navigation methods.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    794081

    Hemşirelerin mesleki rollerine ilişkin özerk davranış ölçeğinin geliştirilmesi: Nitel bir çalışma

    Development of an autonomous behavior scale regarding the professional roles of nurses: A qualitative study

    GİZEM AÇIKGÖZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Hemşirelikİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Hemşirelikte Yönetim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜLKÜ BAYKAL

  2. Tez No

    238790

    Development of an autonomous sailor: An application of hierarchical reinforcement learning to sailing

    Yelken yapmayı öğrenen sanal etmenlerin pekiştirmeli öğrenme yöntemleri kullanılarak benzetim ortamındaki eğitimi

    HÜSEYİN ŞENCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BORAHAN TÜMER

  3. Tez No

    756153

    Bitki yapraklarındaki hastalıkları yapay zeka ile tespit edebilen ve noktasal ilaçlama yapabilen otonom mobil manipülatör sisteminin geliştirilmesi

    Development of an autonomous mobile manipulator system that detects diseases in plant leaves using artificial intelligence and can apply spot spraying

    BURHAN ÖK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Mekatronik MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KENAN IŞIK

  4. Tez No

    569130

    Sensör birleştirme teknikleri kullanılarak otonom robotik bir sistemin geliştirilmesi

    Development of an autonomous robotic systems using sensor fusion techniques

    BERAT YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AKİF DURDU

  5. Tez No

    892555

    Development of an autonomous drone-based irrigation decision support system utilizing image processing and machine learning techniques

    Görüntü işleme ve makine öğrenimi tekniklerini kullanan otonom drone tabanlı sulama karar destek sistemi geliştirilmesi

    MOHAMAD BASHIR AJAM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Makine MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN YAVUZ

Geri Dön