Self-localization by using artificial neural networks for humanoid robot NAO
Yapay sinir ağları kullanarak insansı robot NAO'da kendiliğinden yer bulma
- Tez No: 438697
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EMİN ERKAN KORKMAZ, YRD. DOÇ. DR. DIONYSIS GOULARAS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Sayısal görüntü işleme, Yapay sinir ağları, Digital image processing, Artificial neural networks
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
NAO robot futbol yarışmalarında yaygın olarak kullanılan bir insansı robottur. Pozisyon tahmini bu tür robotik uygulamalarda önemli bir süreçtir. Poziston tahmini, bir robotun ortamdaki yerini belirleme olarak tanımlanabilir. Literatürde önerilen güncel çözümler robotun konumunu belirlemede gerekli bilgileri sağlamak için yakınlık işaretçileri kullanırlar. Ancak, harici işaretçi kullanmadan kendi lokasyonunu bulma zorlayıcı bir problemdir. Bu çalışmada, NAO'nun bir futbol sahasında kendi yerini bulma problemi için Yapay Sinir Ağları (YSA) ile öğrenmeye dayalı yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Yöntemde, robotun görme sensörleri tarafından çekilmiş resimleri, kendi yerini bulma sistemi elde etmek için oluşturulan denetimli öğrenme sürecinde kullanılmaktadır. Öğrenme sürecinde kullanılan özel nitelikler bir takım görüntü işleme yöntemleri kullanılarak elde edilmektedir. Yapılan çeşitli testler sonucunda NAO'nun bir futbol sahasında kendi yerini oldukça doğru bir şekilde tespit edebildiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
NAO is a humanoid robot that is widely used in robot soccer games. Position estimation is an important process in such robotics applications. It can be defined as finding the position of the robot in a known environment. The current solutions proposed in the literature usually utilize proximity markers that provide the necessary information to determine the position of the robot. However, self-localization without using an external marker is a challenging problem. In this study, a novel approach that is based on Artificial Neural Network (ANN) learning is proposed for the self-localization problem of robot NAO on a soccer field. The method uses images captured by the vision sensors of the robot and a supervised learning process is carried out in order to obtain a self localization system. Some image processing methods are also utilized in order to extract the features that are used in the learning process. Various tests are carried out and it has been observed that the NAO robot can estimate its position on the soccer field quite accurately.
Benzer Tezler
- Lifelong learning for auditory scene analysis
İşitsel sahne analizi için hayat boyu öğrenme
BARIŞ BAYRAM
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
- Kalpteki fokal ventriküler aritmi kaynağının yerinin tespitinde kümeleme ve sınıflandırma uygulamaları
Clustering and classification applications for ventricular focal cardiac arrhytmia source localization
AHMET SERTAÇ SUNAY
Doktora
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BÜLENT YILMAZ
- MR kafa görüntülerinde tümör deteksiyonu için simetri temelli parametrelerin belirlenmesi
Determination of symmetry based parameters for tumor detection in MR head images
ALİ FERSAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Biyoteknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. ZÜMRAY DOKUR
- İnsan-robot etkileşimini kullanarak yapay zekâ temelli kendini programlayabilir endüstri 4.0'a uyumlu robot yazılımlarının geliştirilmesi
Development of artificial intelligence-based self-programmable robot software compatible with industry 4.0 using human-robot interaction
MUSTAFA CAN BİNGÖL
Doktora
Türkçe
2021
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMÜR AYDOĞMUŞ
- Çift frekanslı çalışan kapasitif bağlı düşük basınç plazmaların matematiksel modellemesi
Mathematical modeling of double-frequency operating capacitive coupled low-pressure plasmas
MİNE FAKILI
Doktora
Türkçe
2025
Fizik ve Fizik MühendisliğiEskişehir Teknik ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NESLİHAN ŞAHİN