Slippage estimation of a two wheeled mobile robot using deep neural network
Deriın siıniır ağı kullanılarak iki tekerlekli mobilrobotun tekerlek kaymalarının tahmin edilmesi
- Tez No: 527873
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERHAN İLHAN KONUKSEVEN, DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET BUĞRA KOKU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mekatronik Mühendisliği, Mechanical Engineering, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Hareketli robot yöngüdümü ve konumlandırılması hareketli robotlar için önemlidir. Tekerleklerdeki kaymalara bağlı olarak yalnızca enkoder ve ataletsel ölçüm birimleri ile yapılan gözü kapalı konum hesapları ve hız hesapları yüksek hatalara sahip olmaktadır. Bu hataları azaltmak için geri beslemeli yapay sinir ağlarının kullanımı önerilmiştir. Tekerlek ile yer arasında olan etkile¸sim denklemleri doğrusal olmadığı,bu denklemlerdeki katsayıların kestirimi zor olduğu ve böyle durumlarda yapay sinir ağlarının kullanımı herhangi bir sistem modeli veya denklem gerektirmediği için yapay sinir ağlarının kullanımı tercih edilebilmektedir. Bu çalışmada iki tekerlekli diferansiyel sürüşlü robotun hızını ve yalpa açısını tahmin edebilmek için geri beslemeli yapay sinir ağının kullanımı önerilmiştir. Alıştırma deneylerindeki robotun üzerindeki algılayıcılar ile toplanan veriler kullanılarak bu yapay sinir ağı eğitilmiştir. Sonrasında eğitimde kullanılmayan deneylerin verileri kullanılarak, yapay sinir ağının hız ve yalpa açılarındaki başarımı yer doğrulaması, enkoder ve ataletsel ölçüm birimi ile kıyaslanıp değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Mobile robot navigaiton is an important task for the operations of the mobile robots. Due to the wheel slippages, performance of the dead reckoning in estimating speed of the robot and the position of the robot is not sufficient. To overcome the errors in navigation estimates, usage of the recurrent deep neural networks is porposed. Neural networks are used to understand the behaviour of the linear and nonlinear systems. Since wheel-ground interaction will be modeled with non-linear models and the estimating parameters of those models are difficult, usage of the neural networks is preferable since they do not require system models and parameters. In this work, a recurrent deep neural network is proposed to estimate the speed and yaw angle of the 2 wheeled differentially driven mobile robot. By recording data from the training experiments of the navigation of the mobile robot, network is trained. After that, performance of the network is evaluated by plotting and tabulating outputs of the network, sensor data calculation and ground truth. Finally, results are compared with the results from the literature.
Benzer Tezler
- Trajectory tracking control of unmanned ground vehicles in mixed terrain
İnsansız kara araçlarının değişken yüzey şartlarında yörünge izlemesi kontrolü
GÖKHAN BAYAR
Doktora
İngilizce
2012
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. A. BUĞRA KOKU
YRD. DOÇ. DR. E. İLHAN KONUKSEVEN
- Positional drift compensation of mecanum wheeled robots using artificial neural networks
Yapay sinir ağları kullanarak mecanum tekerlekli robotlarda pozisyon hata telafisi
KANSU OĞUZ CANBEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDURRAHMAN ERAY BARAN
- Alüminyum alaşımlarının soğuk haddelemesinde yük hesabı metodlarının karşılaştırılması
A Comparision of loading estimation of aluminium alloys in cold rolling
HAKAN BAYKAL
- Laparoskopik cerrahide akıllı eyleyicili ameliyat aletlerinin tutucu kuvvet kontrolü ve doku ile etkileşmi
Grasping force control and tissue interaction of smart actuated surgical tools in laparoscopic surgery
MİTHAT CAN ÖZİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKER MURAT KOÇ
DR. ÖĞR. ÜYESİ BİLSAY SÜMER
- Lomber MR disk konumlarının en kısa yol algoritmalarının yapay sinir ağı sonuçlarına uygulanarak bulunması
Estimation of the lumbar disc positions by shortest path algorithms on neural network results
MERVE ZEYBEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF SİNAN AKGÜL