Yapay sinir ağı kontrollü otonom RC araç uygulaması
Artifical neutral network controlled autonomous RC vehicle application
- Tez No: 529394
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜMİT ALKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mekatronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Gelişim Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Bu tez çalışmasında, RC (Radio Control) otonom bir araç üzerine yerleştirilen kamera modülü ile Yapay Sinir Ağları algoritmaları kullanılarak, aracın şeritler arasında kalabilmesi amaçlanmıştır. Bir mikrobilgisayar olan RPİ ile 120x160 çözünürlüklü görüntü verileri elde edilerek, Python programlama dili üzerinde, TensorFlow görüntü işleme teknikleri kullanılmış ve uygulama yapılmıştır. Tezin birinci kısmında uygulamanın amacı, yöntemi, literatür taraması ve geçmiş bilimsel çalışmalar ele alınmıştır. Tezin ikinci kısmında Yapay Sinir Ağları hakkında detaylı bilgi verilmiştir. Tezin üçüncü kısmında, uygulama aşamasında kullanılan elektronik komponentler hakkında teknik bilgiler verilerek bağlantı şekilleri ele alınmıştır. Tezin dördüncü kısmında gerekli yazılım kurulumları, otonom aracın eğitimi, uygulaması ve simülasyon üzerindeki çalışmalar incelenmiştir. Son kısmında ise, uygulama sonuçları ele alınmış, gelişime açık öneriler ve karşılaşılan problemlerden bahsedilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, by using Artificial Neural Networks algorithms with the camera module placed on an RC autonomous vehicle it is aimed to keep the vehicle between the lanes. By obtaining 120x160 resolution image data with Artificial Neural Networks, a microcomputer, TensorFlow image processing techniques have been used and an experiment has been executed on the Python programming language. In the first part of the thesis, the purpose and methodology of experiment, literature review and past scientific studies are discussed. In the second part, detailed information about Artificial Neural Networks is released. In the third part of the study, the connection forms are discussed by giving technical information about the electronic components used in the application phase. In the fourth part of the thesis, necessary software installations, training of autonomous vehicle, application and studies on simulation are analyzed. In the final part, the results of the execution are handled, proposals being open for improvement and the problems encountered are mentioned
Benzer Tezler
- Farklı yüzeylere uyum sağlayabilen denge robotu için zeki ve adaptif kontrol algoritmalarının geliştirilmesi
Development of intelligent and adaptive control algorithms for balance robot capable of adapting different surfaces
ALİ ÜNLÜTÜRK
Doktora
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER AYDOĞDU
- Fighter pilot behavior cloning and transferring to another aircraft
Savaş pilotu davranışı klonlama ve farklı bir hava aracına transferi
GÜLAY SEVER
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE
- A comparative study of deep learning approaches for autonomous vehicle control
Otonom araç kontrolü için ̇derin öğrenme yaklaşımlarının karşılaştırılması
EMRE ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL
- Quadcopter trajectory tracking control using reinforcement learning
Pekiştirmeli öğrenme ile quadcopter yörünge takibi kontrolü
MUSTAFA ERDEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- Motion planning and control with randomized payloads using deep reinforcement learning
Derin pekiştirmeli öğrenme kullanarak rastgele yükler ile hareket planlama ve kontrol
ALİ DEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN SEZER