Gezgin robotlarda görü tabanlı navigasyona yönelik imge sınıflandırması
Image classification for vision based navigation on mobile robots
- Tez No: 539920
- Danışmanlar: DOÇ. DR. METİN ÖZKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Telekomünikasyon - Sinyal İşleme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 80
Özet
Bilinmeyen bir ortamda yol takibi ya da keşif yaparken zarar görmemek, görevi tamamlayabilmek için çok önemlidir. Gezgin robotlar için orman patikaları gibi karmaşık alanlarda hareket planlaması yapmak oldukça zordur. Genellikle dış ortamda navigasyon için küresel konumlandırma sistem birimleri kullanılır. Bu birimlerin ürettiği sonuçların doğruluğu birçok koşula bağlıdır. Özellikle de bulunulan bölgenin çevre koşulları sonuç üzerinde etkilidir. Ormanlarda bağlantı problemlerine sıklıkla rastlanır. Benzer şekilde farklı sensörlerin doğaları gereği farklı limitleri bulunmaktadır. Bu sebeple navigasyon doğruluğunu arttırmak için farklı tipte sensörler birlikte kullanılır. Bu çalışmada, mobil robot navigasyon sistemlerini desteklemek için görsel veriden yön bilgisi üretilmiştir. Güncel imge sınıflandırma teknikleri derin öğrenme temellidir. İmgeleri sınıflandırmak ve yön bilgisi elde etmek için derin yapılı modeller seçilmiştir. Bu modeller hem mevcut bir veri seti hem de yeni oluşturulan bir veri seti ile birlikte eğitilmiştir. Etiketleme ve eğitim maliyetini son derece düşük hale getirecek şekilde, yön temelli bir veri seti oluşturulmuştur. Üç yön etiket olarak kullanılmıştır. Her yön robotun bakış açısını temsil etmektedir.
Özet (Çeviri)
Following a path or exploring an area without getting damaged is very important for completing missions, especially in unknown environments. Motion planning in complicated places, such as forest trails, can be very problematic for mobile robots. Generally global positioning system units are used for outdoor navigation purposes. The accuracy of these units depends on many factors, especially characteristics of the surroundings. Connection problems are seen very frequently on forest areas. Similarly, other sensor types have their own limitation because of their nature. Most of the sensors are used with an another type of sensor for increasing the accuracy of navigation. In this study, direction information was produced from visual data for supporting mobile robot navigation systems. Current image classification techniques are based on deep learning. Deep structured models were chosen for classifying images and getting direction information. The models were trained with using an existing and a newly created data set together. A direction based data set was created to make labeling and training costs extremely low. Three directions were used as labels. Each direction represents the perspective of the robot.
Benzer Tezler
- Eş zamanlı konum belirleme ve haritalama için bilgisayarlı görü ve sensör tabanlı otonom gezgin robot
A computer vision and sensor based autonomous mobile robot for simultenaous localization and mapping
SARAN SAPMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mekatronik MühendisliğiEge ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MAHMUT PEKEDİS
- Designing controllers for path planning applications to mobile robots with head-cameras
Mobil robotlara yol planlama uygulamaları için tepe kameralar ile kontrolörler tasarlama
EMRAH DÖNMEZ
Doktora
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ADNAN FATİH KOCAMAZ
- Gezgin robotlarda eş anli haritalama ve konum belirleme
Concurrent mapping and localization in mobile robots
ORKUN ALP
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. HAMİT ERDEM
- Gezgin robotlarda ultrasonik mesafe algılayıcılarla robot davranışlarının kontrolü ve çevre haritalama
Robot behavior control and environment mapping with ultrasonic range sensors in mobile robots
ELİF EROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. OSMAN PARLAKTUNA
- Gezgin robotlarda otonom devriye sistemi ve algılayıcı füzyonu
Autonomous patrolling system with mobile robots and sensor fusion
COŞKUN TAŞDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. KAYHAN GÜLEZ