Geri Dön

Gezgin robotlarda görü tabanlı navigasyona yönelik imge sınıflandırması

Image classification for vision based navigation on mobile robots

  1. Tez No: 539920
  2. Yazar: NEVİN DARGUT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. METİN ÖZKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Telekomünikasyon - Sinyal İşleme Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. 1,3-difenil-4,5-bis(hidroksiimino)-imidazolidin ve Ni(II), Cu(II), Pd(II), UO2(VI) komplekslerinin sentezi

    Başlık çevirisi yok

    VEFA AHSEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1984

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZER BEKAROĞLU

  2. Çukurova bölgesindeki bal tarım satış kooperatiflerinin ve ortaklarının çalışmaları ve sorunları üzerine bir araştırma

    Başlık çevirisi yok

    MEHMET ZEYBEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    ZiraatÇukurova Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. OSMAN KAFTANOĞLU

  3. İlkokul öğretmenlerinin uyum düzeylerini etkileyen bazı etmenler

    Başlık çevirisi yok

    İBRAHİM YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1988

    PsikolojiHacettepe Üniversitesi

    Psikolojik Danışma ve Rehberlik Ana Bilim Dalı

    DR. MESUT BAŞ