Positional drift compensation of mecanum wheeled robots using artificial neural networks
Yapay sinir ağları kullanarak mecanum tekerlekli robotlarda pozisyon hata telafisi
- Tez No: 601083
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN, DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDURRAHMAN ERAY BARAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Odometri, çeşitli hareket sensörlerinden (örneğin encoder, ivmeölçer, jiroskop vb.) gelen veriyi kullanarak ilgilenilen bir nesnenin (bir ulaşım aracı ya da robot olabilir) güncel konumunu tahmin etmek için kullanılan bir mühendislik alt dalıdır. Robotikte de otometri yöntemleri kullanılarak bir haraketli bir robotun uzaydaki konumunu kesin bir şekilde bulmak için kullanılır. Odometrinin en temel yöntemlerinden birisi gözü kapalı tahmindir (dead-reckoning). Bu yöntemde, hareketli robotun güncel konumu, önceki bilinen konumuna hareket sensörlerinden gelen veriler eklenerek hesaplanır. Bu süreç birikimli bir yapıya sahip olduğu için, sensörlerden kaynaklanan hatalar da hesaba istemsiz bir şekilde eklenir ve robotun tasarlanan rotadan yavaşça sapmasına sebep oldur. Bu çalışmada, mecanum tekerlekli bir robot test platformu olarak kullanılmıştır. Robotun her biri birbirinden bağımsız olarak kontrol edilen dört adet mecanum tekerleği vardır ve her tekerliğin açısal konumu encoderlar yardımıyla ölçülürler. Mecanum tekerlekler robota holonomik hareket özgürlüğü sağlamakla beraber (yani iki boyutlu bir uzayda üç serbestlik derecesi vererek) bazı dezavantajlara da sahiptirler. Robotun tekerlekleri üzerinde bulunan merdanelerin arasındaki boşluklar, mecanum tekerleklerin yol tutuşunu düşürürler ve bunun sonucunda tekerleğin kaymasına sebep olurlar. Tekerleklerin (encoderlar sayesinde ölçülen) açısal konumları, robotun kinematic denklemlerinde kullanarak, robotun gövdesinin yer değiştirmesi ve yönelimi hesaplanabilir. Ancak, tekerlerden birinde bir kayma yaşandığı zaman tekerlek boşa döner ama robot yer değiştirmez, bu da robotun rotasında bir sapmaya sebep olur. Bu sapma encoderlar tarafından algılanamaz keza encoderlar robotun tekerleklerinin açısal hızını ölçerler, robotun gövdesinin iki boyuttaki yer değiştirmesini değil. Tekerlerdeki kaymayı telafi etmek için robotun üzerine iki adet ivmeölçer yerleştirilmiştir ama bu sensörlerin de çeşitli sorunları vardır. İvmeölçerler robotun doğrusal ivmelenmesini ölçtükleri için, yer değiştirmeyi hesaplamak için sensör verileri iki defa entegre edilirler. İvmeölçerlerde oluşan sensör hataları da entegrasyon sürecine dahil edildiği için, ivmeölçerler de güvenilir değillerdir ve onlardan gelen konum bilgisi zamanla rotadan sapar. Bu çalışamada, Recurrent Sinir Ağları (Recurrent Neural Network, RNN) kullanılarak bahsi geçen mecanum tekerlekli robotun konum hatası telafi edilmiştir. Dört farklı rota RNN'i eğitmek ve test etmek için seçilmiştir. Encoder ve ivmeölçerlerden gelen ham data RNN'in girdisi olarak kullanılmıştır. Robotun (ivmeölçer verisi entegre edilerek hesaplanan) doğrusal hızı ve konumu da girdi olarak kullanılmıştır çünkü ham sensör datasının konum hatalarını bulmakta yetersiz olduğu gözlemlenmiştir. Test sonuçları RNN tabanlı bir kestiricinin robotun rota takip performansını arttırdığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Odometry is a branch of engineering where data collected from motion sensors (e.g. encoders, accelerometers, gyroscopes etc.) are used to estimate the current position of an object of interest (either a vessel or a robot). In robotics, odometry method are used to locate a mobile robot, either legged or wheeled, accurately in space. One of the most basic versions of odometry is called dead-reckoning. In dead-reckoning, the current position of the mobile robot is calculated or estimated by adding the current data coming from the motion sensor to the previous known location of the robots. As this is cumulative process, the estimations where there are usually some errors accumulate and cause the robot to slowly drift away from the planed trajectory. In this study, a mecanum wheeled robot is used as a testing platform. The robot has four mecanum wheels where each wheel is controlled independently, and the angular position of the wheels are measured using the encoders. While the wheels give the robot holonomic motion capabilities (i.e. having 3 degrees of freedom in a two-dimensional surface), they have also some disadvantages. Because of the discontinuities between the rollers situated on the wheels, the mecanum wheels have poor traction capabilities and as a result they slip frequently. Using the kinematics equations of the robot, the displacement of the wheels (measured using the encoders) can be converted to the displacement and the rotation of the mobile robot body. However, when a slippage occurs the wheel rotates freely while the robot does not change its position causing a drift in the motion trajectory. This drift is not noticed by the encoders because the encoders measures the displacement of the wheel, not the displacement of the robot in two-dimensional surface. To compensate the wheel slippage, other sensors, namely two accelerometers are equipped to the robot, yet they have their own problems as well. As the accelerometers measure the linear acceleration of the robot, to find the position of the robot the output of the sensors are integrated twice. Because the sensor errors are also integrated during the calculation of the position, they are also not reliable and drift away from the real trajectory. In this study, a Recurrent Neural Network (RNN) is trained for estimating the positional drift of the aforementioned mecanum wheeled robot. Four different types of trajectories are selected for training and testing the RNN. The raw data coming from the encoders and the accelerometers are used as features for the RNN. Linear position and velocity of the robot (calculated by integrating the acceleration data coming from the accelerometers) are also used as features as it is found out that the RNN has trouble estimating the drift without additional features. The test results show that with the RNN estimator, trajectory following performance of the robot increased significantly.
Benzer Tezler
- Sincap kafesli asenkron makinenin rotor alan yönlendirmeli kontrolü
Rotor field-orientation control of a squirrel cage induction machine
SAFFET ALTAY
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. M. EMİN TACER
- Psikolojik taciz; öğretim elemanlarına yönelik bir araştırma
Mobbing; a research on academicians
TUTKU SEÇKİN ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
İşletmeGalatasaray Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. JALE MİNİBAŞ POUSSARD
- Türk İş Hukukunda sendika yöneticiliği ve güvenceleri
Union administration and guarantees in Turkish labour Law
TAHİR AKÇA
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
HukukMarmara ÜniversitesiHukuk Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURŞEN CANİKLİOĞLU
- Gümrük Birliği sürecinin Türk sermaye piyasasına etkileri
The Effects of Customer Union course on Turkish capital market
ÖNDER HALİSDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
EkonomiMarmara ÜniversitesiSermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN ULUDAĞ