Place learning with a human tracking mobile robot
İnsan takip eden robot ile ortam öğrenimi
- Tez No: 604323
- Danışmanlar: PROF. DR. HURİYE IŞIL BOZMA AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Bu tezde, bir gezgin robotun bir insanı takip ederek uzamsal bilişini geliştirmesi ve kullanması problemi üzerinde odaklanılmaktadır. Bu problem, robotun insan benzeri mekan bilgilerine sahip olmasına imkan sağlayacağından, insan-robot etkileşimi için son derece önemli bir problemdir. Aynı zamanda zor bir problemdir; zira robotun insanı görsel olarak takibi, fiziksel olarak hareket ederek izlemesi ve bunları yaparken de uzamsal muhakemesini işletmesi gibi farklı üç beceriye sahip olması ve bunların tümleşik olarak çalışabilmesi gerektirmektedir. İnsanın görsel olarak takibi için insanın sezimi ve sonra da göreceli konumunun kestiriminin yapılması gerekmektedir. Bunun için, üzerindeki RGB-D algılayıcı verilerini kullanarak, beş aşamalı bir yöntem önerilmiştir: insan sezimleme, hedef bölgenin bulunması, sezimin iyileştirilmesi, derinlik hesabı ve göreceli konum hesabı. Hedefin bulunamadığı veya birden fazla hedefin bulunduğu durumlarda, insan seziminde ortaya çıkabilecek bu eksiklikler doldurularak izlemenin sürekliliği sağlanmaktadır. İnsan sezimi için, gerekli işlem gücü ve doğruluk bakımından birbirinden farklı avantajlara sahip olan iki mevcut yöntem kullanılmıştır. Takip edilen insanın robotun görsel alanından çıkması durumunda, robotun fiziksel olarak hareket ederek takibe devam edebilmesi gerekmektedir. Bunun için, önceki çalışmalarda geliştirilmiş olan tepkin yöngüdüm yaklaşımı kullanılmaktadır. Böylece robot hem hedefe kilitlenmekte, aynı zamanda da karşılaşabileceği engellerden kaçabilmektedir. Robotun hareket ederken, aynı zamanda uzamsal muhakemesini de çalıştırabilmesi gerekmektedir. Burada topolojik uzamsal biliş modeli kullanılmıştır. Bu model robotun içinden geçtiği mekanları önce sezimlemesine, devamında tanımasına veya öğrenebilmesine imkan sağlayan bir modeldir. Robotla yapılan deneylerde, önerilen yaklaşımla robotun insan rehber tarafından götürüldüğü mekanları öğrenebildiği ve daha sonra tekrar gittiğinde de tanıyabildiği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
This thesis is concerned with human-guided spatial cognition. This is an important problem in human-robot interaction as it can yield human-like knowledge of places. It is a difficult problem as it requires the robot to have three capabilities that can function in an integrated manner - namely human tracking, human following, and spatial reasoning while doing so. The goal of tracking is human detection and estimating the relative position of the human as long as s/he remains within the robot's field of view. We consider a robot endowed with an RGB-D sensor and propose an approach that consists of five stages: human detection, target region selection, detection improvement, target distance calculation, and relative position derivation. Human detection is based on one of two alternative existing methods depending on whether the processing power or accuracy is of priority. In case the target cannot be found or if more than one target is found, the continuity of tracking is ensured through position estimation. The goal of human following is to ensure that the robot keeps the target human within its field of view - even if the human is bodily moving. This is achieved using a reactive navigation approach - based on previous work. As such, the robot is able to follow the target while avoiding collisions along the way. The final stage is spatial reasoning. Here, we utilize a topological spatial cognition model. In this model, a place refers to an area with spatial extent as defined by its appearances. The model works in conjunction with a place memory and places are detected, recognized or learned if necessary. Our experimental results indicate that the three capabilities can operate in an integrated manner.
Benzer Tezler
- Derin evrişimsel sinir ağlarını kullanılarak araç, insan ve trafik işaretlerinin tanınması
Recognition of vehicle, human and traffic signs using deep convolutional neural networks
GÜLYETER ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Mekatronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAŞİT KÖKER
- Design, implementation and BCI-based control of a series elastic mobile robot for home-based physical rehabilitation
Evde kullanılabilen seri elastik mobil rehabilitasyon robotunun tasarımı, uygulaması ve beyin-bilgisayar arayüzü tabanlı kontrolü
MİNE SARAÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Mekatronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN PATOĞLU
DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
- Makinalar arası iletişim ile kimlik tespiti ve uyarı alarmlarının üretilmesi
Identification and producting warning alarm with machine to machine communication
OSMAN DEMİRCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN KAYHAN
- Bankacılık sektöründe dış kaynak çalışan yönetiminin iyileştirilmesinde bilgi teknolojileri kullanımına yönelik bir uygulama
An application to use information technologies to improve management of outsourced employee in the banking industry
SEREN AKBABA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAN YILDIRIM
- 5. sınıf dinleme/izleme metinlerinin çoklu ortam tasarım ilkelerine göre incelenmesi
Examination of 5th grade listening/tracking texts according to multimedia design principles
HİLAL TAMTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimNevşehir Hacı Bektaş Veli ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MESUT GÜN