Geri Dön

Development of a robotic system with hybrid locomotion for both indoor and outdoor fire detection operations

Açık ve kapalı alanlarda yangın algıma yeteneğine sahip hibrit lokomosyonlu bir robot sisteminin geliştirilmesi

  1. Tez No: 611605
  2. Yazar: HİLMİ SAYGIN SUCUOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL BÖĞREKCİ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Engelden Kaçınma, Faster R-CNN Derin Öğrenme Modeli, Hibrit Lokomosyon, Lokal Güzergah Planlama, Yangın Algılama Robotu, Yangın Arama ve Bulma, Obstacle Avoidance, Faster R-CNN Deep Learning Model, Hybrid Locomotion, Local Path Planning, Fire Detection Robot, Fire Search and Find
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Aydın Adnan Menderes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 277

Özet

Bu tez çalışmasında; merdiven çıkma, engele tırmanabilme ve yangın algılama yeteneklerine sahip bir robotik sistem geliştirilmiştir. Robotik sistem kapalı ve açık alanlarda çalışma yeteneğine sahip olacak şekilde tasarlanmış ve üretilmiştir. Robotun hareket sistemi hibrit olacak şekilde; üç tekerlekli bacak sistemi ile oluşturulmuş, böylece hem merdiven tırmanmasına hem de düz yolda ilerlemesine imkan sağlanmıştır. Üç tekerlekli bacak sistemi için gerekli matematiksel modeller geliştirilmiştir. Tez çalışması için önerilen“Yön Tabanlı Açı Hesaplama”yaklaşımının gerekli deneysel testleri robotik sisteme uygulanmıştır. Ayrıca, robotun karşılaştığı engelleri boyuna ve şekline göre sınıflandıran bir algoritma önerilmiş ve geliştirilmiştir. Bunların yanı sıra, yangın kaynağını bulan ve kaynağın yangın olma olasılığını belirleyen algoritmalar tasarlanmıştır. Robotun mekanik sistemlerine ve algoritmalarına çeşitli deneysel testler uygulanmıştır (Hareket ve transmisyon sistemleri performans testleri, lokal güzergah planlama ve engelden kaçınma, hareket türü belirleme, yangın algılama ve tespit). Bu testlerin sonucunda; mekanik iletim ve hareket sistemlerinin merdiven çıkma ve düz yolda ilerleme uygulamaları için yeterli olduğu sonucuna varılmıştır. Ayrıca geliştirilen şekil tabanlı açı hesaplama yaklaşımının, güzergah planlama ve engelden kaçınma işlemleri için uygun olduğu gözlemlenmiştir. Faster R-CNN modeli kullanılarak geliştirilen yangın algılama algoritmasının yangın kaynağını %93 doğrulukla tespit ettiği gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis; a robotic system with ladder & obstacle climbing and fire detection capabilities was developed. The robotic system was designed and produced as adaptable for both indoor and outdoor applications. An adaptive three wheel legged locomotion system to provide the obstacle climbing and straight motions was developed. The mathematical models were derived for the hybrid locomotion system.“Direction Based Angle Calculation”approach was proposed and the required experimental tests were applied to check the performance of the robotic system with the developed algorithm. A motion decision algorithm to classify the obstacles as ladder, negligible or negotiable according to the height and shape of the obstacle was structured.“Fire Search and Find”and“Fire Detection”algorithms were constructed to find the fire candidates and to determine the probabilities. Several experimental tests were applied to the mechanicals systems and algorithms of the ladder climbing fire detection robot (Performance tests of motion and transmission systems, local path planning and obstacle avoidance, motion mode decision, fire detection). The obtained test results showed that the transmission and motion systems are capable for both ladder climbing and linear motions. The direction based angle calculation approach is suitable and satisfactory for local path planning and obstacle avoidance applications. The developed fire detection algorithm using the Faster R-CNN deep learning model also determines the probability of a fire source with the accuracy of 93%.

Benzer Tezler

  1. Control and system identification of legged locomotion with recurrent neural networks

    Tekrarlayan sinir ağları ile bacaklı lokomosyonun kontrolü ve sistem tanımlanması

    BAHADIR ÇATALBAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER MORGÜL

  2. Sağlık alanı için insan robot etkileşimlerinde kullanılacak yumuşak ve rijit yapıda bir hibrit robot manipülatörün geliştirilmesi

    Development of a modular robot manipulator with soft and rigid structure to be utilized in human robot interactions for healthcare

    SEDA ÖZBEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Makine Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERKİN GEZGİN

  3. Karma robotik sistemler için operasyon odaklı sürü yazılımı

    Operation oriented swarm software for hybrid robotic systems

    HÜSEYİN ENES OKUTAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Savunma ve Savunma TeknolojileriFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMET BAYKARA

  4. Otonom keşif amaçlı robot sistemleri için geri dönüş rotası hesaplama algoritması geliştirilmesi

    Development of hybri̇d path planni̇ng algori̇thm for autonomous mobi̇le robot systems

    NECMETTİN ALPKIRAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    Enerji Bilimleri ve Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YUNİS TORUN

  5. İnsansız hava araçları için RRT ve YPA tabanlı hibrid ve yapay sinir ağı destekli genel yol planlamasının geliştirilmesi

    Development of global path planning using hybrid and artificial neural network based on RRT and APF for unmaned aerial vehicles

    AYHAN GÜLTEKİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAŞAR BECERİKLİ