Geri Dön

İnsan-robot etkileşimini kullanarak yapay zekâ temelli kendini programlayabilir endüstri 4.0'a uyumlu robot yazılımlarının geliştirilmesi

Development of artificial intelligence-based self-programmable robot software compatible with industry 4.0 using human-robot interaction

  1. Tez No: 661469
  2. Yazar: MUSTAFA CAN BİNGÖL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÖMÜR AYDOĞMUŞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Evrişimli sinir ağları (ESA), Endüstri 4.0, Güvenlik, İnsan-robot etkileşimi, Konuşma Tanıma, Sınıflandırma ve konumlandırma, Convolutional neural network (CNN), Industry 4.0, Safety, Human-robot interaction, Speech recognition, Classification and localization
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 153

Özet

Ülkemizde üretim yapmakta olan birçok firma, robotlarla birlikte üretim yapmaya temkinli yaklaşmaktadırlar. Bunun başlıca sebepleri; işlemlere ait robot programlarının sürekli yeniden kalibre edilmesi/oluşturulması ve robotik alanda bilgi sahibi olan kalifiye eleman sayısının az olmasıdır. Endüstri 4.0'a geçiş ancak robotik uygulamaların artması ile mümkün olacaktır. Robotik alanda uzman olmayan kişilerin, kendini programlayabilen akıllı robotlar ile çalışabilmelerini sağlamak bu geçişi hızlandırmanın başında düşünülebilir. Bu amaç doğrultusunda; konuşma tabanlı insan-robot etkileşimi (İRE) kullanarak bir endüstriyel robotun delme, toparlama, sıralama ve temizleme gibi endüstriyel işlemleri gerçekleştiren bir robot yazılımı geliştirilmiştir. Türkçe kelime özelliklerini sınıflandırmak için evrişimli sinir ağı (ESA) geliştirilmiştir. Bu ESA geleneksel sınıflandırma algoritmaları ile karşılaştırılmıştır ve %90.37 kelime doğruluk oranı ile en iyi sonuç elde edilmiştir. Görme tabanlı İRE bölümünde, operatörün el hareketlerini ve işaret parmağı konumunu algılayarak kaynak veya contalama işlemi yapan bir robot yazılımı geliştirilmiştir. Geliştirilen bu yazılımda, önceden eğitilmiş ESA yapıları ile oluşturulan ESA mimarisi, sınıflandırma ve konumlandırma işlemini yapmaktadır. En iyi test kayıp fonksiyon değeri 0.0051 ile Xception yapısı üretmiştir. Ayrıca, İRE çalışmalarında ön plana çıkan bir diğer konu insan güvenliğinin sağlanmasıdır ve insan güvenliğini sağlayan ek bir yazılım geliştirilmiştir. Geliştirilen yazılımın görme ve dokunma bölümlerinde mutlak doğrulukla çalışabilen iki ESA yapısı tasarlanarak insan güveliği garanti altına alınmıştır. Yürütülen bu tez ile İRE kullanarak yapay zekâ temelli kendini programlayabilen robot yazılımları geliştirilmiş ve endüstriyel bir robot üzerinde başarılı bir şekilde uygulanmıştır.

Özet (Çeviri)

Many manufacturing companies in our country are cautious about manufacturing with robots. The main reasons for this are; continuous recalibrating/forming of processes robot programs and existing of few qualified personnel in the field of robotics. The switching to Industry 4.0 will only be possible with the increase of robotic applications. Ensuring that non-experts in robotics can work with intelligent robots that can program themselves can be considered at the beginning of accelerating this transition. For this purpose, a robot software that realized industrial processes such as drilling, picking, aligning, and cleaning was developed using human-robot interaction (HRI) based on speech. A convolutional neural network (CNN) was designed to classify Turkish word features. This CNN was compared with conventional classifying algorithms and the best result with word accuracy rate of 90.37% was obtained. In the vision-based HRI section, robot software that realized welding and sealing was developed by perceiving the operator's hand gesture and forefinger tip position. In developed software, CNN architecture that formed with pre-trained CNN structure was performed classification and localization process. Xception structure was generated the best result of loss function with 0.0051. Also, another important topic of HRI is human safety and a software was developed to enable human safety. Human safety was guaranteed by designing two CNN structure that can perform absolute accuracy in vision and touch that are developed software parts. Robot software that can program itself based on artificial intelligence using HRI was developed and successfully applied to an industrial robot with this thesis.

Benzer Tezler

  1. Exploring opinions of corporate instructional designers on their professional development and training needs

    Kurumsal öğretim tasarımcılarının mesleki gelişim ve eğitim ihtiyaçları konusundaki görüşlerinin araştırılması

    NAZLI GÖKALP

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Eğitim Programları ve Öğretimi Ana Bilim Dalı

    DR. ELİF ÖZTÜRK

  2. Emotion aware artificial intelligence for cognitive systems

    Bilişsel sistemler için duygu farkındalıklı yapay zeka

    DEĞER AYATA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUSUF YASLAN

    PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK

  3. Control of virtual staubli RX160 manipulator by phantom premium haptic device

    Sanal staublı RX160 manipülatörün phantom premıum haptıc cihaz ile kontrolü

    AYKUT GÖREN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEKİ YAĞIZ BAYRAKTAROĞLU

  4. Sosyal insansı robotlar için bir insan robot etkileşimi uygulaması geliştirilmesi

    Development of a human robot interaction application for social humanoid robots

    FATMA BAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET TEKEREK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET GÖK

  5. Salience of haptic features for interactive behavior classification in physical human-human/robot collaboration

    Fiziksel insan-insan/robot işbirliğinde etkileşimli davranış sınıflandırmasında dokunsal özelliklerin öne çıkması

    ZAID RASIM MOHAMMED AL SAADI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Makine MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÇAĞATAY BAŞDOĞAN

    YRD. DOÇ. DR. AYŞE KÜÇÜKYILMAZ AKDOĞAN