An artificial neural network controller design and optimization of gait functions and adaptation process for a quadruped robot
Dört bacaklı robotlar için yapay sinir ağı tabanlı denetleyici tasarımı ile yürüme fonksiyonlarının ve uyum sürecinin en iyileştirilmesi
- Tez No: 689952
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ DİLŞAD ENGİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Bu tez çalışmasında dört bacaklı bir robotun yürümeyi öğrenme prosesini geliştirmek amacıyla makine öğrenmesi algoritmaları optimize edilerek uygulanmıştır. Makine öğrenmesi algoritması olarak kullanılan derin deterministik politika gradyanı algoritması, sırasıyla değiştirilen ödül fonksiyonu, zemin sürtünmesi, öğrenme katsayıları ve yapay sinir ağı modellerinde parametre değişikleri yapılarak en hızlı ve doğru yürüme fonksiyonun eldesini başarıyla alma amacını taşır. Çalışma için bir dört ayaklı ve her bir ayakta iki serbestlik derecesi olacak şekilde sekiz serbestlik dereceli elektronik kartları gövdesinde taşıyacak şekilde bir robot tasarlanmış ve ROS (Robot operating system) aracılığı ile motorlarına açı değerlerini komut olarak göndererek bu elektronik devrelerin motorları sürmesi sağlanmıştır. Algoritmalar ise ROS içerisindeki bir pakette robottan bağımsız olarak bir kişisel bilgisayar üzerinde makine öğrenmesi işlemleri olarak uygulanmıştır. İki adımlı bir yol izlenmiş olup, ilk adımda model yüklemesi yapılmadan her denemede rastgele durumlar denenmiş ve bunlardan belirli bir limit üzerinde ödül alanların modeli ikinci adımda yüklenerek çalışmalar yapılmıştır. Optimizasyon çalışmaları ile öğrenme gerçekleşmiş ve robot belirlenen aralıkta yükselen eğimli bir öğrenme grafiği çizdirebilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the topic of optimizing the application of machine learning algorithms in developing the process of learning to walk for a four-legged robot is discussed and applied. Using the deep deterministic policy gradient algorithm as a machine learning algorithm, to achieve the fastest and most accurate walking function by making parameter changes in the reward function, ground friction, learning coefficients and artificial neural network models was aimed, respectively. For the study, a four-legged robot was designed to carry eight degrees of freedom in each foot with two degrees of freedom on its body, and it was ensured that these electronic parts drive the motors by sending the angle values to the motors as a command via ROS (Robot operating system). Algorithms are implemented as machine learning processes on a personal computer, independent of the robot, in a package in ROS. A two-step path was followed. In the first step, random situations were tested in each trial without loading the model, and studies were carried out by loading the model of those who received awards above a certain limit in the second step. With the optimization studies, learning took place, and the robot was able to follow an inclined learning graph that rises in the specified range.
Benzer Tezler
- Design and optimization of a state-of the-art solar pv system relying on maximum power point tracking of solar charge controller using artificial neural networks
Başlık çevirisi yok
RAGHAD AL-ANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Destek vektör regresyonu ile PID kontrolör tasarımı
Design of PID controller via support vector regression
KEMAL UÇAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE
- Yapay sinir ağı kullanarak kontrol alan ağları için çevrim içi mesaj zamanlaması optimizasyonu
Optimization of online message scheduling for controller area networks using artificial neural network
ESİN YAVUZ
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EKREM ARTUÇ
- Flight control using neural networks and fuzzy logic
Yapay sinir ağları ve blanık mantık ile uçuş denetimi
MEHMET ÖZGÜR ERİNMEZ
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU
- İki serbestlik dereceli araç simülatörü analizi ve uygulaması
Two degrees of freedom vehicle simulator analysis and application
BORA DEMİRCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mekatronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR DEMİR