Geri Dön

Yapay zekâ kontrol yöntemleri ile iki-yönlü haptik-teleoperasyon robotik sistemlerinde kararlılık ve şeffaflığın artırılması

Increasing stability and transparency in bilateral haptic-teleoperation robotic systems with artificial intelligent control methods

  1. Tez No: 721137
  2. Yazar: TAYFUN ABUT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SERVET SOYGÜDER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Makine Teorisi ve Dinamiği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 315

Özet

Günümüz teknolojisinde robotların çevresel şartları algılayabilmeleri, karar verebilmeleri ve bu kararlar doğrultusunda hareket edebilmeleri insanlık hayatının her alanında önemli bir yer tutmaktadır. Haptik-Teleoperasyon sistemleri bilinmeyen ortamlar hakkında bilgi edinilmesi ve gerekli verilerin toplanması için kullanılmakta olan insan- robot etkileşimine olanak sağlayan bir teknolojidir. Bu tez çalışmasında Yapay Zekâ, Adaptif ve Kayan Kipli kontrol algoritmaları ile sistemlerin kararlılık ve şeffaflık performansını etkileyen zaman gecikmesi, ölü bölge, dinamik belirsizlik ve veri kaybı gibi önemli problemlerin telafi edilmesi hedeflenmiş ve aynı zamanda sistemlerin bu problemlerden etkilenmelerinin minimize edilmesi amaçlanmıştır. Ölü bölge probleminin telafisi için az veya çok az ölü bölge içerecek şekilde bir Gürbüz Adaptif kontrol algoritması tasarlanmış ve sisteme uygulanmıştır. Zaman gecikmesi ve dinamik belirsizlik problemleri Modifiye edilmiş Dalga Değişkenleri ve Doğrusal Olmayan Bozucu Gözlemci yöntemlerinin yukarıda belirtilen kontrol algoritmalarıyla hibrit kullanımı sonucunda telafi edilmiştir. Son olarak iletişim kanalı yapay sinir ağıyla modellenmiş ve veri kaybı en aza indirilmiştir. Bu çalışmada, tasarlanan ve uygulanan kontrol yöntemlerinin sistem üzerindeki performansını etkileyen kontrol parametrelerinin en uygun değerleri Parçacık Sürü ve Grey Wolf optimizasyon algoritmaları ile bulunmuştur. Ayrıca tasarlanan görsel arayüzler ile kullanıcıya görsel geri besleme sağlanarak kullanıcının performansı artırılmıştır. Bu tez çalışmasında, üç farklı robotik sistemi kullanılmıştır. Simülasyon ve laboratuvar ortamında gerçek zamanlı deneysel çalışmalar sonucunda elde edilen grafiksel ve sayısal veriler doğrultusunda önerilen kontrol algoritmaların birbirleriyle ve literatürdeki ilgili çalışmalarla performans kriterleri kıyaslanmış ve irdelenmiştir.

Özet (Çeviri)

In today's technology, the ability of robots to perceive environmental conditions, make decisions and act in line with these decisions has an important place in every aspect of human life. Haptic-Teleoperation systems are a technology that allows human-robot interaction, which is used to obtain information about unknown environments and to collect necessary data. In this thesis, it is aimed to compensate the important problems such as time delay, dead zone, dynamic uncertainty and data loss that affect the stability and transparency performance of the systems with Artificial-Intelligence, Adaptive and Sliding-Mode control algorithms, and at the same time, it is aimed to minimize the effects of these problems on the systems. A Robust-Adaptive control algorithm has been designed and applied to the system in a way that it will be a system with more or less dead zone to compensate for the dead zone problem. Time delay and dynamic uncertainty problems are compensated as a result of hybrid use of Modified-Wave Variables and Nonlinear-Distortion-Observer methods with the control algorithms mentioned above. Finally, the communication channel is modeled with an artificial neural network and data loss is minimized. The optimum values of the control parameters affecting the performance of the designed and applied control methods on the system were found by PSO and GWO optimization algorithms. In addition, the user's performance has been increased by providing visual feedback to the user with the designed visual interfaces. In this thesis, three different robotic systems were used. In line with the graphical and numerical data obtained as a result of simulation and laboratory-based real-time experimental studies, the performance criteria of the proposed control algorithms with each other and related studies in the literature were compared and examined.

Benzer Tezler

  1. Tıbbi nesnelerde iki yönlü internet iletişiminde bit hata oranının iyileştirilmesi

    Bit error rate reeducation over two-hop communication on internet of medical things

    NİHAT ALKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜR ERTUĞ

  2. İstatistiksel doğal dil işlemede derin öğrenme yöntemleri kullanılarak çevrimiçi Türkçe akademik derlem çözümlenmesi

    Analysing Turkish academical corpus using deep learning methods in statistical natural language

    BARIŞ BABÜROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET TEKEREK

  3. Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques

    Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması

    AHAMADI ABDALLAH IDRISSE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ

  4. Sensor-based activity recognition and authentication using deep learning

    Derin öğrenme yöntemleri ile sensör tabanlı sistemlerde aktivite ve kimlik tanıma

    NİLAY TÜFEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE

  5. Aircraft detection using deep learning

    Derin öğrenme kullanarak hava aracı tespiti

    UTKU MUTLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEDEF KENT PINAR