Geri Dön

İnsansı robotun engellerden kaçınarak yürümesi için derin pekiştirmeli öğrenme algoritmalarının geliştirilmesi

Development of deep reinforcement learning algorithms for humanoid robot to walk by avoiding obstacles

  1. Tez No: 730911
  2. Yazar: NURİ KÖKSAL VAROL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYŞEGÜL UÇAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  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: 65

Özet

İnsansı robotların gerçekleştirecekleri operasyonlar çevresel faktörlerin etkisi ile kritik derecede zor bir görev olarak kabul edilir. Bu tez, insansı robotların operasyonel kabiliyetlerini artırmaya yönelik olarak, çeşitli engellerin ve duvarların bulunduğu ortamlarda hedefe ulaşmayı sağlamak için olası bir kontrol yaklaşımını açıklamaktadır. İnsansı robot, gördüğü çevre elemanlarından alınan bilgiler, mevcut konum ve yöne göre derin pekiştirmeli öğrenme yöntemleri kullanılarak eğitilmiştir. Eğitimin gerçekleştiği ortamlarda, robota, bir veya birden fazla hedef verilmiştir. Tasarlanan kontrol yaklaşımları, Robot İşletim Sistemi (ROS) ve Webots benzetim ortamlarında test edilmiştir.

Özet (Çeviri)

The operations to be performed by humanoid robots are considered to be a critically difficult task due to the impact of environmental factors. This thesis describes a possible control approach to increase the operational capabilities of humanoid robots to ensure target achievement in environments with various obstacles and walls. The humanoid robot has been trained using deep reinforcement learning methods based on the information received from the environmental elements it sees, the current location and direction. In the environments where the training takes place, one or more targets are given to the robot. The designed control approaches have been tested in Robot Operating System (ROS) and Webots simulation environments.

Benzer Tezler

  1. Trajectory based UAV coordination

    Yörünge tabanlı İHA koordinasyonu

    HALİSE TÜRKMEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE KOYUNCU

  2. Path planning algorithm development for unmanned aerial and ground vehicles

    İnsansız hava ve kara araçlarında yol planlama algoritması geliştirme

    GİRAY UZUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. O.SETA BOGOSYAN

  3. Enhancing smart environments through an ai-assisted IORT agent

    Akıllı ortamların yapay zekâ destekli bir İORT aracısıyla güçlendirilmesi

    YAKUP KAYATAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SANEM KABADAYI

  4. Bir servis robotunda temel veri iletişimi ve kontrol altyapısının tasarımı

    Basic communcation and control infrastructure of a service robot

    AYDIN ÇAĞATAY SARI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ

  5. Tek bacaklı zıplayan robotun dinamik modellenmesi ve kontrolü

    Dynamical modelling and control of single legged hopping robot

    ERK BAMYACI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SIDDIK MURAT YEŞİLOĞLU