Design of a social robot and safe social navigation with deep reinforcement learning
Sosyal robot tasarımı ve derin pekiştirmeli öğrenme ile güvenli ve sosyal hareket planlaması
- Tez No: 731002
- Danışmanlar: PROF. DR. HURİYE IŞIL BOZMA AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Robot tasarımı, Sosyal hareketler, Öğrenme teknikleri, Robot design, Social movements, Learning techniques
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde, sosyal olarak uyumlu bir şekilde hareket edebilen bir sosyal robotun tasarımı ve geliştirilmesi amaçlanmıştır. Günlük hayatta ve insanların bulunduğu ortamlarda robotların gittikçe daha fazla kullanılmaya başlanması bu problemi daha önemli hale getirmektedir. Bu tezde, bu problem iki ayrı bölümde ele alınmıştır. İlk bölümde SempRob adı verilen robotun tasarımına ve gerçeklenmesine odaklanılmıştır. Robot tasarlanırken, görünüşünün insanlara sempatik gelecek şekilde olmasına ve sensör\linebreak lerin en uygun şekilde konumlandırılmasına dikkat edilmiştir. İkinci bölümde, robotun hareket planlama algoritmalarının geliştirilmesine odaklanılmıştır. İlk olarak, robotun karmaşık ortamlarda güvenli ve etkili hareketini sağlayan pekiştirmeli öğrenmeli yapay potansiyel fonksiyonlar (APF-RL) yöntemi önerilmiştir. Bunu sağlamak için elips tabanlı yeni bir engel modelleme yöntemi de geliştirilmiştir. Ayrıca, öğrenme senaryolarının tüm karmaşık ortamları kapsaması için yeni karma şıklık seviyesi metrikleri tanımlanmıştır. Hareketin modelinin eğitimi önce simülasyonda yapılmış sonrasında fiziksel robota aktarılmıştır. Sonrasında, APF-RL yöntemi modifiye edilerek sosyal navigasyon yöntemi olan sosyal APF-RL geliştirilmiştir. Bu yöntem APF-RL'den farklı olarak ortamdaki insanların konfor alanlarına girmemeye özen gösterir. Sosyal navigasyon ortamdaki insanların algılanmasını ve uzamsal olarak takip edilmesini gerektirir. Bunun için bir derin öğrenme temelli insan algılama yöntemi Kalman filtresiyle birleştirilerek kullanılmıştır. Son olarak geliştirilen hareket yöntemleri insan takibi uygulamasında kullanılmak için de uygun haline getirilmiştir. Önerilen yöntemler geliştirilen robot üzerinde gerçek hayatta başarıyla test edilmiştir.
Özet (Çeviri)
This thesis is concerned with the design and development of a social robot that can navigate around in a socially compliant manner. The importance of this problem is due to the growing demand of using robots in human-populated environments. In this thesis, this problem is addressed in two concurrent parts. The first part has focused on the physical design and development of a social robot - named as SempRob. SempRob is aimed to have a sympathetic appearance while also having a design in which its visual sensors are located appropriately for environmental sensing. In the second part, the social navigation capability of the social robot is developed. First, a novel navigation method referred to as artificial potential function with reinforcement learning (APF-RL) method. In addition, an ellipse-based representation of obstacles is developed for efficient obstacle representation. Furthermore, environmental complexity measures are defined in order to ensure that learning scenarios incorporate a range of maneuvering difficulties. Both simulation and experimental results with SempRob demonstrate that APF-RL method enables the robot to move safely and efficiently in complex environments. Following, APF-RL method is extended to Social APF-RL method so that the robot additionally respects the comfort zones of the humans while navigating. This requires the robot to detect the humans in its surroundings and to track them spatially. A deep learning based human detection algorithm is combined with a Kalman filter for this purpose. Finally, Social APF-RL method is modified to be applicable in human following as well. All the proposed methods are tested on the developed robot successfully.
Benzer Tezler
- Gezgin bir robotun bilinen bir haritada dinamik engeller varlığında otonom seyri
Autonomous navigation of a mobile robot in a known map with dynamic obtacles
FURKAN SABRİ DİPİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL UYANIK
- Design, control and implementation of CoCoA: A human-friendly autonomous service robot
Güvenli servis robotu CoCoA'nın insan uyumlu tasarımı, kontrolü ve hayata geçirilmesi
GÖKAY ÇORUHLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Makine MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN PATOĞLU
- Palm yağı yükü bozulmalarının sezgisel bulanık mantık yaklaşımı ile hata ağacı analizi
Fault tree analysis of palm oil cargo contamination by using intuitionistic fuzzy approach
YASİN ATEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUNUS EMRE ŞENOL
- İzmir'de bazı yolların kapatılarak yaya bölgeleri oluşturma da kent peyzajını geliştirme açısından yeniden planlanması üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
BAHAR TÜRKYILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Şehircilik ve Bölge PlanlamaEge ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
- Ağızlık açma mekanizmalarının tasarımı
Başlık çevirisi yok
RECEP EREN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiUludağ ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİL R. ALPAY