Path guidance and obstacle detection techniques using monocular vision systems for automated guided vehicles (AGVS)
Otomatik yönlendirmeli araçlar (oyalar) için tek kamera kullanan yol kılavuzu ve engel tespiti teknikleri
- Tez No: 733503
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖMER NEZİH GEREK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Telekomünikasyon Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
Fabrikalarda kullanılan otonom robotlar ve otomatik yönlendirmeli araçlar (OYA'lar) için nesne algılama ile ilgili birçok problem bulunmaktadır. Problemlerin başlıcaları yol tayini, engel tanıma gibi konulardan oluşmaktadır. Bunların çözümü için lazer, görüş vb. temelli sensörler kullanılmaktadır. Bu çalışmada görüş temelli sensörler (kamera) aracılığıyla kullanılan yöntemler ilgi alanındadır. Bu yöntemler iki kategoriden oluşmaktadır; geleneksel ya da makine öğrenmesi tabanlı. Son zamanlarda ise bu tekniklerin en revaçta olanları makine öğrenmesinin bir alt alanı olan derin öğrenme temelli tekniklerdir. YOLO, SSD, R-CNN gibi derin öğrenme teknikleri gösterdikleri performans ile diğer birçok tekniği kullanım dışı bırakmıştır. Lakin hala bu teknikler de özellikle video çerçevelerinden nesne tanıma konusunda performans düşüklüğü yaşayabilmektedir. Verimliliği arttırma amaçlı bu tekniklerin üzerine Sıralı Karar Teorisi katmanı eklenerek yeni bir yaklaşımla daha iyi sonuçlar alınabilirliği değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
There are many problems with object detection for autonomous robots and automated guided vehicles (AGVs) used in factories. The main problems consist of issues such as routing and obstacle recognition. For the solution of these, laser, sight, vision based sensors have been practically used. In this study, the methods used through vision-based sensors, such as camera, are in the field of interest. These methods consist of two categories: traditional or machine learning based. Recently, the most popular of these techniques are deep learning-based techniques, which is a sub-field of machine learning. Deep learning techniques such as YOLO, SSD, R-CNN have left many other techniques out of use with their performance. However, these techniques may occasionally experience performance degradation especially during video processing. Better results can be obtained by adding a novel Sequential Decision Theory layer on top of the available deep learning techniques.
Benzer Tezler
- Enhancing follow the gap method with memory aid and with prediction component
Boşluğu takip et yönteminin hafıza desteği ile ve öngörü bileşeni ile geliştirilmesi
EMRE CAN CONTARLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN SEZER
- Sürü robotlar için yönlendirme ve izleme platformunun tasarımı ve geliştirilmesi
Design and develop of a routing and monitoring platform for swarm robots
MURAT AYDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiUluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VAHID AKRAM
- Indoor navigation control of a mobile autonomous vehicle
Otonom gezer bir aracın iç mekan yönlendirme kontrolü
LÜTFİ MUTLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EROL UYAR
- Kentsel müdahalelerin kurgusal anlatısına ait sınırların kartezyen altlıklar üzerinden yeniden okunması
The reinterpretation of the boundaries of the fictional narrative of urban interventions within the context of cartesian thinking
BURAK HAZNEDAR
Doktora
Türkçe
2021
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİNAN MERT ŞENER
- A new shortest path algorithm for management urban traffic
Şehiriçi trafiğinin yönetimi için yeni bir en kısa yol algoritması
AMENAH SUFYAN MHMOOD THABIT
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ZENGİN