Geri Dön

Trajectory prediction of moving object by means of natural networks

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 78043
  2. Yazar: HAKAN BARIŞIK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İ. SITKI AYTAÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1998
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 117

Özet

ÖZ Hareket halindeki bir üç boyutlu nesnenin zamana göre uzaydaki ardaşık çizgisel ve açısal konumlarından yararlanarak hareketinin tahmin edilmesi kontrol ve robotik uygulamaları açısından son derece önemlidir. Örneğin, seyir halindeki araçların otomatik yönlendirilmesi, süreç yönlendirme, hareketli nesnelerin takibi, planlama ve gözetleme gibi uygulamalar hareket parametrelerinin tahminine ihtiyaç duyarlar. Hareket kestirimi problemi eski bir problem olmakla birlikte, ( formülasyonu bu yüzyılın başlarına dayanmaktadır ) bilim adamları bu problemin çözümü için ancak son zamanlarda, doğrusal olmayan sistemler teorisi yardımıyla tasarlanmış araçlara kavuşabilmişlerdir. Yapay sinir ağları, doğrusal olmayan dinamik sistemlerin parametrelerinin kestirilmesinde kullanılan araçların en yenilerindendir. Cisimlerin konum, hız ve ivmeleri bu hareket parametrelerinin önceki n sayıda ölçüm değerinin ayrı yapay sinir ağlarına girdi olarak verilmesiyle kestirilmektedir. Birkaç farklı yapay sinir ağ modelinin değişik düzenlemeli göz önüne alınarak tartışılmış ve problemin çözümünde nasıl kullanıldığı anlatılmıştır. Her düzenleme için yapay sinir ağlarının nasıl eğitildiğine ilişkin yöntemlerden ayrıntılı şekilde bahsedilmiştir. Farklı özellikteki hareketlerin değişik ağ modellerinin farklı düzenlemeriyle yapılan kestirimlerin başarımları karşılaştırılmalı olarak sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

Abstract Estimating the three-dimensional motion of an object from a sequence of object positions and orientation is of significant importance in variety of applications in control and robotics. For instance, autonomous navigation, manipulation, servo, tracking, planning and surveillance needs prediction of motion parameters. Although“motion estimation”is an old problem (the formulations date back to the beginning of the century), only recently scientists have provided with the tools from nonlinear system estimation theory to solve this problem. Neural Networks are the ones which have recently been used in many nonlinear dynamic system parameter estimation context. The approximating ability of the neural network is used to identify the relation between system variables and parameters of a dynamic system. The position, velocity and acceleration of the object are estimated by several neural networks using the n most recent measurements of the object coordinates as input to the system. Several neural network topologies with different configurations are introduced and utilized in the solution of the problem. Training schemes for each configuration are given in detail. Simulation results for prediction of motion having different characteristics via different architectures with alternative configurations are presented comparatively.

Benzer Tezler

  1. Development and testing novel guidance algorithms for visual drone interception

    Görsel dron yakalama için yeni güdüm algoritmalarının geliştirilmesi ve testi

    AHMET TALHA ÇETİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE KOYUNCU

  2. Bir robotik manipülatörün eklem ve kartezyen esaslı öngörülü kontrolu

    Joint and cartesian based predictive control of a robotic manipulator

    RECEP KAZAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ. DR. CAN ÖZSOY

  3. Localization and path planning for multiple agents using opti-track cameras

    Optı-track kameraları kullanarak birden fazla temsilci için yerelleştirme ve yol planlaması

    AYMAN AL-QASSAB

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Mekatronik MühendisliğiAtılım Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMAD UMER KHAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MOHAMMAD HASSAN GOL MOHAMMADZADEH

  4. Mekânsal-zamansal veri madenciliği yörüngelerin durma ve hareket algoritmaları

    Spatio-temporal data mining stop and move trajectory algorithms

    FERHAT BOZKURT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. A.SAMET HAŞILOĞLU

  5. CNN-based continuous prediction of a moving platformtrajectory for swarm landing in a cluttered environment

    Karmaşık ortamlarda sürü inişi için hareket eden bir platformun izini kesintisiz tahmin etmek için CNN tabanlı bir yaklaşımın geliştirilmesi

    MERT ALPER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Skolkovo Institute of Science and Technology

    DOÇ. DR. DZMİTRY TSETSERUKOU