Automated clustering of behaviour modules for social robots
Sosyal robotlar için davranış modüllerinin otomatik kümelenmesi
- Tez No: 781945
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ZÜHAL ERDEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Atılım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 111
Özet
Bu tezde, sosyal robotların davranış modüllerinin kümeleme algoritmaları kullanılarak otomatik oluşturulması için bir yöntem sunulmuştur. Davranış modülleri, kişiselleştirilmiş sosyal robotların tasarımında büyük önem taşımaktadır. Sunulan araştırmada, sosyal robotların“algı”,“biliş”ve“motorik eylem”olarak adlandırılan davranış öğelerini kümelemek için K-means, Aglomerative Clustering ve BRICH gibi farklı kümeleme tekniklerinin uygulanabilirliği incelenmiştir. Bu amaçla, daha önce yapılan bir çalışmada elde edilen 28x3 boyutunda ve yukarıdaki üç davranış için dilsel değerlerden oluşan bir veri listesi kullanılmıştır. Geliştirilen bir haritalama yöntemi ile sayısal olarak temsil edilen verilerle sekiz farklı kümeleme algoritması kullanılarak oluşturulan çeşitli davranış modülleri değerlendirilmiş ve üç algoritma başarılı kabul edilmiştir. Kümeleme algoritmalarıyla otomatik olarak elde edilen davranış modüllerinin 3 boyutlu gösterimi de yapılmıştır. Elde edilen modüller maliyet, hareketlilik, karmaşıklık ve güç tüketimi olmak üzere dört farklı ölçüt kullanılarak değerlendirilmiştir. Bu çalışmanın sonuçları kişiselleştirilmiş sosyal robotların sistematik tasarımı alanındaki araştırmalarda ve uygulamalarda kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
This thesis presents a method for automatically generating behaviour modules for social robots using clustering algorithms. Behavioural modules are considered a vital element of social robot family design which falls in the benefit of individual's needs. The work includes the implementation of different clustering techniques such as K-means, Agglomerative Clustering, and BRICH to cluster behavioural elements of social robot which are categorized as“perception”,“cognition”and“motoric action”. In this thesis, a previously generated data list consisting of linguistic values from these elements in size of 28 by 3 is used. A mapping method is developed to represent the data in numeric form. Also, a 3D graphical representation of the data is obtained. In addition, a variety of behavioural modules are generated and evaluated using right clustering algorithms, three algorithms of which are decided as successful. The generated modules are evaluated based on four criteria as, cost, mobility, complexity, and power consumption. The results of this work can be used by researchers and engineers in the field of social robotics particularly during the conceptual design of personalized social robots. Additionally, the proposed criteria and visualization techniques can be used as a starting point for future research in this area.
Benzer Tezler
- Novel interference and spectrum aware routing techniques for cognitive radio ad hoc networks
Tasarsız bilişsel radyo ağları için girişim ve spektruma dayalı özgün yönlendirme teknikleri
AHMET ÇAĞATAY TALAY
Doktora
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DENİZ TURGAY ALTILAR
- Video görüntülerinden trafik kazası riskini gerçek zamanlı belirleyen bir sistem tasarımı
A system design for determining traffic accident risk from real-time video images
UYGAR ER
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. M. ELİF KARSLIGİL
- Malware detection using machine and deep learning algorithms for computer devices
Makine kullanarak kötü yazilim tespiti ve için derin öğrenme algoritmalari bilgisayar cihazlari
MOHAMMED THAIR ABDULSATTAR ALTAIY
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Towards adaptive brain-computer interfaces: Statistical inference for mental state recognition
Uyarlanabilir beyin-bilgisayar arayüzlerine doğru: Zihinsel durum tanıma için istatistiksel çıkarım
MASTANEH TORKAMANI AZAR
Doktora
İngilizce
2020
BiyomühendislikSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
Prof. Dr. SELİM SAFFET BALCISOY
- Landsat-TM görüntülerine minnaert düzeltmesinin uygulanması: Köyceğiz örneği
Application of minnaert correction to Landsat-TM images : Köyceğiz case
SAMURAY ELİTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CANKURT ÖMERCİ