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: Algoritmalar, Kişiselleştirme, Kümeleme, Matris tasarımı, Sosyal robot, Algorithms, Personalization, Clustering, Matrix design, Social robot
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Atılım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Kaba kümeleme teorisi kullanılarak diyabet veri setinin analiz edilmesi ve diyabet hastalığının teşhisi için gerçek zamanlı bir veri analitiği sistemi kurulması
Analyzing diabetes data set using rough clustering theory and establishing a real-time data analytics system for diagnosis of diabetes disease
MEHMET YÜKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Sakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Bilgi merkezi hizmetlerinin kullanıcılar tarafından kullanım tepki durumlarının veri madenciliği yaklaşımı ile incelenmesi
Examination of user response states to information center services using a data mining approach
ENGİN DAYAN
- Hidroelektrik santrallerde modal özelliklerin derin öğrenme esaslı analizi ve deprem kayıtlarında anomali tahmini
Deep learning-based analysis of modal properties in hydroelectric power plants and anomaly prediction in earthquake records
GÜRHAN TOKGÖZ
- 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
Yıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- 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
