Towards only-vision autonomous wheelchair: A deep learning obstacle detection and image-based avoidance
Sadece görüşlü otonom tekerlekli sandalyeye doğru: Derin öğrenmeli bir engel algılama ve görüntü tabanlı kaçınma
- Tez No: 784747
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ABDUL HAFIZ ABDULHAFIZ
- 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: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hasan Kalyoncu Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Hızla artan sayıda insan tekerlekli sandalye (WC) kullanmaya ihtiyaç duymaktadır. WC kullanıcıları, WC'yi kullanırken çeşitli zorluklarla karşılaşırlar. Engellerden kaçınma bu zorluklardan biridir. Bazı kullanıcılar için kaçınma, basitçe manuel kontrol kullanılarak yapılamaz. WC'nin kaçınmayı otomatik olarak başarabilmesi gerektiğini öneriyoruz. Önceki sistemler, pahalı derinlik sensörlerinin bir füzyonunu kullanarak benzer sorunlara çözümler sunuyordu. Bu sistem, çok sayıda engelli kullanıcının erişebileceği bir maliyetle algılama ve kaçınma sağlamak için tek bir kamera aracılığıyla yalnızca görüş teknolojisini kullanır. Yaklaşımımız, derin öğrenme, bilgisayar görüşü ve mobil robotik alanlarındaki işlevleri standart elektrikli tekerlekli sandalyeye (PWC) entegre eder. Engelleri tespit etmek için öğrenme-aktarma teknikleri kullanılarak bir derin öğrenme modeli (deep-learning model) uyarlanmıştır. Öğrenme-aktarma sürecinde kullanılmak üzere bir kaldırım veri seti geliştirilmiştir. WC'nin önünde tespit edilen herhangi bir engel, gelişmiş bir görüntü alanından kaçınma yöntemi kullanılarak engellenir. Sistem, gerçek bir PWC kullanan bir Donanım kurulumundaki deneyler sırasında dağıtıldı. Nesne algılama doğruluğu, standart bilgisayarlar kullanılarak uygulanan yöntemlerle karşılaştırılabilir olan %61 mAP olarak rapor edilmiştir. Kontrol modülü, engelden başarıyla kaçınmak için gerekli motor hızlarını üretti. Genel sistem 5 FPS hıza ulaşır. Uygun maliyetli sistemimizin gereksiz ve maliyetli derinlik sensörlerine ihtiyaç duymadan verimli bir şekilde çalışabileceği sonucuna vardık. Sistemimizi benimsemek, engelli kişilerin hem içeride hem de dışarıda hareketliliğini artıracaktır. Bu, yalnızca vizyona dayalı tamamen otonom bir WC'nin yolunu açar.
Özet (Çeviri)
A rapidly increasing number of people need to use a wheelchair (WC). WC users face several challenges while using the WC. Obstacle avoidance is one of these challenges. Avoidance for some users cannot be done simply using manual control. We propose that the WC should be able to achieve the avoidance automatically. Previous systems offered solutions to similar problems using a fusion of expensive depth sensors. This system uses vision-only technology, via a single camera, to achieve detection and avoidance at a cost that makes it accessible to a large number of disabled users. Our approach integrates functionalities from deep learning, computer vision and mobile robotics fields into the standard powered wheelchair (PWC). A deep-learning model is adapted using learning-transfer techniques to detect obstacles. A dataset of sidewalks has been developed to be used in the learning-transfer process. Any obstacle detected in front of the WC is avoided using a developed image- space avoidance method. The system was deployed during experiments on a Hardware setup using a real PWC. Object detection accuracy is reported as 61% mAP, which is comparable to methods implemented using standard computers. The control module generated the required motor speeds to avoid the obstacle successfully. The overall system achieves a speed of 5 FPS. We conclude that our cost-effective system can work effectively without the need for redundant and costly depth sensors. Adopting our system will increase the mobility of people with disabilities both indoors and outdoors. This opens the way for a vision-only fully autonomous WC.
Benzer Tezler
- Gümrük Birliği sürecinin Türk sermaye piyasasına etkileri
The Effects of Customer Union course on Turkish capital market
ÖNDER HALİSDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
EkonomiMarmara ÜniversitesiSermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN ULUDAĞ
- Gezgin robotun görme tabanlı ve gerçek zamanlı olarak engelden sakınımı
Vision based and real time obstacle avoidance of mobile robot
ADEM HİÇDURMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ADEM TUNCER
- Avrupa güvenlik ve savunma politikası: Bölgesel bütünleşmeden küresel aktörlüğe
European security and defence policy: From regional integration to global acting
ALTAY CEYLANOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Uluslararası İlişkilerAnkara ÜniversitesiAvrupa Birliği ve Uluslararası Ekonomik İlişkiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA AYDIN
- Autofly-aid: Flight deck automation support with dynamic 4d trajectory management for responsive and adaptive airborne collision avoidance
Autofly-aıd: havada çarpışmadan kaçınma için esnek ve uyarlamalı 4 boyutlu dinamik rota yönetimi ile uçuş karar destek sistemi
EMRE KOYUNCU
Doktora
İngilizce
2015
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN İNALHAN
- Energy efficient context-aware framework in mobile sensing
Başlık çevirisi yok
ÖZGÜR YÜRÜR
Doktora
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUniversity of South FloridaDR. WILFRIDO MORENO