Geri Dön

Modular safety-critical control of legged robots

Bacaklı robotların modüler güvenliği kritik kontrolü

  1. Tez No: 792611
  2. Yazar: BERK TOSUN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. EVREN SAMUR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Makine Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

Hızla yaygınlaşmakta olan ve performansı artan bacaklı robotlar, yakın gelecekte hayatlarımıza dahil olacak. Mevcut robotlarda halihazırda çeşitli kontrol algoritmaları kullanılmakta ve yeni kontrol metotları geliştirilmektedir. Bacaklı robotların yaygın kullanımlarını sağlamak ve geliştirme sürecini kolaylaştırmak için robotun güvenliği dikkatle ele alınmalıdır. Özellikle makine öğrenmesi kullanan kontrol yöntemlerinde güvenlik için model-temelli kısıtların da hesaba katılmasına ihtiyaç vardır. Bu tez, bacaklı bir robotun güvenliğini sağlamak, i.e., düşme olasılığını azaltmak, için modüler bir güvenlik filtresi sunmaktadır. Hareket edebilen bir robotun mevcut olduğu kabul edilmiştir, başka bir deyişle, bir nominal kontrolcü mevcuttur. Hareketli robotun çevresindeki arazi özellikleri, sadece propriyoseptif sinyaller kullanan makine öğrenimi yoluyla tahmin edilmiştir. Derin öğrenmede hızla yaygınlaşan verimli transformer mimarisi ile geliştirilen özgün bir derin öğrenme modeli, arazi özelliklerinin tahmini için kullanılmıştır. Karesel programlama ile arazi tahminleri, ters dinamikler ve özgün bir kontrol set fonksiyonu kısıtıyla birleştirilmiştir. Ortaya çıkan optimal kontrolcü bir filtre görevi görerek nominal kontrol sinyallerinin güvenli olduğunu sertifikalar, aksi halde kontrol sinyalini güvenliği ihlal etmeyecek şekilde değiştirir. Filtrelenmiş kontrol sinyali, robotun güvenli hareketiyle sonuçlanacaktır. Ortaya konan yaklaşım geneldir ve az bir çabayla diğer herhangi bir bacaklı robota aktarılabilir.

Özet (Çeviri)

With recent performance improvements, legged robots will soon enter our lives to stay. Various control algorithms are already employed in deploying existing robots, and many more algorithms are still in the making. Safety concerns during the operation of legged robots must be addressed to enable their widespread use and ease their development. Especially machine learning-based control methods would benefit from model-based constraints to improve their safety. This thesis presents a modular safety filter to improve safety, i.e., reduce the chance of a fall of a legged robot. The availability of a robot capable of locomotion is assumed, i.e., a nominal controller exists. During locomotion, terrain properties around the robot are estimated through machine learning which uses a minimal set of proprioceptive signals. A novel deep-learning model utilizing an efficient transformer architecture is used for terrain estimation. A quadratic program combines the terrain estimations with inverse dynamics and a novel control barrier function constraint to filter and certify nominal control signals. The result is an optimal controller that acts as a filter and the filtered control signal allows the safe locomotion of the robot. The resulting approach is general and could be transferred with low effort to any other legged system.

Benzer Tezler

  1. Redundant and safe work implementation for S7-1200 PLC family

    S7-1200 plc ailesi için yedekli ve emniyetli çalışma uygulaması

    OKAN KONUK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SALMAN KURTULAN

  2. Metal sektöründe soğuk şekillendirme prosesinde 3T risk analizi metodu uygulamaları

    3T risk assessment method and applications at cold forming in metal industry

    SERAP KAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGediz Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA AKDAĞ

  3. Açık hatla istasyon bölgelerinin hatada güvenli anklaşman tasarımı ve PLC de gerçeklenmesi

    Fail-safe interlocking design of open line and station areas and implementation with PLC

    MUHAMMED İKBAL YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    Raylı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET TURAN SÖYLEMEZ

  4. ComCoS: An enhanced cache partitioning technique for integrated modular avionics

    ComCoS: Entegre modüler aviyonikler için gelişmiş bir önbellek bölümleme tekniği

    YAKUP HÜNER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN YENİÇERİ

  5. Algorithm Based Soft Error Detection for NVDLA

    Başlık çevirisi yok

    MUSTAFA TARIK SANİÇ