İki robot kollu sistemde görüntü işleme ve genetik algoritma kullanarak çarpışma önleme ve görev paylaşımının optimizasyonu
Collision prevention and optimization of task sharing using image processing and genetic algorithm in a two robot arm system
- Tez No: 801172
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERSİN ÖZDEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İskenderun Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Bu çalışmada, seçme amacıyla kullanılan bir konveyör bandının üzerindeki cisimlerin konumları, bir kamera ile çekilen fotoğraflar işlenerek elde edilmiştir. Konumları belirlenen objeleri toplamak için karşılıklı konumlandırılan iki adet robot kolun hareketi genetik algoritma ile planlanmıştır. Çalışma iki ana modülden oluşmaktadır. İlk modül, gerçek görüntülerin işlendiği ve cisimlerin konumlarının belirlendiği görüntü işleme modülüdür. Bu amaçla geliştirilen“Metrik”ismini verdiğimiz görüntü işleme algoritması ve YOLOv4 algoritması kullanılmıştır. İkinci modül robotlara iletilecek, 4 farklı amacı gerçekleştiren, en uygun hareket planının genetik algoritma ile hesaplandığı bölümdür. Bu amaçlar; robot kolların çarpışmasının engellenmesi, eşit sayıda cisim almaları, kat edilecek toplam yolun kısaltılması ve yolların birbirine eşit olmasıdır. Bu hedeflere genetik algoritmanın ulaşabilmesi için bir başarı puanı hesaplama formülü geliştirilmiştir. Bu hedefler için en yüksek toplam başarı puanı veren hareket planı robot kollara iletilerek çarpışmaları engellenmiş, görev süreleri azaltılmış ve çalışma ömürleri arttırılmıştır. Sonuç olarak, hedef cisimlerin tanınması ve konumlarının belirlenmesi için“Metrik”ve YOLOv4 algoritmaları karşılaştırılmıştır. YOLOv4 algoritması“Metrik”den yaklaşık 100 kat daha hızlı, milisaniyeler düzeyinde cisimleri tanımış ve konumlarını belirlemiştir. Genetik algoritma kullanılmadan yapılan görev dağılımlarında, robot kolların çarpıştığı, görev dağılımın dengesiz olduğu görülmüştür. Genetik algoritma ile yapılan optimizasyon sonrasında yük dağılımı, kat edilen yol dengeli hale gelerek kollar çarpışmamıştır. Elde edilen sonuçlarda, optimizasyon öncesine göre kat edilecek mesafe %25 azalırken, başarı yaklaşık %30 artmıştır. Önerilen yöntemde hedef cisimlerin konumları başarılı bir şekilde belirlenmiştir ve robot kollar bu cisimleri çarpışmadan dengeli iş yükü ile toplamışlardır.
Özet (Çeviri)
In this study, the positions of objects on a conveyor belt used for selection are obtained by processing pictures taken by a single camera. The movements of two mutually positioned robot arms are optimally planned with a genetic algorithm to collect the objects whose positions are determined by image processing. The study consists of two main modules. The first module is the image processing module, where the images are processed for determination of the position of the objects. For this purpose, the image processing algorithm named as“metric”and the YOLOv4 algorithms are used. The second module is the section where the task planning details to be transmitted to the robots is calculated by genetic algorithm. In this module, an optimum action plan has been made for 4 different purposes. These purposes are defined as preventing collision of robot arms, taking the equal number of objects, shortening the total path to be travelled, and equalization of paths. In order for the Genetic Algorithm to achieve these goals, a success score calculation method has been developed. The action plan that gives the highest total success score for these targets is transmitted to the robot arms aiming at preventing collisions, reducing their duty times and increasing their working life. As a part of the study, the“Metric”and YOLOv4 algorithms are compared for identifying target objects and determining their location. It is observed that the YOLOv4 algorithm recognizes and determines the positions of objects in milliseconds, approximately 100 times faster than the Metric. It is also seen that the task distributions performed without using the genetic algorithm approach, it is seen that the robot arms collide and the task distribution is mainly unbalanced. After the task optimization is achieved by using the genetic algorithm, the work distribution and the path planning for the task becomes balanced and there appears to be no collisions of the arms. The achieved results also indicate that the distance to be covered is decreased by 25% and the success rate is increased by approximately 30%, compared to the pre-optimization. In the proposed method, the positions of the target objects are successfully determined and the robot arms collected the objects with a balanced workload without collision.
Benzer Tezler
- Cognitively-inspired deep learning approaches for grounded language learning
Temellendirilmiş dil öğrenimi için bilişsel esinli derin öğrenme yaklaşımları
OZAN ARKAN CAN
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DENİZ YURET
- Development of a robotic arm controller by using hand gesture recognition in matlab environment
Matlab ortamında el işareti tanımlamalı robot kol kontrolcüsü geliştirme
İBRAHİM BARAN ÇELİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KUNTALP
- Yürüyen robotlar için bir çift kamera ile elde edilen görüntülerden cisimlerin konum bilgilerinin elde edilmesi
The position determination of the objects from images taken by a pair of camera for walking robots
CAFER SİNAN KATI
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİKMET KOCABAŞ
- Organotipik modellere uygulanan farklı irrigasyon protokollerinin apikal papillaya ait kök hücrelerin canlılığına etkisi
Effect of different irrigation protocols on the survival of human stem cells of the apical papilla in organotype models
MERVE ÖZGÜVEN AKBULUT
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2016
Diş HekimliğiKırıkkale ÜniversitesiEndodonti Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ ERDEMİR
- Kendini dengeleyen robot tasarımı
Self-balancing robot design
NAFİ GÖKTUĞ YALÇIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiEge ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ENGİN