Learning to assemble furniture from their 2D drawings
2B çizimden mobilya montajı öğrenme
- Tez No: 847321
- Danışmanlar: DOÇ. AHMET BUĞRA KOKU, PROF. SİNAN KALKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Makine Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Mobilya montajını öğrenmeye dair daha önceki çalışmalar, hedef mobilya hakkında 3B bilginin varlığına dayanmaktadır. Bu tez, nihai montajlanmış mobilyanın 2B çiziminden yola çıkarak mobilya monte etmeyi öğrenen yeni bir yöntem sunması itibariyle literatürdeki çalışmalardan ayrılır. Bu doğrultuda tez, 2B mobilya çizimi ile montajın mevcut durumunu temsil eden 3B nokta bulutu arasındaki benzerliği (uygunluk) öğrenebilen yeni bir ağı tanıtmaktadır. Önerilen ağ, pekiştirmeli öğrenme kullanılarak montaj öğrenimi için bir ödül sinyali formüle edilmesi için kullanılmaktadır. Gerçek hayata uygunluğu adına, mobilyalara ait IKEA montaj talimatlarında yer alan görseller baz alınarak, montajlanmış mobilya çizimine ait benzer bir görüntü simülasyon ortamında oluşturulur. Kitaplık, masa ve sandalye olmak üzere 3 sınıf temel alınarak, IKEA montaj talimatı benzeri 2B mobilya çizim veriseti ile olası mobilya montaj senaryolarından oluşan 3B ağ modeli veriseti sunmaktayız. Üç boyutlu nokta bulutları ile temsillenen montajlanmış mobilya ağ veriseti ile iki boyutlu çizim verisetinden positif ve negatif girdi çiftleri ile AssembleRL-2B mimarisi beslenerek, üç mobilya sınıfı üzerinde bu yapının öğrenim başarısı incelenmiştir. Önermekte olduğumuz model, bir sandalye modeline ait parçaların değişik sırayla birleştirildiği farklı montaj kombinasyonlarında bile doğru nihai mobilya montajını gerçekleştirmektedir. AssembleRL-2B, ilk defa 2B nihai mobilya montaj bilgisininin ödül olarak baz alındığı bir pekiştirmeli öğrenme modeli olmasıyla, mobilya montaj öğrenminde umut vadeden bir ilerleme olma özelliği taşımaktadır. Bu modelin daha önce karşılaşmadığı problemleri çözebilmesinin gösterilmesi ile birlikte robotik montajı için önemi kanıtlanmaktadır.
Özet (Çeviri)
Prior work on learning furniture assembly assumes the availability of precise 3D information about the target furniture. This thesis elevates this assumption by learning to assemble furniture given a 2D drawing of its assembled form. To this end, the thesis introduces a novel network that can learn the similarity (conformity) between a 2D furniture drawing and a 3D point cloud representing the current state of the assembly. The proposed network is then used to formulate a reward signal for assembly learning using reinforcement learning. To ensure real-world applicability, a simulation environment generates a visually similar representation of the assembled furniture based on IKEA assembly instructions. The research encompasses three furniture classes: bookcase, chair, and table. A dedicated dataset is presented, including 2D furniture drawings resembling IKEA instructions and a 3D mesh model dataset encompassing various furniture assembly scenarios. The AssembleRL-2D model is trained using positive and negative input pairs from the 2D drawing and 3D mesh datasets, demonstrating proficiency across the three furniture classes. Notably, the model achieves accurate final furniture assembly, even in various assembly combinations where the parts of a chair model are assembled in different orders. AssembleRL-2D marks promising progress in furniture assembly learning, representing the inaugural application of a reinforcement learning model grounded in 2D final furniture assembly knowledge as a reward. The significance of this model in robotic assembly is highlighted by its capability to solve previously unencountered problems, showcasing its potential impact on addressing novel challenges in the field.
Benzer Tezler
- Learning furniture assembly with reinforcement learning
Pekiştirmeli öğrenme ile mobilya montajı öğrenme
ÖZGÜR ASLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİNAN KALKAN
DOÇ. DR. EROL ŞAHİN
- Enseignement-apprentissage de l'expression ecrite en FLE, environnement numérique e travail et internet: Le cas de l'Université Anadolu
Fransızca yabancı dilde yazılı anlatım öğretimi-öğrenimi, sanal çalışma ortamı ve internet: Anadolu Üniversitesi'nde bir uygulama
VEDA ASLIM YETİŞ
Doktora
Fransızca
2008
Eğitim ve ÖğretimAnadolu ÜniversitesiEğitim Bilimleri Bölümü
PROF. GÜLNİHÂL GÜLMEZ
PROF. DR. JEAN-CLAUDE REGNİER
- The effects of technology-enhanced project-based learning on high school students' utterance fluency and willingness to communicate
Teknoloji destekli proje tabanlı öğrenmenin lise öğrencilerinin konuşma akıcılığı ve İngilizce iletişim kurma istekliliğine etkisi
AYŞE TUĞBA YANIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Eğitim ve ÖğretimYıldız Teknik ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE GÜLRU YÜKSEL
- Gen ifadesi verilerinden derin öğrenme yaklaşımıyla genler arası dolaylı etkileşimlerin ortaya çıkarılması
Discovery of indirect interactions between genes by deep learning using gene expression data
GÜLCE ÇELEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
BiyomühendislikYıldız Teknik ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER YILMAZ
- An integrated measurement and evaluation method for software developers' performance
Yazılım geliştiricilerinin çalışma performanslarının ölçülmesi ve değerlendirilmesine yönelik bütünleşik bir yöntem
MUSTAFA BATAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KÖKTEN ULAŞ BİRANT