Geri Dön

Açıklanabilir yapay zekâ yöntemleri kullanarak drone ile kargo taşımacılığı üzerine örnek bir uygulama

A sample application on drone cargo transportation using explainable artificial intelligence methods

  1. Tez No: 853388
  2. Yazar: HELİN DİYAR HALİS
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BEKİR AKSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 65

Özet

Teknolojinin gelişmesi ile birlikte insansız hava araçlarının (İHA) kullanımı ve kullanım alanlarının çeşitliliği artmaktadır. Günümüzde askeri alanda olduğu kadar sivil ve ticari alanda da sıklıkla tercih edilmektedir. Kullanım alanlarının artması ile birlikte İHA'lara yapay zekâ uygulamaları entegre edilmiştir. İHA'nın kullanıldığı ve gelecekte de büyük oranda kullanımının artacağı öngörülen alanlardan biri de kargo taşımacılığıdır. Yapay zekâya sahip İHA ile belirli bir başlangıç noktasından hedef noktaya taşıma gerçekleştirildiği sırada engel tespiti yapması ve engellerden kaçınarak rotasını değiştirmesi beklenmektedir. Engel ile karşılaştığı sırada verdiği kararların arkasındaki mantığı anlamak için açıklabilir yapay zekâdan yararlanılmıştır. Tez çalışmasında, AR.Drone kullanılarak ROS ve Gazebo simülasyonunda ortam oluşturulmuştur. İHA'nın ortamı tanıması ve başlangıç noktasından hedef noktasına engellere takılmadan ulaşması için haritalama ve yol planlama işlemi gerçekleştirilmiştir. Haritalama üç boyutlu doluluk ızgarası yaklaşımına sahip OctoMap kütüphanesi ile yapılmıştır. Engel tespiti için derin öğrenme modeli olan evrişimli sinir ağı (CNN) kullanılmıştır. Açıklanabilir model olarak LIME ve Grad-CAM mimarisi tercih edilerek görüntülerde hangi bölgenin tahmine katkıda bulunduğu gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Along with the technological advancements, the use of unmanned aerial vehicles (UAVs) and the diversity of their utilization areas are increasing. In today's world, they are highly preferred in civil and commercial fields, as well as in the field of military. Artificial intelligence applications have been integrated into UAVs with the expansion in their fields of use. Cargo transportation is one of the major areas in which UAVs are currently used and are expected to be used significantly more in the future. The UAV with artificial intelligence is designed to be able to detect obstacles and adjust its route by avoiding obstructions during transportation from a certain starting point to the target point. Explainable artificial intelligence was used to comprehend the logic behind the decisions it made while encountering the obstacle. In the thesis study, an environment was created in ROS and Gazebo simulations through the use of AR.Drone. In order for UAV to recognize the environment and reach the target point from the starting point without being blocked by obstacles, mapping and path planning were performed. The mapping process was done with the OctoMap library with three-dimensional occupancy grid approach. Regarding the obstacle detection, a convolutional neural network (CNN), a deep learning model, was used. LIME and Grad-CAM architecture was chosen as the explainable model and observations were made to determine which region in the images contributed to the prediction.

Benzer Tezler

  1. Yapay zeka teknikleri kullanarak erkek kısır hastalarda genetik bozukluk varlığının tespiti

    Determine the presence of genetic anomaly in male infertile patients by using artificial intelligence techniques

    BÜLENT HAZNEDAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ADEM KALINLI

  2. Drone wars 3D: An interactive simulator for drone swarms

    Drone savaşları 3D: İnteraktif drone sürüsü simülatörü

    GÖKHAN KARADENİZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Oyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE

  3. Derin öğrenme ile nöronal veri kodunun çözülmesi

    Neuronl data decoding with deep learning

    FATMA ÖZCAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    BiyofizikKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ALKAN

  4. Morphological chart as a tool for analysis: A study on structural solutions, design types and disciplinary mindsets in design education

    Analiz aracı olarak morfolojik çizelge: tasarım eğitiminde yapısal çözümler, tasarım türleri ve disipliner zihniyetler üzerine bir araştırma

    RENK HÜLAGÜ İNCE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstriyel Tasarım Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞEBNEM TİMUR

  5. Developing a novel artificial intelligence based method for diagnosing chronic obstructive pulmonary disease

    Kronik obstrüktif akciğer hastalığı teşhisi için yapay zeka tabanlı yeni bir yöntem geliştirilmesi

    İNANÇ MORAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DENİZ TURGAY ALTILAR