Otonom mobil robotlarda yapay zekâ destekli hassas yanaşma sisteminin geliştirilmesi
Development of artificial intelligence aided precision docking system for autonomous mobile robots
- Tez No: 857022
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA ZAHİD YILDIZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Docking, Parametre optimizasyonu, Robotik programlama, Yapay zeka, Docking, Parameter optimization, Robotic programming, Artificial intelligence
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışması, diferansiyel sürüş sistemine sahip otonom mobil robotların şarj olma aşamasında ki hassas yanaşma sorunlarını çözmek amacıyla tasarlanmış, yapay zekâ destekli bir yanaşma sistemini önermektedir. Değişken ortam koşulları nedeniyle, otonom mobil robotların şarj istasyonlarına hassas bir şekilde yanaşabilmesi için üç aşamalı bir sistem çözümü geliştirilmiştir. Bu çözüm; yanaşma öncesi, yanaşma hazırlığı ve yanaşma aşamalarını içermektedir. Yanaşma öncesi ve yanaşma hazırlığı aşamaları sırasında, mobil robot yol planlama algoritmaları ile otonom yanaşma alanına giderek faz değişikliğini başlatmaktadır. Otonom yanaşma aşamasında, şarj istasyonunun önünde yer alan ve önceden belirlenmiş bir koordinat aralığında robot kameradan aldığı görüntüleri kullanarak yanaşma aşamasını gerçekleştirmektedir. Çalışmada kullanmak üzere endüstriyel şartlara uygun mobil uygulama robotu üretimi gerçekleştirilmiştir. Gerçek zamanlı uygulamalardan elde edilen veriler değerlendirildiğinde, önerilen sistemin yanaşma hassasiyeti ve etkinliği açık bir şekilde gözlemlenmektedir. Bu kapsamda gerçekleştirilen çalışmanın birinci bölümünde; mobil robotlar hakkında temel bilgiler ve yanaşma çalışmasındaki aşamalara kısaca yer verilmektedir. İkinci bölümde; Otonom mobil robotların sürüş sistemi, konumlandırma algoritmaları, yol planlama ve yanaşma çalışmaları hakkında bilgiler verip tez konusunda yapılan çalışmalar ile ilişkilendirilmiştir. Üçüncü bölümde; tez çalışmasında kullanılan derin öğrenme modelinin eğitim ve uygulama aşamaları ile modelin performansı hakkında bilgiler yer almaktadır. Dördüncü bölümde; tez kapsamına konu olan çalışmanın donanım tasarımı, sistem yapısı, algoritma ve derin öğrenme modelinin sisteme dâhil edilme süreçleri yer almaktadır. Son ve beşinci bölümde; önerilen sistemin deneysel sonuçları, sonuçların değerlendirilmesi ve devamında önerilere yer verilmektedir.
Özet (Çeviri)
This thesis proposes an artificial intelligence assisted docking system designed to solve the precision docking problems of autonomous mobile robots with differential drive system during the charging phase. Due to the changing environmental conditions, a three-stage system solution has been developed for autonomous mobile robots to dock to charging stations precisely. This solution includes pre-docking, docking preparation and docking phases. During the pre-docking and docking preparation phases, the mobile robot initiates the phase change by navigating to the autonomous docking area with path planning algorithms. In the autonomous docking phase, it performs the docking phase by using the images taken from the robot camera at a predetermined coordinate range in front of the charging station. A mobile application robot suitable for industrial conditions was produced for use in the study. When the data obtained from real-time applications are evaluated, the docking accuracy and efficiency of the proposed system are clearly observed. In the first part of this study, basic information about mobile robots and the stages in docking studies are briefly presented. In the second chapter; information about the driving system, positioning algorithms, path planning and docking studies of autonomous mobile robots are given and related to the studies conducted in the thesis. In the third chapter, information about the training and implementation stages of the deep learning model used in the thesis study and the performance of the model are given. In the fourth chapter, the hardware design, system structure, algorithm and the process of incorporating the deep learning model into the system are presented. In the last and fifth chapter, the experimental results of the proposed system, the evaluation of the results and the recommendations are given.
Benzer Tezler
- Mobil robotlarda sensör füzyon tekniklerine dayalı konum tahmininin geliştirilmesi
Improving position estimation in mobile robots based on sensor fusion techniques
BEHİCE BAKIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EBU YUSUF GÜVEN
- Mobil bir robotun yapay zeka destekli kendinden öğrenebilir sürüş algoritmasının geliştirilmesi
Development of artificial intelligence self-learning driving algorithm of a mobile robot
TANER YILMAZ
Doktora
Türkçe
2025
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMÜR AYDOĞMUŞ
- Enhancing smart environments through an ai-assisted IORT agent
Akıllı ortamların yapay zekâ destekli bir İORT aracısıyla güçlendirilmesi
YAKUP KAYATAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SANEM KABADAYI
- COLREGs-compliant and non-prioritized motion planning for autonomous unmanned surface vehicles
Otonom insansız deniz araçları için COLREG-uyumlu ve önceliksiz hareket planlaması
MUSTAFA BAYRAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medeniyet ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HALUK BAYRAM
- Bulanık mantık ve tkinter destekli yarı otonom mobil arama kurtarma robot yazılımının geliştirilmesi
Development of fuzzy logic and tkinter supported semi-autonomous mobile search and rescue robot software
GAMZE NUR DAŞDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar ÜniversitesiYapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERHAT ÖZEKES