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: Belirtilmemiş.
- 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: 119
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
- Otonom robotlarda yol planlama ve optimum kontrolü
Path planning and optimal control in autonomous robots
OSMAN DOĞMUŞ
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHİT GÜNEŞ
- Otonom mobil depo robotunun mekatronik sistem tasarımı
Mechatronic system design of the autonomous warehouse mobile robot
CAN ÖZBARAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Gedik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAVAŞ DİLİBAL
- Otonom sistemler için sensör füzyon ve görsel tabanlı konumlandırma
Sensor fusion and visual-based localization for autonomous systems
ABDULLAH YUSEFI
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMİL SUNGUR
DOÇ. DR. AKİF DURDU
- Kapalı ortamlarda otonom insansız hava sistemlerinin geliştirilmesi
Development of autonomous unmanned aerial systems in indoor environments
MUHAMMET FATİH ASLAN
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AKİF DURDU
DOÇ. DR. KADİR SABANCI
- Visually-guided walking reference modification for humanoid robots
İnsansı robotlar için yapay görme tabanlı yürüyüş yörünge sentezi
KAAN CAN FİDAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Mekatronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KEMALETTİN ERBATUR