Generative model-based control strategies for soft robotics arms
Yumuşak robotik kollar için üretiken model tabanlı kontrol stratejileri
- Tez No: 858158
- Danışmanlar: Assoc. Prof. Dr. MEHMET BERKE GÜR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 116
Özet
Bu araştırma, yumuşak robotik ve generatif yapay zeka alanlarına odaklanarak, bu alanlardaki zorlukları ele almaya yönelik yenilikçi metodolojiler önermektedir. Yumuşak robotik, güvenli insan etkileşimi için umut verici perspektifler sunan manipülatörleri içeren bir alanı temsil eder. Generatif Yapay Zeka'nın içerik oluşturma ve manipülasyon alanındaki ilerlemeleri göz önüne alındığında, bu araştırma, yumuşak robotik kol kontrolünde generatif AI'nın kullanılabilirliğini inceleyerek iki temel katkı sunmaktadır. İlk olarak, KineFormer adlı bir generatif model, yumuşak manipülatörlerin ters kinematiğini modellemeyi amaçlamaktadır. Bu model, kontrol sırasında tutarlı uzuv şekillerini sağlayarak temel modellere üstünlük göstermektedir. İkinci olarak, DynaFormer adlı bir transformer tabanlı ileri dinamik model ve takviyeli öğrenme kullanılarak, dinamik ortamlarda yumuşak robotik kolları kontrol etme etkinliğini sergilemektedir. Bu araştırma, yumuşak robotik ve generatif yapay zeka alanlarının kesişiminde yeni yaklaşımların öncüsü olup, çeşitli pratik alanlarda uyarlanabilir ve çok yönlü robot sistemlerinin geleceğini şekillendirmek için umut vadeden olanaklar sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This research work delves into the domains of soft robotics and generative artificial intelligence, proposing innovative methodologies to tackle the challenges within these fields. Soft robotics, characterized by manipulators crafted from soft materials, offers promising prospects for safe human interaction. Simultaneously, the recent advancement of Generative AI has revolutionized content creation and manipulation. Addressing the complexities of controlling soft manipulators, this research investigates the possibility of using generative AI to control soft robotics arm by introducing two pivotal contributions. Firstly, the KineFormer, a generative model based on transformer architecture aims to model the inverse kinematics of soft manipulators. This model displays superiority over the baseline's models, ensuring consistent limb shapes during control. Secondly, a system leveraging reinforcement learning with DynaFormer, a transformer-based forward dynamics model, is proposed. This system showcases its effectiveness in controlling soft robotics arms in dynamic settings. Overall, this research pioneer's novel approaches the intersection of soft robotics and generative AI, offering promising avenues for shaping the future of adaptable and versatile robotic systems across diverse practical domains.
Benzer Tezler
- ERP sistemleri ve tedarik zinciri yönetimi
Başlık çevirisi yok
MUZAFFER ÖZGÜR CEVDET
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. HALİL HALEFŞAN SÜMEN
- Anlam oluşturma yaklaşımının kullanıldığı üstbilişsel stratejilerle destekli öğretimin etkileri: 7. sınıf kuvvet ve hareket ünitesi örneği
The effects of teaching based on the meaning making approach assisted with metacognitive strategies: The case of force and motion unit for grade 7
MERVE ÖNOL
Doktora
Türkçe
2020
Eğitim ve ÖğretimBalıkesir Üniversitesiİlköğretim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. SABRİ KOCAKÜLAH
- MiWGAN-GP: missing data imputation using Wasserstein generative adversarial nets with gradient penalty
MiWGAN-GP: Eksik verilerin gradyan cezalandırmalı Wassersteın çekışmeli sinir ağları ile tamamlanması
EBRU UÇGUN ERGÜN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SUAT ÖZDEMİR
- Generative adversarial networks in computer vision applications
Bilgisayarli görü uygulamalarinda çekişmeli üretici ağlar
SEMİH ÖRNEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Assessing the impact of super-resolution on enhancing the spatial quality of historical aerial photographs
Tarihi hava fotoğraflarının mekansal kalitesini artırmada süper-çözünürlüğün etkisinin irdelenmesi
ABDULLAH HARUN İNCEKARA
Doktora
İngilizce
2024
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER