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: Belirtilmemiş.
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
- Bir endüstriyel robotun modelleme, simülasyon ve kontrolü
Modeling simulation control of an industrial robot
OSMAN CANBERİ
- Beyin tümörü segmentasyonu için yeni bir üç boyutlu U-Net tabanlı derin öğrenme mimarisi
A novel three-dimensional U-Net based deep learning architecture for brain tumor segmentation
AYŞE BAŞTUĞ KOÇ
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM AKGÜN
- Gelişmiş makine öğrenmesi ile sermaye piyasalarında kısa vadeli yön tahmini ve dinamik TP/SL analizi
Short-term direction forecasting in capital markets with advanced machine learning and dynamic TP/SL analysis
EMRE ARI
Doktora
Türkçe
2026
İstatistikİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Bitki ekstraktlarıyla zenginleştirilmiş polimer esaslı hidrojel yara örtüsü geliştirilmesi ve karakterizasyonu
Development and characterization of polymer-based hydrogel wound dressings enriched with plant extracts
MUHAMMET KAMİL KERİM
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
BiyomühendislikSakarya ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT ÖZACAR
- Estimation of position and orientation with visual odometry for ground vehicles
Kara araçları için görsel odometri yöntemi ile pozisyon ve duruş tahmini
BURAK ALİ ARSLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET ÇALIŞKAN