Geri Dön

Fast position and orientation determination by using deep learning technique for multi-robot robotic soccer

Çok robotlu robot futbolu için derin öğrenme tekniği kullanılarak hızlı konum ve yön belirleme

  1. Tez No: 858282
  2. Yazar: AYŞE EZGİ ÖZTEKİN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET ÖZKURT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mekatronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 103

Özet

RoboCup, robotların futbol oynaması konseptine dayanan, yapay zeka ve robotik alanlarının birleştirilmesiyle ortaya çıkan bir alandır. Bu çalışmada, çoklu RoboCup Robotunun pozisyon ve açı tespitinin gerçek zamanlı yapılabilmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda Konvolüsyonel Sinir Ağları, Nesne Tespiti modelleri ve Görüntü İşleme algoritmalarınından faydalanılmıştır. Çalışmanın ilk aşamasında MATLAB ortamında tek renkli robotların ve topun pozisyon ve açı tespiti üzerinde durulmuş, robotların ve topun pozisyon tespiti görüntü işleme tabanlı bir algoritma olan Blob Analiz yöntemi kullanılmıştır. Robotların açı tespiti, CNN tabanlı geliştirilen RoboCup-I ve RoboCup-II adı verilen iki farklı network modeli kullanılarak yapılmıştır. Ayrıca açı tespiti kapsamında transfer learning yaklaşımından da faydalanılarak GoogleNet modeli üzerinde çalışılmıştır. Çalışmanın ikinci aşamasında, robotların ve topun pozisyon tespitinde CNN mimarilerine dayanan nesne tespiti modellerinden SSD-MobileNetv2 ve RFB-ULGFD modelleri kullanılmıştır. Robotların açı tespitinde renk segmentasyonuna dayanan bir hesaplama algoritması kullanılmıştır. Yapılan testler sonucunda; robotların tespitinde kullanılan algoritmalardan en iyi sonucu RFB-ULGFD modeli, robotların açı tespiti algoritmalarında ise en iyi sonucu görüntü işleme kullanarak tasarlanan açı algoritması vermiştir. Tasarlanan algoritma CPU ortamında bile 6 ms olarak ölçülmüştür.

Özet (Çeviri)

RoboCup is a field that emerged from the combination of artificial intelligence and robotics, based on the concept of robots playing football. In this study, it is aimed to perform real-time detection of the position and angle of multiple RoboCup robots. In this direction, Convolutional Neural Networks, Object Detection models and Image Processing algorithms have been used. In the first phase of the study, the position and angle detection of single-colored robots and the ball were focused on in the MATLAB environment. The position detection of robots and the ball was performed using the Blob Analysis method, which is an image processing-based algorithm. The angle detection of robots was performed using two different network models called RoboCup-I and RoboCup-II, which were developed based on CNN. In addition, the GoogleNet model was worked on by taking advantage of the transfer learning approach within the scope of angle detection. In the second phase of the study, SSD-MobileNetv2 and RFB-ULGFD models, which are object detection models based on CNN architectures, were used in the position detection of robots and the ball. A calculation algorithm based on color segmentation was used in the angle detection of robots. As a result of the tests; The RFB-ULGFD model gave the best result among the algorithms used in the detection of robots, and the angle algorithm designed using image processing gave the best result in the angle detection algorithms of robots. The designed algorithm was measured at 6 ms even in the CPU environment.

Benzer Tezler

  1. Zonguldak taşkömür havzası kömür çevre kayaçlarının dayanım ve deformasyon anizotropisi

    A study on the strengh and deformation anisotropy of coal measure rocks at Zonguldak basin

    KENAN ÇOLAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Maden Mühendisliği ve MadencilikZonguldak Karaelmas Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. YADİGAR MÜFTÜOĞLU

  2. Kalite fonksiyon açınımı ve akıllı telefon tasarımında uygulanması

    Kali̇te fonksi̇yon açinimi ve akilli telefon tasariminda uygulanmasi

    GÖKHAN KALEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. HÜSNÜ BÜLENT CERİT

  3. Hand gesture recognition for Turkish sign language using electromyography for human-robot interaction

    İnsan-robot etkileşimi için elektromyografi kullanarak Türk işaret dili için el hareketi tanıma

    MUSTAFA SEDDIQI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE KÖSE

  4. Portföy yönetiminde dinamik varlık yönetim stratejileri

    Dynamic asset allocation strategies in portfolio management

    MUSTAFA DUMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    Sermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM KOÇ

  5. Betonarme prefabrike endüstri binalarında mimari tasarımı etkileyen faktörler ve uygulama programları

    The architectural design factors i̇n concrete prefabricated industrial buildings and the application problems

    OĞUZ N. TETİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METE TAPAN