Learning furniture assembly with reinforcement learning
Pekiştirmeli öğrenme ile mobilya montajı öğrenme
- Tez No: 887218
- Danışmanlar: PROF. DR. SİNAN KALKAN, DOÇ. DR. EROL ŞAHİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
Robotlar, kafeslerinden çıkarak fabrikalarda, depolarda ve hatta mağazalarda insanlarla takım arkadaşları olarak iş birliği yapmaya başladılar. Kolaboratif robotların (kobotlar) geliştirilmesiyle, insan-robot etkileşiminde bir paradigma değişimi olmuş ve robotlar, çeşitli alanlarda insanlarla birlikte faaliyet göstermişlerdir. Kobotlar, insan gözetimi altında tekrarlayıcı görevlerde önemli olsalar da, dinamik ortamlarda veya acemi işçilerle çalışmakta yetersizdirler. Birçok iş birliğine dayalı görev, kobotların görevi anlamasını, plan oluşturmasını, işçinin planı takip etmesine yardımcı olmasını, planın uygulanmasındaki hataları tespit etmesini ve hataların düzeltilmesinde işçiyi yönlendirici olmasını gerektirir. Bu tezde, iş birliğine dayalı mobilya montajını inceleyip ve montaj planlaması için derin pekiştirmeli öğrenmeye dayalı çözümler geliştirdik. Kobotların montaj planlarını minimum gözetimle öğrenmesini sağlayan nihai ürün konfigürasyonuna dayalı bir ödül mekanizması geliştirdik. Bu yenilikçi ödül mekanizması ile ayrıntılı talimatlara olan bağımlılığı azaltıp yeni mobilya tasarımlarının planlanmasını kolaylaştırdık. Ayrıca, önerdiğimiz nedensel model tabanlı çevrimiçi hata tespit ve düzeltme algoritması ile iş birliğine dayalı sağlam ve verimli mobilya montajı teşvik ettik.
Özet (Çeviri)
Robots are stepping out of their cages and joining humans as teammates for collaborative tasks in factories, warehouses, and even stores. The rise of such collaborative robots (cobots) signifies a paradigm shift in human-robot interaction, enabling robots to operate alongside humans in shared workspaces across diverse domains. While cobots excel in repetitive tasks under human supervision, their capabilities in dynamic environments or with novice human workers remain limited. Many collaborative tasks necessitate cobots to understand a task, generate a plan, help a human worker follow the plan, detect errors in a plan execution and guide the human worker towards correcting them. In this thesis, we look into collaborative furniture assembly and employ deep reinforcement learning based solutions for assembly planning. We develop a novel reward mechanism that enables cobots to learn assembly plans with minimal supervision, requiring only the final product configuration as input. This facilitates easy adaptation to novel furniture designs and reduces dependence on detailed instructions. Furthermore, we introduce a causal model of the assembly process to enable online error detection and correction. This empowers cobots to identify assembly inconsistencies and guide human workers in rectifying them, promoting robust and efficient collaborative furniture assembly.
Benzer Tezler
- Learning to assemble furniture from their 2D drawings
2B çizimden mobilya montajı öğrenme
DENGE UZEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. AHMET BUĞRA KOKU
PROF. SİNAN KALKAN
- Okul öncesi eğitimde bilişsel gelişimi destekleyici mobilya tasarımı
Furniture design supporting cognitive development in preschool education
İLAYDA SOYUPAK
Sanatta Yeterlik
Türkçe
2018
Eğitim ve ÖğretimMarmara Üniversitesiİç Mimarlık Ana Sanat Dalı
PROF. FATMA MELTEM ETİ PROTO
- Çocuk kullanımına yönelik mobilya tasarım kriterleri
The criteria for furniture design inteded for kid's usage
FATMA NİHAN AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İç Mimari ve Dekorasyonİstanbul Ticaret Üniversitesiİç Mimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ IŞIK AYDEMİR
- Inventory counting by a deep learning based object detection model in stock yard of an urban furniture manufacturer
Kent mobilyaları üretim firmasına ait stok sahasında derin öğrenme tabanlı bir nesne algılama modeli ile stok sayımı
SERDAR KAPLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH HULUSİ KÖKÇAM
- Derin öğrenme tabanlı yapı elektrik plan çizimi
Deep learning based building electrical plan drawing
BAYRAM AKGÜL
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN KUTUCU