Bir iç mekân robotunun tasarımının ve gezinge planlamasının derin öğrenme yöntemleriyle optimizasyonu
Optimization of the design and of the trajectory planning of an indoor robot with deep learning methods
- Tez No: 981107
- Danışmanlar: PROF. DR. BEŞİR DANDIL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İskenderun Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde teknolojinin gelişmesiyle birlikte mobil robotlar da hayatımıza giriş yapmıştır. Mobil robotların kullanım alanlarından biri olan temizlik robotları, insan yaşamını kolaylaştıran araçlardan biri haline gelmiştir. Temizlik robotlarının en temel özelliği bulundukları ortamı insanların yerine temizlemeleridir. Robot süpürgeler otonom veya manuel olarak çalışabilmektedir. Manuel çalışmada kullanıcı tarafından kontrol edilmektedirler. Robot süpürge otonom bir şekilde gezinme işlemini gerçekleştirebilmesi için bulunduğu ortamın haritasını çıkarması ve elde edilen haritaya göre yol planlamasını oluşturabilmesi gerekmektedir. Robot süpürge, gezinme işlemi için yol takip algoritması kullanılmaktadır. Bu çalışmada, otonom bir şekilde bulunduğu ortamın zemin temizleme işlemlerini gerçekleştirebilen bir robot süpürge tasarım ve gerçekleştirimi yapılmıştır. Geliştirilen robot süpürge, karşısına bir nesne çıkması durumunda yol planlamasını düzenleme özelliğine sahiptir. Yol planlamasını düzenleyebilmesi için derin öğrenme yöntemi kullanılmıştır. Derin öğrenme sayesinde, eğitim aşamasında öğretilen cisimlerden herhangi birisinin önüne çıkması durumunda oluşturulan algoritmaya göre yol planlamasını düzenleyebilmektedir. Bu sayede robot süpürge cisimlere takılmadan gezinme işlemine devam edebilmektedir.
Özet (Çeviri)
Today, with the advancement of technology, mobile robots have entered our lives. Cleaning robots, one of the areas of use of mobile robots, have become one of the tools that make human life easier. The most basic feature of cleaning robots is that they clean their environment on behalf of humans. Robot vacuum cleaners can operate autonomously or manually. In manual operation, they are controlled by the user. In order for robot vacuum cleaner to navigate autonomously, it must map its environment and create a path plan based on the resulting map. Path tracking algorithm is used for robot vacuum cleaner navigation. In this study, we designed and implemented a robot vacuum cleaner that can autonomously clean the floors of its environment. The developed robot vacuum cleaner can adjust its path plan when it encounters an object. Deep learning method was used to adjust the path planning. Thanks to deep learning, it can adjust its path plan according to the algorithm created when it encounters any of the objects taught during the training phase. This allows the robot vacuum cleaner to move without getting stuck on objects.
Benzer Tezler
- Otonom mobil robotlarda kümeleme yöntemi ile tam kapsama planlama
Complete coverage planning with clustering method for autonomous mobile robots
HAMZA AYDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TEKEREK
- Redundant mobile robot control
Artıksıl mobil robot kontrolü
ONUR ÇELİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Makine Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET İSMET CAN DEDE
- İç mekan mobil robot navigasyonu ve kontrolü
Indoor mobile robot navigation and control
OSMAN KORKUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYTAÇ GÖREN
- Robot kolu tasarımında dinamik esnek yapı modeli kullanarak tahrik grubu ve mekanik yapının tümleşik optimizasyonu
Integrated drive-train and mechanical structure optimization using dynamic flexible structure model in robot manipulator design
MUSA ÖZGÜN GÜLEÇ
Doktora
Türkçe
2023
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
- Indoor surface type-based task assignment in heterogeneous multi-robot systems
Heterojen çoklu robot sistemlerinde iç mekan yüzey tipi tabanlı görev atama
ASİYE DEMİRTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medeniyet ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HALUK BAYRAM
DOÇ. DR. GÖKHAN ERDEMİR