Derin öğrenme teknikleriyle robotlarda hedef takibi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2018
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ÖZGÜR ALTINIŞIK
Danışman: Aydın Yeşildirek
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:1970'lerden bugüne robotik mekanizmalar gerek endüstriyel alanda gerek de başka alanlarda kullanılmaktadır. Robotik mekanizmalar hız, ucuzluk, tehlikeli şartlar altında çalışabilme, verimlilik, keskinlik, kuvvet gibi pek çok kazanımı beraberinde getirmektedir. Fakat bu kazanımlardan etkili bir biçimde yararlanabilmek için bu robotik mekanizmaların konum-hız-ivme ve tork-kuvvet kontrollerinin hassas bir biçimde yapılmış olması gerekmektedir. Bu sorunu çözebilmek için zaman içerisinde çeşitli kontrol metotları önerilmiştir. Tez çalışmamda bu kontrolcülerden ve metotlardan genel olarak bahsedilmiştir ve kontrolcülerin avantaj-dezavantajları bizim kontrolcümüzün getirdikleri anlatılmıştır. Geçmişte önerilmiş Yapay Sinir Ağı destekli Danışmansız öğrenme metotlu kontrolcüyle birleşmiş PD kontrolcü günümüz imkanlarıyla daha iyi geliştirilerek ve derin öğrenme metotları da eklenerek yeni ve daha efektif bir kontrolcü fikri ortaya atılmış ve bu hipotezin matematiksel ispatı yapılmıştır. Buna ek olarak Tasarlanan kontrolcüyü test etmek amacıyla bir R-R-R tipi robot modeli, tasarlanmıştır. Bu model üzerinden hem benzetim programlarıyla testler yapılmış ve kontrolcü modelimiz denenmiştir. Bunun yanında kontrolcümüz diğer kontrolcü tipleri olan PD, Hesaplanmış Tork Metodu ve Kayan Kipli Kontrol Metodu ile de kıyaslanmıştır ve sonuçlar verilmiştir. Benzetimden alınan sonuçlar Derin Öğrenme'nin danışmansız öğrenme ile robotlarda kullanımının olumlu sonuçlar verdiğini göstermiştir.