Robotikte hücresel sinir ağları uygulamaları
Applications of cellular neural networks in robotics
Yazar: NERHUN YILDIZ
Danışman: PROF. DR. VEDAT TAVŞANOĞLU
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Kendi kendine karar verebilen ve son dönemde ?akıllı? olarak tabir edilmeye baslanansistemler her geçen gün bilim kurgu olmaktan çıkıp biraz daha günlük hayatımızdaki yerlerinialmaktadır. Buradaki ?akılı? kelimesini en az yadırgayarak kabullenebileceğimiz sistemlersüphesiz robotik sistemlerdir.Robot bilimi ve teknolojisi olarak tanımlanabilecek robotik, aynı zamanda doğa taklit etmeislemidir. Milyarlarca yıl süren ve evrimin bir parçası olan doğal ayıklanma sürecindeyalnızca en iyi olanların hayatta kalıp günümüze geldiği göz önüne alındığında doğayı taklitetmenin mantıklı olduğu görülür. Taklit isleminin inceleme alanı çok genistir. Örneğin birböcek türünün bacak kontrolünün veya retina yapısının incelenmesi, birbirinden çok farklıolan taklit etme islemleridir.Bu tez robotik ve Hücresel Sinir Ağlarının (HSA) konularının kesisim noktası olan ikiparçadan olusmaktadır. Tezin ilk yarısının basında, çok bacaklı robotların bacak hareketininsenkron bir sekilde kontrolü konusunda literatürde yer alan bazı makaleler incelenmistir.Daha sonra HSA'nın analog ifadesinin sayısale çevrilerek Tepkime Yayılımlı HSA (ReactionDiffusion CNN --- RD--CNN) simülasyonunun sayısal sistemler üzerinde yapılabileceğigösterilmistir. Son olarak elde edilen simülasyon sonuçları verilerek TY--HSA'nın sayısaldevrelerle gerçeklenebileceği kanıtlanmıstır.Tezin ikinci kısmında, retinadaki ön islemeleri taklit ederek özellik çıkarılması amacıylakullanılabilecek Gauss ve Gabor benzeri lineer HSA süzgeçleri ele alınmıstır. Sonra busüzgeçlerin ayrıklastırılmasıyla elde edilen durum denklemlerinin çözülmesi amacıyla lineerçözüm yöntömleri ele alınmıstır. Daha sonra bellek gereksinimini azaltacak ve simülasyonhızını arttıracak bazı optimizasyonlar yapılmıstır. Son olarak simülasyon sonuçları verilerekkarsılastırmalar yapılmıstır.Anahtar Kelimeler: Hücresel sinir ağları, robotik, tepkime yayınımı, seyrek matrisler.

Abstract:
Smart systems are one of the most interesting improvements in technology that plot anevaluation trajectory from the science-fiction to the real life. Robotics is one of the fewtechnologies that people easily accept the ?intelligence? in it.In fact robotics, besides of being the science and technology of robots, is the mimickingprocess of the nature. Considering many billion years of ongoing evolutions that naturallyselect only the survivors, it is not surprising that mimicking is one of the most commondesign techniques in robotics. The spectrum of the mimicking process is very wide. Forexample both the control problem of an insects leg and analising the same insects retinastructure could be individual mimicking processes.This thesis consists of two parts that have both robotics and Cellular Nonlinear/NeuralNetworks (CNN) in common. The beginning of the first part introduces some techniques thatare already introduced in the literature to control the legs of multi-pod robots synchronously.Then it is shown that it is possible to convert analog representation of the CNN to digital inorder to emulate Reaction Diffusion CNN (RD-CNN) structure on a digital environment.Finally simulation results are given to show that it is possible to implement RD-CNN on adigital system.Second part of this thesis starts with a brief introduction of the Gauss-like and the Gabor-likelinear CNN filters to mimic the preprocessing procedures of the retina. Secondly some linearalgebra techniques are introduced in order to solve state equations of the discrete linear CNNstructure. Thirdly some optimisations have been made on these techniques that increase thecalculation speed and decrease the memory requirements. Finally some simulation results aregiven with comparisons.Keywords: Cellular neural networks, robotics, reaction diffusion, sparse matrices.