Nesnelerin interneti ekosisteminde bir keşif robotu tasarımı
Design of a discovery robot in internet of things
Yazar: FATİH KAYRANCI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLSÜM ZEYNEP GÜRKAŞ AYDIN
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Görüntü işleme = Image processing ; Hareketli robotlar = Mobile robots ; Nesnelerin interneti = Internet of things ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Keşif robotları, araştırma, keşfetme, ortamı tarama, tespit, takip, arama ve kurtarma faaliyetleri için geliştirilmiş uzaktan kumanda edilen veya otonom araçlardır. Bu tip robotlar, insan kontrolu veya insan kontrolu olmadan çeşitli ortam durumlarında kendilerine verilen görevleri yapmaya hazır olmaları amacıyla tasarlanırlar. Bu tezde, nesnelerin interneti ekosisteminde Raspberry Pi mini bilgisayarı kullanılarak, görüntü işleyen ve yapay zekadaki derin öğrenme algoritmalarıyla nesne tespiti yapan bir prototip keşif robotu tasarlanmıştır. Keşif robotu, iç mekanlarda canlı nesne tespiti yaparak, mekan güvenliğini kontrol etme motivasyonuyla oluşturulmuştur. Tez kapsamında, robotlar, nesnelerin interneti, Raspberry Pi, görüntü işleme teknolojileri ve yapay zeka tekniklerini içeren nesne tespiti hakkındaki çalışmalar incelenmiştir. Mevcut çalışmaların taraması sonucunda nesne tespiti konusunda, derin öğrenme teknikleri ve görüntü işlemenin uygun yöntemler olduğu tespit edilmiştir. Bu çalışmada, görüntü işleme için OpenCV ve derin öğrenme modelinin test edilmesi için TensorFlow kullanılarak hazır eğitilmiş bir model üzerindeki sonuçlar gözlenmiştir. Tasarlanan keşif robotunun, tespit ettiği nesneleri belirlenen eşik oranına uygun doğrulukla tespit ettiği gözlenmiştir. Bu durum, keşif robotunun güvenlik amaçlı iç mekanlarda kullanılma motivasyonuna uygun bir şekilde nesne tespiti yaparak eşik oranına uygun doğruluk oranları elde ettiğini ve çalışmanın hedefine ulaştığını göstermektedir.

Abstract:
Discovery robots are remotely controlled or autonomous vehicles developed for research, exploration, scanning the environment, detection, tracking, search and rescue activities. These types of robots are designed to be ready to perform assigned tasks in various environmental situations, with or without human control. In this thesis, a prototype discovery robot was designed that processes images and detects objects with deep learning algorithms in artificial intelligence in the Internet of Things ecosystem, using the Raspberry Pi mini computer. The discovery robot was created with the motivation to control place security by detecting live objects indoors. Within the scope of the thesis, studies robots, internet of things, Raspberry Pi, image processing technologies and on object detection including artificial intelligence techniques were examined. As a result of the review of existing studies, it has been determined that deep learning techniques and image processing are suitable methods for object detection. In this study, the results were observed on a ready-trained model using OpenCV for image processing and TensorFlow for testing the deep learning model. It has been observed that the designed discovery robot detects the objects it detects with an accuracy in accordance with the determined threshold rate. This show that the reconnaissance robot achieved accuracy rates in accordance with the threshold rate by detecting objects in accordance with the motivation of using it in interior spaces for security purposes and reached the goal of the study.