FPGA ile mobil robot için öğrenme algoritması modellenmesi
Modelling a learning algorithm for a mobile robot with FPGA
Yazar: BERİL SIRMAÇEK
Danışman: YRD. DOÇ. DR. LALE ÖZYILMAZ
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:
Mobil bir robot uygulaması için çevreyi ve engellerden kaçmayı öğrenecek bir yapay sinir ağıalgoritması geliştirilmiştir. FPGA için donanımsal modellemesi ve simülasyonları yapılmıştır.Öğrenme algoritması PNN (Probabilistic Neural Network) yapısı kullanılarak modellenmiş vePNN yapısına, bu çalışmadaki dezavantajlarını düzeltecek bazı üstünlükler kazandırılmıştır.Tasarımın donanım mimarisi, VHDL (Very High Speed Integrated Circuits HardwareDescription Language) kullanarak oluşturulmuştur. FPGA tasarımı, modelsim simülasyonprogramı ile test edilmiştir. Aynı öğrenme algoritmasının çalışma mantığı ve sınıflamalardakibaşarımı Matlab simülasyonu ile kontrol edilmiştir. Son olarak ise; mobil bir robotunengellerin olduğu bir odada hedef noktaya en kısa yoldan varmasını ve engel koordinatlarınıöğrenmesini gösteren bir bilgisayar grafik arayüzü Delphi ortamında hazırlanmıştır.Hazırlanan arayüz programı boş bir odanın içine mobil robotun, engellerin, ulaşılması istenenhedef noktanın istenilen şekilde yerleştirilmesine müsaade etmektedir. Mobil robot, başlatuşuna basıldığında yavaş yavaş seçilen hedef noktasına doğru en kısa yolu seçerekilerlemekte ve bu sırada karşısına gelen engellerden kaçmaktadır. Engelleri algılama,doğrultusundan ne kadar açı ile sapacağına karar verme ve tekrar hedefe konumlanma için buçalışmada verilen algoritmadan yararlanılmıştır. Arayüz simülasyonu engellerin bulunduğunoktaları öğrenerek koordinatlarını kullanıcıya verecek şekilde düzenlenmiştir, böylece robotodayı da öğrenmiş olduğu gösterilmiştir.Öncelikle model robotun engellerle dolu bir odayı klasik PNN ile kurulmuş öğrenmealgoritması ile öğrenmesi gerçekleştirilmiştir. Ancak klasik PNN mimarisinin bu çalışma içinuzun hesaplama süresi, karmaşık donanım mimarisi ve engelden kaçacak yön için yanlış kararverme gibi dezavantajlar getirdiği gösterilmiştir. Bu dezavantajları ortadan kaldırabilmek içinmimaride bazı gelişmeler önerilmiş ve klasik PNN'e göre performansı arttırdığı gösterilmiştir.Model robotun Matlab ortamında hesaplanan sonuçlara göre öğrenme başarısı %88.88olmuştur. Öğrenme algoritmasının Matlab simülasyonlarına ait başarım ve hata grafikleri buçalışma içinde verilmiştir.Anahtar Kelimeler: Yapay Zeka, yapay sinir ağları, FPGA, robot yönlendirme

Abstract:
A neural network algorithm has been developed for a mobile robot that learns to avoidobstacles in a room and learns the environment. The algorithm has been also simulated forimplementing into a FPGA. The learning algorithm has been modelled with using PNN(Probabilistic Neural Network) architecture and some qualities have implemented to thisarchitecture to avoid the disadvantages of the algorithm. The hardware architecture has beenconstructed with VHDL (Very High Speed Integrated Circuits Hardware DescriptionLanguage) language and simulated with Modelsim. The performance of the algorithm hasbeen also tested with Matlab simulations. And finally, we have developed a simulationinterface in Delphi environment which shows a demo room and a robot that learns the room.The interface program enables the user to put the mobil robot, obstacles and the target point tothe desired places in an empty room. When the start button is pressed mobil robot begins tomove through the target place with calculating the shortest distance and also avoiding fromthe obstacles in the room. The avoidance from the obstacles has been realised with using thelearning algorithm which is briefly introduced in this study.Avoidance from the obstacles algorithm was firstly constructed with using classical PNNarchitecture. But classical PNN architecture has brung some disadvantages such as longcomputition time, complicated hardware architecture and choosing wrong navigationdirection in some cases. To overcome these disadvantages, some new qualifications have beenimplemented into neural network architecture and the raise of the performance has beenshown with computed results. The success of the learning algorithm of the mobil robot hasbeen calculated as 88.88% in Matlab environment. The performance results and graphics arealso presented.Key words: Artificial Intelligence, Neural Network, FPGA, robot navigation