İç ortamlar için yapay zeka tabanlı derinlik algılayan otonom araç geliştirilmesi
Development of an artificial intelligence based depth estimating autonomous vehicle for indoor environments
Yazar: UTKU ULUSOY
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE DEMİRHAN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Bilgisayarlı görüntüleme = Computer imaging ; Bölütleme = Segmentation ; Derinlik algısı = Depth perception ; Robotik = Robotics ; Stereo sistemler = Stereo systems ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Engel tanıma, engelden kaçınma ve engel aşma görevleri bilgisayarlı görü alanındaki en önemli çalışma konularındandır. Son yıllarda yapay zeka, bilgisayarlı görü sistemleri ve robotik alanlarında gerçekleştirilen çalışmalar sayesinde pek çok gelişme kaydedilmiştir. Yapılan çalışmalar genel olarak incelendiğinde, otonom robotların engelden kaçınmalarını sağlamak amacıyla pek çok farklı algoritma ve sensör kullanıldığı görülmektedir. Durağan ortamlar için geliştirilen yaklaşımlarda robot daha önceden bildiği harita bilgisinden ya da konumunu belirleyebileceği sensör bilgisinden yararlanarak yönünü bulabilmektedir. Bu çalışmada dinamik yani yer değiştiren engellerin bulunduğu bir ortamda harita bilgisi gibi bilgilere bağlı olmaksızın, bilgisayarlı görü sistemlerini kullanarak engellerden kaçınabilen yapay zeka tabanlı otonom bir kara aracı geliştirilmiştir. Bu kapsamda görüntüleme teknolojisi olarak pasif derinlik ölçebilen stereo kamera sistemi kullanılmıştır. Stereo kameralar üzerinde gerçekleştirilen görüntü işleme algoritmaları sayesinde görüş alanındaki ortama ait derinlik haritası çıkarılmıştır. Tez çalışmasında daha önce eğitilmiş SegNet isimli yapay zeka tabanlı semantik segmentasyon (anlamsal bölütleme) modeli kullanılarak zemine ait piksellerin anlamsal çıkarımı gerçekleştirilmektedir. Böylelikle robotun hareketinin istendiği elverişli zemin bölgesi tespit edilebilmektedir. Elde edilen bu bilgisayarlı görü sistemi çıktıları robot üzerinde daha önce belirlenmiş engelden kaçınma algoritmasının çalışmasında kullanılmaktadır. Çalışmada açık kaynaklı ROS işletim sistemi kullanılmıştır. Sistem iç mekân ortamında gerçek zamanlı olarak test edilmiş ve engellerden başarılı olarak kaçınabildiği görülmüştür. Buna ek olarak hareket edilebilir zemine ait anlamsal bölütleme işlemleri başarıyla gerçekleştirilmiştir. Sistemin gerçek zamanlı olarak çalışması, düşük maliyetli cihazlara entegre edilebilmesi, hareketli engellerin bulunduğu dinamik ortamlarda çalışabilmesi ve otonom kontrol imkânı sunması gibi pek çok avantajı bulunmaktadır.

Abstract:
Obstacle recognition, obstacle avoidance and overcoming tasks are the most important study topics in the field of computer vision. In recent years, many developments have been made thanks to the studies in the fields of artificial intelligence, computer vision systems and robotics. When the studies are examined in general, it is seen that many different algorithms and sensors are used to enable autonomous robots to avoid obstacles. In approaches developed for stationary environments, the robot can find its direction by using the map information it knows before or the sensor information that it can determine its position. In this study, an artificial intelligence-based autonomous land vehicle that can avoid obstacles by using computer vision systems, notwithstanding information including map information, has been developed in an environment where there are dynamic, in other words, moving obstacles. In this context, a stereo camera system that can measure depth passively is used as imaging technology. The depth map of the environment in the field of view was obtained thanks to the image processing algorithms performed on stereo cameras. In the thesis study, semantic extraction of ground pixels is performed by using the previously trained artificial intelligence-based semantic segmentation model called SegNet. Thus, the suitable ground area where the robot's movement is desired can be determined. These computer vision system outputs obtained are used in the study of the obstacle avoidance algorithm determined before on the robot. The open source ROS operating system has been used in the study. The system has been tested in real time in an indoor environment and it has been seen that it can successfully avoid obstacles. In addition, semantic segmentation of movable ground has been successfully performed. The system has many advantages such as real-time operation, integration with low-cost devices, operation in dynamic environments with moving obstacles, and autonomous control.