Otonom mobil robotlarda yapay zekâ destekli hassas yanaşma sisteminin geliştirilmesi
Development of artificial intelligence aided precision docking system for autonomous mobile robots
Yazar: MUHAMMED YILDIZ
Danışman: DOÇ. DR. MUSTAFA ZAHİD YILDIZ
Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Docking = Docking ; Parametre optimizasyonu = Parameter optimization ; Robotik programlama = Robotic programming ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Bu tez çalışması, diferansiyel sürüş sistemine sahip otonom mobil robotların şarj olma aşamasında ki hassas yanaşma sorunlarını çözmek amacıyla tasarlanmış, yapay zekâ destekli bir yanaşma sistemini önermektedir. Değişken ortam koşulları nedeniyle, otonom mobil robotların şarj istasyonlarına hassas bir şekilde yanaşabilmesi için üç aşamalı bir sistem çözümü geliştirilmiştir. Bu çözüm; yanaşma öncesi, yanaşma hazırlığı ve yanaşma aşamalarını içermektedir. Yanaşma öncesi ve yanaşma hazırlığı aşamaları sırasında, mobil robot yol planlama algoritmaları ile otonom yanaşma alanına giderek faz değişikliğini başlatmaktadır. Otonom yanaşma aşamasında, şarj istasyonunun önünde yer alan ve önceden belirlenmiş bir koordinat aralığında robot kameradan aldığı görüntüleri kullanarak yanaşma aşamasını gerçekleştirmektedir. Çalışmada kullanmak üzere endüstriyel şartlara uygun mobil uygulama robotu üretimi gerçekleştirilmiştir. Gerçek zamanlı uygulamalardan elde edilen veriler değerlendirildiğinde, önerilen sistemin yanaşma hassasiyeti ve etkinliği açık bir şekilde gözlemlenmektedir. Bu kapsamda gerçekleştirilen çalışmanın birinci bölümünde; mobil robotlar hakkında temel bilgiler ve yanaşma çalışmasındaki aşamalara kısaca yer verilmektedir. İkinci bölümde; Otonom mobil robotların sürüş sistemi, konumlandırma algoritmaları, yol planlama ve yanaşma çalışmaları hakkında bilgiler verip tez konusunda yapılan çalışmalar ile ilişkilendirilmiştir. Üçüncü bölümde; tez çalışmasında kullanılan derin öğrenme modelinin eğitim ve uygulama aşamaları ile modelin performansı hakkında bilgiler yer almaktadır. Dördüncü bölümde; tez kapsamına konu olan çalışmanın donanım tasarımı, sistem yapısı, algoritma ve derin öğrenme modelinin sisteme dâhil edilme süreçleri yer almaktadır. Son ve beşinci bölümde; önerilen sistemin deneysel sonuçları, sonuçların değerlendirilmesi ve devamında önerilere yer verilmektedir.

Abstract:
This thesis proposes an artificial intelligence assisted docking system designed to solve the precision docking problems of autonomous mobile robots with differential drive system during the charging phase. Due to the changing environmental conditions, a three-stage system solution has been developed for autonomous mobile robots to dock to charging stations precisely. This solution includes pre-docking, docking preparation and docking phases. During the pre-docking and docking preparation phases, the mobile robot initiates the phase change by navigating to the autonomous docking area with path planning algorithms. In the autonomous docking phase, it performs the docking phase by using the images taken from the robot camera at a predetermined coordinate range in front of the charging station. A mobile application robot suitable for industrial conditions was produced for use in the study. When the data obtained from real-time applications are evaluated, the docking accuracy and efficiency of the proposed system are clearly observed. In the first part of this study, basic information about mobile robots and the stages in docking studies are briefly presented. In the second chapter; information about the driving system, positioning algorithms, path planning and docking studies of autonomous mobile robots are given and related to the studies conducted in the thesis. In the third chapter, information about the training and implementation stages of the deep learning model used in the thesis study and the performance of the model are given. In the fourth chapter, the hardware design, system structure, algorithm and the process of incorporating the deep learning model into the system are presented. In the last and fifth chapter, the experimental results of the proposed system, the evaluation of the results and the recommendations are given.