Akıllı robotlardaki sensörlerin sürekli senkronizasyonu ile hedef belirleme
Target detection using intelligent robots with continuously syncronized sensors
Yazar: SERKAN KURT
Danışman: PROF. DR. HALİT PASTACI
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Kontrobas Sanat Dalı
Derece: Doktora, 2007
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Gauss dağılımı = Gaussian distribution

Özet:
Robot teknolojisinde kullanılan sensörlerin karakteristik özellikleri robotun kabiliyetlerinidogrudan etkiler. Robot, sensörler ile dıs ortamdan veri toplar. Elde edilen verilerin dogruluguönemlidir. Daha güvenilir veri elde etmek için birden fazla sensör ile olusturulan entegrasyonkullanılabilir. Bir entegrasyonda kullanılan sensörler aynı veya farklı karakteristik özellikleresahip olabilirler. Elde edilen verilerin analizinde bu karakteristik farklılıklar dikkatealınmalıdır.Bu tez çalısmasında ölçme sınırları ve cevap verme süreleri farklı mesafe sensörlerinentegrasyonu üzerinde yogunlasılmıstır. Ölçme sınırları farklı sensörler ile olusturulanentegrasyonda sınır degerleri dısında kalan ölçme sonucu üreten sensör verileri hatalıdır. Buhatalı verilerin ayıklanması gerekir. Gauss dagılımı kullanılarak hatalı veri analizi yapanyöntemler, sınır degerler dikkate alınmadan uygulanırsa yetersiz kalırlar. Chauvenet kriteriveya Peirce kriteri hatalı veri ayıklama yöntemlerindendir. Bu tez çalısmasında her birsensörün lojik çıkısları Chauvenet kriterindeki matematiksel yöntem içinde kullanılarakverinin güvenilirligi artırılmıstır. Verinin güvenilirligini daha da artırmak içinentegrasyondaki her bir sensör ölçmesi birden fazla tekrarlanır. Ayrıca hedef tespitinde birdenfazla akıllı robotta kullanılır. Bu durumda elde edilen veriler eszamanlı incelenmelidir. Tezinamacı bir akıllı robotta sensörler ile hedefi daha dogru tespit edebilmektir. Bu amaçdogrultusunda gelistirilen matematiksel yöntem ve metotlar bu kriterlerde dikkate alınmıstır.Tez çalısmasında bilgisayar ag teknolojileri, istatistiksel analiz yöntemleri, lojik kapılar,yazılım teknolojilerinden faydalanılmıstır. Ayrıca, tez çalısmasına yön vermesi, gelistirilenbazı yöntemlerin pratikte uygulanabilmesi ve yeni fikirlerin olusmasına yardımcı olabilmesiiçin RoboKS2 isimli bir robot tasarlanmıstır. Robot üzerinde sanal ve gerçek sensörlerkullanılarak gelistirilen model ve yöntemler test edilmistir.Anahtar kelimeler: Chauvenet kriteri, sensör entegrasyonu, ölçme sınırları farklı sensörler,cevap verme süreleri farklı sensörler, es zamanlı veri analizi, hatalı veri analizi, Gaussdagılımı.

Abstract:
The typical properties of sensors used on robot affect the capability of the robot directly. Arobot receives data from the surrounding area. The accuracy of these data are more important.More than one sensor are used to get more accurate data and form the sensor integration. Thesensors may have same or different characteristic properties according to each other inintegration. The characteristic properties must be taken in consideration in sensor integrationto analyse data.Different measuring boundaries and response times of distance measuring sensors? integrationis focused in this thesis. If the value to be measured in an integration composed of the sensorsis out of ranges of some sensors, the data of these sensors is to be eliminated. The methodsused Gauss probability are insufficient if the boundaries are not taken in consideration.Chauvenet?s or Peirce?s criterions are bad data elimination methods. Logical output of sensorsare used in Chauvenet?s criterion mathematical model to increase reliability in this thesis. Toincrease reliability once more measuring repeated for each sensor in an integration. Also, lotsof robots can be used to determine and analyze more options of one target or targets. The aimof this thesis, in the presence of the criteria, is to develop new methods to detect the targetaccurately by the sensor integration on intelligent robots. Computer network, statisticalanalyzing methods, logic gates, software technologies are used in this work. RoboKS2 isdesigned, to direct some studies, apply and test the new developed methods practically andhelp to create new ideas.Keywords: Chauvenet?s criterion, sensor integration, sensors with different meausuringboundaries and response time, syncronously data analyzing, error data analyzing, Gaussiandistribution.