Yılan robotun öğrenme tabanlı adaptif hareket kontrolü
Learning-based adaptive motion control of a snake robot
Yazar: YEŞİM AYSEL BAYSAL
Danışman: PROF. DR. İSMAİL HAKKI ALTAŞ
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Hareket = Motion ; Hareket denetimi = Motion control ; Robotlar = Robots ; Transfer öğrenimi = Transfer learning ; Yörünge kontrolü = Orbit control

Özet:
Yılan robotun gerçek dünyadaki potansiyel uygulamaları için oldukça önemli olan enerji verimli adaptif hareketi bu tez çalışmasında ele alınmıştır. Tekerleksiz bir yılan robot mekanizmasının göz önüne alındığı bu çalışmada simbiyotik organizma arama algoritmasına dayanan iki farklı çok amaçlı optimizasyon yöntemi kullanılarak yılan robotun enerji verimli hareketi için optimum yürüyüş parametreleri araştırılmıştır. Önerilen her iki yöntem ile tatmin edici kararlı sonuçlar elde edilirken hızlı baskın olmayan sıralamalı çok amaçlı simbiyotik organizma arama algoritmasının tek bir çalışmada daha çok çözüm üreterek Pareto cephesinde daha düzgün bir dağılım sağladığı görülmüştür. Önerilen yöntemin yılan robotunun farklı çevre koşullarındaki enerji verimli adaptif hareketi için optimum yürüyüş parametrelerini bulmadaki performansı, robotun hareket ettiği yüzeyin camdan ahşaba kadar oldukça geniş bir aralıkta değiştiği dokuz farklı ortamda test edilerek gösterilmiştir. Yılan robotun eklem yörünge kontrolü için geleneksel kontrol yöntemlerinden farklı olarak değişen çevre koşullarına uyum sağlama yetenekleriyle öne çıkan derin pekiştirmeli öğrenme tabanlı dört farklı denetleyici geliştirilerek yörünge takip performansları birbirleriyle ve PD denetleyici ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlardan transfer öğrenmenin, ajanın yakınsama hızını ve genelleştirme özelliğini iyileştirerek daha üstün bir performans sunduğu görülmüştür. Son olarak, yılan robotun enerji verimli hareketi için ikiz gecikmeli derin deterministik politika gradyanı algoritmasının kullanıldığı bir denetleyici ile hız kontrolü yapılarak biyolojik yılanların yürüyüş biçimlerine benzer adaptif yörüngeler üretilmiştir.

Abstract:
Energy efficient locomotion of a wheel-less snake robot is very crucial for potential applications of untethered snake robots. For this reason, the optimal gait parameters for the energy efficient locomotion of the snake robot are investigated with two different multi-objective optimization methods based on symbiotic organism search algorithm in this study. The obtained results demonstrate that both proposed methods achieve satisfying stable results regarding power consumption reduction with optimal forward velocity for lateral undulation motion. However, it is seen that fast non-dominated sorting multi-objective symbiotic organism search algorithm provides an advantage on obtaining a uniformly distributed solution set with a good diversity only in a single run. The effectiveness of the proposed method in finding the optimal gait parameters for adaptive locomotion of the snake robot is proved by testing at nine different environments changing in a fairly wide friction range from glass to wood. Moreover, four different controllers based on deep reinforcement learning algorithms which stand out with their ability to adapt to changing environmental conditions unlike traditional control methods, are developed for trajectory tracking control of the snake robot joints in this study. The obtained results indicate that TD3 algorithm combined with transfer learning presents best performance in terms of the convergence speed and generalization capability of the controller. Finally, for the energy efficient locomotion of the snake robot, the movement patterns similar to biological snake gaits are achieved by generating adaptive joint trajectories with a speed controller trained using TD3 algorithm.