Haraketli robotların kinematik değişkenlerinin tahmin edilmesi için test platform tasarımı
Test platform desing for kinematic parameter estimation of mobile robots
Yazar: SEZAİ HACIOĞLU
Danışman: YRD. DOÇ. DR. CAN ULAŞ DOĞRUER
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Motor, algılayıcı, mekanik, algısal ve bilişsel konuları kapsayan mobil robotlar konusu disiplinler arası bir alana girmektedir. Robot hareket problemleri üzerinde çalışan mühendislerin, mekanizmalar, kinematik, dinamik ve kontrol teorisine hakim olmaları gerekmektedir. Güçlü algı sistemlerinin oluşturulmasında mikrodenetleyici, elektronik ve yazilim konularına hakim olunması gerekir.
Mobil robotlarda en çok araştırılan konu, robotların konum ve yönlerini doğru olarak bulunması problemidir, enkoder, jiroskop, ivmeölçer, pusula gibi algılayıcı verileri kullanılarak robotların konum ve yönleri belirlenebilir. 
Mobil robotlardaki tekerlek çapları uyuşmazlığı, tekerlek açıklığının belirsizliği gibi geometrik etkenler konum tahmini problemini karmaşık hale getirir. Özellikle, Kalman süzgeci uygulamalarında süzgecin çıktısının zamanla sapmasına sebep olur. Bu tip uygulama zorluklarını gidermek için hareketli robotun kinematik modeli çesitli testleri yapılarak hatalardan arındırılır.
Bu tez, hareketli robotların kinematik değişkenlerini tahmin etmek için hareketli bir platform tasarımını, değişken tahmini için test ortamı oluşturulmasını ve yazılım geliştirilmesini kapsar. Bu kapsam da laboratuar ortamında robotun çalışma alanını görebilen bir kamera tavana yerleştirilir ve basit görüntü işleme metotları ile robotun konumu mutlak olarak tesbit edilir. Test ortamında bulunan dizüstü bilgisayar, robotun üzerine yerleştirilen mikrodenetleyici ile Xbee kablosuz bağlantı modülü ile iletişim sağlar, mikrodenetleyiciden odometre konum verisi alır ve sabit diske kayit eder. Eş zamanlı olarak motor komutlarını mikrodenetleyiciye gönderir. Mikrodenetleyici ise teker dönüş hızlarını ölçer ve motor hızlarını kontrol eder.
Test yörüngesi olarak dairesel bir yörünge seçilmiştir. Bu tip dairesel yörünge de robotun konumu ve yönü sürekli değişir ve analiz için zengin bir veri serisi sağlar. Testler sonucun da elde edilen veriler LSE metodu ile analiz edilir ve odometreye dayalı ardışık konum verisi ile kameradan elde edilen mutlak konum verisi karşılaştırılarak geometrik değişkenler tahmin edilir. Bu kapsamda birden çok test verisi toplandı, analiz edildi ve sonuclar tez kapsamında sunuldu.
Anahtar Kelimeler: Parametre Tahmini, Odometre, Gömülü Sistemler, Hareketli Platformlar, Bilgisayar Görüşü.

Abstract:
Research on mobile requires that one has knowledge on motor, sensor, and mechanic, perceptual and cognitive topics. It is evident that robotics research is an interdisciplinary field. Researchers who works on robotic problem must have a broad knowledge about mechanisms, kinematic, dynamics and control theory. In order to devise robust perception system, researcher must have good knowledge of signal analysis, embedded electronics, and computer programming techniques.
Among many problems associated with this field of science, localization of a mobile robot has attracted the most attention from the robotics community. Sensors such as encoders, gyroscope, accelerometer, and compass has been intensively used in estimation theory frame i.e. Kalman filter, to estimate the pose and heading of mobile robots, however, estimation theory is not free of flaws and it requires that certain assumption are met before, the statistical filter is put in use.
The mechanical design of the mobile robot base is inherently inaccurate to a certain extent, for instance wheels diameters and distance between wheel centers may not be known exactly or they can vary in time.  These vague parameters make the localization problem more complicated. In particular, Kalman filter which has been the primary mathematical tool for estimation problem, may diverge when plant model of the system has biased uncertainties. This divergence problem also occurs when Kalman filter is applied to the localization problem of a mobile robot. In order to alleviate these sort of problems, the kinematic model of the mobile robots are calibrated by doing certain experiments that exist in the literature.
In this thesis, in order to estimate the unknown geometric parameters of kinematic model of a wheeled mobile robot, a mobile robot and its embedded systems are designed and produced. An embedded software that runs on mobile robot electronics is developed. MATLAB software based data acquisition system that uses a web camera as the main instrument is developed. A web camera is mounted at the ceiling of an indoor environment and using simple image processing methods the absolute poses of the mobile robot along the path are computed. A laptop on which MATLAB is running, communicates with the Arduino board mounted on the mobile robot using Xbee wireless module and it send motor signals to the Arduino board, in the meantime Arduino board controls the dc motors, reads the odometer. Odometer data is recorded on the hard disk. This completes one typical cycle of a test run.
In this study, the test path is selected as a circular one. In this type of path, heading of the mobile robot changes continuously and it gives a rich data set for further analysis. After test has been completed, the data set is examined with Least Squares Estimation (LSE) method. The output of odometer is integrated with respect time to predict the future states of the mobile robot, these predicted poses are compared with the absolute poses computed with overhead camera and the uncertain parameters are estimated. In this study, comprehensive data set has been recorded and analyzed, results of these analysis are presented in the final part of thesis.
Keywords:  Parameter Estimation, Odometry, Embedded Systems, Mobile Robot, Computer Vision.