Otomatik kepçe yükleme sistemine doğru: Derin öğrenme tabanlı bir metot
Towards an automatic bucket filling system: A deep learning-based method
Yazar: BİRSU ÇEKİN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET NACİ METE
Mersin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Tekerlekli yükleyiciler; inşaat projeleri, madenler, taş ocakları, altyapı projeleri ve atıkların 
taşınması gibi çeşitli endüstriyel sektörlerde önemli bir iş makinesi olarak kabul edilmektedir. Bu iş 
makinelerinin temel görevi, endüstriyel sahalarda bulunan taş, kum, atık ve moloz gibi unsurların 
sahadan uzaklaştırılmasıdır. Teknolojinin ilerlemesi ve iş makinelerinin kullanım alanlarının 
genişlemesiyle birlikte, otonom faaliyet gösteren iş makinelerinin çeşitli endüstriyel alanlarda 
kullanılma talebi artmıştır. Ancak, bu alanda ticari anlamda üretilmiş bir otonom iş makinesi henüz 
bulunmamaktadır. Bunun temel sebebi, makine ve materyal arasındaki kuvvet etkileşimlerinin belirgin 
bir şekilde hesaplanamamasıdır. Bu sebeple pek çok araştırmacı, iş makinelerinin en çok kullanılan ve 
yakıt tüketimi, makine aşınma ve yıpranması gibi açılardan verimliliği en çok etkileyen fonksiyonlarını 
otomatik olarak kullanmak üzere kontrol sistemleri tasarlamaya ve uzaktan kontrol ile bu fonksiyonların 
kullanımını yaygınlaştırarak hem verimlilik ve üretkenliği arttırmak hem de insanları tehlikeli çalışma 
ortamlarından uzaklaştırmak üzere çalışmalar yapmaktadır. Özellikle madenlerde, yükleme 
fonksiyonunun otomatik olarak kullanılabilmesi, otonom tekerlekli yükleyicilere giden yolda çok 
önemli bir mihenk taşı olacaktır. 
Bu çalışmanın amacı operatörün kepçe yükleme davranışını taklit ederek bir algoritma 
oluşturmaktır. Bu sebeple Çukurova Makine firması tarafından sağlanan test arazisinde yine bu 
fabrikada görev yapan uzman bir operatör tarafından yapılan yükleme işlemleri sırasında, veri kayıtları 
alınmıştır. Değişen basınç ve açı değerlerinden yola çıkarak, operatörün makine kontrolü için yolladığı 
joystick ve pedal komutları tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çukurova 940 model tekerlekli yükleyici 
kullanılarak yapılan çalışmada Gated Recurrent Unit (GRU), Long-Short Term Memory (LSTM) 
Transformer Model, Ensemble Model ve Zaman Gecikmeli Sinir Ağları (TDNN) mimarileri denenmiş 
ve TDNN mimarisinin kepçe yükleme fonksiyonu için daha uyumlu çıktılar sağlayabildiği görülmüştür. 
Geliştirilen modelin çıktıları, tekerlekli yükleyici kepçe yükleme operasyonu için TDNN mimarisinin 
kullanılabilir olduğunu göstermektedir. Ancak, bu modelin daha geniş bir uygulama alanında nasıl 
performans göstereceği ve operatör alışkanlıklarıyla nasıl etkileşimde bulunacağı, gelecekte yapılacak 
daha kapsamlı çalışmalarla değerlendirilecektir.

Abstract:
Wheel loaders are recognized as crucial heavy machinery in various industrial sectors, including 
construction projects, mines, quarries, infrastructure projects, and waste transportation. These machines 
play a fundamental role in removing materials such as stones, sand, waste, and debris from industrial 
sites. With the advancement of technology and the expanding use of heavy machinery, there is a growing 
demand for autonomous operation of these machines in diverse industrial fields. However, to date, there 
has not been a commercially produced autonomous heavy machine. The primary challenge lies in the 
inability to accurately calculate force interactions between the machine and materials. Many researchers 
are working on designing control systems to automatically utilize the most commonly used functions of 
heavy machinery, affecting efficiency in terms of fuel consumption and machine wear and tear. The aim 
is to promote widespread use through remote control, enhancing both efficiency and productivity while 
keeping human operators away from hazardous work environments. Particularly in mining, the ability 
to use the loading function automatically represents a crucial milestone on the path to autonomous wheel 
loaders. 
The aim of this study is to develop an algorithm that mimics the loading behavior of an operator. 
Therefore, during the loading operations performed by an expert operator working at this factory on a 
test site provided by Çukurova Makine, data records were collected. Based on the changing pressure 
and angle values, attempts were made to predict the joystick and pedal commands sent by the operator 
for machine control. In the study conducted using the Çukurova 940 model wheel loader, Gated 
Recurrent Unit (GRU), Long-Short Term Memory (LSTM) Transformer Model, Ensemble Model, and 
Time Delay Neural Networks (TDNN) architectures were tested. It was found that the TDNN 
architecture provided more compatible outputs for the bucket loading function. The outputs of the 
developed model indicate that the TDNN architecture can be used for the wheel loader bucket loading 
operation. However, how this model will perform in a broader application area and how it will interact 
with operator habits will be evaluated in more comprehensive future studies.