Akıllı yöntemlerle nesne tanınması ve robot kolu kontrolü
Object recognition and robot arm control by intelligent methods
Yazar: MUHAMMET ALİ ARSERİM
Danışman: PROF. DR. YAKUP DEMİR
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2009
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Otomasyon, insanlar için tarihi çok eskiye dayanan bir çalışma konusudur ve her zaman ilgi çekmiştir. Otomasyonla ilgili çalışma alanlarından birisi de, robotlar ve uygulamalarıdır. Çeşitli görevleri yapmak için robotların uzuvlarının hareket ettiği düşünülürse, bu görevlerin yerine getirilmesinde çevresel verilerin toplanması ve bunların dikkate alınması önem kazanır. Bu verilerin toplanması için kamera gibi görsel algılayıcılar, sıklıkla kullanılmaktadır. İnsanlar için üç boyutlu algılamayı sağlayan stereo görme olayı, birden fazla kamera kullanarak bilgisayar görmesi için de oluşturulabilir. Böylece, stereo görme sisteminin bakış açısında bulunan sahnenin derinlik bilgileri de belirlenebilir. Bu derinlik bilgilerinin robot otomasyonlarında kullanılmasıyla; robotların nesneleri tanıması, alması ve belirli bir yere götürmesi ya da belirli bir iş için eklenen araçlarla çeşitli işleri yapması mümkün olur.Bu tezde, nesnelerin görüntü içerisindeki yerine, oryantasyonuna ve görünen büyüklüğüne bağlı kalmadan tanınması ve belirli bir referans noktaya göre uzaklığının bulunması amaçlanmıştır. Bu amaca yönelik olarak da tezin kapsamı içerisinde bir deneysel düzenek oluşturulmuştur. Bu deneysel düzenekte aktif bir kamera sistemi, nesnelerin özelliklerinin çıkarılmasında kullanılan Zernike moment metodu algoritması, bu özeliklerin kullanılarak nesnelerin tanınmasını sağlayan bir Yapay Sinir Ağı (YSA) algoritması, tanınan nesnelerin yerlerini bulmada kullanılan bir stereo görme algoritması ile bir robot kolu ve kontrolör ünitesi kullanılmıştır. Ayrıca robot kolunun ilk üç eklemine ait açıları bulmada üç tane YSA kullanılmıştır. Robot kolunun eklem hareketlerini sağlayan elektrik motorlarının kontrolünün adaptif olarak yapılması, eklemlerin istenen pozisyonlara hızlı ve doğru bir şekilde ulaşması açısından önemlidir. Deneysel düzenekte kullanılan klasik PID kontrolörün performansıyla karşılaştırmak için, robot kolunun taban eklemini hareket ettiren elektrik motorunun Bulanık Mantık (BM) denetleyicisiyle kontrolünün benzetimi yapılmıştır.Bu sistem içerisinde gerekli algoritmaları hızlı bir şekilde gerçekleştirecek DSP-FPGA gömülü kartı kullanılmıştır. Bu kart normal koşullar altında bir video görüntü işlemci kartı olarak tasarlanmıştır. Fakat çeşitli çalışmalar ve hazırlanan devrelerin sayesinde, stereo görüntü işleme ve robot kolu için gerekli bilgileri gönderme işlemlerini yapabilme özelliği kazandırılmıştır.Bu tez çalışmasının sonucunun farklı uygulamalarda kullanılması umulmaktadır. Çünkü bu sistem, nesne tanımayı, stereo görme işlemini, pozisyon belirlemeyi, robot kolunun ters kinematik probleminin YSA ile çözülmesi gibi çeşitli işlemleri bir arada yapmaktadır.

Abstract:
Automation is a working matter, which has a very long historical background, for human and always arouses interest. Also one of the working areas related with the automation is robots, and their applications. If it is thought that parts of a robot act for executing several tasks, collecting the environmental data and taking them in to account become important. Visual sensors like cameras are often used for collecting these data. Stereovision process, which provides human three dimensional sensing, can be formed for computer vision by using more than one camera. Therefore the depth information of scene in the field of view of stereovision system can be determined. The acts as object grasping, and taking them to the certain localization or doing certain works with attached tools can be possible for robots by using the depth information in robot automation.In this thesis, it is aimed to recognize certain objects without regarding its location, orientation, and scale in a video frame and to determine object distance to a certain reference point. For this aim, an experimental system is implemented in the thesis concept. This system includes an active camera system, Zernike moment method, which is used in feature extraction, an Artificial Neural Network (ANN), used for recognition by using these features, a stereovision algorithm for determining the objects distance from a reference point, a robot arm and its controller unit. Also three ANN?s are used for determining the angles of robot?s first three joints. Adaptive control of electric motors, which actuates the joints of robot, is important from the viewpoint of robot?s reaching the target quick and accurately. So a Fuzzy Logic (FL) controller simulation of the robot?s base motor is done for comparing it with the performance of PID?s, used in the experimental system.In this system a DSP-FPGA based embedded card for implementing the necessary algorithms very fast. Normally, this card is designed as a video processor card, but it makes the card possess the features of stereovision process and capability of transmitting necessary information for robot arm after some efforts, and through circuits, prepared.It is hoped that applications of this thesis can be used in different applications. Because this system executes several activities such as stereovision process, position estimation, and solving the inverse kinematic problem of the robot arm by neural network together.