Robot yakalayıcılarında kararlılık kriterlerinin zeki teknikler kullanılarak araştırılması /
Yazar: OSMAN İYİBİLGİN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. SADRİ ŞENSOY
Zonguldak Karaelmas Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 1998
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: Robotlar = Robots ; Uzman sistemler = Expert systems ; Yakalama kararlığı = Capture stability ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
ÖZET YÜKSEK LİSANS TEZİ ROBOT YAKALAYICILARINDA KARARLILIK KRİTERLERİNİN ZEKİ TEKNİKLER KULLANILARAK ARAŞTIRILMASI Osman İYİBİLGİN Zonguldak Karaelmas Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Makina Mühendisliği Ana Bilim Dalı Tez Danışmanı : Yrd.Doç.Dr. Sadri ŞENSOY Ortak Tez Danışmanı: Doç.Dr. Ertuğrul TAÇGIN Ağustos 1998, 146 sayfa Bu çalışmada yakalama kararlılığı incelenmiş, kararlılığın yapay zeka teknikleri. vasıtasıyla belirlenmesi konusu araştırılmıştır. Öncelikle üç boyutlu bir cismin uzayda tamamen hareketsiz kalması için uygulanması gerekli en az sayıdaki sürtünmeli ve/veya sürtünmesiz temaslar analitik ve grafik yaklaşımlar vasıtasıyla incelenmiştir. Daha sonra yakalama kararlılığı ile ilgili olarak teklif edilen yakalama kararlılığı algoritması gözden geçirilmiş, kararlılığın belirlenebilmesi için önerilen "potansiyel fonksiyonu" kavramı üzerinde durulmuştur. Potansiyel fonksiyonunu minimize etmek vasıtasıyla kararlılığın belirlenmesindeki analitikÖZET (devam ediyor) işlem yoğunluğunu azaltmak amacıyla parmakların cisme değme noktalarındaki yerel geometriyi yorumlayarak kararlılığı belirleyen bir uzman sistem geliştirilmesi araştırılmıştır. Ancak, geometrik kombinezonların yüksek olması sebebiyle böyle bir uzman sistemin bilgi tabanını hazırlamalım çok kolay olmadığı görülmüştür. Alternatif yaklaşımlar olarak, toplam parmak boylarını ve üç parmaktan geçen en küçük dairenin yarıçapını veya alanını dikkate alan metotlar incelenmiş ve potansiyel fonksiyonu ile büyük uyum içinde olan sonuçlar elde edilmiştir. Son olarak yakalama kararlılığının belirlenmesi için kalitatif yaklaşımlar incelenmiş ve bu amaçla karar tabloları oluşturulmuştur.' Tablolardaki değerleri yorumlayarak yapay zeka tekniği olan yapay sinir ağları (neural network) tekniği ile kararlılığın belirlenmesi için bir yazılım geliştirilmiş ve ümit verici sonuçlar alınmıştır. Anahtar Sözcükler : Robot yakalayıcıları, yakalama kararlılığı, yapay zeka, yapay sinir ağları. Bilim Kodu : 625.01.02

Abstract:
ABSTRACT Master of Science Thesis INVESTIGATION OF GRASPING STABILITY OF ROBOT GRIPPERS USING INTELLIGENT TECHNIQUES Osman İYİBİLGİN Zonguldak Karaelmas University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Mechanical Engineering Thesis Advisor: Asst.Prof. Dr. Sadri ŞENSOY Co supervisor: Assoc.Prof. Dr. Ertuğrul TAÇGIN August 1998, 146 pages In this study, grasping stability was investigated using artificial intelligent techniques. Firstly, the minimum number of frictional and/or frictionless point and/or line and/or plane contacts for constraining a 3D object was studied using analytical and graphical techniques. In order to determine stability of grasping, the concept of "potantial function" was considered and a proposed algorithm was analysed. An attempt was made for developing an expert system for determining grasping stability by interpreting the local geometry of the object at contact points to reduce mathematical complexity of potantial function approach.ABSTRACT (continued) It was however observed that development of the knowledge-base of such an expert system was not very straight forward and highly time consuming due to the large number of geometric combination. Alternative approaches were also searched like those considering total finger lenght and that considering the minimum radius of circle covering the finger tips; and it was observed that the results were in a very good agreement with those obtained from potantial function approach. Finally, qualitative approaches for grasping stability were studied and some decision tables were constructed. An artifical neural network program for grasping stability was developed using these decision tables; and promising results were obtained. Key Words : Robot Grippers, Grasping Stability, Artificial Intelligence, Neural Network. Science Code : 625.01.02