Derin öğrenme teknikleriyle robotlarda hedef takibi
Trajectory tracking of robots with deep learning methods
Yazar: ÖZGÜR ALTINIŞIK
Danışman: DOÇ. DR. AYDIN YEŞİLDİREK
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering

Özet:
1970'lerden bugüne robotik mekanizmalar gerek endüstriyel alanda gerek de başka 
alanlarda kullanılmaktadır. Robotik mekanizmalar hız, ucuzluk, tehlikeli şartlar altında 
çalışabilme, verimlilik, keskinlik, kuvvet gibi pek çok kazanımı beraberinde 
getirmektedir. Fakat bu kazanımlardan etkili bir biçimde yararlanabilmek için bu 
robotik mekanizmaların konum-hız-ivme ve tork-kuvvet kontrollerinin hassas bir 
biçimde yapılmış olması gerekmektedir. Bu sorunu çözebilmek için zaman içerisinde 
çeşitli kontrol metotları önerilmiştir. 

Tez çalışmamda bu kontrolcülerden ve metotlardan genel olarak bahsedilmiştir ve 
kontrolcülerin avantaj-dezavantajları bizim kontrolcümüzün getirdikleri anlatılmıştır. 
Geçmişte önerilmiş Yapay Sinir Ağı destekli Danışmansız öğrenme metotlu kontrolcüyle 
birleşmiş PD kontrolcü günümüz imkanlarıyla daha iyi geliştirilerek ve derin öğrenme 
metotları da eklenerek yeni ve daha efektif bir kontrolcü fikri ortaya atılmış ve bu 
hipotezin matematiksel ispatı yapılmıştır. 

Buna ek olarak Tasarlanan kontrolcüyü test etmek amacıyla bir R-R-R tipi robot modeli, 
tasarlanmıştır. Bu model üzerinden hem benzetim programlarıyla testler yapılmış ve 
kontrolcü modelimiz denenmiştir. Bunun yanında kontrolcümüz diğer kontrolcü tipleri 
olan PD, Hesaplanmış Tork Metodu ve Kayan Kipli Kontrol Metodu ile de kıyaslanmıştır 
ve sonuçlar verilmiştir. 

Benzetimden alınan sonuçlar Derin Öğrenme'nin danışmansız öğrenme ile robotlarda 
kullanımının olumlu sonuçlar verdiğini göstermiştir.

Abstract:
Since 1970s, robotic mechanisms have been used both in industrial and other fields. 
Robotic mechanisms bring many advantages such as speed, cheapness, working under 
dangerous conditions, efficiency, sharpness and power. However, in order to benefit 
from these advantages effectively, the position-velocity-acceleration and torque-force 
controls of these robotic mechanisms must be precisely carried out. Various control 
methods have been proposed over time to solve this problem. 

In my thesis study, the advantages and disadvantages of these controllers and 
controllers are mentioned briefly and the assets what brought by our controller 
explained detailed. The unsupervised learning NN controller combined with PD which 
have proposed in the past is enhanced by nowadays feasibility and deep learning 
methods and this new and more efficient controller idea has been proposed and this 
hypothesis have mathematically proven. 

In addition, an R-R-R robot model has been designed from the beginning which 
includes mechanical and electronic components, to test the proposed controller. Our 
controller models have been tested on this model both in simulation. Also, our 
controller algorithm was compared with the other control methods such as PD, 
Computed Torque Method and Sliding Mode Control Method, and the results were 
given. 

Simulation and the results have shown that the using deep learning in robots with non-
supervising learning improve positive controller's performance.