Yazar "Dirik, Mahmut" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 13 / 13
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Bi-RRT Path Extraction and Curve Fitting Smooth with Visual Based Configuration Space Mapping(Ieee, 2017) Donmez, Emrah; Kocamaz, A. Fatih; Dirik, MahmutPath planning is the one of the most basic research areas in robotics. It simply concern about acquiring a safe path with admissible cost. In this study, we adapt bidirectional rapidly random exploring tree (Bi-RRT) path extraction to visual based configuration space map hosting obstacles and smooth result path with curve fitting models. Firstly, a map of the configuration space is created and robot, target positions are detected with threshold based object detection. There are two positions where two distinct RRT are launched on this map. These positions are robot initial position and target position. Both RRT try to reach target with random branches in each iterations. When one of these RRT branch intersect with other RRT branch, the algorithm is stopped. The acquired trajectory is the path between initial position and target position. But acquired path is generally close to the obstacles and unnecessary branches or jagged parts can be formed. Therefore, to provide safety object dilation over obstacles are used. Finally, the path is smoothed with curve fitting models. We conduct several experiments to evaluate Bi-RRT performance.Öğe Engelli ortamlarda görüntü tabanlı mobil robot kontrolü ve yol planlama algoritmalarının geliştirilmesi(İnönü Üniversitesi, 2020) Dirik, MahmutMobil robotların kullanımı, başta endüstriyel alanlarda olmak üzere hizmet, sağlık, savunma vb. önde gelen sektörlerde gittikçe daha da yaygınlaşmaktadır. Son zamanlarda yapılan araştırmalarda ise mobil robotun otonom şekilde hareket edebilmesini sağlayan sistemler üzerine odaklanılmıştır. Mobil robot sistemlerinde, robotun izleyeceği uygun (maliyeti düşük ve güvenli) bir yol planı çıkarmak ve robotun davranış modellemesini karakterize edecek iyi bir kontrolör tasarlamak önemli hususlardandır. Gelişen teknoloji ile birlikte robotik kontrol daha da sağlam bir şekilde yapılsa da, robot kontrol maliyetlerinin arttığı da göz önünde bulundurulmalıdır. Düşük maliyetli, yüksek güvenilirlikli kontrol sistemlerinin geliştirilmesi robot kontrolü alanında ele alınan konulardandir. Tezin kapsamı belirlenirken bu konular dikkate alınmıştır. Bu tez çalışması kapsamında cihaz dışı göz konfigürasyonu ile bir mobil robot yol planı gerçekleştirilmiş ve planlanan bu yolda mobil robot hareketlerini modelleyen kontrol yöntemleri geliştirilmiştir. Mobil robot hareket modellemesi ve cihaz dışı göz konfigürasyonu için LabVIEW yazılımı kullanılarak simülasyon ve gerçek zamanlı uygulamalar geliştirilmiştir. Çalışma kapsamında uygulanan cihaz dışı göz konfigürasyonu robot üzerinde dâhili sensörlerin kullanımını gerektirmediği için tercih edilmiştir. Konfigürasyon ortamında görüntü işleme yöntemleri ile tespit edilen robot, hedef ve engeller ortam haritasını oluşturulurken kullanılmıştır. Oluşturulan ortam haritasında yol planlama algoritmaları kullanılarak robot ve hedef arasında çarpışmasız, düşük maliyetli ve güvenli bir yol oluşturulmuştur. Bu amaçla bulanık mantık tabanlı iki yol planlama yöntemi (Tip-1 ve Tip-2) tasarlanmıştır. Bu yol planlama yöntemlerine ait kural setleri oluşturulmuştur. Oluşturulan bu yol planlama yöntemleri literatürde var olan A*, Rastgele Dallanan Ağaçlar (RRT), RRT + Dijkstra, Çift Yönlü Rastgele Dallanan Ağaçlar (B-RRT), B-RRT + Dijkstra, Olasılıksal Yol Haritası (PRM), Yapay Potansiyel Alan (APF) ve Genetik Algoritmalar (GA) kullanılarak oluşturulan yol planlama yöntemleri ile performans ve kararlılık açısından karşılaştırılmıştır. Cihaz dışı göz tipi bir konfigürasyonda ise görsel servolama olarak ta bilinen imgeye dayalı kontrol yaklaşımları kullanılır. Bu yaklaşımlar çalışma ortamından elde edilen imge üzerindeki nesnelerin global konumları, kontrolör yöntemine girdi üretmek için kullanılmıştır. Tez kapsamında bu kontrol girdisini hesaplamak için mesafeye dayalı üçgen yapı tasarımı oluşturulmuştur. Bu yapı ile robot üzerine yerleştirilen etiketler (kontrol noktaları) ve hedef arasında oluşturulan bir sanal üçgen yapının her bir kenarına ait mesafe değerine bağli olarak robot kontrol denetleyicisine konum girdi parametreleri sağlanmıştır. Kontrol yöntemi olarak Tip-1 ve Tip-2 bulanık mantık tabanlı iki yöntem tasarlanmış, kontrol kural setleri oluşturulmuş ve elde edilen yol planı üzerinde uygulanmıştır. Kontrolör performanslarını değerlendirmek için ise daha önceki çalışmalarda görsel tabanlı servolama için özel olarak tasarlanan Gaussian ve Karar Ağacı tabanlı iki kontrolör yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Geliştirilen yol planlama ve kontrolör algoritmalari beş farklı konfigürasyon uzayında test edilmiştir. Yol planlama açısından önerilen yol planlama yöntemlerinin tüm konfigürasyon uzaylarında ortalama başarımda en iyi oldukları gözlemlenmiştir. Yol planı performansı, elde edilen yol planının uzunluğu ve oluşturma süresi başta olmak üzere standart sapma, ortalama ve toplam hata şeklinde istatistiksel performans metrikleri ile de değerlendirilmiştir. Elde edilen yol planını izlemek üzere robot hareketlerini karakterize eden kontrolör için testler gerçek ortamda yürütülmüştür. Test sonuçlarına göre tasarlanan kontrolörler konfigürasyon ortamlarının çoğunda diğer yöntemlerden daha başarılı olmuştur. Nihai değerlendirme için ise yol planından elde edilen sonuçlar ile robotun gerçek ortamda oluşturduğu yol izi arasındaki farklar incelenmiş ve tasarlanan yöntemlerin yol planlarına oldukça yakın sonuçlar verdiği tespit edilmiştir. Bu tez çalışması ile görsel servolamaya dayalı cihaz dışı göz kamera konfigürasyonu ile izlenen bir ortamda mobil robota ait hedefe gitme davranışı, engelden kaçınma davranışı ve elde edilen yol planını izleme davranışı başarılı bir şekilde modellenmiştir. Çalışmanin sonuçlarına göre, tasarlanan yol planlama yöntemleri ve gelistirilen kontrolörler bu alanda yapılacak gelecek çalışmalar için de ilham olabilecek kayda değer sonuçlar sağlamıştır.Öğe Engelli Ortamlarda Heterojen Dağılmış Hedefler için İşbirlikçi Çoklu Robotların Vizyon Tabanlı Görev Paylaşımlı Kontrolü(2018) Dirik, Mahmut; Kocamaz, Adnan FatihRobotik alanında kontrol tasarımı, makine görmesi, yol planlama, verilen görevi icra etme gibi temel konular bulunmaktadır. Günümüzde bu konular kapsamında yaygın olarak tek robot ile yapılan sistemlere odaklanılmaktadır. Çoklu robotlar ve çoklu hedef/görev paylasımı üzerine de çalısmalar bulunmaktadır. Ancak bu alandaki yöntemlerin gelistirilmesi ve çesitliliginin artırılması için daha derinlemesine çalısmalar yapılması gerekmektedir. Bu çalısmada birden fazla robot ile çok sayıda hedefin gezilmesine yönelik görev paylasımı sistemi ve uygun yol bulma için bir gezinme algoritması gelistirilmistir. Çalısma bu yönü ile çoklu gezgin satıcı (Multi ? Travelling Salesman Problem ? M-TSP) probleminde de benzemektedir. Görev paylasımı sisteminde yük dengeleme pasif veya aktif durumlarına göre görev dagılımları yapılmıstır. Yük dengelemede amaç bir robota gereginden fazla görev verilmesinin önüne geçmektir. Ilgili robotlara görev dagılımı yapıldıktan sonra robot sayısı kadar hedef küme ortaya çıkmaktadır. Her bir küme için robot konumu ve mevcut hedefler birer çizge dügümü olarak kabul edilmistir. Olusan bu çizge dügümleri tam baglantılı hale getirilerek mesafe matrisi olusturulmustur. Daha sonra baslangıç dügümü olan robotun ilk pozisyonundan hedef dügümlere yakınlık maliyetine göre yol planı yapılmıstır. Gidilen bir sonraki dügüm yeni baslangıç pozisyonu olarak kabul edilirken, gezilen her bir dügüm ise çizge baglantı matrisi içerisinden çıkarılmıstır. Hedef ve robotlar renkli etiketler ile etiketlenmis ve nesnelerin konumları görüntü islemede renk tabanlı nicemleme ve esikleme yöntemleri ile hesaplanmıstır. Yapılan deneyler sonucunda tasarlanan sistemin degisken hedef sayısında ve farklı hedef dagılımlarında iyi bir sekilde görev paylasımı yaptıgı ve elverisli yol planı olusturdugu gözlemlenmistir.Öğe Gaze-Guided Control of an Autonomous Mobile Robot Using Type-2 Fuzzy Logic(Mdpi, 2019) Dirik, Mahmut; Castillo, Oscar; Kocamaz, Adnan FatihMotion control of mobile robots in a cluttered environment with obstacles is an important problem. It is unsatisfactory to control a robot's motion using traditional control algorithms in a complex environment in real time. Gaze tracking technology has brought an important perspective to this issue. Gaze guided driving a vehicle based on eye movements supply significant features of nature task to realization. This paper presents an intelligent vision-based gaze guided robot control (GGC) platform that uses a user-computer interface based on gaze tracking enables a user to control the motion of a mobile robot using eyes gaze coordinate as inputs to the system. In this paper, an overhead camera, eyes tracking device, a differential drive mobile robot, vision and interval type-2 fuzzy inference (IT2FIS) tools are utilized. The methodology incorporates two basic behaviors; map generation and go-to-goal behavior. Go-to-goal behavior based on an IT2FIS is more soft and steady progress in data processing with uncertainties to generate better performance. The algorithms are implemented in the indoor environment with the presence of obstacles. Experiments and simulation results indicated that intelligent vision-based gaze guided robot control (GGC) system can be successfully applied and the IT2FIS can successfully make operator intention, modulate speed and direction accordingly.Öğe Global Path Planning and Path-Following for Wheeled Mobile Robot Using a Novel Control Structure Based on a Vision Sensor(Springer Heidelberg, 2020) Dirik, Mahmut; Kocamaz, Adnan Fatih; Castillo, OscarThis paper presents a novel design for the kinematic control structure of the wheeled mobile robot (WMR) path planning and path-following. The proposed system is focused on the implementation of practical real-time model-free algorithms based on visual servoing. The mainframe of this study is to implement a novel kinematic control structure based on visual sevoing and hybrid algorithms in real-time mobile robot applications. First, the structure of the proposed algorithm based on the visual information extracted from an overhead camera has been addressed. Then, the classification process of robot position and orientation, target, and obstacles has been addressed. Second, the path planning algorithms' initial parameters and obstacles-free path coordinates have been determined by visual information extracted from images in real time. In this step, the interval type-2 fuzzy inference (IT2FIS) algorithm and various algorithms used in path planning have been compared and their performances have been analyzed. The third stage handled the path-following process using a novel control structure for keeping up the robot on the generated path. In this step, the proposed approach is compared with fuzzy Type-1/Type-2 and fuzzy-PID control algorithms, and their results have been analyzed statistically. The proposed system has been successfully implemented on several maps. The experimental results show that the developed design is valid in generating collision-free paths efficiently and consistently and able to guide the robot to follow the path in real time.Öğe Robot Control with Graph Based Edge Measure in Real Time Image Frames(Ieee, 2016) Donmez, Emrah; Kocamaz, Adnan Fatih; Dirik, MahmutRobotic path plan extraction is one of the major study area focused with image processing techniques except from estimation based methods, in real time robotic systems. In this study; I. First phase: It is aimed to track a mobile robot and target point by detecting start and target points in real time image frames, continually. II. Second phase: It is aimed to exhibit a novel sensor free kinematic model to determine power ratio transferred to the left and right wheels of the robot with decision tree method by utilizing a graph based method on detected object points. Right and left wheel position, robot center and labeled target positions are acquired with thresholding method by using labels placed on robot. A graph has been created on an image by admitting all detected areas as nodes. The processes of orientating and delivering mobile robot to the target position has been modelled according to distance values of edges between wheels and target.Öğe Static Path Planning Based on Visual Servoing via Fuzzy Logic(Ieee, 2017) Dirik, Mahmut; Kocamaz, Adnan Fatih; Donmez, EmrahRobot path planning algorithms and vision based solutions have gained importance among the algorithms developed to realize path planning in real time. In this paper, a new vision control model was developed for differential drive robot, using Fuzzy Logic decision sets that are independent of wheel encoder sensors. Real-time robot tracking and navigation was done using colored labels. A kinematic model with a graph based virtual sensor is utilized to develop a different solution to robot control problem.Öğe Vision-Based Decision Tree Controller Design Method Sensorless Application by using Angle Knowledge(Ieee, 2016) Dirik, Mahmut; Kocamaz, Adnan Fatih; Donmez, EmrahIn this study, a new control model for differential drive mobile robots was developed by using image-based decision tree method(DTM). Developed mobile robot control model was designed in an obstacle-free environment. The wheel encoder sensor was designed as a controller capable of independent positioning by using real-time images from overhead cameras on the bird's eye view. In this new method, a virtual triangular area between the target and the robot was created. These triangular base angles were calculated on the image. Decision tree controller was determined as the difference between the base angles by branching. Decision Tree leaves control determines the left and right wheel speeds depending on the difference model design was carried out. The developed new controller model was tested on Khepera IV robot. In practice, the robot's speed and angle of the body was carried uncensored control and it was observed to find the target in different applications. Application of the results and performance of the system was shown.Öğe A Vision-Based Real-Time Mobile Robot Controller Design Based on Gaussian Function for Indoor Environment(Springer Heidelberg, 2018) Donmez, Emrah; Kocamaz, Adnan Fatih; Dirik, MahmutIn this study, a visual servoing go-to-goal behavior controller is designed to control a differential drive mobile robot for a static target. Inputs for the controller method are based on a weighted graph or a triangle trigonometry kinematic model. The controller is designed with general Gaussian function by adapting the differential drive mobile robot dynamics. State parameters of dynamics are obtained by processing images in real time. It is aimed to develop an efficient internal sensor-independent visual-based control method. The single-head camera takes image frames from indoor environment. A real-time tracking process tracks the robot and target in sequential frames. The distances between graph nodes or the angles between edges are assigned as main control inputs according to utilized kinematic model. The velocity of wheels is computed for both models by using the general Gaussian function. We compare our method with two classical control methods that are PID and fuzzy-PID. Control of mobile robot has been made with high accuracy by using the designed visual-based controller.Öğe Visual Based Path Planning with Adaptive Artificial Potential Field(Ieee, 2017) Donmez, Emrah; Kocamaz, Adnan Fatih; Dirik, MahmutIn this study, extracting a path plan has been aimed by using vision based and potential field methods together for a static obstacle hosted environment. Path extracting operations have been executed on image frame taken from real environment with eye-out-device configuration. An obstacle free path plan is uncovered between robot and target with adaptive potential field method by considering position of robot, target and obstacle which are detected by image process techniques. Updating process of functional parameters belonging to potential field has been ensured with proposed method by taking into account distances of robot sensors to obstacle and global positions of obstacles. As a result of this study, strengths of the proposed method have been put forth by comparing experimental results of adaptive and non adaptive versions.Öğe Visual servoing based control methods for nonholonomic mobile robot(Academic Publication Council, 2020) Dirik, Mahmut; Kocamaz, Adnan Fatih; Donmez, EmrahIn this paper, we utilized two different vision-based go-to-goal robot control approaches on indoor nonholonomic mobile robot systems. In the proposed methods, eye-out-device configured camera (overhead camera) image data are used as the input parameters to determine the speeds of robot wheels. The main purpose of this system is to minimize the complexity of conventional robot control kinematics and to provide an efficient control approach to manage the wheel speeds and the direction angle of the mobile robot. In addition to reducing the complexity of robot control kinematics, it is also intended to reduce systematic and nonsystematic errors. The proposed method is divided into three stages: the first stage consists of the overhead camera calibration and the configuration of the robot motion environment. At this stage. the labels placed on the robot and target position were identified and the position information of the robot was obtained. In the second stage, control inputs such as position and orientation based on robot motion tracking and visual feature information were obtained. In the third stage, Graph-based Gaussian and Angle-based Decision tree control approaches were performed. We have briefly described these control approaches as follows: Graph-based Decision Tree Control (GDTC), Graph-based Gaussian Control (GGC), Angle-based Decision Tree Control (ADTC), and Angle-based Gaussian Control (AGC). Using these control approaches, many real-time experimental studies with eye-catching device configuration have been performed. The efficacy and usability of the methods have been demonstrated by experimental results.Öğe Visual Servoing Based Path Planning For Wheeled Mobile Robot in Obstacle Environments(Ieee, 2017) Dirik, Mahmut; Kocamaz, Adnan Fatih; Donmez, EmrahThe presentation of the environment based on visual data is important for the mobile robot to do localization and orientation. Selection safe path for the path planning, it is necessary to locate the position of the mobile robot in surrounding environment. In this study, vision-based control system and fuzzy logic controller methods were used together to construct a collision free path environment. The experimental environment was monitored with an overhead camera and robot position information, obstacles and target positions were determined by visual processing techniques. A safe (non-collision) path plan between the robot and the target has been achieved using fuzzy decision sets. Six virtual sensor data were used to plan the robot orientation control. A graphical representation of the test results of applications made for different scenarios is demonstrated and commentated.Öğe Visual-Servoing Based Global Path Planning Using Interval Type-2 Fuzzy Logic Control(Mdpi, 2019) Dirik, Mahmut; Castillo, Oscar; Kocamaz, Adnan FatihMobile robot motion planning in an unstructured, static, and dynamic environment is faced with a large amount of uncertainties. In an uncertain working area, a method should be selected to address the existing uncertainties in order to plan a collision-free path between the desired two points. In this paper, we propose a mobile robot path planning method in the visualize plane using an overhead camera based on interval type-2 fuzzy logic (IT2FIS). We deal with a visual-servoing based technique for obstacle-free path planning. It is necessary to determine the location of a mobile robot in an environment surrounding the robot. To reach the target and for avoiding obstacles efficiently under different shapes of obstacle in an environment, an IT2FIS is designed to generate a path. A simulation of the path planning technique compared with other methods is performed. We tested the algorithm within various scenarios. Experiment results showed the efficiency of the generated path using an overhead camera for a mobile robot.
