Theses supervised by Doç. Dr. Mehmet Karaköse
11 theses · Fırat University
Agent based human-in-the-loop simulation framework for electrical vehicle systems
Agent Based Human-in-The-Loop Simulation Framework for Electrical Vehicle Systems With the end goal of creating safe agent based human in the loop frameworks for electrical vehicles, exact and accurate models of human conduct must be produced. This thesis portrays a trial setup for human in the loop simulations. An agent is an autonomous computational body arranged in some condition, and it is fit for autonomous associations with this condition. The specialist concentrates on creating proving ground essential for gathering driver data that aides in social affair practical information, while controlling the encompassing condition and looking after wellbeing. The driving test system is intended to reproduce any strengths that the driver feels during the driving. The set up permits noteworthy control and adaptability in a genuine reproduction ecological circumstance. Multi-specialist tests which concerns driver focus can be directed on this proving ground. The paper introduces the use of driver displaying that predicts the driver conduct over long time circles for usage in self-governing system. We extend the previous studies which concentrate on setting forecasts fusing directions saw from practices of cross breed and self-ruling vehicles and the nonlinear mental state. The calculations utilized as a part of the human, and the tuned in reproductions are basic to give the drivers state and help in planning a successful final model. Exact and exact driver demonstrate modified to an individual can be created. Utilizing adaptable calculation and reasonable information. Keywords: Human-In-The-Loop Simulation, Agent, Electric Vehicles, Sensors.
Görme tabanlı kalite kontrol için yüksek performanslı endüstriyel kamera ve akıllı tanıma sisteminin geliştirilmesi
Makine görmesi sistemleri özellikle endüstride görüntü işleme tabanlı otomatik kalite kontrolü, veya analizi yapmak için kullanılan yöntemler ve teknolojiler bütünüdür. Günümüzde hızlı seri üretim bantlarını kullanan işletmelerin sayısı arttıkça bu sistemlerde kullanılması gereken sistem ve algoritmaların gereksinimleri de artmaktadır. Görüntü işleme tabanlı bir kalite kontrol sisteminin endüstriyel sayısal kamera ve akıllı tanıma algoritması olmak üzere iki bileşeni bulunmaktadır. Bu doktora tezinde görüntü işleme tabanlı bir akıllı kontrol algoritması sistemi geliştirmek için iki katkı sunulmaktadır. Birincisi, görüntü oluşturma algoritması ve haberleşme algoritmasına sahip bir programlanabilir endüstriyel kamera, ikincisi ise bir konveyör üzerinde hızla hareket eden nesnelerin sayılması, boyutlarının ölçülmesi ve olası hataların tespiti için akıllı tanıma algoritmalarının geliştirilmesidir. Öncelikle tez kapsamında tamamı özgün olarak geliştirilen algoritmalar, Cyclone IV serisi FPGA kullanılarak 0.3 MP – 5 MP aralığında programlanabilir çözünürlüğe sahip bir sayısal kamera için geliştirilmiş ve yaklaşık 1 gbps hızla haberleşme yapacak şekilde gerçek zamanlı olarak gerçekleştirilmiştir. Daha sonra seri üretim bantlarında hızla hareket edecek nesnelerin sayımı, boyutlarının ölçülmesi ve hata tespiti için geliştirilen farklı algoritmalar, farklı görüntüler ve nesneler üzerinden doğrulanmıştır. Ayrıca tez çalışması kapsamında gerçekleştirilen arayüz tasarımı ile geliştirilen bu algoritmaların bir arayüz üzerinde çalışabilmesi sağlanmıştır. Tez kapsamında elde edilen bu bütünsel kalite kontrol sistemi temel olarak bir adet sayısal kamera, akıllı kontrol yazılımları ve ana işlem birimi modüllerini bünyesinde barındırmaktadır. Sonuç olarak bu doktora tezinde yapılan çalışmalar ile bilime, özgün bir endüstriyel sayısal kameranın geliştirilmesi için gerekli görüntü elde etme ve sayısal haberleşme algoritmalarının ortaya konulması ile nesne sayma, boyut ölçme ve hata tespiti için gerekli algoritmaların geliştirilmesi açısından katkılar sunulmuştur. Bu doktora tezi kapsamında geliştirilen çalışmalar T.C. Bilim, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı tarafından 0743.STZ.2014 numaralı SAN-TEZ projesi ile desteklenmiştir.
Mobil uygulamalarda kullanıcı sürekliliği için yaşam döngüsü yönetiminde büyük veri analiz yöntemlerinin geliştirilmesi
Mobil uygulamalar, akıllı telefon veya tablet bilgisayar gibi bir mobil cihazda çalışmak üzere tasarlanmış bir tür uygulama yazılımıdır. Geliştirilen mobil uygulamalar, işletim sistemine bağlı olarak farklı platformların sağladığı mobil uygulama sanal mağazalarında kullanıcılara sunulmaktadır. Mobil uygulamaların mobil yaşam döngüsü içerisinde kullanıcı sürekliliğini arttırmak amacıyla çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. Bu, mobil uygulamaların pazarda yer alması açısından oldukça önemlidir. Bu tez kapsamında mobil uygulamalarda kullanıcı sürekliliğini sağlamak için mobil uygulama yaşam döngüsü yönetiminde tanımlanan bir büyük veri analiz yöntemi için A/B testlerinin uygulanması geliştirilmiştir. Bu amaçla birebir ve grup anlık mesajlaşma özelliklerine sahip olan mobil bir uygulama temel alınarak birebir mesajlaşma sohbet penceresinde bir bireyin başka bir bireye para transferi yapma akışındaki yönlendirme adımı için iki versiyonda A/B test hazırlanmıştır. Öncelikle iOS ve Android işletim sistemine sahip cihazlar için yazılım içerisine Mixpanel analitik aracının uygun yazılım geliştirme setleri yüklenerek A/B test entegrasyonu tamamlanmıştır. Daha sonra mobil uygulama yaşam döngüsü ve bu yaşam döngüsünün iş modeli için kullanılan AARRR metrikleri incelenmiş ve bu metriklerin her biri için literatürdeki mevcut çalışmalar incelenmiştir. Sonrasında aktivasyon metriği için bir yöntem geliştirilmiş ve seçilen uygulamada bulunan büyük veri üzerinde A/B test ile kullanıcı sürekliliğini arttıracak analizler yapılmıştır. Bu analizler sonucunda anlık mesajlaşma uygulamasını kullanan tüm kullanıcıların A/B test rapor sonuçlarına göre hazırlanan iki versiyondan değerli olan tespit edilerek tüm kullanıcılara dağıtılmıştır.
Demiryolu rayları için gerçek zamanlı bulanık otomata ile görme tabanlı arıza teşhis sisteminin geliştirilmesi
Demiryolu araçları, yolcu ve kargo taşımacılığında dünyada olduğu gibi ülkemizde de yaygın olarak kullanılmaktadır. Son yıllarda yüksek hızlı demiryolu araçlarının gelişmesiyle birlikte ray hatlarının güvenliği çok önemli hale gelmiştir. Ulaşım güvenliğinin sürekli olarak sağlanması için demiryolu hattındaki bileşenlerin düzenli aralıklarla muayene edilmesi gerekmektedir. Bu tez çalışmasında, demiryolu raylarındaki arızaların teşhis edilebilmesi için gerçek zamanlı, bulanık otomata yapısı kullanan görüntü işleme tabanlı yöntemler geliştirilmiştir. Tez kapsamında öncelikle karmaşık bulanık otomata yapısı ortaya konulmuş ve uygulanabilirliği sağlanmıştır. Daha sonra ray hatlarındaki ray yüzeyi, bağlantı elemanları, traversler ve diğer bileşenlerdeki olası aşınma, kırılma, çatlama veya ondülasyon gibi arızaların teşhisine yönelik görüntü işleme tabanlı temassız yöntemler geliştirilmiş ve deneysel sonuçları verilmiştir. Tez kapsamında üç temel noktada bilimsel katkı ve yenilik sunulmuştur. İlk olarak tezde bulanık otomataların gerçek zamanlı uygulanabilirliği araştırılmış ve karmaşık bulanık otomatalar geliştirilmiştir. Daha sonra görüntü işleme uygulaması üzerinde karşılaştırmalı sonuçlar elde edilmiştir. Uygun şartlarda karmaşık bulanık mantık kullanan otomataların avantajları irdelenmiştir. İkinci olarak, tezde ray yüzey ve bileşenlerindeki arızaların teşhisine yönelik gerçek zamanlı uygulanabilen ve yaklaşık 100 km/h hızla giden bir tren üzerinde çalışabilecek yapıda yöntemler sunulmuştur. Üçüncü olarak ise tezde raylardaki bazı hataların tespiti ve durum izlemesi için termal görüntü kullanan teknikler sunulmuş ve deneysel görüntüler üzerinden doğrulanmıştır. Sonuç olarak, bu doktora tez çalışması kapsamında hızlı görüntü alan kameralar kullanılarak raylardaki çoğu arızaların tespiti için yeni yöntemler önerilmiş ve bunların performansları deneysel sonuçlar ile doğrulanmıştır. Tez kapsamında yapılan çalışmalar 114E202 numaralı TUBİTAK 1001 araştırma projesi ve MF.16.65 numaralı FUBAP doktora tezi araştırma projesi ile desteklenmiştir.
Derin öğrenme kullanan dinamik bulanık bilişsel haritalar ile gerçek zamanlı nesne takibi
Bulanık bilişsel haritalar (BBH) kompleks sistemlerin modellenmesi için sisteme ait bazı özellikler ve bu özelliklerin ilişkilerini bir graf yapısı üzerinde ifade ederek ilgili sistemin işletimini taklit veya simüle eden yumuşak hesaplama yöntemidir. Herhangi bir öğrenme yöntemi ile takviye edilmemiş klasik ve statik ağırlıklara sahip bulanık bilişsel haritaların, dinamik sistemleri modelleme konusunda bazı eksiklikleri ve başarısızlıkları görülmektedir. Bu durumun sebebi, statik ağırlıklara sahip bulanık bilişsel haritaların aynı konsept değerleri ve işletim zamanında aynı konsept ilişkilerini kullanmasından kaynaklanmaktadır. Literatürde, BBH'ın bu problemini aşmak için farklı dinamik BBH önerileri sunulmuştur. Bu tez çalışmasında, BBH işletimi için yeni bir dinamik bakış açısı kazandırılmıştır. Burada kullanılan dinamik BBH çevrimiçi ağırlık belirleme işlemini bir derin yapay sinir ağı modeliyle sağlamaktadır. Ayrıca ağırlık belirlemesinde kullanılan derin yapay sinir ağının bilişsel ağırlıklar içeren veri setinin oluşturulması için genetik optimizasyon tabanlı BBH ağırlık belirleme işlemi kullanılmıştır. Buna ek olarak geliştirilen yapı farklı sanal senaryolar üzerinde test edilmiş ve tez çalışması içerisinde sonuçları verilmiştir. Verilen sonuçlar incelendiğinde geliştirilen yapının derin öğrenme ile ağırlık belirleme işlemini gerçekleştirmesinden ötürü dinamik işletimlerde meydana gelen hata toleransı ve yüksek başarım oldukça dikkat çekicidir. Sanal senaryolar üzerinde verilen yapının test edilmesinin ardından derin öğrenme kullanan dinamik bulanık bilişsel haritalarla (DBBH) farklı nesne takip uygulamaları gerçek zamanlı bir şekilde gerçekleştirilmiştir. Burada bahsedilen ilk nesne takip uygulaması klasik tekli nesne takibidir. Önerilen yöntem komplekliği en az olan bu nesne takip uygulamasını başarılı bir şekilde gerçekleştirmiştir. Daha sonra klasik çoklu takip uygulamaları üzerinde önerilen yöntemin başarımı test edildiğinde elde edilen sonuçlar yine oldukça tatmin edici ve başarılı olarak nitelendirilmiştir. Son olarak farklı görüde kaydedilmiş görüntüler üzerindeki nesne takibi işlemini de gerçek zamanlı performansta ve yüksek başarımda gerçekleştiren verilen bu yeni bakış açısı, derin öğrenme kullanan DBBH'ın görüntü işleme ve bilgisayarlı görü problemleri için oldukça uygulanabilir ve yüksek performanslı olduğunu göstermektedir.
Konveyör üzerindeki nesnelerde çoklu anomali tespiti için görme tabanlı tanıma yaklaşımlarının geliştirilmesi
Makine görmesi bir hareketi veya bir nesneyi analiz etmek için görüntü işleme tekniklerini kullanarak gerekli verileri çıkarıp otomatik bir şekilde görüntülerden veri elde etme sistemidir. Günümüzde makine görmesinin en yaygın olarak kullanıldığı alanlardan biri de kalite kontrol ve tanıma sistemleridir. Makine görmesi teknolojisiyle gerçekleştirilen kalite kontrol ve tanıma sistemlerinde; tutarsızlık, göz yorulması, göz alışması gibi insana has olan olağan durumlar ortadan kalkmaktadır. Aynı zamanda bu sistemler insan gözünün ulaşamayacağı hızda ve 7 gün 24 saat yorulmadan hatasız bir şekilde çalışmaktadır. Makine görmesi teknolojisiyle gerçekleştirilen kalite kontrol ve tanıma sistemlerin herhangi bir ürünün kontrolünü bir saniyeden daha kısa bir sürede gerçekleştirerek üretimden çıkan tüm ürünlerin kontrolünü çok kısa bir sürede sağlayabilmektedir. Bu yüksek lisans tez çalışmasında görme tabanlı yaklaşıma dayanan bir kalite kontrol ve tanıma sistemi geliştirilmiştir. Geliştirilen sistemde görüntü için şehrimizin yerel bir firması olan plastik poşet üreticisi Erhan Plastik fabrikasından plastik market ve plastik mağaza poşet görüntüleri elde edilmiştir. Plastik poşet fabrikasında poşet üretimi esnasında kesim ve basım hatalarının meydana geldiği ve konveyör sistem üzerinde taşınan poşetlerden bu hatalı poşetlerin ayrılması noktasında bir uygulamaya ihtiyaç olduğundan bu yönde bir görme tabanlı kalite kontrol ve tanıma sistemi geliştirilmiştir. Tez kapsamından geliştirilen sistem için görüntü işleme teknikleri kullanılarak gerçekleştirilen algoritmaların tamamı özgün olarak geliştirilmiştir. Gerçekleştirilen görme tabanlı kalite kontrol ve tanıma sisteminde bir kamera yardımıyla konveyör sistem üzerinde taşınan poşet görüntüleri alınarak birden fazla poşet görüntüsü üzerinde 2 farklı anomali tespiti yapan birbirinden farklı yöntemler önerilmiştir. Bu yüksek lisans tez çalışmasında gerçekleştirilen uygulamalarda plastik market poşet üretiminde kesim işlemi aşamasında ve plastik mağaza poşet üretiminde basım işlemi aşamasında meydana gelen anomali tespitlerinin doğru ve hızlı bir şekilde gerçekleştirildiği uygulama sonuçları deneysel görüntüler ile doğrulanmıştır.
PV dizilerde yeniden düzenleşim için gerçek zamanlı gölge tespit algoritmalarının geliştirilmesi
Günümüzde birçok alanda kullanılan bilgisayar görmesi tabanlı algoritmalar, özellikle görüntü işleme teknolojilerinin ilerlemesiyle birlikte gerçek dünya problemlerinin çözümünde etkili olarak kullanılmaktadır. Özellikle endüstriyel problemlerde görüntü işleme algoritmalarının kullanımı, temassız ve sensörsüz yaklaşımlarla düşük maliyetli ve yüksek doğrululuk çözümlerin geliştirilmesini sağlamaktadır. Görüntü işleme teknikleri ile nesne tespiti, nesne takibi, kenar çıkarımı ve anomali tespiti gibi algoritmalarda performansı etkileyen faktörlerden birisi gölgedir. Bu nedenle literatürdeki çeşitli uygulamalarda gölgelerin tespitine yönelik çalışmalar yapılmıştır. Bunlardan en önemlisi hareketli taşıtların tespiti için nesneleri gölgelerinden ayırt etmeyi kolaylaştırmak için geliştirilen gölge tespit algoritmalarıdır. Gölge tespiti görüntü işleme açısından karmaşık bir problem olmakla birlikte uygulamaya göre çok çeşitli yaklaşımlar kullanılmaktadır. Bunlar, görüntülerdeki piksellerin renklilik değerlerini temel alan renklilik tabanlı algoritmalar, görüntünün fiziki özelliklerini kullanan fiziksel tabanlı algoritmalar, sahnelerdeki cisimlerin geometrik özelliklerinin kullanıldığı geometrik tabanlı algoritmalar ve piksel toplulukları birden fazla özellik de benzerlik göstermesiyle gruplanarak doku tabanlı algoritmalar olarak sınıflandırılır. Bu tez çalışmasında ilk olarak gölge modeli oluşturularak çeşitli gölge tespit algoritmalarının farklı uygulamalardaki performansını ortaya koymak için deneysel veriler üzerinden karşılaştırma sonuçları elde edilmiştir. Sonrasında bu karşılaştırma sonuçlarından elde edilen bilgilere göre gerçek zamanlı kullanıma uygun yeni gölge tespit algoritmaları önerilmiştir. Tez çalışmasının esas amacını oluşturan üçüncü kısımda ise fotovoltaik (PV) dizilerde çok önemli bir yeri olan gölgelerin tespiti için, tez kapsamında geliştirilen algoritmalar kullanılarak PV dizilerde yeniden düzenleşim yaklaşımı için giriş bilgileri elde edilmiştir. PV dizilerde etkili olarak gölgelerin ve gölge yoğunluklarının tespit edilerek maksimum enerjiyi verecek en iyi bağlantı konfigürasyonunu bulmak için kullanılan gölge tespit algoritması için yapay bağışıklık sistem tabanlı ve bulanık mantık tabanlı gölge tespit algoritması önerilmiş ve gerçek zamanlı olarak gerçekleştirilmiştir. Önerilen gölge tespit algoritmaları deneysel veriler ile doğrulanarak birçok görüntü üzerinde test edilmiştir. Tez kapsamında özellikle PV dizilerde yeniden düzenleşim açısından ihtiyaç duyulan gölgelenme değerlerinin kameradan alınan görüntüler üzerinden bulunması için geliştirilen gölge tespit algoritmalarının etkinliği çok çeşitli gölgelenme senaryoları ile ortaya konulmuştur. Elde edilen deneysel sonuçlar dikkate alındığında önerilen gerçek zamanlı gölge tespit algoritmalarının doğruluğu yüksek, karmaşıklığı düşük ve etkili olduğu görülmüştür. Özellikle PV dizilerde oluşan kısmi gölgelenmelerin yerlerinin ve yoğunluklarının tespiti sonucunda PV dizinin o an ki durumuna göre en yüksek gücü veren bağlantı düzeninin bulunması sağlanmış ve önemli oranda verimlilik artışı sağlanmıştır. Gerçekleştirilen uygulamalarda gölge tespit algoritmalarının görüntüdeki gürültü ve gölge ile benzerlik gösteren nesne bölümleri gibi noktalarda kısmen dezavantajları olsa da gürültüden arındırılmış, görüntüdeki nesne modellerinin bilindiği ve gölge bölgeleriyle benzer olmayan nesne bölgelerinin bulunduğu senaryolarda algoritmalar etkili sonuçlar vermektedirler. Sonuç olarak bu tez çalışmasında gölgelerin özellikleri ve modeli ortaya konulmuş, görüntü işleme tabanlı gölge tespit algoritmalarının performansı karşılaştırmalı olarak incelenmiş, yapay bağışık ve bulanık mantık tabanlı gölge tespit algoritmaları önerilmiş ve PV dizilerde yeniden düzenleşim amacıyla görüntü işleme tabanlı gölge tespit algoritmaları kullanılarak önemli avantajlar sunulmuştur. Yapılan çalışmalar ve önerilen yöntemlerin tamamı deneysel veriler üzerinden çeşitli senaryolar ile doğrulanmış ve gerçek zamanlı olarak gerçekleştirilmiştir. Bu tez kapsamında hedeflenen algoritmaların geliştirilmesi için yapılan çalışmalar 112E214 numaralı TÜBİTAK 1001 araştırma projesi ile desteklenmiştir.
Siber fiziksel sistemlerde durağan olmayan bulanık küme tabanlı görüntü mozaikleme yaklaşımı
Siber fiziksel sistemlerin kullanımı, sağladıkları avantajlar sebebiyle gün geçtikçe artmaktadır. Ancak her sistemde olduğu gibi belirsizlikler, genellikle büyük çaplı ve kritik uygulamalarda kullanılan siber fiziksel sistemler için de tehdit unsuru oluşturmaktadır. Belirsizliklerin deterministik bir şekilde modellenememesi, belirsizlikler ile başa çıkmadaki en büyük problemlerden biridir. Bundan dolayı belirsizlik gibi beklenmeyen durumların sebep olacağı zararı asgari seviyeye çekmek için durum izleme yazılımları kullanılmaktadır. Kameralar aracılığıyla alınan görüntülerin bir operatör tarafından takip edilmesi veya bu görüntülerin görüntü işleme algoritmaları ile anlamlandırılması, durum izlemede kullanılan yöntemlerden biridir. Ancak sistemin geniş alana yayılması veya kapalı alanda olması, sistemin tek bir karede görüntülenmesini zorlaştırmaktadır. Bu tez çalışmasında belirsizlik içeren geniş çaplı siber fiziksel sistemlerin tek bir karede görüntülenmesi için mozaikleme yaklaşımı önerilmiştir. Özellik tabanlı görüntü mozaikleme yöntemleri temel olarak; görüntülerdeki anahtar noktaların tespiti, özellik çıkarımı, görüntü eşleştirme, homografi tahmini, dönüşüm ve renk harmanlama adımlarından oluşmaktadır. Önerilen özellik tabanlı görüntü mozaikleme yaklaşımı, görüntü mozaiklemede en önemli adım olan anahtar noktalara ait özelliklerin çıkarılması aşamasında durağan olmayan bulanık mantıktan yararlanmaktadır. Bu aşamada durağan olmayan bulanık mantığın kullanılması yöntemin başarımını artırmış, özellikle gürültü gibi etkenlerden dolayı bozulmuş görüntüler için iyi sonuçlar vermesine sebep olmuştur. Görüntü mozaiklemenin test edilebilmesi için siber fiziksel sistem ortamı gerçekleştirilmiştir ve bu ortamdan görüntüler alınmıştır. Sonuç olarak bu tez çalışmasında örnek bir siber fiziksel sistemden alınan görüntülerin mozaiklenmesine yönelik durağan olmayan bulanık mantık tabanlı bir yöntem geliştirilmiş ve gerçekleştirilen testler ile doğrulanmıştır. Bu tez çalışması MF.17.09 nolu FÜBAP Yüksek Lisans Projeleri kapsamında desteklenmiş, yapılan çalışmalar çeşitli ulusal ve uluslararası yayınlar ile sonuçlandırılmıştır.
Görüntü işleme kullanan yeniden düzenleşim yöntemi ve optimizasyon tabanlı analizi
Gelişen teknoloji ile insanlığın enerjiye olan ihtiyacı giderek artmıştır. Bu ihtiyacı karşılamak için çeşitli enerji kaynakları arayışlarına girilmiştir. Enerji kaynakları yenilenebilir ve yenilenemez enerji kaynakları olmak üzere olarak ikiye ayrılmaktadır. Yenilenebilir enerji kaynaklarından olan güneş enerjisi, elde edilmesinin kolay olması, maliyetinin düşük olması gibi nedenlerden dolayı son zamanlarda oldukça popüler hale gelmiştir. Bu enerjiden yararlanmak amacı ile güneş enerjisini elektrik enerjisine dönüştüren yapılar olan fotovoltaik paneller (PV) üretilmiştir. Ancak PV dizilerden enerji elde edilirken çeşitli problemlerle karşı karşıya kalınmaktadır. Tam veya kısmı gölgelenmeler PV dizisinde kullanılan maksimum güç takibi algoritmasının yanlış değerler üretmesine sebep olmaktadır. Bu da sistemin verimsiz çalışmasına neden olarak maksimum enerji elde edilmesini engellemektedir. Bu probleme çözüm olarak çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. PV dizilerden elde edilen enerjinin artırılmasına yönelik yapılan çalışmalardan biri yeniden düzenleşim algoritmalarıdır. Bu algoritmalar ile gerçek zamanlı işlemler yapılarak en uygun panel bağlantılarının elde edilmesi sağlanır ve optimum düzen oluşturulur. Böylelikle oluşan negatif durumların etkilerinin minimuma indirilmesi amaçlanır. Bu tez çalışmasında gölgelenme problemlerine çözüm aranarak oluşan zararların en aza indirgenmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda görüntü işleme kullanılarak genetik algoritma tabanlı yeniden düzenleşim yaklaşımı geliştirilmiştir. Yapılan çalışma görüntü işleme, genetik algoritma ve kontrol ve karar modülü olmak üzere üç aşamadan oluşmaktadır. Panellerden elde edilen gerçek zamanlı görüntüler alınarak görüntü işleme modülüne gönderilmektedir. Elde edilen işlenmiş görüntüler genetik algoritma modülüne alınarak optimum panel düzenleri oluşturulmaktadır. Son aşama olarak da kontrol ve karar modülüne gönderilmektedir. Bu modülde de elde edilen panel düzenlerinden en uygunu seçilerek optimum panel düzeni elde edilmektedir. Bu tez kapsamında geliştirilen çalışmalar 112E214 numaralı TÜBİTAK 1001 araştırma projesi ile desteklenmiştir.
Gömülü durum izleme ve arıza teşhisi algoritmaları kullanan akıllı sürücü sistemleri geliştirilmesi
Çok hızlı şekilde gelişen endüstrilerin bilgisayar tabanlı bir otomasyona dönüştüğü günümüzde, gerçek zamanlı durum izleme ve arıza tespit sistemlerinin gerçekleştirilmesi oldukça önemlidir. Endüstriyel işletmelerde sürücü sistemleri ile tümleşik olarak çalışabilecek durum izleme ve arıza teşhis algoritmaları konusunda çeşitli araştırmalar vardır. Endüstriyel sistemlerdeki asenkron motorlarda oluşabilecek arızaların önceden belirlenmesi olası üretim sürekliliğini sağlayacağından, asenkron motorlarda durum izleme ve arıza teşhis algoritmalarını içeren bir kestirimci bakım yönteminin geliştirilmesi oldukça önemlidir. Bu tez çalışmasında durum izleme ve arıza teşhis algoritmaları ve bu algoritmaları kullanan akıllı sürücü sistemleri için gömülü bir uygulama geliştirilmiştir. Bu amaçla tez kapsamında ilk olarak zaman serileri analizi tabanlı bir arıza teşhis yaklaşımı deneysel sonuçlarla sunulmuştur. Buna yönelik asenkron motorlarda gerilim dengesizliği arızaları için geliştirilen algoritmalar verilmiştir. Diğer çalışmada eksantriklik arızaların teşhisi için Hilbert dönüşümünü kullanan bir algoritma önerilmektedir. Bu çalışmada önerilen yaklaşımın performansı deneysel sonuçlarla sunulmaktadır. Tezin son aşamasında ise geliştirilen algoritmaların ARM tabanlı STM32F746 kiti ile gömülü bir sürücü sistemde uygulanması için bir tasarım gerçekleştirilmiş ve buna yönelik sonuçlar verilmiştir. Sonuç olarak bu tez çalışmasında gerçek zamanlı çalışmaya uygun bir durum izleme ve arıza teşhis algoritması gerçekleştirilmiştir ve bu algoritmaların gömülü bir sistem üzerinde doğrulama çalışmaları yapılmıştır. Bu tez çalışması 0692.STZ.2014 kodlu SAN-TEZ projesi ile desteklenmiştir.
Beyin-bilgisayar etkileşimi ile insansız hava aracı kontrolü için döngüde insanlı benzetim çatısının geliştirilmesi
Sosyal bir varlık olan insan, yaşamsal faaliyetlerini sürdürebilmek için çevresiyle etkileşim ve iletişim halindedir. İletişim kurabilmek için kullanılan kas sistemi, kazalar veya hastalıklar ile hasar görebilir ve kullanılamaz olabilir. Bu gibi durumlar nedeniyle çevre ile iletişimleri sınırlanan bireylere psikolojik destek olmak ve yaşam standartlarını yükseltmek amacıyla bu tez çalışması sonuçlandırılmıştır. Tez kapsamında beyin fonksiyonları sağlıklı olan bireyler için 4 görsel uyarana sahip SSVEP tabanlı bir beyin bilgisayar arayüzü tasarlanmıştır. Tasarlanan sistemde görsel uyaranlara odaklanan bireylerden Emotiv Epoc+ cihazı yardımıyla beyin sinyalleri kaydedilmiştir. Kaydedilen sinyaller önişlemlerden geçirilerek gürültülerden arındırılmıştır. Daha sonra öznitelik çıkarımı ile anlamlı bilgilere ayrıştırılmış ve daha sonra bu bilgiler sınıflandırma algoritmaları kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sınıflandırılan beyin sinyalleri komut haline getirilmekte ve heceleme sistemine bildirilmektedir. Alınan sinyaller ile yapılan önişleme, öznitelik çıkarımı ve sınıflandırma adımları sonucunda kullanıcının dış ortama aktarmak istediği kelimenin harflerine sırayla odaklanması, odaklandığı harfi ekrana yazdırabilmesi, yazdırdığı kelimeyi silebilmesi, seslendirebilmesi beklenmektedir. Tez çalışması kapsamında kontrol uygulamalarına yer verilmiştir. Robot, quadrocopter gibi elektronik cihazların BBA sistemleri ile kullanımı incelenmiş, literatür çalışması yapılmıştır. Yapılan çalışmalar doğrultusunda bireylerden kaydedilen beyin sinyalleri analiz edilmiş, önişlemlerden ve öznitelik çıkarım işlemlerinden geçirilerek anlamlı bilgiler elde edilmiştir. Bu bilgiler doğrultusunda bir quadrocopter hareketinin sağlanacağı bildirilmiş ve simüle edilmiştir. Yapılan çalışmalar sonucunda kas sistemini kullanmadan bir arayüze komut verilmesini sağlayan bir heceleme sistemi oluşturulmuştur. Yine bu çalışmalar ışığında bir quadrocopterin hareketi, kas sistemini kullanmadan tamamlanacak şekilde simülatör ortamında gerçekleştirilmiştir.