Akıllı robotlardaki sensörlerin sürekli senkronizasyonu ile hedef belirleme

Robot teknolojisinde kullanılan sensörlerin karakteristik özellikleri robotun kabiliyetlerini dogrudan etkiler. Robot, sensörler ile dıs ortamdan veri toplar. Elde edilen verilerin dogrulugu önemlidir. Daha güvenilir veri elde etmek için birden fazla sensör ile olusturulan entegrasyon kullanılabilir. Bir entegrasyonda kullanılan sensörler aynı veya farklı karakteristik özelliklere sahip olabilirler. Elde edilen verilerin analizinde bu karakteristik farklılıklar dikkate alınmalıdır. Bu tez çalısmasında ölçme sınırları ve cevap verme süreleri farklı mesafe sensörlerin entegrasyonu üzerinde yogunlasılmıstır. Ölçme sınırları farklı sensörler ile olusturulan entegrasyonda sınır degerleri dısında kalan ölçme sonucu üreten sensör verileri hatalıdır. Bu hatalı verilerin ayıklanması gerekir. Gauss dagılımı kullanılarak hatalı veri analizi yapan yöntemler, sınır degerler dikkate alınmadan uygulanırsa yetersiz kalırlar. Chauvenet kriteri veya Peirce kriteri hatalı veri ayıklama yöntemlerindendir. Bu tez çalısmasında her bir sensörün lojik çıkısları Chauvenet kriterindeki matematiksel yöntem içinde kullanılarak verinin güvenilirligi artırılmıstır. Verinin güvenilirligini daha da artırmak için entegrasyondaki her bir sensör ölçmesi birden fazla tekrarlanır. Ayrıca hedef tespitinde birden fazla akıllı robotta kullanılır. Bu durumda elde edilen veriler eszamanlı incelenmelidir. Tezin amacı bir akıllı robotta sensörler ile hedefi daha dogru tespit edebilmektir. Bu amaç dogrultusunda gelistirilen matematiksel yöntem ve metotlar bu kriterlerde dikkate alınmıstır. Tez çalısmasında bilgisayar ag teknolojileri, istatistiksel analiz yöntemleri, lojik kapılar, yazılım teknolojilerinden faydalanılmıstır. Ayrıca, tez çalısmasına yön vermesi, gelistirilen bazı yöntemlerin pratikte uygulanabilmesi ve yeni fikirlerin olusmasına yardımcı olabilmesi için RoboKS2 isimli bir robot tasarlanmıstır. Robot üzerinde sanal ve gerçek sensörler kullanılarak gelistirilen model ve yöntemler test edilmistir. Anahtar kelimeler: Chauvenet kriteri, sensör entegrasyonu, ölçme sınırları farklı sensörler, cevap verme süreleri farklı sensörler, es zamanlı veri analizi, hatalı veri analizi, Gauss dagılımı.