Kınect algılayıcı kullanarak insan davranışlarının insansı robotlara öğretilmesi

Bu tezde, insan hareketlerinin tanınması ve insansı bir robot üzerinde gerçekleştirilmesi için yeni bir algoritma geliştirilmiştir. Sunulan algoritma, gerçek zamanda üst vücut hareketlerine ilişkin insan hareketlerinin tanınması ve taklit edilmesiyle ilgilidir. Çalışma iki kısımdan oluşmaktadır. Birinci kısımda, eş zamanlı bir taklit sistemi gerçekleştirilmiştir. Xbox 360 Kinect algılayıcıdan elde edilen 3 boyutlu (3B) insan iskelet eklem pozisyonları, bir dönüşüm algoritması sayesinde robot eklem açılarına dönüştürülmekte ve sonrasında bu açısal veriler, NAO insansı robota aktarılmaktadır. Bu kısmın sonunda, üst vücut insan hareketleri, NAO robot tarafından eş zamanlı olarak başarılı bir şekilde taklit edilmiştir. Çalışmanın ikinci kısmında, insan üst vücut hareketleri için hareket tanıma algoritması uygulanmıştır. Kullanıcılardan eklem açılarını elde etmek için çalışmanın birinci kısmındaki dönüşüm algoritması kullanılmıştır. Böylece hareket veri seti oluşturulmuştur. Her hareket, farklı vücut yapısına sahip 9 kullanıcı tarafından 10 kez yapılmıştır. Kullanıcılardan toplanan eklem açıları hareketlere göre 6 sınıfa bölünmüştür. Eklem açılarıyla tanımlı insan hareketlerini sınıflandırmak için Aşırı Öğrenme Makinaları (AÖM) kullanılmıştır. Ayrıca, karşılaştırmak amacıyla ileri beslemeli bir Yapay Sinir Ağı (YSA) üzerinden Geriye Yayılım Algoritması (GYA) kullanılmıştır. Karşılaştırmalı sonuçlar, AÖM'nin, daha iyi bir hareket tanıma performansı ürettiğini göstermiştir. Anahtar Kelimeler: Xbox 360 Kinect, NAO insansı robot, İnsan hareketlerinin tanınması.