Robotik
Bu konu başlığı altında 74 tez
Çoklu robot sistemlerinde robotlar arası haberleşme ve işbirliği kullanılarak arama verimliliğinin artırılması
Bu tez çalışmasında çoklu robot sistemleri ile gerçek zamanlı olarak yapılan bir arama görevinde robotlar arası haberleşmenin sistem başarısına olan etkisi benzetimler ve robot uygulamaları yapılarak incelenmiştir. Yapılan ilk çalışmada engellerin bulunmadığı doğrusal bir alan üzerinde robotların iletişim kurabildiği ve kuramadığı iki farklı arama davranışı üzerinde durulmuş ve iletişimin arama başarısına olan etkisi ölçülmüştür. Devam eden çalışmalarda ise daha fazla sayıda robot kullanılarak üzerinde duvarlar ve engeller bulunan daha gerçekçi bir alan içerisinde arama davranışı gerçekleştirilmiş ve arama sırasında her bir robotun yaptığı arama ile ilgili harita bilgisini hafızasında tutması ve gerektiğinde bu bilgiyi iletişim mesafesinde bulunan diğer robotlarla paylaşması sağlanmıştır. Yapılan benzetim ve deneylerde çok robotlu işbirlikli bir arama senaryosunda robotlar arasındaki iletişim mesafesinin robotlar arasındaki işbirliğine ve dolaysıyla da arama başarımlarına olan etkisi ölçülmeye çalışılmıştır. Yapılan diğer bir çalışmada ise robotların sadece yaymış oldukları RF işaret şiddetleri kullanılarak ve başka herhangi bir konumlandırma yöntemi olmaksızın arama yapılacak ortama dağılmaları amaçlanmıştır. Burada dağılma davranışı doğada bakteriler gibi tek hücreli canlıların besin arama davranışlarından esinlenilerek geliştirilmiş bir yöntem olan bakteri beslenme eniyileme yöntemi kullanılarak robotların kendilerini istenilen şekilde konumlandırmaları ile sağlanmıştır.
Yapay potansiyel fonksiyonlar ve panel metodu kullanarak robot dizilim kontrolü ve seyrüseferi
Bu tez çalışmasında, potansiyel akış hesaplamaları robot sürülerine çarpışmasız seyrüsefer algoritması geliştirmek için kullanılmıştır. Akışkanlar mekaniğinde iyi bilinen, sıkıştırılmayan viskoz olmayan potansiyel akış genel denklemlerini akışın yüzeyine paralel olma koşulunu sağlayarak çözen panel metodu kullanılarak, sürü erkinleri için hedefe giden güvenli yollar bulunmaktadır. Ayrıca, yapay potansiyel fonksiyonları robot sürüsünün önceden belirlenmiş bir geometrik şekli koruması için kullanılmaktadır. İki tür algoritma geliştirilmiştir, çevrimdışı ve çevrimiçi algoritmalar. Çevrimdışı algoritmada, ortamın haritasının önceden bilindiği kabul ederek geliştirilmiştir ve deneyler karmaşık engeller içeren ortamda e-puck küçük robotlar kullanılarak yapılmıştır. Çevrimiçi algoritmada ortamda bulunan engelleri algılamak için lazer algılayıcı ile donatılmış üç adet kheperaIII gezgin robot kullanılmıştır. Daha sonra, karmaşık şekilli rijit cisimler etrafındaki potansiyel akış tabanlı çizgilerini hesaplamak için gerçek zamanlı panel metodu kullanılarak, robotları hedef noktasına götüren güvenli yolları bulmuştur. Robot sürüsünün önceden belirlenmiş bir geometrik şekli koruması için yapay potansiyel fonksiyonlar kullanılmıştır. Potansiyel akış algoritmalar hedefe doğru düzgün yollar ile seyrüseferi sağlar. Çevrimdışı algoritma ortamda olan değişiklikleri algılayabildiği için gerçek zamanda değişen ortamlarda da kullanılabilir. Son olarak, algoritmadaki hataları azaltmak için bağıl konumlandırmaya dayalı bir yöntem kullanılmıştır.
Bir endüstriyel robotun insan kolu hareketlerinin ataletsel ölçümü ile uzaktan kontrolü
Bu çalışmada; insan kolu hareketlerini Stäubli Rx160 model bir endüstriyel robot kola eşzamanlı olarak taklit ettirmek amacıyla, kompakt, taşınabilir ve düşük maliyetli bir ölçüm sistemi geliştirilmiş ve deneysel olarak doğrulanmıştır. İnsan kolu hareketleri, omuza yerleştirildiği varsayılan referans çerçeveye göre algılanmış, omuz ekleminin birbirine dik üç eksen etrafındaki dönüşleri dirsek arkasına, dirsek ekleminin dönüşleri de bilek üzerine sabitlenen ataletsel ölçüm birimleri ile ölçülmüştür. Ataletsel ölçüm birimi tasarımı ayrıca ele alınmış, dijital ivmeölçer ve jiroskoplar içeren mikrodenetleyici tabanlı birimler geliştirilmiştir. İnsan bileğinin konumu ve yöneliminin ataletsel ölçüm birimi verilerinden hesaplanması için iki ayrı yöntem incelenmiş, kuaterniyon cebiri tabanlı yöntemin Euler açıları ve Kalman filtresi kullanılan yönteme göre daha sade ve hızlı olduğu sonucuna varılmıştır. İnsan kolu ve robot kol çalışma uzayları robot çalışma uzayından azami faydalanacak şekilde eşlenmiş, insan bileğinin durumuna göre robot kol uç işlevcisinin bulunması gereken konum ve yönelim hesaplanmıştır. Endüstriyel robot kolun düz ve ters kinematik denklemleri analitik olarak çözülerek uç işlevcinin istenilen durumu için gerekli eklem açıları bulunmuş ve robot konumlanmıştır. Örnekleme periyodu 0,04 sn, hassasiyeti ±1° ve zaman gecikmesi 0,5 sn olan uzaktan kontrol sisteminin performansı bilgisayar benzetimleri ve testler ile incelenmiş, çalışmanın devamına ilişkin öneriler sunulmuştur.Anahtar Kelimeler: Uzaktan Kontrol, Stäubli Rx160, Ataletsel Ölçüm Birimleri, Kuaterniyon, Düz Kinematik, Ters Kinematik
Visual obstacle detection and avoidance for indoor mobile robots
This study is a part of a joint team eort to transform a small-scale model carinto an autonomous moving robot. This transformation includes several routinesthat are essential and attached together. Integration of various equipment on themodel car is the rst step of that routine which is shared among dierent thesisstudies conducted at RAVLAB (Robotics and Autonomous Vehicles Laboratory)of Isk University. Hence, the resulting hardware system which is explained inthis thesis is mostly the co-produce of RAVLAB team.The integration is followed by implementing the software required to establishcontrol and communication links between dierent units. During this thesis, theauthor has developed a multi-threaded main control software to facilitate obstacleavoiding movements of the robot while reading and analyzing sensory inputs.This thesis study mainly focuses on detection of the obstacles with visual informationcollected from an ordinary color camera. The main obstacle detectionalgorithm that is proposed in this thesis is adapted from a powerful backgroundsubtraction algorithm ViBe [1] (Visual Background Extractor). The proposedalgorithm uses the model of the ground plane in order to detect obstacles. Adierent ground plane model is kept for each pixel location as in ViBe. Theproposed algorithm is robust against illumination dierences, shadows and thechanges in the appearance of the ground plane. A comparison is provided (usingground truth data) with another obstacle detection algorithm [2] which also usesa ground plane based model to detect obstacles. The results of the proposedalgorithm under dierent conditions compared to a counterpart.In addition to the obstacle detection, during this study two obstacle avoidancealgorithms are developed to facilitate navigation of the robot in indoor environments.The experiments show that the robot is able to move while avoidingobstacles by using ultrasonic sensors as well as using the visual camera input.
Real–time target tracking and following with ur5 collaborative robot arm
Kamera kullanımının ve erişebilirliğinin artması, robotik ve bilgisayarlı görme uygulamaları için fırsatlar yaratmaktadır. Özellikle, derinlik algılamasındaki son gelişmeler (örneğin; Microsoft Kinect), insan robot etkileşimi (HRI) alanı için yeni yöntemlerin geliştirilmesine olanak sağlamaktadır. Öte yandan, imalat sanayisine bakıldığında, işbirlikçi robotların bu sanayi için uyarlandığı görülebilir. Bu tez, Microsoft Kinect, Universal Robot-5 (UR5), robot işletim sistemi (ROS) ve araçlarının yeteneklerini kullanarak HRI üzerine odaklanmaktadır. Bu spesifik çalışma alanında, parmak ucunun hareketi algılanmakta ve robot tarafında aynı hareket tekrarlanmaktadır. Gerçekleşen işbirliği sırasında sorunsuz bir işbirliğinin olması, doğru yörünge planlanması ve güvenlik HRI'nın en önemli bileşenleridir. Çalışma, parmak ucunu doğru bir şekilde tespit etmeyi ve izlemeyi, bu hareketi UR5'in hareketi olarak dönüştürmeyi amaçlamaktadır. Bunlara ek olarak, işbirliği sırasında UR5'in hareket performansını ve etkileşim verimliliğini artırmayı hedeflemektedir. İlk olarak, bu çalışma sırasında Microsoft Kinect v2 ve Universal Robot-5 kullanıldı. Yazılım ve kütüphane olarak, ROS, nokta bulutu kütüphanesi (PCL), libfreenect2, IAI Kinect2, açık kaynak bilgisayarlı görme kütüphanasi (OpenCV), Eigen, ur_modern_driver, MoveIt!, açık kaynak yörünge planlama kütüphanesi (OMPL) ve ROS görselleştirme aracı (rviz) kullanıldı. Microsoft Kinect v2 tarafından oluşturulan kırmızı, yeşil, mavi renk uzayı (RGB) ve derinlik bilgisi içeren veriler IAI Kinect2 (ROS ve libfreenect2 arasındaki köprü) ve libfreenect2 (Kinect'ten veri almak için gereken sürücü) aracılığıyla alındı. Daha sonra, bu veriler PCL aracılığıyla nokta bulutu olarak temsil edildi. Voxel Grid (VG), Radius Outlier Removal (ROR) ve Statistical Outlier Removal (SOR) filtreleri bu noktalardaki aykırı değerleri ve gürültüleri gidermek için uygulandı. En yakın nokta (parmak ucu), aykırı noktalardan ve gürültüden arındırılmış veriler kullanılarak Eigen matris hesaplama aracı yardımıyla gerçek zamanlı olarak hesaplandı. Her 1cm değerindeki değişimde hesaplama yeniden başlatıldı ve en yakın nokta güncellendi. Güncellenmiş en yakın nokta sürekli olarak bir ros_topic üzerinden yayınlandı. Bunu takiben, PCL ve rviz görselleştirme araçları ile görselleştirildi. Robot tarafında ise, UR5, ur_modern_driver kullanılarak ROS aracılığıyla kontrol edildi. Bu çalışmada, ROS'un Kinetic Kame sürümü Ubuntu 16.04 uzun süreli destek (LTS) yüklü bir bilgisayarda çalıştırıldı. En yakın nokta ilgili ros_topic üzerinden alındı. Bu parmak ucu farklılıkları robot yörüngesi hesaplanması amacıyla MoveIt!'e gönderildi. Daha sonra, bu hesaplamalarda uygulanabilir bir çözüm varsa UR5 harekete geçirildi. MoveIt! hakkında şunu belirtmek gerekir ki, uygulanabilir yörüngeyi hesaplamak için kullanılan parametrelerden "j" parametresi önemlidir. "Eklem için anlık izin verilebilir açışal değişim faktörü" olarak tanımlanan bu değişkenin değeri sıfırdan başka bir değere ayarlandığında robot eklemlerinin hareketi sırasında ne kadar anlık değişimin olacağı kullanıcı tarafından kontrol edilebilir. Gerçek zamanlı testte sıfıra ayarlanmamalıdır; çünkü bu, robotun istenmeyen bir hedefe hareket etmesine neden olur ve güvenlik sorunu teşkil eder. "j" parametresini ayarlamadan ve sisteme herhangi bir filtre uygulamadan sistemi 1 çevrim çalıştırmak 1.9 saniye zaman aldı. Bundan sonra, en yakın noktayı doğru olarak tespit etmek için VG, SOR ve ROR filtreleri sisteme uygulandı. Son durumda, VG ve SOR filtreleri kullanıldı. Filtre kullanılmasına ve daha fazla hesaplama yapılmasına rağmen gecikme süresi 0,14 saniyeye düşürüldü. Deneme ve gözlem sonucunda "j" parametresinin optimal değerini ayarlamak, gecikme ve güvenlik açısından oldukça önemli bir adımdır. İkinci olarak, çalışma ile ilgili sınırlamalar aşağıdaki gibi listelenebilir. ROS sadece Linux tabanlı işletim sistemlerinde çalışır, dolayısıyla Kinect'in yerleşik işlevleri kullanılamaz ve bunun için harici kütüphane kullanılmalıdır (örneğin; libfreenect2 ve IAI Kinect2). Öte yandan, alt örnekleme işlemi VG filtresi ile yapıldığında, nokta bulutundaki çözünürlük azalır ve nokta bulutu 50K'nın altına düşerse noktalar yanlış hesaplanır. PCL'de yerleşik filtreler kullanmak için, şu an sadece C++ programlama dili kullanılabilir. Son olarak, MoveIt! planlayıcısında, arama tabanlı hesaplama yöntemi kullanıldığından, yörünge planlaması için milisaniye mertebesine ulaşılamamaktadır. Uygulama bölümünde, Kinect sensörünün derinlik görüntüsü (RGB-D) ile en yakın nokta yaklaşımı kullanılır. Yaklaşım, farklı ortamlara karşı gürbüz özelliklere sahip olan Euclidean mesafesine dayanmaktadır. Ayrıca, PCL ve yerleşik filtreleri derinlik verilerini işlemek için kullanılır. Microsoft Kinect aracılığıyla sağlanan derinlik verileri işlendikten sonra, en yakın noktaların farkları ROS aracılığıyla robota iletilir. Robot tarafında, MoveIt! hareket planlayıcısı uygulanabilir yörünge hesaplaması için kullanılır. Robot yörüngesini test etmek için ham RGB-D verileri sisteme gönderilir ve sonuçlar elde edilir. Sistemin ne kadar doğru çalıştığını test etmek için UR5'in el kumandası yardımıyla bir test yörüngesi oluşturuldu. Kinect robota doğru döndürüldü ve test yörüngesi çalıştırıldı. Test yörüngesi çalıştırıldığı sırada, Kinect tarafından üretilen RGB-D verileri rosbag record kayıt fonksiyonu kullanılarak "rosbag" uzantısı olarak kaydedildi. Test için robot başlangıç pozisyonuna getirildi. Bu sefer sistem, rosbag play fonksiyonu yardımıyla Kinect kullanmadan kaydedilen veri ile çalıştırıldı ve robotun hareketi gözlemlendi. Testin ana fikri, algoritmanın parmak ucunu ne kadar doğruluk ile takip ettiğini görmektir. İlk test, VG, ROR ve SOR filtreleriyle "Kartezyen yol planlama metodu" kullanıdı ve X %85,79, Y %87.14 ve Z %79.63 doğruluk ile takip edildi. İkinci test için, VG ve SOR filtreleriyle "Zaman parametrelendirme metodu'' kullanıldı ve X %97,32, Y %93.34 ve Z %91.77 doğruluk ile takip edildi. Gecikme ve ön işleme tarafında, (j) için optimal olmayan bir değer seçildiğinden, uygulanabilir yörünge hesaplama süresi 3 ile 4 saniye arasındadır. Hatta mevcut sistemin toplam gecikme süresi 5 saniye civarlarındadır. Gecikmeyi ve ön işleme süresini azaltmak için, testleri ve gözlemleri kullanarak, j parametresi en uygun değere ayarlandı. (j=1,7). Başlangıçta, sistemde 200 bin nokta vardır ve buna SOR ve ROR filtreleri uygulandığında ön işleme süresi 1,9 saniyedir. VG filtresi oldukça hızlıdır ve ön işleme süresi üzerinde bir etkisi yoktur. Noktalar, VG filtresiyle 55-60 bin değerine düşürüldü ve Kinect tarafındaki maksimum ve minimum derinlik parametreleri optimum değerlerine ayarlandı. Bundan sonra sisteme, ROR ve SOR filtreleri uygulandığında ön işleme süresi 0,55 saniyeye düşürüldü. Bu değerin etkin etkileşim için yeterli olmadığı gözlemlendi. Bunu takiben, ROR filtresinin çok fazla hesaplama süresine sahip olması ve aykırı noktaları kaldırma yeteneğinin SOR filtresinden kötü olması nedenleriyle son aşamada kullanılmadı. Son olarak, VG filtresi, SOR filtresi ve en uygun j parametresi kullanıldığında, toplam gecikme süresi 0,14 saniyeye düşürüldü. Bu verimli işbirliği için kabul edilebilir bir düzeydir. Sonuç olarak, gecikme ne kadar düşük olursa, etkileşim o kadar iyi olur. Gelecekteki çalışmalar için, işbirliği sırasında yörünge hesaplama süresini azaltmak için kapalı form yörünge planlama yöntemine odaklanılabilir. Bunu başarmak için, düşük seviyeli programlama (örneğin; movej, servoj), ur_modern_driver ve ilgili sürücüler kullanılabilir. Nokta bulutunun ön işleme süresi için, Merkezi İşlem Birimi (CPU) kullanmak yerine Grafik İşlem Birimi (GPU) kullanılabilir. Ayrıca, PCL'deki farklı filtreler kullanılarak etkileşim verimliliği artırılabilir.
Multimodal sensing for manipulation failure detection
Service robots have become more capable of performing daily tasks as their cognitive skills are improved. However, safety still remains almost an unsolved issue in autonomous manipulation. Ideally, robots are desired to accomplish given tasks with no or minimum damage to their environments and themselves. However, unexpected outcomes are inevitable while operating in unstructured physical environments due to sensory and motor failures or external factors. For example, a service robot may fail in manipulating an object due to sensor/motor misalignments, drop the object after grasping due to an instable grasp or collide with other objects during transportation due to perception errors; all of which may result in undesired effects. The robot state and the environment should be continuously monitored in order to detect anomalies or failures during task execution. To achieve this, an execution monitoring system is needed that can detect failures or anomalies in an observed state. Then, recoveries are possible after detecting failures if they are unavoidable. The focus of the thesis is on multi-modal failure detection methods. Proposed failure detection system uses past observations acquired from different sensors as a training set to create models of success and failure cases, and detects failures during object manipulation actions. Rather than relying only on a single sensor modality, it is proposed to fuse visual, auditory and proprioceptive sensory data to achieve a better detection performance in different failure cases. High level proprioceptive, auditory and visual predicates are extracted by processing each modality separately. Then, the extracted predicates are fused. In order to benefit from integrating multiple information sources, some critical issues must be addressed. In particular, difference in data formats, asynchrony between sensors, correlation or independency of modalities, and varying confidence levels of sensors make the fusion process challenging [1]. The contributions of this thesis are two fold. (1) Visual, auditory and proprioceptive sensor modalities are combined for failure detection. This is the first time that these modalities are used together for failure detection in object manipulation domains. (2) A Hidden Markov Model (HMM)-based fusion method is adopted to create temporal and probabilistic failure models on extracted novel sensory predicates. We evaluate our system on real-time tabletop manipulation tasks with a humanoid robot. Experiments on a humanoid robot for tabletop manipulation scenarios indicate that the contribution of each modality is different depending on the action in execution, and fusion results in an overall performance increase in detecting failures compared to the performance attained in all unimodal scenarios.
Üç eksenli robot kol tasarımı ve robot kolun kontrolü için EEG verilerinin makine öğrenmesi ile sınıflandırılması
Gelecekte insan-makine etkileşiminin yaygın olarak düşünceler ve beyin sinyalleri kullanılarak gerçekleştirileceği düşünülmektedir. Beyin-makine arayüzü olarak adlandırılan bu etkileşim türü üzerine yeni uygulama yöntemlerinin keşfedilmesi ve yaygınlaşması ile birlikte, teknoloji ve günlük hayatta yeni bir gelişim döneminin yaşanması ve bu gelişmelerden endüstriyel üretim sektörünün de etkilenmesi beklenmektedir. Bahsedilen konu üzerine yapılacak çalışmalar, literatüre katkı sağlayarak süreci hızlandıracaktır. Bu amaçla bu Yüksek Lisans Tezi kapsamında endüstride yaygın olarak kullanılan robot kolların 3 eksenli bir versiyonunun PLC devresi kullanılarak oluşturulması ve kontrolü için EEG yöntemi ile elde edilen verilerin makine öğrenmesi ile sınıflandırılması üzerine çalışılmıştır. Teknolojik sistemlerin kontrol uygulamalarında beyin-makine arayüzü kullanılmasının pratikliği ve verimi arttıracağı düşünülmektedir. Ayrıca, bahsedilen uygulamanın yaygınlaşması ile endüstriyel makinelerin fiziksel engelli bireylerin kullanımına uygunluğu artacaktır. Projenin bir diğer amacı ise, CAD, yapısal analiz, robot kolun kinematiği, PLC devresi, beyin sinyalleri, EEG, makine öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırma üzerine yapılan çalışmaların derlenerek, bir mekatronik sistemin tasarımı ve üretilmesi üzerine, yaygın üretim yöntemleri ve endüstriyel standartta ekipmanların kullanımını içeren temel bir bilgi kaynağı oluşturmaktır. Projenin ilk aşamasında robot kol tasarlanmış ve üretilmiştir. Projenin ikinci aşamasında EEG cihazı ile beyin sinyalleri kayıt altına alınmış, robot kolun manipülasyonunda kullanılabilmesi için gerekli makine öğrenmesi algoritmaları ile sınıflandırılmıştır. Robot kolun çalışma testi, çalışma uzayı içerisinde uygun bir cismi bir noktadan farklı bir noktaya taşıması şeklinde gerçekleştirilmiştir. Yapılan çalışmalar neticesinde beyin-makine etkileşiminin mevcut kontrol uygulamalarına bir alternatif sunduğu ancak sektörde yaygın olarak kullanımı için daha verimli beyin-makine arayüzü teknolojileri ve yöntemlerinin geliştirilmesi gerektiği sonucuna varılmıştır.
Nesneye yönelik ve robot programlamanın öğrenci başarısına, soyutlamaya, problem çözmeye ve motivasyona etkilerinin incelenmesi
Bu çalışmada nesneye yönelik (karşılaştırma) ve robot (deney) programlamanın öğrenci başarısına, soyutlamaya, problem çözmeye ve motivasyona etkileri karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Katılımcı grubunu 81 onuncu sınıf öğrencisi oluşturmaktadır. Gömülü deneysel araştırma deseninin benimsendiği çalışmada veriler ardışık iki durum çalışmasından elde edilmiştir. On iki hafta süren ilk durum çalışmasına 41 öğrenci (20 deney, 21 karşılaştırma); sekiz hafta süren ikinci durum çalışmasına ise 40 öğrenci (21 deney, 19 karşılaştırma) katılmıştır. Uygulamaların öncesinde katılımcılara programlamaya yönelik başarı testi, problem çözme ölçeği, formal ve betimsel soyutlama testleri uygulanmıştır. Uygulamaların sonrasında ise katılımcılara bu araçlara ek olarak motivasyon ölçeği uygulanmıştır. Çalışmada ders günlükleri, problem çözme taslakları, sesli düşünme ve odak grup görüşme kayıtları gibi nitel veriler de kullanılmıştır. Uygulamaların sonrasında hem deney hem de karşılaştırma gruplarının programlama puanları istatistiksel olarak anlamlı şekilde artmıştır. Ancak bu artış yöntemler arasında anlamlı şekilde farklılaşmamıştır. Uygulamalar sonrası karşılaştırma grupları formal ve betimsel soyutlama puanlarında anlamlı bir değişiklik bulunmazken, deney gruplarının formal (sadece ikinci durum çalışmasında) ve betimsel soyutlama puanlarında anlamlı bir artış gerçekleşmiştir. Yöntemler arası soyutlama puanları karşılaştırıldığında sadece ikinci durum çalışmasında betimsel soyutlama puanları açısından deney grubu lehine istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık bulunmuştur. Uygulamalar sonrası grup içi ya da gruplar arası problem çözme puanlarında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık bulunmamıştır. Her iki durum çalışmasında da deney grupları motivasyon puanlarının karşılaştırma gruplarına göre istatistiksel olarak anlamlı şekilde yüksek olduğu bulunmuştur.
Robotik uygulamalarının okul öncesi çocukların yaratıcı düşünme becerileri üzerine etkisi
Okul öncesi öğrencilerine yönelik STEM tabanlı eğitsel robotik programının öğrencilerin yaratıcı düşünme becerileri ve tasarımları üzerine etkisini konu alan bu çalışmada altı modülden oluşan bir robotik programı ortaya çıkarılmıştır. Erken çocukluk evresinde olan öğrenciler için tasarlanan program öğrencilerin robotlar hakkında fikir sahibi olmalarını ve algoritmik düşünme becerilerini kazanmalarını amaçlamaktadır. Program oluşturulurken erken çocukluk dönemindeki öğrencilere uygun öğretim yöntem ve teknikleri kullanılmış ve programın tasarım aşamasında MEB'in okul öncesi öğretim programında belirlenen kazanımlar dikkate alınmıştır. Geliştirilen programın ön değerlendirmesini yapabilmek amacı ile 2017-2018 eğitim öğretim yılının birinci döneminde, iki kız, iki erkek olmak üzere dört öğrenci ile pilot çalışma uygulanmıştır. Pilot çalışma kapsamında elde edilen veriler doğrultusunda robotik öğretim programda bazı değişiklikler yapılmış ve aynı yılın ikinci dönemi dört kız, dört erkek olmak üzere toplam sekiz öğrenci ile asıl çalışma yapılmıştır. Çalışmanın veri toplama ve analizi aşamasında karma araştırma yöntemlerinden yararlanılmıştır. Araştırmanın nicel boyunda veri toplama aracı olarak Torrance Yaratıcı Düşünme Testi programın öncesinde ve sonrasında ön-test ve son-test olarak uygulanmıştır. Çalışmanın nitel boyutunda öğrenciler ile birebir görüşmeler yapılmış ve programının uygulanma sürecinde video kayıtları alınarak bunlar doküman haline getirilmiştir. Ayrıca tasarımlarını araştırmak amacıyla öğrencilerin modül öncesi ve sonrasında yapmış oldukları çizimlerin analizi gerçekleştirilmiştir. Uygulanan program sonucunda, katılımcıların yaratıcı düşünme genel puanlarının ve akıcılık alt boyut puanının istatistiksel olarak anlamlı bir şekilde arttığı tespit edilmiştir. Buna ek olarak, erken çocukluk dönemindeki öğrencilerin kendi seviyelerinde bloklarla kodlama yaparken algoritmik düşünme becerilerinin geliştiği, bu becerilerini tasarımlarına yansıtabildiği, kavramlar arası ilişkiler kurabildiği gözlemlenmiştir.
Kodlama eğitiminde robot kullanımının ortaokul öğrencilerinin erişi, motivasyon ve problem çözme becerilerine etkisi
Bu araştırmanın amacı, kodlama eğitiminde robot kullanımının 5. ve 6. sınıf öğrencilerinin erişi, motivasyon ve problem çözme becerilerine etkisini belirlemektir. Araştırma Bolu ili Merkez ilçesinde 87 öğrenciyle yürütülmüştür. Yarı deneysel desenlerden kontrol gruplu ön test – son test deney modeline göre hazırlanan araştırmada, altı haftalık temel programlama eğitiminin ardından, deney grubu öğrencileri altı hafta süresince robot kullanarak kodlama öğrenirken kontrol grubu öğrencileri aynı süre boyunca robot kullanmadan kodlama öğrenmişlerdir. Araştırma kapsamında veri toplama aracı olarak "Kişisel Bilgi Formu", "Programlama Erişi Testleri", "Çocuklar İçin Problem Çözme Envanteri" ve "Motivasyon Ölçeği" kullanılmıştır. Verilerin çözümlenmesinde bağımsız örneklem t-testi, eşleştirilmiş örneklem t-testi ve kovaryans analizi kullanılmıştır. Araştırma sonucunda programlama erişi testi sonuçlarına göre her iki grupta da ön test - son test puanları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık bulunmuştur. Grupların son test puanları karşılaştırıldığında deney grubu lehine anlamlı bir artış olduğu tespit edilmiş, ön test puanları kontrol altına alınarak yapılan analiz sonucunda ise deney grubu lehine anlamlı bir fark ortaya çıkmıştır. Problem çözme envanteri sonuçlarına göre deney grubu ön test - son test puanları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık bulunmuş, kontrol grubu ön test - son test puanları arasında anlamlı bir farklılık bulunmamıştır. Grupların son test puanları karşılaştırıldığında gruplar arasında anlamlı bir farklılık ortaya çıkmamış, ön test puanları kontrol altına alınarak yapılan analiz sonucunda ise deney grubu lehine anlamlı bir farklılık ortaya çıkmıştır. Motivasyon son test sonuçlarına göre ise robotik kodlama faaliyetlerinin öğrencilerin motivasyonlarını arttırdığı ancak bu artışın istatistiksel olarak anlamlı bir fark yaratmadığı belirlenmiştir.
Effects of mechanical and temporal parameters on tactile psychophysical responses
Tactile feedback is becoming more important in clinical devices and engineering. Therefore, studies on basic sensory processing in the somatosensory system are essential. In this thesis, the mechanical and temporal parameters affecting the absolute tactile detection threshold of human Pacinian (P) channel were investigated. Temporal summation in P channel was found to be independent of stimulus frequency and the experimental results did not t the classical model of temporal summation. The model needs to be modeled to show the U-shaped Pacinian channel behavior. Additionally, the spatial summation property of the P channel was demonstrated on fingertip at three different contact locations and at three contactor sizes. The effects of skin mechanics on psychophysical thresholds of the P channel were studied by measuring mechanical impedance. A significant correlation was found between the thresholds and the dynamic modulus of the skin. Conventionally, somatosensory evoked potentials (SEPs) are measured on the scalp by applying electrically stimulating the peripheral nerves in the clinical setting. Here, SEPs were represented by different types of wavelet functions, which can be used in data compression. Non invasive recordings of scalp potentials were also investigated by applying strong mechanical stimulation on the fingertip. However, time-frequency analysis did not show much useful information about stimulus properties, which would be useful in understanding basic somatosensory processes. The results of this thesis may be useful in various fields such as haptics, robotics, prostheses, dermatology, and cosmetics. Specifically, spatial and temporal summation should be incorporated in the high-frequency vibrotactile feedback in prosthetic arms.
Adaptive learning of symbolic numerical constraints in the real-world
This thesis presents an adaptive learning system which can learn symbolic hypotheses representing numerical constraints using the observations of a robot. The system is based on a framework which deals with real-world conditions of noise and concept drift. Inductive Logic Programming (ILP) is used as the base learning method. ILP is a machine learning approach that uses first-order logic (FOL) for knowledge representation. FOL representation allows expressing relational features, which is not possible with attribute-based machine learning methods. Another advantage of using FOL is that it allows reasoning to derive facts from the given observations and background knowledge. FOL is also used in planning and reasoning systems, which makes the learned rules easily adaptable to these systems. The core learning method extends a well-known ILP system with a constraint solver and lazy evaluation. This extension deals with the limitation of ILP in learning numerical constraints. The extended learning method imposes constraints on the domains of the numerical variables in a hypothesis clause. If an appropriate constraint exists, addition of it transforms a previously inconsistent hypothesis into a useful one. Hence, the extended method combines the relational learning capability of Inductive Logic Programming and the numerical reasoning capability of Constraint Logic Programming. Finding appropriate constraints on the domains of variables is achieved using a constraint solver. During the ILP hypothesis generation, if a hypothesis contains a numerical variable, then a constraint satisfaction problem (CSP) is solved to find the largest interval in the domain of the variable, such that, when the values in this interval are substituted with this variable in the hypothesis, the hypothesis does not entail any of the negative examples but it entails at least one positive example. If such an interval exists, constraining the domain of this variable makes the hypothesis consistent. Since robot applications are targeted, learning symbolic numerical constraints should be robust under real-world conditions. The proposed system integrates a noise removal module to cope with uncertainties arising from the robot and its environment. Local outlier factor (LOF) method is used for noise removal since it does not require a prior cluster scheme and it takes densities into account. Noise removal is applied on the inputs of the constraint solver since it does not handle the noise itself. Another addition is a concept drift detector which makes the system adaptive to external and internal changes. A concept drift may render the previously learned hypotheses obsolete. Hence, the drift detection module continuously monitors the prediction success of the learned model, and requests the update of the learned hypotheses if necessary. The system is evaluated with robot experiments in the real-world and computer generated scenarios. The results of the experiments show that the enhancements increase the robustness and the effectiveness of the learner. It is observed that the presented system can learn from noisy data that is collected in the real-world environment, and it can improve the prediction performance by detecting concept drifts. The system is expected to be useful in lifelong learning scenarios and in compromising between low-level and high-level robot learning.
Endüstriyel robot kol geliştirilmesi ve prototipinin üretilmesi
Yapılacak olan çalışmalardaki amaç gündelik hayatta gezgin insansı robotların kullanımını arttırarak, insan-robot etkileşimini arttırmaya yönelik programlanabilen, görüntü ve sese duyarlı, konuşabilen, konumunu kendisi bulabilen hedefe en kısa yolu bularak ulaşabilen, eğitim, sağlık ve eğlence gibi çeşitli sektörlerde insanların temel ihtiyaçlarını karşılamasına yardımcı olabilecek endüstriyel robot kol mekanik ve yazılımsal olarak tasarlanması ve prototipinin üretilmesidir. Bu çalışmada yapılması planlanan robot kolun tasarım kısmında redüktör üretimi diğer robot kollardan farklı olarak sikloid redüktör olarak tasarlanmış ve redüktörün daha kısa mesafede daha yüksek çevrim oranı ile kaldırılan yükün artması hedeflenmiştir. Çalışmanın yazılım kısmında ise robot işletim sistemi (ROS) ile konum kontrolü ve hız kontrolünü çeşitli sensörler ile kontrol ederek otonom çalışabilen ve kolay optimizasyon sağlayabilen bir robot kolun prototipinin üretilmesi sağlanmıştır.
Sinir sistemi'nin öğretiminde FeTeMM tabanlı Arduino robotik etkinliklerinin akademik başarı ve mühendislik tasarım süreci üzerine etkileri
Bu araştırmanın amacı sinir sistemi'nin öğretiminde FeTeMM tabanlı Arduino Robotik etkinliklerinin öğretmen adaylarının akademik başarı ve mühendislik tasarım süreç becerilerine etkisinin incelenmesidir. Bu çalışmada; sinir sistemi'nin öğretiminde Robotik FeTeMM tabanlı Arduino Robotik etkinlikleri kapsamında öğretmen adaylarının; sinir ve duyu hücrelerinin yapısal özellikleri ile impuls (sinirsel mesaj) iletimini, Arduino mikrodenetleyici kartının üzerine eklenen devre elemanlarını, sensörleri ve eyleyicileri, sinir ve duyu hücreleri şeklinde adapte ederek tasarım aynı zamanda programlama yapmaları amacıyla deneysel bir araştırma tasarlanmıştır. Bu araştırmada deneysel araştırma modellerinden biri olan "tek gruplu ön test ve son test deneysel araştırma modeli" benimsenmiştir. Bu araştırmanın çalışma grubunu Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Bölümü, Fen Bilgisi Öğretmenliği Anabilim Dalı, 2018 – 2019 Eğitim ve Öğretim yılı bahar döneminde 4. sınıfta öğrenim gören öğretmen adaylarıyla yürütülmüştür (n=23). Bu çalışmada veri toplama aracı olarak ''Erişi Testi'' ve ''Mühendislik Tasarım Becerileri Ölçeği'' kullanılmıştır. Çalışma sonucu elde edilen bulgular, üzerinde çalışma yapılan gruptaki öğretmen adaylarının Erişi testinden aldığı ön test ve son test puanları arasında anlamlı bir farkın olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca öğretmen adaylarının Mühendislik Tasarım Ölçeği'nin ''Mühendislik Tasarım Süreçleri'' bölümünden aldığı ön test ve son test puanları arasında anlamlı bir farkın olduğu tespit edilmiştir. Ancak Mühendislik Tasarım Ölçeği'nin ''Tasarımda Takım Becerileri'' bölümünden aldığı ön test ve son test puanları arasında anlamlı bir farkın olmadığı tespit edilmiştir. Sinir sisteminin öğretimde FeTeMM tabanlı Arduino robotik etkinliklerinin, akademik başarıyı yüksek bir oranda artırdığı, böylece derse yönelik motivasyonlarının olumlu etkilediğini ve sınıf içi öğrenmelerin kalıcılığını desteklediği görülmektedir.
Robotik çağın eşiğinde insanoğlu için girişimcilik
Yapay zeka, özellikle son 20 yıl içerisinde gösterdiği hızlı gelişim ile neredeyse tüm meslek dallarında etkili olmaya başlamış ve bu sayede işleri insanların yapabildiğinden çok daha tasarruflu ve hızlı yapabilecek seviyeye gelmiştir. Bu çalışmanın amacı, 2020 yılından 2050 yılına kadarki süreçte yapay zekanın hangi meslek gruplarını tamamen insanların elinden alacağı, insanların mevcut işlerini sürdürebilmek için ne gibi yeteneklere sahip olması gerektiği ve geleceğin yeni iş alanlarının neler olabileceği sorularına cevap bulmaktır. 2050 yılına kadar gerçekleşmesi mümkün en iyi senaryodan en kötüsüne kadar tüm olasılıklar değerlendirilerek, uzmanların konu ile ilgili görüşlerinin ışığında bildiğimiz tüm iş gücünün tamamının makineler tarafından yürütüldüğü bir gelecekte bile insanoğlunun geçiminin ve motivasyonunun nasıl sağlanacağı ve hangi girişimcilik alanlarında faaliyet gösterilmesi gerektiği hususunda yenilikçi sonuç ve öneriler geliştirilmiştir.
Sanayide endüstri 4.0 süreçleri: Çorum sanayisinde bir uygulama
Endüstri 4.0'ı günümüz yaşam şartlarını iyileştirmek için biyoloji, teknoloji ve endüstriyel otomasyon alanlarındaki ileri araştırmaları bir araya getirerek insan hayatına değer katmak olarak özetleyebiliriz. Otonom arabalardan, nano robotların hastalıkların teşhisi ve tedavisinde kullanılmasına ve önceleri hayal dahi edilmeyen çözümlerle yeni bir hayatı yaşıyoruz. Endüstri 4.0 terimi, dijital teknoloji, biyoloji ve donanım otomasyonlarındaki önemli yeniliklerin birleşiminden gelmektedir. Ortaya çıkan siber-fiziksel sistemler kendi basit kararlarını alabilmekte, cihazların, makinelerin, sensörlerin Nesnelerin İnterneti (IoT) aracılığıyla birbirleriyle iletişim kurabilmeleri sağlanmakta, rahat yönetilebilen, takip edilebilen verimli sistemler süreçlerin dizaynında rol almaktadır. Ani sorunları kısa sürede çözme yeteneği önemlidir. Siber fiziksel sistemler, insanlar için mümkün olmayan ya da bir anda mümkün olmayacak bir dizi iş yürütmekte aynı zamanda da insanları fiziksel olarak destekleyebilmektedirler. İnsan işgücü için tehlikeli ve zor olan bazı görevler, farklı otonom sistemlerle insanların yerini alabilmektedir. Sürecin önemli figürlerinde Nanoteknoloji, Nesnelerin İnterneti, Bulut Bilişim, Veri Analitiği gibi kavramlarla hayatımıza göre donanım ve yazılımlar; sağlık alanından çevre hizmetlerine, hava tahminlerine ve tarım alanındaki faaliyetlere kadar ve artık sıklıkla karşılaşıldığı üzere her tür üretim alanında tahminleme, analiz etme ve iyileştirmelerimizde bize destek vermektedir Malzemelerin özelliklerini geliştirmekte daha fazla güç, daha hafif ağırlık vb. gibi hedeflenen iyileştirmelerde önemli rol oynamaktadır. Anahtar Kavramlar: Endüstri 4.0, Sanayi Devrimleri, Büyük Veri, Robotik Sistemler, Sanal Gerçeklik ...
Robotik sistemlerde görüntü işleme tabanlı nesne tanıma için akıllı ortam aydınlatması
Görüntü işleme tabanlı uygulamalarda ortam aydınlatması, nesnelerin doğru tespit edilmesi ve enerji kullanımı açısından önemli bir husustur. Klasik yöntemlerde ortam aydınlatması ışık kaynağı sürekli açık tutularak, ihtiyaca göre elle açılıp kapatılarak, zamanlayıcı kullanarak veya çeşitli sensörler yardımıyla aydınlık düzeyi ölçülerek otomatik olarak yapılmaktadır. Bu tez çalışmasında, robotik elleçleme uygulamalarına yönelik nesne tespiti ve pozisyon belirlenmesi amacıyla görüntü işlemeye dayalı referans-renk-tabanlı akıllı ortam aydınlatması yapan bir gömülü sistem tasarımı yapılmış ve performansı incelenmiştir. Sistemde asgari aydınlık düzeyinin elde edilmesi için harici bir sensöre ihtiyaç duyulmadan pozisyonları daha önceden belirlenmiş kırmızı, yeşil, mavi ve sarı renkli nesneler referans alınarak aydınlatma sisteminin gücü ayarlanmaktadır. Tasarlanan sistemde görüntü işleme, aydınlatma ve 3-eksen elleçleme işlemleri için Raspberry Pi 4B mini bilgisayar ve GRBL yazılım yüklü Arduino CNC shield kartı kullanılmıştır. Görüntü alma işlemi Raspberry Pi kamera modülü üzerinden, nesnelerin elleçlenmesi ise bir elektromıknatıs ile yapılmıştır. Aydınlatma için PWM sinyali ile sürülen 12V DC beyaz şerit LED lamba kullanılmış ve aydınlık düzeyi oransal olarak kontrol edilerek akıllı ortam aydınlatması yapılmıştır. Sistem arayüz yazılımı Python dilinde kodlanmıştır ve görüntü işleme ile nesne tanıma ve pozisyon belirlenme için OpenCV kütüphanesi kullanılmıştır. Tasarlanan sistemin performansının incelenmesine yönelik deneysel çalışmalar kapsamında beyaz ışık ile aydınlatma yapılmış, platform zemini için yansıma yapmayan beyaz mat renkli plastik fon kullanılmış ve platform üzeri siyah örtü ile örtülmüştür. Renk tabanlı görüntü işleme ile nesne tespitinde Kırmızı, Yeşil, Mavi ve Sarı olmak üzere farklı renklere sahip referans nesneler kullanılarak gerekli olan minimum platform aydınlık düzeyi değerleri araştırılmıştır. Elde edilen deneysel sonuçlara göre; tespit işleminde renk seçimin önemli olduğu anlaşılmış ve bu renkler içerisinde en az aydınlık düzeyine ihtiyaç duyulan rengin sarı olduğu tespit edilmiştir. Sarı rengi ise sırasıyla, yeşil, kırmızı ve mavi renklerin takip ettiği görülmüştür. Tasarlanan sistemde yaklaşık 50 lx aydınlık düzeyinde renk tabanlı nesne tespitinin başarılı bir şekilde yapılabileceği ve çevresel aydınlatma durumuna bağlı olarak yaklaşık 0-225 mW arasında değişen bir güce ihtiyaç duyulduğu anlaşılmıştır. Sonuç olarak; akıllı ortam aydınlatması yapan gömülü sistemin çevresel koşullara bağlı olarak değişen enerji tasarrufu ile asgari aydınlık düzeyini sağladığı görülmüştür.
Modeling, simulation, and design of a bipedal walking robot
This thesis presents modeling, simulation and design studies within the scope of a Yeditepe University research project entitled ?Biomimetic Biped Walking Robot?, which is funded by TUBITAK. In the thesis, modeling and simulation of a 2-linked simplest walker, development of a synthetic gait generation algorithm and simulations of anthropomorphic and synthetic gaits on a dynamic model are presented. As the focus is to obtain human-like walking, the robot is designed to resemble human proportions in the CAD environment. Selected electrical and mechanical components are detailed and assembled with structural components. Designed and manufactured biped robot has a height of 1 m and a weight of approximately 20 kilograms. The planar biped robot has 6 actuated joints. A realistic simulation environment is created by using an impact-friction contact model and a faithful CAD model. Parameter based synthetic gaits are generated for this robot model. The trajectories are driven by joints of the robot in dynamic simulations. Results of the simulations indicate that designed robot will be able to realize stable human-like walking motion. Thus, reliability of the simulation environment is verified.
Workspace optimization of a six degree of freedom parallel manipulator for micromachining
This work addresses the optimization of the workspace of a six degree of freedom parallel manipulator. In this study, topology of the manipulator is composed of three xy-tables, symmetrically positioned on a circle on a base plane, connected by three legs to a moving platform. Kinematic composition of the manipulator is introduced and kinematic diagram is illustrated. Orientation workspace is investigated using three different orientation representations. XYZ fixed angles representation is selected upon the benefits of its visualization are considered. By using this representation, the orientation workspace is modeled and kinematic circuits of the manipulator are explored. First, optimization is performed without slider limitations. A result table is obtained based on the user defined parameters. Secondly, optimization is performed under slider limitations. The maximal orientation capability is optimized using numerical analysis. The optimized configuration of the manipulator indicates that a 330% increase in orientation capability, compared to the old configuration.
İnsansız hava aracı modelleme ve simülasyonu
Savunma, tarım ve pek çok sanayi sektöründe yapılan ar-ge çalışmalarında tasarlanan herhangi bir modelin, gerçek ortamda gösterdiği davranışların gözlemlenebilmesi zor ve maliyetlidir. Bu problem gereği, ar-ge faaliyetlerinde sanayi ihtiyaçlarına cevap verebilecek modellemeler ve tasarlanan bu modellerin simüle edilmesi; çeşitli uygulamalarda oluşabilecek problemlerin ivedilikle çözümü bakımından büyük önem arz etmekle beraber, teknolojik ürün geliştiricilerini simülasyon ve modelleme programlarını kullanmak zorunda bırakmıştır. Bahsedilen bu problemlerin çözülebilmesi veya olumsuz etkilerinin azaltılabilmesi için geliştirilen robotik simülatörler; robotize sistemlerin analizi, yeni algoritma ve stratejilerin pratikliğinin yanında verim düzeyi yüksek biçimde geliştirilmesi, tasarımı, modellenmesi ve üretimindeki testlerin sanal olarak gerçekleştirilmesinin yanısıra robotik eğitimi için de önemli avantajlar sunmaktadır. Güncel teknoloji geliştirme çalışmalarında Gazebo, Webots, CoppeliaSim (V-Rep) vb. çok sayıda robot simülatörün gerek tasarımsal gerekse simülasyon yöntemleri olarak yaygın olarak kullanılıyor olması, yapılacak bu tez çalışmasının tamamlanma aşamalarının sanal ortamda simülasyon ve tasarım programları aracılığıyla gerçekleştirilmesinde ve teorik olarak yürütülmesinde büyük rol oynamıştır. Çalışmanın ilk aşamasında, güncel modelleme programlarından biri olan Solidworks programı üzerinde tasarlanan insansız hava aracı modellemesinin yeterli seviyede gerçekleştirilmiş olmasıyla birlikte, ikinci aşamasında ise CoppeliaSim Simulator programı aracılığıyla insansız hava aracının belirli bir koşma güzergahında koşma işlemini gerçekleştirmesi beklenmektedir. Yapılan modelleme ve simülasyon çalışmasıyla; güvenlik ile savunma sanayi başta olmak üzere pek çok sektör için maliyetlerin azaltılması, kalite ve verimin arttırılması, yapılacak ar-ge faaliyetlerine hız kazandırılması, can kayıplarının azaltılması gibi konularda fayda sağlanması amaçlanmaktadır. Kullanılan bu simülasyon programları; insansız hava aracı kontrolünün maliyetsiz, kolay ve gerçekçi olarak sağlanabilmesine olumlu katkı sağlayacaktır.
Karma robotik sistemler için operasyon odaklı sürü yazılımı
Sürü robotiği, doğadan esinlenerek geliştirilen ve birlikte çalışan robotların oluşturduğu bir grup dinamik sistemdir. Bu alanda yapılan çalışmalar, toplu davranışların ve koordinasyonun incelenmesiyle birlikte karar alma süreçlerinin ve iletişiminin nasıl etkili bir şekilde gerçekleştirilebileceğini anlamaya odaklanmaktadır. Sürü robotiği alanında yapılan mevcut çalışmaların özel uygulama alanlarına yönelik geliştirilmesi çoklu operasyonel görevlerde genellenebilir bir algoritmanın oluşmasına engel olmaktadır. Bu durum, özel görevlere yönelik geliştirilen algoritmaların yeni görevlerde tekrar kullanımını olumsuz olarak etkilemektedir. Bu çalışmada, sürü robotik sistemlerin operasyonel görevlerde başarımını sağlayacak ve yeni görevlerde en az değişikliği yaparak kullanılabilecek genellenebilir bir algoritma üzerinde çalışılmıştır. Yapılan çalışmada, konumları bilinen belirli hedefler üzerinde robotların verimli ve etkin bir dağılım yaparak belirli operasyonel hedef sürülerine ulaşması amaçlanmıştır. Çalışmada operasyonel dağılım odaklı bir algoritma üzerinde çalışılmasından kaynaklı olarak robotların batarya kısıtları ve çarpışma durumları ele alınmamıştır. Yapılan çalışmanın ilk aşamasında belirli bir operasyonel sahada mevcut olan hedeflerin yol düzenleri ve maliyetleri dikkate alınarak bölgesel olarak haritalanması işlemini içeren bir haritalama algoritması önerilmiştir. Çalışmanın ikinci aşamasında haritalanan bölgelere robotların atanması için kullanılan bölgesel yoğunluk yöntemi önerilmiştir. Çalışmanın üçüncü aşamasında hedeflere atanan ilişki puanını ve hedef matrisini kullanarak bölgeler içerisinde tekli ve çoklu robotların gezintisini modelleyen yerel bölgesel gezme algoritması önerilmiştir. Çalışmanın son aşamasında oluşturulan özgün algoritmaların belirli bir topoloji altında çalışmasını sağlayacak ve sürü yazılımının alt yapısını oluşturacak olan özgün bir topolojik sürü mimarisi önerilmiştir. Yapılan Çalışmanın değerlendirilmesi aşamasında 3 aşamalı bir simülasyon yapılmıştır. Değerlendirme simülasyonlarının ilk aşamasında bölgesel haritalama algoritmasının hedef bölgeleri uygun bir dağılım ve ilişki durumu ile bölgelemesini içeren ve Python programlama dili ile modellenen bir simülasyon çalışması yapılmıştır. Simülasyonların ikinci aşamasında yerel bölgesel gezme algoritmasının haritalaması yapılan bölgeler içerisindeki hedeflerde tek ve çoklu robot atamaları durumundaki performansları içeren ve Python programlama dili ile modellenen bir simülasyon çalışması yapılmıştır. Simülasyonların üçüncü aşamasında Gazebo ve ROS yazılımları kullanılarak algoritmanın gerçek ortama yakın bir simülasyon ortamı üzerinde çalışması test edilmiştir.
Robotik süt sağım sistemlerinde robot etkinliğinin artırılmasına ilişkin parametrelerin ve sağım değerlerinin belirlenmesi
Akıllı tarım uygulamaları tarımın diğer alanlarında olduğu gibi süt sığırcılığında da yerini almaktadır. Gruplar halinde yetiştirilen hayvanlara bireysel ilginin gösterilmesi kimliklendirme ürünleri ile hız kazanarak hayvanların beslenmesi, sağlık sorunlarının teşhisi ve takibi, kızgınlıkların tespiti, sağım ve ahır temizliği gibi birçok işlemler robotik cihaz ve ekipmanlarla yapılabilmektedir. Teknolojik ürünler içerisinde en önemli gelişme süt sağım işlemlerinin robotik sistemlerle gerçekleştirilmesi olmuştur. Temel amaç, robotik sistemlerin kullanımı ile işgücünü azaltmak, hayvan refahını artırmak ve çiftçilerin yaşam kalitesini iyileştirmektir. Gelişmiş ülkelerde 30 yıldır kullanılan süt sağım robotları Türkiye'ye yaklaşık 10 yıl önce girmiştir. Ülkemizde kısa sürede popüler olan robot sağım teknolojisi gelecekte süt sığırcılığı işletmelerinin en yaygın teknolojik gelişmesi olacaktır. Ticari patentleri alınmış robot ünitelerin tümünün ithal ve yüksek maliyetli ürünler olması yanında, bu ürünlerin yanlış ve verimsiz kullanılması çiftçilerin ekonomiside kayıplara sebep olabilmektedir. Bu çalışmanın amacı; yüksek yatırım maliyetleri ile edinilmiş robotik sağım sistemlerinin bir ticari çiftlikteki operasyonunun takip edilerek etkinliğinin arttırılmasına yönelik parametrelerin ve sağım değerlerinin belirlenmesidir. Araştırma, çiftlikteki tüm robotik sistemlerin iki yıllık, bir ahırdaki robotların dört yıllık performansları, hayvan meme hijyen skorunun robot sağımındaki işlemlere etkisi, robotik ünitede verilen kesif yem artışı ile yemlikteki karma yemin ittirilmesinin robot performansına etkileri araştırılmıştır. Dört ahırın karşılaştırıldığı iki yıllık denemelerde inek başına sağım ortalaması sürü genelinde birbirine yakın bulunmuştur (2,66; 2,70 adet/inek, gün). Çiftliğin bir ahırındaki (Ahır 3) dört yıllık deneme sonuçlarına göre, sağım başına süt verimi her yıl artmıştır (Yıllar sırasıyla 9,11; 11,70; 11,82 ve 15,25 kg/sağım, inek). Güz dönemindeki meme hijyen skoru 3 ve 4 olan hayvanlardaki iletkenlik sayıları arasındaki fark, 1 ve 2 skoruna sahip olan hayvanlara göre yüksek bulunmuştur (skor 3: %27,84; skor 4: %31,48). Kesif yem miktarı değişimi düşük verimli hayvanlarda süt verimi, sağım sıklığı ve sağım süresine etkili değilken yüksek verimli hayvanlarda olumlu etki yapmıştır. Çiftliğin mevcut yem ittirme sayısı 3 ten 6'ya çıkarıldığında süt veriminde çok az artış (%0.33) sağlanmıştır. Ancak ittirmenin 9'a çıkarılması ile süt veriminde düşüş fazla (%4,07) gerçekleşmiştir. Çok yüksek ittirme sıklığının dinlenme süreleri boyunca inekleri rahatsız ettiğini ve neticede hem inek konforunu hem de süt üretimini olumsuz etkilediğini göstermiştir.
İnmeli bireylerde lokomat sanal gerçeklik uygulamalarının denge ve yürüyüşün spatiotemporal parametreleri üzerine etkileri
İnme dünya genelinde önemli bir sağlık problemidir. İnmede emosyonel, kognitif, duyusal ve motor problemler ortaya çıkar. Motor problemler özellikle denge ve yürüme problemleridir ve bunlar birbirleri ile ilişkilidir. Bu nedenle denge ve yürüme rehabilitasyonu inmede primer hedeflerdir. İnme rehabilitasyonunda Lokomat yaygın olarak kullanılmaktadır. Lokomatın birçok ayarlanabilen özelliği vardır ve bunlardan biri de Lokomatın SG ile kombine APG özelliğidir. Çalışmamız bu uygulamaların denge ve spatiotemporal yürüme parametrelerine spesifik etkilerini incelemek amacıyla planlandı. Çalışma dört grupta toplam 56 kronik inmeli birey ile yapıldı. Üç gruba altı hafta boyunca 18 seans Lokomat sanal gerçeklik uygulamaları (Grup-I endurans, Grup-II dikkat ve motivasyon, Grup-III ise aktivite zamanlaması uygulamaları) ile haftada beş gün konvansiyonel fizyoterapi programı uygulanırken, kontrol grubu sadece konvansiyonel fizyoterapi aldı. Yürüme hızı ve mesafesi, spatiotemporal parametreler ve denge değerlendirmeleri yapıldı. Yürüme hızı ve mesafesi tüm gruplarda anlamlı olarak artarken, bu parametrelerde Grup-I daha üstün bulundu (p<0.001). Spatiotemporal parametrelerde gruplar arasında fark olmadığı bulundu (p>0.05). Denge değerlendirmeleri tüm gruplarda anlamlı olarak gelişirken Berg Denge Ölçeği, Stabilite Limitleri ve Gözler Kapalı Ağırlık Merkezinin Yer Değiştirme Hızında Grup III daha üstün bulundu (p<0.001). Lokomatın SG&APG özelliğinin robotik yürüme rehabilitasyonunda denge ve spatiotemporal parametrelere etkileri farklıdır. Hastanın ihtiyacı belirlenmeli ve bu doğrultuda egzersizler seçimi yapılmalıdır.
Eğitsel robotik uygulamalarda probleme dayalı öğrenmenin ilkokul öğrencilerinin problem çözme becerilerine etkisi
Bu araştırmanın amacı, probleme dayalı yürütülen eğitsel robotik uygulamaların ilkokul öğrencilerinin problem çözme becerilerine etkisini ve öğrencilerin eğitsel robotik uygulamalar hakkındaki görüşlerini incelemektir. Araştırma kapsamında karma yöntem araştırma desenlerinden gömülü desen kullanılmıştır. Araştırmanın nicel aşamasında zayıf deneysel modellerden tek grup ön test-son test modeli, nitel aşamasında ise durum çalışması kullanılmıştır. Araştırmanın örneklemini Bursa ilinin Nilüfer ilçesinde yer alan özel bir okulda öğrenim gören 18 kız, 42 erkek toplamda 60 kişiden oluşan üçüncü ve dördüncü sınıf öğrencileri oluşturmaktadır. Araştırmada yapılan öğretimin ilkokul öğrencilerinin problem çözme becerilerine etkisini belirlemek amacıyla Ge (2001) tarafından geliştirilen, Coşkun (2004) tarafından Türkçe 'ye çevrilen "problem çözme becerisi" ölçeği uygulanmıştır. Öğrencilerin robotik etkinliklere yönelik düşünce ve duygularını belirlemek amacıyla ise, araştırmacı tarafından geliştirilen "eğitsel robotik uygulamalar mülakat formu" üçüncü ve dördüncü sınıfta öğrenim gören 3 kız, 9 erkek toplam 12 öğrenciye uygulanmıştır. İlişkili-Örneklem t Testi sonuçlarına göre öğrencilerin problem çözme becerilerinde istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık bulunmuştur (p=0,000). Ayrıca hesaplanan etki büyüklüğü değeri(d=0,85); yapılan öğretimin ilkokul öğrencilerinin problem çözme becerilerine büyük derecede etkisi olduğunu göstermektedir. Bağımsız Örneklem t testi sonuçlarına göre, öğrencilerin problem çözme becerileri cinsiyete göre (p=0,08) istatistiksel olarak farklılık göstermemektedir. Araştırma kapsamında elde edilen nitel sonuçlara göre, öğrencilerin robotik etkinlikleri eğlenceli buldukları, ders esnasında kendilerini mutlu hissettikleri sonucu ortaya çıkmıştır. Ayrıca öğrenciler ilerleyen yıllarda robotik çalışmaları öğrenmeye devam edeceklerini de ifade etmişlerdir.