Sosyal robot tasarımı ve derin pekiştirmeli öğrenme ile güvenli ve sosyal hareket planlaması

Bu tezde, sosyal olarak uyumlu bir şekilde hareket edebilen bir sosyal robotun tasarımı ve geliştirilmesi amaçlanmıştır. Günlük hayatta ve insanların bulunduğu ortamlarda robotların gittikçe daha fazla kullanılmaya başlanması bu problemi daha önemli hale getirmektedir. Bu tezde, bu problem iki ayrı bölümde ele alınmıştır. İlk bölümde SempRob adı verilen robotun tasarımına ve gerçeklenmesine odaklanılmıştır. Robot tasarlanırken, görünüşünün insanlara sempatik gelecek şekilde olmasına ve sensör\linebreak lerin en uygun şekilde konumlandırılmasına dikkat edilmiştir. İkinci bölümde, robotun hareket planlama algoritmalarının geliştirilmesine odaklanılmıştır. İlk olarak, robotun karmaşık ortamlarda güvenli ve etkili hareketini sağlayan pekiştirmeli öğrenmeli yapay potansiyel fonksiyonlar (APF-RL) yöntemi önerilmiştir. Bunu sağlamak için elips tabanlı yeni bir engel modelleme yöntemi de geliştirilmiştir. Ayrıca, öğrenme senaryolarının tüm karmaşık ortamları kapsaması için yeni karma şıklık seviyesi metrikleri tanımlanmıştır. Hareketin modelinin eğitimi önce simülasyonda yapılmış sonrasında fiziksel robota aktarılmıştır. Sonrasında, APF-RL yöntemi modifiye edilerek sosyal navigasyon yöntemi olan sosyal APF-RL geliştirilmiştir. Bu yöntem APF-RL'den farklı olarak ortamdaki insanların konfor alanlarına girmemeye özen gösterir. Sosyal navigasyon ortamdaki insanların algılanmasını ve uzamsal olarak takip edilmesini gerektirir. Bunun için bir derin öğrenme temelli insan algılama yöntemi Kalman filtresiyle birleştirilerek kullanılmıştır. Son olarak geliştirilen hareket yöntemleri insan takibi uygulamasında kullanılmak için de uygun haline getirilmiştir. Önerilen yöntemler geliştirilen robot üzerinde gerçek hayatta başarıyla test edilmiştir.