Kablo ile sürülen eksik sınırlandırılmış ortamsal bir paralel robotun pekiştirmeli öğrenme ile yörünge planlaması

Bu tezde, kablo ile sürülen eksik sınırlandırılmış ortamsal bir paralel robotun uç işlemcisinin ve kablolarının çalışma ortamındaki engele çarpmadan hareket etmesini sağlamak amacıyla, bir pekiştirmeli öğrenme yöntemi olan Derin Q Ağı kullanılarak yörünge planlaması yapılmış ve deneysel olarak uygulanmıştır. Bu amaçla yapılan çalışmalarda, benzetim ortamında oluşturulan robot modeli üzerinde pekiştirmeli öğrenme eğitimleri gerçekleştirilmiş, eğitimler sonucu elde edilen pekiştirmeli öğrenme ajanı ile uç işlemci ve kabloların engele temas etmeden hedefe ulaşması sağlanmıştır. Benzetim ortamında eğitilen yapay sinir ağları, geliştirilen deneysel KSPR sistemde kullanılmış ve böylece gerçek ortam performansları test edilmiştir. Gerçek ortamdaki objelerin konum ve boyut bilgileri, bir RGB-D kameradan alınan derinlik ve renk verilerinin işlenmesiyle elde edilmiş; bu veriler pekiştirmeli öğrenme ajanına gözlem olarak verilmiştir. Yapılan bu testlerde ajan, engelsiz ortamda %98, engelli ortamda ise %80 başarımla çarpışma olmadan hedefe ulaşmıştır. Ek olarak engelli ortam için eğitilen ajan, örnek bir tut-yerleştir senaryosu üzerine uygulanarak test edilmiş; böylece sistemin uygulamalarda kullanılabilirliği ve gerçek görev koşullarına uyarlanabilirliği ortaya konmuştur.