A comparative analysis of different approaches to target differentiation and localization using infrared sensors

Bu şalışma, farklı yüzey üzelliklerine sahip düzlem, küşe, kenar ve silindircs u o u osgibi iş mekanlarda sıkşa karşılaşılan üznitelikleri veya hedefleri basit kızılberisic c ss oalgılayıcılar kullanarak ayırdetme ve konumlandırmaya ilişkin şeşitli tekniklerins csbaşarımlarını karşılaştırmaktadır. Bu tip algılayıcılardan elde edilen yeˇinliks ss gülşumleri hedefin konumuna, geometrisine ve yüzey üzelliklerine analitik olarako cü u okolayca ifade edilemeyecek şekilde baˇlı olup bu durum ayırdetme ve konumlan-s gdırma sürecini zorlaştırmaktadır. Karşılaştırılan teknikler kural-tabanlı, referansu s sssinyallerine dayalı ve yapay sinir aˇlarına dayalı hedef ayırdetme, parametrikgyüzey ayırdetme ve parametrik yoˇunluk kestirimi, farklı doˇrusal ve kare-u g gsel ayırdediciler, karma Gauss sınıflandırıcıları, şekirdek kestiricisi, k-en yakınckomşuluˇu, yapay sinir aˇları sınıflandırıcıları ve destekşi vektür makinalarısg g c ogibi istatistiksel ürüntü tanıma tekniklerini işermektedir. Hedeflerin geometrikou u cüzellikleri yüzey üzelliklerine güre daha ayırdedicidir ve yüzey tipi, ayırdetmedeo u o o uü c bileşenli karma Gauss sınıflandırıcıları farklı yüzeysınırlayıcı etkendir. Uş s uüzelliklerine sahip uş geometriyi en iyi geometri ayırdetme oranı olarak (%100)o ücdoˇru ayırdetmektedir. Altı farklı yüzey işin yansıma modeline dayalı parametrikg u cayırdetmede en iyi olarak %100 doˇru ayırdetme oranı elde edildi. Sonuşlar, basitg ckızılberisi algılayıcıların, uygun işlemeyle şok daha fazla bilgi şıkarılarak bilinens c cüyaygın uygulamaları dışında da kullanılabileceˇini güstermektedir. One sürülens g o uusistem gezgin robotların farklı geometri ve yüzey tiplerinden oluşan bilinmeyenu sortamların incelenmesi ve harita şıkarımı gibi uygulamalarda akıllı otonom sis-ctemler tarafından kullanılabilir. Farklı maddelerin/yüzeylerin tanımlanmasınınuve ayırdedilmesinin gerektiˇi endüstriyel uygulamalar da bu yaklaşımdan fay-g u sdalanabilir.Anahtar süzcükler : kızılberisi algılayıcılar, optik algılama, hedef ayırdetme, hedefouviviikonum kestirimi, yüzey tanıma, konum kestirimi, üznitelik şıkarımı, istatistikselu o cürüntü tanıma, yapay sinir ağları.ou u g