Bulaşık makinesini robotla doldurmak için manipulasyon ve yerleştirme planlaması

Bulaşıkları bulaşık makinesine yerleştirmek zaman alır ve birkaç günde bir tekrar edilmesi gerekir. Bu yüzden, bardakları makineye yerleştiren robotik bir sistem yapmaya karar verdik. Bunu gerçekleştirebilmek için üç farklı sorunun çözülmesi gerekti: tezgahın üstündeki bardakları tanıma; 2 boyutlu yerleşim planlama; robot kolla yerleştirmek için hareket planlaması. Bu sorunların hepsinin çözümleri simülasyon ortamında ve gerçek dünyada 5 serbestlik derecesine sahip bir robot kol ve derinlik kamerasıyla yapıldı. Bizim bu projeyle katkımız farklı buluşsal yöntemleri ve optimizasyon metodlarını maliyet fonksiyonları ve metodlarıyla kullanarak yerleştirme planlaması yapmamızdır. Üst-Sol-Doldurma ve Sol-Üst-Doldurma yöntemlerini nesneleri paketlemek için ve Benzetilmiş Tavlama, Genetik Algoritma ve iki farklı Parçacık Sürü Optimizasyonu metodlarını optimuma yakın bir sonuç bulmak için kullanıyoruz. Metodlarımızdaki ilk yerleşim düzeni, en yakın nesneyi önce yerleştirme, boyutlarına göre veya rastgele yerleştirme yöntemlerinden biri ile bulunuyor. Ağırlıklı-toplam ve uyumları sıralama yöntemleri, yerleştirme problemi maliyeti, kullanıcı tercihine bağlı maliyet ve mühendislik maliyeti fonksiyonlarıyla beraber optimizasyon algoritmalarımızda kullanılıyor. Fonksiyonlardaki parametreleri ve ağırlıklarını bulmak için ön araştırma ve kullanıcı araştırmaları yapıldı. Bunun üzerine, insanların yerleştirme biçimlerini gözlemlemek için gözlemsel araştırma yapıldı. İnsanların yerleştirmelerini düzenlilik kriterine göre Likert ölçeğiyle puanlayabilmek için açımlama sistemi yapıldı. Buradan elde edilen değerler obsesif kompulsif bozukluğun düzenlilik kriteriyle ilişkisini bulabilmek için gözlemsel araştırmadaki değerlerle karşılaştırıldı. Simülasyon sonuçlarımız, genelde, ağırlıklı-toplam metodu için Sol-Üst-Doldurma yöntemiyle kullanılan Genetik Algoritmanın en az maliyeti doğurduğunu gösterdi. Uyumları sıralama yöntemiyle ise Sol-Üst-Doldurmayla kullanılan Benzetilmiş Tavlama yönteminin en az maliyeti olduğu gözlemlendi.