Yılan robotun öğrenme tabanlı adaptif hareket kontrolü

Yılan robotun gerçek dünyadaki potansiyel uygulamaları için oldukça önemli olan enerji verimli adaptif hareketi bu tez çalışmasında ele alınmıştır. Tekerleksiz bir yılan robot mekanizmasının göz önüne alındığı bu çalışmada simbiyotik organizma arama algoritmasına dayanan iki farklı çok amaçlı optimizasyon yöntemi kullanılarak yılan robotun enerji verimli hareketi için optimum yürüyüş parametreleri araştırılmıştır. Önerilen her iki yöntem ile tatmin edici kararlı sonuçlar elde edilirken hızlı baskın olmayan sıralamalı çok amaçlı simbiyotik organizma arama algoritmasının tek bir çalışmada daha çok çözüm üreterek Pareto cephesinde daha düzgün bir dağılım sağladığı görülmüştür. Önerilen yöntemin yılan robotunun farklı çevre koşullarındaki enerji verimli adaptif hareketi için optimum yürüyüş parametrelerini bulmadaki performansı, robotun hareket ettiği yüzeyin camdan ahşaba kadar oldukça geniş bir aralıkta değiştiği dokuz farklı ortamda test edilerek gösterilmiştir. Yılan robotun eklem yörünge kontrolü için geleneksel kontrol yöntemlerinden farklı olarak değişen çevre koşullarına uyum sağlama yetenekleriyle öne çıkan derin pekiştirmeli öğrenme tabanlı dört farklı denetleyici geliştirilerek yörünge takip performansları birbirleriyle ve PD denetleyici ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlardan transfer öğrenmenin, ajanın yakınsama hızını ve genelleştirme özelliğini iyileştirerek daha üstün bir performans sunduğu görülmüştür. Son olarak, yılan robotun enerji verimli hareketi için ikiz gecikmeli derin deterministik politika gradyanı algoritmasının kullanıldığı bir denetleyici ile hız kontrolü yapılarak biyolojik yılanların yürüyüş biçimlerine benzer adaptif yörüngeler üretilmiştir.