Gezgin robotlarda görü tabanlı navigasyona yönelik imge sınıflandırması

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2018

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: NEVİN DARGUT

Danışman: METİN ÖZKAN

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bilinmeyen bir ortamda yol takibi ya da keşif yaparken zarar görmemek, görevi tamamlayabilmek için çok önemlidir. Gezgin robotlar için orman patikaları gibi karmaşık alanlarda hareket planlaması yapmak oldukça zordur. Genellikle dış ortamda navigasyon için küresel konumlandırma sistem birimleri kullanılır. Bu birimlerin ürettiği sonuçların doğruluğu birçok koşula bağlıdır. Özellikle de bulunulan bölgenin çevre koşulları sonuç üzerinde etkilidir. Ormanlarda bağlantı problemlerine sıklıkla rastlanır. Benzer şekilde farklı sensörlerin doğaları gereği farklı limitleri bulunmaktadır. Bu sebeple navigasyon doğruluğunu arttırmak için farklı tipte sensörler birlikte kullanılır. Bu çalışmada, mobil robot navigasyon sistemlerini desteklemek için görsel veriden yön bilgisi üretilmiştir. Güncel imge sınıflandırma teknikleri derin öğrenme temellidir. İmgeleri sınıflandırmak ve yön bilgisi elde etmek için derin yapılı modeller seçilmiştir. Bu modeller hem mevcut bir veri seti hem de yeni oluşturulan bir veri seti ile birlikte eğitilmiştir. Etiketleme ve eğitim maliyetini son derece düşük hale getirecek şekilde, yön temelli bir veri seti oluşturulmuştur. Üç yön etiket olarak kullanılmıştır. Her yön robotun bakış açısını temsil etmektedir.