Geri Dön

Neuro controlled fractal inference networks and their application to grasping with multifingered robot hands

Sinirsel denetimli fraktal karar ağlar ve çok parmaklı ellerin kavrama biçimlerine uygulanması

  1. Tez No: 29586
  2. Yazar: SEDAT NAZLIBİLEK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MÜŞERREF ERKMEN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Sınıflandırma, Fraktallar, Destek Fonksiyonları, Sinirsel Ağlar, Robotlar, Fraktal, Sinir ağları, Classification, Fractals, Belief Functions, Neural Networks, Robotics, Support functions, Fractal, Robots, Nerve net
  7. Yıl: 1993
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

öz SİNİRSEL DENETİMLİ FRAKTAL KARAR A?LAR VE ÇOK PARMAKLI ELLERİN KAVRAMA BİÇİMLERİNE UYGULAMASI NAZLIBİLEK, Sedat Doktora Tezi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı Tez Yöneticisi : Doç. Dr. Aydan Müşerref ERKMEN Eylül, 1993, 269 sayfa Bu tezde sunulan çalışmanın amacı eksik sezilmiş ve işlenmiş giriş verisine dayalı bir karara göre bir eylem yapan bir sistem geliştirmektir. Sistem üç ana modülden oluşmaktadır, bunlar Sezme-Algılayıcı modülü destek fonksiyonları biçiminde görüntüye dayalı bir delil üretir. Sezme-Algılayıcmm girişleri robot çalışma ortamında bulunan farklı nesnelerin görüntüleridir. Buradaki söz konusu nesneler ortamda bulunan ve eksik bilinen robot elinin kavrayabileceği parçalardır. Nesneler eksik bilindiği için, bunların düşük seviye görüntü işlenmesinde, başlangıç destek fonksiyonlarını tahsis etmek üzere fraktal tabanlı bir yöntem geliştirilmiştir. Bu çalışmada, çok parmaklı robot elinin göreve dayalı ön el şekillenmesini belirlemek için yeni geliştirilmiş Fraktal Karar Ağı kullanılmaktadır.1 Sinirsel Denetleyici Sezme-Algıl ayıcı modülün girişine en ilgili bölgeleri belirleyerek Fraktal Karar Ağını yerel olarak etkinleştirmede kullanılır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT NEURO CONTROLLED FRACTAL INFERENCE NETWORKS AND THEIR APPLICATIONS TO GRASPING WITH MULTIFINGERED ROBOT HANDS NAZLIBİLEK, Sedat PhD. in Electrical Engineering Supervisor: Assoc. Prof.Dr. Aydan Müşerref ERKMEN September, 1993, 269 pages The purpose of the work presented in this paper is to develop a system making an action according to a decision based on imperfectly sensed and processed input data. The system consists of three main modules, namely Sens-Perceptor (SP), Fractal Inference Network (FIN), and Neuro-Controller (NC). Sens-Perceptor is developed upon a new methodology for generating the perception input to a Neuro Controlled Fractal Inference Network. The Sens - Perceptor module generates image based sensory evidence in the form of belief functions. Inputs to the Sens-Perceptor are the images of different objects contained in the robot workspace. The objects considered here are imperfectly known graspable parts available to the robot hand in its environment. Since the objects are imperfectly known at different levels of iiiresolution a fractal based methodology is developed for assigning initial beliefs at the low level image processing of objects. In this study, the FIN is developed as an inference network where information propagation is based on fractal conductivity and is used for determining the task oriented hand preshapes of a multifingered robot hand. The Neuro Controller locally activates the FIN by determining regions of high relevance to the input of the Sens-Perceptor module and thus reduces activation leakage over the network due to propagation under low relevance.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    101300

    Development of neuro-fuzzy controlled torque split four wheel drive and traction control systems for automobiles

    Otomobiller için neuro-fuzzy kontrollü fark dağılımlı dört tekerlekten tahrik ve çekiş kontrol sistemlerinin geliştirilmesi

    KUTLUK BİLGE ARIKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. Y. SAMİM ÜNLÜSOY

  2. Tez No

    97568

    İklimlendirme deney tesisatının neuro-fuzzy yöntemiyle kontrolü

    Neuro-fuzzy control of HVAC system

    AHMET EMİN KUZUCUOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. BURHANETTİN CAN

  3. Tez No

    103262

    Behçet hastalığında uyarılma potansiyeli (UP) ve elekrtodermal aktivite (EDA) değişiklikleri

    Evoked potential (EP) and elektrodermal activity (EDA) changes in Behçet's disease

    MUSTAFA ARSLAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    FizyolojiErciyes Üniversitesi

    Fizyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. MERAL AŞÇIOĞLU

  4. Tez No

    82923

    Trajectory control of a robotic manipulator using artificial neural networks

    Yapay sinir ağları ile robot kolu yörüngesinin denetimi

    GÜNEY DEVRİM İLDİRİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN TÜRKAY

  5. Tez No

    23736

    Robot kinematiği ve dinamiğinin analizi ve adaptif kontrol yöntemlerinin uygulanması

    Başlık çevirisi yok

    OKYANUS ERTAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Makine MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDAL EMEL

Geri Dön