Robot path planning by area segmentation using the fuzzy c-means algorithm and particle swarm optimization
Alanlara göre robot yolu planlamasıbulanık c-ortamlarını kullanarak segmentasyonalgoritma ve partikül sürüoptimizasyon
- Tez No: 672548
- Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Mobil robotik, insanlardan dolayı erişilemeyen ortamları keşfetmek için değerli bir araçtır. uzaklık, maliyet veya tehlike ve hoş olmayan veya zahmetli görevleri yerine getirmek için. Nispeten yeni alan, yakın zamana kadar deneyseldi, ancak tatmin edici gerçek sorunlara zaten uygulanıyor sonuç. Bu çalışmada temel amacı planlamak olan bir sistem tasarladık ve uyguladık. Bu mobil robot için yörüngeler. Bu çalışmanın temel amacı, donanım maliyetini düşürmektir. robotun bulabileceği ortamı simüle etmek için 3 boyutlu tasarım kullanarak uygulama en uygun yol, robot kameranın görüntüsünü kümelemek için bulanık C-ortalamalı algoritmayı kullanıyoruz ve hangi yoldan gidileceğine karar vermek için gri kurt optimizasyon algoritması.
Özet (Çeviri)
Mobile robotics is a valuable tool for exploring environments inaccessible to humans due to their remoteness, cost or danger, and for performing unpleasant or laborious tasks. It is a relatively new field, until recently experimental, but it is already being applied to real problems with satisfactory result. In this work we have designed and implemented a system whose main purpose is to plan trajectories for this mobile robot. The main goal of this work is to decrease the cost of hardware implementation by using 3d design to simulate and environment which the robot can find the optimal path in it, we use the fuzzy C-means algorithm to cluster the image of the robot camera and the gray wolf optimization algorithm to decide which path to take.
Benzer Tezler
- Mobil robotlarda engelden kaçınma için RGB+HHA verisiyle derin öğrenme tabanlı anlamsal bölütleme
Deep learning based semantic segmentation with RGB+HHA data for obstacle avoidance in mobile robots
HATİCE AYDIN
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BİLGİNER GÜLMEZOĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK KALECİ
- Quantized feedback control of autonomous robots
Otonom robotların nicemlenmiş geribeslemeli kontrolü
ONUR ŞENCAN
Doktora
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Textured motion analysis
Dokulu hareket çözümlemesi
KAAN ÖZTEKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR
- Otonom uçan robot için nesne sınıflandırma yaklaşımıyla bilinmeyen kapalı alan içinde gerçek zamanlı ortam haritalandırması ve yol planlaması
Real-time mapping and path planning in an unknown indoor environment by object classification approach for autonomous flying robots
ÖNDER ALPARSLAN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER ÇETİN
- Çok gezgin robotlu tam kapsama yol planlaması için sarmal kapsar ağaç tabanlı bir yaklaşım
Spiral spanning tree based approach for multiple mobile robot full coverage path planning
ÇİĞDEM ÖZBEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUZAFFER KAPANOĞLU