- Dinamik Ortamlarda Gerçek Zamanlı Görüntü Kullanarak Çoklu Robot Konum ve Bakış Açısı Belirleme

Öztekin A. E., Özkurt A.

Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları Konferansı, Sivas, Türkiye, 11 - 12 Ekim 2023, ss.1-8

  • Yayın Türü: Bildiri / Tam Metin Bildiri
  • Basıldığı Şehir: Sivas
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.1-8
  • Dokuz Eylül Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Yapay zeka ve robotik alanlarının birleştirilmesiyle ortaya çıkan RoboCup son yıllarda dünyada en çok ilgi çeken alanlardan biri olmuştur. Gerçek zamanlı ve doğru pozisyon tespiti, dinamik bir ortama sahip RoboCup için en önemli konuların başında gelmektedir.  Bu projede, robot lokalizasyonu için derin öğrenme ve görüntü işleme yaklaşımının kullanımını araştırılmaktadır. Konvolüsyonel Sinir Ağları(CNN) ve obje tanımlama algoritmaları kullanılarak robotların pozisyon ve açı bilgilerine ulaşmayı amaçlanmaktadır. Çalışmanın ilk aşamasında görüntü işleme algoritmaları kullanılarak oyun sahası içindeki, farklı renklerdeki her bir robot ve topun pozisyon bilgilerine ulaşılacaktır. Ayrıca, farklı açı ve pozisyonlardaki robotların görüntüleri alınarak MATLAB ortamında derin öğrenme algoritmaları kullanılarak konvolüsyonel sinir ağı eğitilerek robot bakış açısı belirlenecektir. Bu çalışma oyun sırasında robotların yerini ve açısını futbol sahası üzerindeki bir kameradan olabildiğince hızlı ve doğru şekilde bulmayı amaçlamaktadır. 

RoboCup, which emerged by combining the fields of artificial intelligence and robotics, has been one of the most interesting areas in the world in recent years. Real-time and accurate position detection is one of the most important issues for RoboCup, which operates in a dynamic environment. This project explores the utilization of deep learning and image processing approaches for robot localization. It is aimed to determine the position and angle information of the robots by using Convolutional Neural Networks (CNN) and object detection algorithms. In the first stage of the study, the position information of each robot and ball, represented by different colors on the playing field will be obtained by using image processing algorithms. In addition, the robot perspective will be determined by capturing images of the robots from different angles and positions, and then training the CNN using deep learning algorithms in the MATLAB environment. This study aims to find the location and angle of the robots during the game from a camera on the football field as quickly and accurately as possible.