Çok robotlu robot futbolu için derin öğrenme tekniği kullanılarak hızlı konum ve yön belirleme
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: AYŞE EZGİ ÖZTEKİN
Danışman: AHMET ÖZKURT
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:RoboCup, robotların futbol oynaması konseptine dayanan, yapay zeka ve robotik alanlarının birleştirilmesiyle ortaya çıkan bir alandır. Bu çalışmada, çoklu RoboCup Robotunun pozisyon ve açı tespitinin gerçek zamanlı yapılabilmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda Konvolüsyonel Sinir Ağları, Nesne Tespiti modelleri ve Görüntü İşleme algoritmalarınından faydalanılmıştır. Çalışmanın ilk aşamasında MATLAB ortamında tek renkli robotların ve topun pozisyon ve açı tespiti üzerinde durulmuş, robotların ve topun pozisyon tespiti görüntü işleme tabanlı bir algoritma olan Blob Analiz yöntemi kullanılmıştır. Robotların açı tespiti, CNN tabanlı geliştirilen RoboCup-I ve RoboCup-II adı verilen iki farklı network modeli kullanılarak yapılmıştır. Ayrıca açı tespiti kapsamında transfer learning yaklaşımından da faydalanılarak GoogleNet modeli üzerinde çalışılmıştır. Çalışmanın ikinci aşamasında, robotların ve topun pozisyon tespitinde CNN mimarilerine dayanan nesne tespiti modellerinden SSD-MobileNetv2 ve RFB-ULGFD modelleri kullanılmıştır. Robotların açı tespitinde renk segmentasyonuna dayanan bir hesaplama algoritması kullanılmıştır. Yapılan testler sonucunda; robotların tespitinde kullanılan algoritmalardan en iyi sonucu RFB-ULGFD modeli, robotların açı tespiti algoritmalarında ise en iyi sonucu görüntü işleme kullanarak tasarlanan açı algoritması vermiştir. Tasarlanan algoritma CPU ortamında bile 6 ms olarak ölçülmüştür.