Robot Manipülatörler İçin Akıllı Görsel Servolama Sistemi
Proje Grubu: EEEAG Sayfa Sayısı: 70 Proje No: 117E511 Proje Bitiş Tarihi: 01.12.2019 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 05-11-2020
Robot Manipülatörler İçin Akıllı Görsel Servolama Sistemi
Öz: Görüntü-tabanlı görsel servolama duruş kestirimi gerektirmediğinden robot manipülatörler için popüler GS yaklaşımlarından biridir. GTGS teorik sorunların yanında gerçekleme sırasındaki sorunlarla da baş etmek zorundadır. Bu gerçekleme sorunlarından temel üç tanesi sırasıyla etkileşim matrisinin tersinin eldesi, kontrolör için uygun bir sabit kazanç değerinin tanımlanması ve özniteliklerin görüş alanı içinde tutulmasıdır. Görüntü-tabanlı görsel servolama için etkileşim matrisi her ne kadar yalancı tersi ile beraber kullanılsa da tekilliklerin oluşması durumunda kontrol yasası işleyememektedir. Diğer bir taraftan sabit kazanç değeri yakınsama hızı ile uç işlevci hızları arasında bir ödünleşmeye sebep olmaktadır. Görüntütabanlı görsel servolama işleyişi sırasında özniteliklerin görüş alanını terk edebilmesi de yaygın bir sorundur. Bu projede bu sorunları çözmek için akıllı yaklaşımların önerilmesi ve önerilen akıllı yaklaşımların endüstriyel tipte bir robot manipülatör üzerine uygulanması hedeflenmiştir. Uygulamanın ilk aşaması olarak akıllı yaklaşımcı birimler etkileşim matrisinin tersinin yerini almakta ve tekillik sorunu ortadan kalkmaktadır. İkinci aşama olarak sabit kazanç yerine her çevrimde hata, hata türevi ve manipülatör tekilliğinden koruyan hareketlilik değerlerine göre kazanç hesabı yapan bir bulanık mantık birimi kullanılarak hız sınırları içinde daha hızlı yakınsama sağlanmıştır. Üçüncü aşamada ise alınan görüntü düzleminde bölgeler tanımlanmış, bir bulanık mantık birimi yardımıyla özniteliklerin görüş alanı içerisinde kalması sağlanmıştır. Projede çözüm önerilerinin bozuculara karşı gürbüzlükleri de denenmiş olup tüm gerçeklemelere dair deneysel sonuçlar sunulmuş ve tartışılmıştır.
Anahtar Kelime: Erişim Türü: Erişime Açık
- Acrome, “ACROBOT, 6 DOF Robotic Arm for research and teaching”, https://acrome.net/6- dof-robotic-arm, Son erişim tarihi: 15.01.2020
- Chaumette, F., Hutchinson, S., 2006, “Visual servo control. I. Basic approaches”, IEEE Robot. Autom. Mag., 13, 82–90.
- Chaumette, F.,1998, “Potential problems of stability and convergence in image-based and position-based visual servoing”, sayfa:66-78, Lect. Notes Control Inf. Sci.
- Chesi, G., Hashimoto, K., Prattichizzo, D., Vicino, A., 2004, “Keeping features in the field of view in eye-in-hand visual servoing: A switching approach”, IEEE Trans. Robot. 20, 908–913.
- Chesi, G., Hung, Y.S., 2007, “Global path-planning for constrained and optimal visual servoing”, IEEE Trans. Robot., 23, 1050–1060.
- Corke, P.I., Hutchinson, S.A., 2001, “A new partitioned approach to image-based visual servo control”, IEEE Trans. Robot. Autom., 17,507–515.
- Gans, N.R., Hu, G., Nagarajan, K., 2011, “Keeping multiple moving targets in the field of view of a mobile camera”, IEEE Trans. Robot., 27, 822–828.
- Gonçalves, P.J., Mendonça, L.F., Sousa, J.M.C., Pinto, J.R.C., 2008, “Uncalibrated eye-tohand visual servoing using inverse fuzzy models”, IEEE Trans. Fuzzy Syst. 16, 341–353.
- Heikkila, J., Silven, O., 1997, “A four-step camera calibration procedure with implicit image correction”, IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Huang, G., Zhou, H., Ding, X., Zhang, R., 2012, “Extreme learning machine for regression and multiclass classification,” IEEE Trans. Syst. Man, Cybern. B Cybern., 42, 513–529.
- Kermorgant, O., Chaumette F., 2014, “Dealing with constraints in sensor-based robot control”, IEEE Trans. Robot., 30, 244–257.
- Kosmopoulos, D.I., 2011, “Robust Jacobian matrix estimation for image-based visual servoing”, Robot. Comput. Integr. Manuf., 27, 82–87.
- Kumar, P.P., Behera, L., 2010, “Visual servoing of redundant manipulator with Jacobian matrix estimation using self-organizing map”, Rob. Auton. Syst., 58, 978–990.
- Malis, E., Chaumette, F., Boudet, S., 1999, “2 1/2 D visual servoing”, IEEE Trans. Robot. Autom., 15, 238–250.
- Mezouar, Y., Chaumette, F., 2002, “Path planning for robust image-based control”, IEEE Trans. Robot. Autom., 18, 534–549.
- Miljkovic, Z., Mitic, M., Lazarevic, M., Babic, B., 2013, “Neural network reinforcement learning for visual control of robot manipulators”, Expert Systems with Applications, 40, 1721–1736.
- R.C. Gonzales, R.E. Woods, 2008, Digital Image Processing, 3. Baskı, Prentice-Hall. Robotis,”Dynamixel Pro e-manual”, http://emanual.robotis.com/docs/en/dxl/pro/, Son erişim tarihi: 16.01.2020
- S. Haykin, 1998, Neural Networks: A Comprehensive Foundation, 2. Baskı, Prentice Hall.
- Sebastian, J.M., Pari, L., Angel, L., Traslosheros, A., 2009, “Uncalibrated visual servoing using the fundamental matrix”, Rob. Auton. Syst., 57, 1–10.
- Sharifi, F. J., Deng, L., Wilson, W.J., 2011, “Comparison of basic visual servoing methods”, IEEE/ASME Trans. Mechatronics. 16, 967–983.
- Yoshikawa, T., 1985, “Manipulability of robotic mechanisms”, Int. J. Rob. Res. 4, 3–9.
- Zhao, Z.Y., Tomizuka, M., Isaka, S., 1993, “Fuzzy Gain Scheduling of PID Controllers”, IEEE Trans. Syst. Man Cybern., 23, 1392–1398.
- Zhong, X., Zhong, X., Peng, X., 2013, “Robust Kalman filtering cooperated Elman neural network learning for vision-sensing-based robotic manipulation with global stability”, Sensors, 13, 13464–13486.
- Zhong, X., Zhong, X., Peng, X., 2015, “Robots visual servo control with features constraint employing Kalman-neural-network filtering scheme”, Neurocomputing, 151, 268–277.
| APA | Yüksel T (2019). Robot Manipülatörler İçin Akıllı Görsel Servolama Sistemi. , 1 - 70. |
| Chicago | Yüksel Tolga Robot Manipülatörler İçin Akıllı Görsel Servolama Sistemi. (2019): 1 - 70. |
| MLA | Yüksel Tolga Robot Manipülatörler İçin Akıllı Görsel Servolama Sistemi. , 2019, ss.1 - 70. |
| AMA | Yüksel T Robot Manipülatörler İçin Akıllı Görsel Servolama Sistemi. . 2019; 1 - 70. |
| Vancouver | Yüksel T Robot Manipülatörler İçin Akıllı Görsel Servolama Sistemi. . 2019; 1 - 70. |
| IEEE | Yüksel T "Robot Manipülatörler İçin Akıllı Görsel Servolama Sistemi." , ss.1 - 70, 2019. |
| ISNAD | Yüksel, Tolga. "Robot Manipülatörler İçin Akıllı Görsel Servolama Sistemi". (2019), 1-70. |
| APA | Yüksel T (2019). Robot Manipülatörler İçin Akıllı Görsel Servolama Sistemi. , 1 - 70. |
| Chicago | Yüksel Tolga Robot Manipülatörler İçin Akıllı Görsel Servolama Sistemi. (2019): 1 - 70. |
| MLA | Yüksel Tolga Robot Manipülatörler İçin Akıllı Görsel Servolama Sistemi. , 2019, ss.1 - 70. |
| AMA | Yüksel T Robot Manipülatörler İçin Akıllı Görsel Servolama Sistemi. . 2019; 1 - 70. |
| Vancouver | Yüksel T Robot Manipülatörler İçin Akıllı Görsel Servolama Sistemi. . 2019; 1 - 70. |
| IEEE | Yüksel T "Robot Manipülatörler İçin Akıllı Görsel Servolama Sistemi." , ss.1 - 70, 2019. |
| ISNAD | Yüksel, Tolga. "Robot Manipülatörler İçin Akıllı Görsel Servolama Sistemi". (2019), 1-70. |
