Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.11779/2295
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorBaşdoğan, Çağatay-
dc.contributor.authorPatoğlu, Volkan-
dc.contributor.authorNiaz, Pouya Pourakbarian-
dc.contributor.authorAydın, Yusuf-
dc.contributor.authorNecipoğlu, Serkan-
dc.contributor.authorŞirintuna, Doğanay-
dc.contributor.authorÇaldıran, Ozan-
dc.date.accessioned2024-06-21T12:19:52Z-
dc.date.available2024-06-21T12:19:52Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/1222410/insan-robot-dokunsal-haptik-etkilesimi-icin-makine-ogrenme-tabanli-admitans-kontrolu-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11779/2295-
dc.identifier.urihttps://doi.org/117E645-
dc.description.abstractYakın gelecekte, fabrika, ev, hastane gibi farklı ortamlarda, insanlar ve robotların birlikte çalışarak, fiziksel etkileşim gerektiren görevleri ortaklaşa yerine getirebilmeleri beklenmektedir. Fiziksel insan-robot etkileşimi konusundaki önemli araştırma konularından birisi, ortaklar arasında doğal bir iletişimin kurulmasıdır. İnsan-robot etkileşimi konusunda hali hazırda çeşitli sayıda çalışmalar bulunmasına rağmen, ortaklar arasındaki fiziksel etkileşimi, bilhassa dokunsal (haptik) tabanlı iletişimi inceleyen çalışmalar sınırlı sayıdadır ve bu tip sistemlerdeki etkileşim hala doğal insan-insan etkileşimine kıyaslandığında yapay kalmaktadır. Bu projede, insanla beraber ortak görevler yapabilecek işbirlikçi bir robot için kesir dereceli ve uyarlamalı (adaptif) bir admitans kontrolcü geliştirildi. Bilgimiz dahilinde kesir dereceli bir admitans kontrolcü insan-robot fiziksel etkileşimi için daha önce kullanılmamıştır. Kesir dereceli kontrolcülerin en önemli özelliği, tamsayı olmayan türev ve integralin kullanılabilmesidir ki bu da bize birleşik sistemin (insan-robot) dinamiğinin modellenmesinde ve denetlenmesinde, tam sayılı bir kontrolcüye göre, esneklik sağlamıştır. Ayrıca, kesir dereceli bir admitans kontrolcünün makine öğrenmesi algoritmaları vasıtasıyla uyarlanabilir şekilde kullanıldığına dair bir örnek literatürde mevcut değildir. Makine öğrenmesi algoritmaları, bizim görev sırasında insanın niyetini anlamamızı ve buna göre görev performansını optimize edecek şekilde kontrolcü parametrelerini seçmemizi sağladı. Projede geliştirilen yöntemlerin etkinliğini sınamak için laboratuvar ortamında, insan ve robot arasında fiziksel etkileşim gerektiren kontrollü deneyler 12 adet denekle yapıldı. Bu deneylerde, denekler, robot koluna bağlanmış bir matkap aracılığıyla dik ve düz tahta bir yüzey üzerinde delikler açtılar. Makina öğrenmesi teknikleri kullanılarak kullanıcın hangi alt-görevi (textit{Bekleme, Serbest Hareket, ve Temas}) yerine getirdiği gerçek zamanlı olarak tespit edildi ve buna göre kontrolcünün parametreleri uyarlandı. Bu sayede, robotun insan tarafından yönlendirilip delik açılacak noktaya yaklaştırılırken (textit{Serbest Hareket}) insana düşük direnç (şeffaflık), delme sırasında (textit{Temas}) ise oluşacak titreşimleri azaltarak sistemi daha kararlı ve güvenli hale getirecek şekilde yüksek direnç göstermesi sağlandı. Bu deneylerden elde edilen sonuçlar, insan-robot etkileşimi için, uyarlamalı ve kesir dereceli bir kontrolcünün tam sayılı ve sabit parametreli bir kontrolcüye göre, görev performanı açısından, çok daha etkili olduğunu gösterdi. Son olarak, projede geliştirilen sistemin endüstriyel ortamda geçerliliğini sınamak için, endüstriyel ortağımız olan As-Metal şirketinden 3 adet işçi laboratuvarımıza davet edildi ve eğrili (curved) bir tahta yüzeyde delik açma deneyleri yapıldı. İşçilerden yüzey üzerinde 3 farklı noktada ve 3 farklı açıda delik açmaları istendi. İşçiler bu görevi yerine getirirken hem işbirlikçi robotumuzdan hem de bir artırılmış gerçeklik arayüzünden destek aldılar. Deneylerden sonra, işçilerden geliştirilen sistem hakkında fikirlerini iletebilecekleri bir anket doldurmaları istendi. Bu anket ve işçilerle yapılan kişisel görüşmeler vasıtasıyla robotun güvenirliği, kullanım kolaylığı ve görevi gerçekleştirmesindeki katkısı ölçüldü. Bu anketten elde edilen sonuçlar bize geliştirilen bu insan-robot etkileşim sisteminin endüstriyel uygulamlar için uygun, kolay, ve etkili olduğunu gösterdi.en_US
dc.language.isotren_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.titleİnsan-robot Dokunsal (haptik) Etkileşimi için Makine Öğrenme Tabanlı Admitans Kontrolüen_US
dc.typeProjecten_US
dc.identifier.doi“117E645”-
dc.relation.publicationcategoryDiğeren_US
dc.identifier.endpage78en_US
dc.identifier.startpage0en_US
dc.departmentMef Universityen_US
dc.identifier.trdizinid1222410en_US
dc.identifier.citationcount0-
item.grantfulltextnone-
item.fulltextNo Fulltext-
item.languageiso639-1tr-
item.openairetypeProject-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.cerifentitytypePublications-
crisitem.author.dept02.05. Department of Electrical and Electronics Engineering-
Appears in Collections:TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / TR Dizin Indexed Publications Collection
Show simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

62
checked on Nov 18, 2024

Google ScholarTM

Check




Altmetric


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.