Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11607/3994
Title: Development of a robotic system with hybrid locomotion for both indoor and outdoor fire detection operations
Authors: Böğrekçi, İsmail
Sucuoğlu, Hilmi Saygın
Aydın Adnan Menderes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Keywords: Engelden Kaçınma, Faster R-CNN Derin Öğrenme Modeli, Hibrit Lokomosyon, Lokal Güzergah Planlama, Yangın Algılama Robotu, Yangın Arama ve Bulma
Issue Date: 2020
Publisher: Adnan Menderes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Abstract: Bu tez çalışmasında; merdiven çıkma, engele tırmanabilme ve yangın algılama yeteneklerine sahip bir robotik sistem geliştirilmiştir. Robotik sistem kapalı ve açık alanlarda çalışma yeteneğine sahip olacak şekilde tasarlanmış ve üretilmiştir. Robotun hareket sistemi hibrit olacak şekilde; üç tekerlekli bacak sistemi ile oluşturulmuş, böylece hem merdiven tırmanmasına hem de düz yolda ilerlemesine imkan sağlanmıştır. Üç tekerlekli bacak sistemi için gerekli matematiksel modeller geliştirilmiştir. Tez çalışması için önerilen “Yön Tabanlı Açı Hesaplama” yaklaşımının gerekli deneysel testleri robotik sisteme uygulanmıştır. Ayrıca, robotun karşılaştığı engelleri boyuna ve şekline göre sınıflandıran bir algoritma önerilmiş ve geliştirilmiştir. Bunların yanı sıra, yangın kaynağını bulan ve kaynağın yangın olma olasılığını belirleyen algoritmalar tasarlanmıştır. Robotun mekanik sistemlerine ve algoritmalarına çeşitli deneysel testler uygulanmıştır (Hareket ve transmisyon sistemleri performans testleri, lokal güzergah planlama ve engelden kaçınma, hareket türü belirleme, yangın algılama ve tespit). Bu testlerin sonucunda; mekanik iletim ve hareket sistemlerinin merdiven çıkma ve düz yolda ilerleme uygulamaları için yeterli olduğu sonucuna varılmıştır. Ayrıca geliştirilen şekil tabanlı açı hesaplama yaklaşımının, güzergah planlama ve engelden kaçınma işlemleri için uygun olduğu gözlemlenmiştir. Faster R-CNN modeli kullanılarak geliştirilen yangın algılama algoritmasının yangın kaynağını %93 doğrulukla tespit ettiği gözlemlenmiştir.
URI: http://hdl.handle.net/11607/3994
Appears in Collections:Doktora

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
611605.pdf7.3 MBAdobe PDFView/Open


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