Fen Bilimleri Enstitüsü / Science Institute

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11727/1392

Browse

Filters

2017 - 201912020 - 20231

Settings

Author: search.filters.author.Güven, Kemal

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • No Thumbnail Available
    Item
    Paraşütlü kargo iniş sisteminin derin öğrenme yöntemleriyle modellenmesi ve kontrolü
    (Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2023) Güven, Kemal; Şamiloğlu, Andaç Töre
    Bu tez çalışmasında, günümüzde askeri operasyonlarda kargo teslimatı için kullanılan paraşüt kontrollü bir iniş sisteminin geliştirilmesi ve bilgisayar ortamındaki simülasyonları üzerine çalışılmıştır. İlk olarak sistem matematiksel olarak modellenmiştir. Bu model MATLAB simulink ortamına aktarılarak yönlenme kontrolleri ele alınmıştır. Geliştirilen kontrolcüler ile sistem istenilen sapma açısı ve sapma açısı hızlarında kontrol edilmiştir. Bir sonraki aşamada sistemin donanımsal ve yazılımsal testlerinin entegrasyonu için Döngüde Yazılım ve Döngüde Donanım çalışmalarına yoğunlaşılmıştır. Bu aşamada sistem Gazebo ortamında modellenmiş ve ROS entegrasyonu için gerekli yazılımlar geliştirilmiştir. Sistemde veri toplama, haberleşme ve motor kontrolleri için Pixhawk autopilot kartı kullanılmıştır. Burada PX4 olarak bilinen açık kaynak yazılımlar, sitemin simülasyon ortamına entegre edilerek gerçek uçuş testleri ilk olarak Gazebo’da simülasyonu yapılmıştır. Simülasyon sonuçları, sistem tanımlama ve model öngörülü kontrol çalışmalarında girdi olarak kullanılmıştır. Sistem tanımlama çalışmalarında NARX Sinir ağının parametrik olarak performansları elde edilmiş ve incelenmiştir. Yapılan incelemeler sonucunda tek katmanlı 5 nörondan oluşan modelin yeterli olduğu görülmüştür. Son olarak, simülasyon verileri ile geliştirilen algoritmalar gerçek uçuş verisi ile test edilmiştir. İki ayrı ortam ve sistem değişkenleri kullanılarak yapılan uçuş testleri gerçekleştirilmiştir. Kontrolcü algoritmasına çevrimiçi eğitim yöntemleri de eklenerek geliştirilen sistem modelinin sürekli güncel olması hedeflenmiştir. Bu doğrultuda, eğitilen model farklı çevresel durumların ve sistem ağırlığına ait uçuş verisi üzerinde hücum açısında ortalama 12 derecelik tahmin ortalaması tutturmuştur. Gerçek zamanlı kontrolcü çalışmaları yapılarak sistemin istenilen hedef konuma inişi rüzgarsız ortamda 3m, rüzgarlı ortamda ise 7m hata ile gerçekleştirilmiştir. In this thesis, the development of a parachute-controlled descent system for cargo delivery in military operations and the study of its simulation in a computer environment were investigated. The system was first mathematically modeled, and the guidance controls were addressed by transferring the model to the MATLAB Simulink environment. The developed controllers were used to control the system at the desired yaw angle and yaw rates. In the next stage, efforts were focused on hardware and software integration tests for the system. At this stage, the system was modeled in the Gazebo environment and the necessary software for ROS integration was developed. The Pixhawk autopilot card was used for data collection, communication, and motor controls. Here, the open-source software known as PX4 was integrated into the system's simulation environment and the first flight tests were carried out in Gazebo. The simulation results were used as input in system identification and model predictive control studies. In the system identification studies, the performance of the NARX neural network was obtained and analyzed parametrically. As a result of the review, it was seen that a one-layer model consisting of 5 neurons was sufficient. Finally, the developed algorithms were tested with real flight data using simulation data. Flight tests were carried out using two different environments and system variables. By adding online training methods to the controller algorithm, it was aimed to keep the developed system model continuously updated. In this direction, the trained model has been able to achieve an average estimation of 12 degrees in attack angle on flight data for different environmental conditions and system weight. Real-time controller studies were carried out and the system's descent to the desired target position was achieved with an error of 3m in windless environment and 7m in windy environment.
  • Thumbnail Image
    Item
    İnsansı robot kontrolü için operatör hareketleri algılama sistemi
    (Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2017) Güven, Kemal; Şamiloğlu, Andaç Töre
    Bu tez çalışmasında uzaktan kontrollü robotlarda, operatörün iş yükünü azaltmak için tele-operasyon faaliyetleri üzerine çalışılmıştır. Öncelikle insan görüşünü taklit eden bir görüntü aktarım sistemi tasarlanmıştır. Tek kameralı görüntü sistemlerinde operatör derinlik algısını yitirmektedir. Bundan dolayı sistemde derinlik algısını sağlayabilmek için iki adet kamera kullanılarak sanal gerçeklik uygulaması tasarlanmıştır. Sunulan sistem operatöre robotun bulunduğu ortamın üç boyutlu görüntüsünü aktarmaktadır. Aynı zamanda operatörün kafa hareketleri, kameraların bulunduğu pan-tilt mekanizmasında taklit edilmektedir. Kafa hareketlerine ek olarak insan kol ve el hareketlerini algılayıcı sistemler geliştirilmiştir. Omuz hareketi gibi çok eksenli hareketleri algılamak amacıyla küresel mafsalların oryantasyonunu algılayıcı bir test düzeneği tasarlanmıştır. Düzenekte kızılötesi alıcı verici çiftinden oluşan sensörler önerilmiştir. Mafsalın gerçek oryantasyonunu belirlemek için görüntü işleme yönteminden yararlanılmıştır. Önerilen sensörlerden toplanan değerler ile görüntü işleme algoritması sonucunda bulunan değerler eşleştirilerek veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti, tek katmanlı bir yapay sinir ağı modelini eğitmekte kullanılmış ve bu tip sensörlerin kullanılabilirliği gösterilmiştir. Kol hareketleri aynı zamanda çoklu ataletsel ölçüm birimleri kullanılarak algılanmış ve simule edilmiştir. Robot kısmı içinse 6 serbestlik dereceli bir sistem tasarlanmıştır. Tasarlanan robot kol için kinematik ve kuvvet analizleri yapılmış sürekli ve ayrık zamandaki kontrolcü sistemleri üzerine çalışılmıştır. Son olarak el hareketlerini algılayıcı eldiven tasarlanmıştır. Tasarlanan eldiven ile operatör parmak açıları algılamış ve simule edilmiştir. In this thesis study, tele-operation facilities has been studied in order to reduce the workload of the operator in remote controlled robot. Firstly, an image transfer system that imitates human vision is designed. In single-camera display systems, the operator loses depth perception. Therefore, virtual reality application is designed consisting two cameras in order to provide depth perception in the system. The presented system transfers the three-dimensional image of the environment in which the robot is located to the operator. At the same time, the head movements of the operator are imitated in the pan-tilt mechanism where the cameras are located. In addition to head movements, the system that detects human arm and hand movements have been developed. In order to detect multi-axis movements such as shoulder motion, an experimental setup is designed. In this setup, sensors consisting of an infrared transceiver pair are proposed. Image processing is used to determine the true orientation of the joint. The data set was generated by matching the values obtained from the proposed sensors with the values obtained as a result of the image processing algorithm. his data set has been used to train a single layer artificial neural network model and the availability of such sensors has been demonstrated. Arm movements were also measured and simulated using multiple inertial measurement units. For the robot part, a system with 6 degrees of freedom is designed. The designed robot arm’s mechanic analysis and its continuous and discrete time controllers have been studied. Finally, a data glove that detects hand gestures is designed. With the designed glove, the operator’ finger angles has measured and simulated.