İç ortamlarda insan-robot etkileşimi

Abstract

Bu tez çalışmasında robotik alanında tasarlanan İnsan-Robot Etkileşimine (İRE) diyalog kurma ve geliştirme konusunda etkili çözümler üreten üç model önerilmiştir. Robotların iç ortamlarda insanlarla birlikte çalışması veya insanları bilgilendirmesi amacıyla kullanılmak istendiğinde karşılaşılan ilk problemin insan robot arasındaki diyaloğun nasıl geliştirilmesi gerektiği ve etkili diyaloğun nasıl sağlanması gerektiğidir. Bu amaçla İRE alanındaki çalışmalar incelenmiş ve kullanılan yöntemler araştırılmıştır. Bu çalışmalardan esinlenilerek, İRE alanında, robotik sistemlerde kullanılabilecek diyalog modelleri üzerinde geliştirmeler yapılmıştır. Farklı diyalog modelleri için sonlu durum makinesi, içerikten bağımsız gramer yöntemlerinden faydalanılmıştır. Bu kapsamda sonlu durum makineleri ve içerikten bağımsız gramer yöntemleri incelenmiştir. Bu yöntemlerle diyalog modellemeleri geliştirilmiştir. Gerçekleştirilen bu diyalog modelleri gerçek zamanlı olarak robot üzerinde denenmiştir. Önerilen modellerde görüntü işleme ve ses işleme algoritmaları ile insan robot arasında interaktif etkileşimi sağlayan araçlar kullanılmıştır.İRE ile alakalı iki adet deney ortamı oluşturulmuştur. İlk deneyde robot insanı bulduğu zaman kafasıyla karşısındaki insanının yüz hareketlerini taklit ederek kafa takibini başlatıyor. Robot başlangıç durumunda karşısındaki insandan etkileşim beklemektedir. Eğer robotun karşısındaki insan robotla belirlenen süre içerisinde etkileşime geçmez ise robot karşısındaki insana kendisini nasıl kullanmasını anlatarak etkileşimi başlatıyor. İnsan etkileşime geçer ise robot sorulan soruları yanıtlamaktadır. Etkileşim robotu programlayan programcının belirlediği Sonlu Durum Makinesine (SDM) göre tamamlanıyor. Üç farklı SDM önerilmiştir. Bunlar `İnsan kontrol modeli`, `Kafa takip modeli` ve `Robot gözünden kontrol modeli` olarak adlandırılmaktadır. Oluşturulan iki deney ortamı önerilen üç model ile çaprazlanarak altı deney beş tekrar ile gerçekleştirilmiştir. Yapılan deneylerde SDM modelleri arasında başarılı etkileşimler belirlenmiş. En uygun model tespit edilmiştir. İleride yapılacak çalışmalarda insanların yaş, cinsiyet ve duygu analizi yapılarak bu oranın daha da arttırılması hedeflenmektedir.

During the preparation of this thesis, the studies in the field of HRI were examined and the methods used were investigated. Inspired by these studies, dialogue models that can be used in robotic systems have been studied in the field of HRI. In this thesis, finite state machine and content independent grammar methods are used for different dialogue models. In this context, finite state machines and content free grammar methods were examined. Dialogue modeling was developed with these methods. These dialogue models were tested in real time on the robot. There are many stages in applications. For each application, firstly image processing techniques were used, then the following systems were used, such as speech detection systems.Two experimental areas related to HRI were created. In the first experiment, when the robot finds the human, he starts to follow the head by mimicking the facial movements of the human being. In the initial state, the robot expects interaction from the other person. If the person in front of the robot does not interact with the robot within the specified time period, it starts the interaction by telling the person in front of the robot how to use itself. If the human interacts, the robot answers the questions asked by human.The interaction is completed according to the Finite State Machine (FSM) specified by the programmer who programming the robot. Three different FSM have been proposed. These models are called `Human control model`, `Head tracking model` and `Robot eye control model`. The two experimental media were crossed with the proposed three models and six experiments were performed with a total of five replicates. In the experiments, successful interactions between FSM models were determined. The most suitable model was determined. In the future studies, it is aimed to increase this ratio even more by analyzing the age, gender and emotion of the people.