Self-localization by using artificial neural networks for humanoid robot NAO

Abstract

NAO robot futbol yarışmalarında yaygın olarak kullanılan bir insansı robottur. Pozisyon tahmini bu tür robotik uygulamalarda önemli bir süreçtir. Poziston tahmini, bir robotun ortamdaki yerini belirleme olarak tanımlanabilir. Literatürde önerilen güncel çözümler robotun konumunu belirlemede gerekli bilgileri sağlamak için yakınlık işaretçileri kullanırlar. Ancak, harici işaretçi kullanmadan kendi lokasyonunu bulma zorlayıcı bir problemdir. Bu çalışmada, NAO'nun bir futbol sahasında kendi yerini bulma problemi için Yapay Sinir Ağları (YSA) ile öğrenmeye dayalı yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Yöntemde, robotun görme sensörleri tarafından çekilmiş resimleri, kendi yerini bulma sistemi elde etmek için oluşturulan denetimli öğrenme sürecinde kullanılmaktadır. Öğrenme sürecinde kullanılan özel nitelikler bir takım görüntü işleme yöntemleri kullanılarak elde edilmektedir. Yapılan çeşitli testler sonucunda NAO'nun bir futbol sahasında kendi yerini oldukça doğru bir şekilde tespit edebildiği görülmüştür.

NAO is a humanoid robot that is widely used in robot soccer games. Position estimation is an important process in such robotics applications. It can be defined as finding the position of the robot in a known environment. The current solutions proposed in the literature usually utilize proximity markers that provide the necessary information to determine the position of the robot. However, self-localization without using an external marker is a challenging problem. In this study, a novel approach that is based on Artificial Neural Network (ANN) learning is proposed for the self-localization problem of robot NAO on a soccer field. The method uses images captured by the vision sensors of the robot and a supervised learning process is carried out in order to obtain a self localization system. Some image processing methods are also utilized in order to extract the features that are used in the learning process. Various tests are carried out and it has been observed that the NAO robot can estimate its position on the soccer field quite accurately.