Endüstriyel uygulamalarda kullanılan servis robotları için makine öğrenmesi algoritması geliştirilmesi

Abstract

Servis robotları tekrarlanabilir işleri yaparak insanlara yardımcı olan otonom robotların bir çeşidi olarak tanımlanır. Bu tez çalışmasında, Festo marka Robotino mobil robotu için endüstriyel alanlarda servis vermesi için bir algoritma geliştirilmiştir.Çalışma doğrultusunda mobil robotun çalışma ortamının haritasını çıkarması, bu ortam üzerinde çalışma noktalarını belirlemesi ve daha sonrasında da bu çalışma noktaları arasında verilen iş emrine uyarak taşıma işlemlerinin yapılması sağlanmıştır. Mobil robot iş emrini yerine getirdikten sonra yeni bir iş emri gelene kadar bekleme durumuna geçmektedir. Mobil robotun enerji tasarrufu yapabilmesi için bekleme pozisyonunda makine öğrenmesi aracılığıyla iş emrinin en çok geldiği noktaya yakın yerde bekleme yapması sağlanmıştır.Geliştirilen algoritmalar NI LabVIEW ortamında tasarlanmıştır. Bu algoritmaların RobotinoSIM ortamında simülasyonu yapılmıştır ve Ege Üniversitesi Mekatronik Laboratuvarında fiziksel olarak test edilmiştir.Yapılan simülasyon çalışmasında mobil robotun endüstriyel alanlarda kullanımı için tasarlanan görevleri yerine getirmiştir. Fiziksel çalışmada da yine mobil robot hedeflenen görevleri yerine getirmiştir.

Service robots are defined as a type of autonomous robots that assist humans by performing repeatable tasks. In this thesis, an algorithm has been developed for the Festo brand Robotino mobile robot to serve in industrial areas.In accordance with this purpose, it was ensured that the mobile robot mapped the working space, determined the working points on this environment, and then carried out the transport operations between these working points in accordance with the given work order. After the mobile robot fulfills the work order, it goes into a waiting state until a new work order is received. In order for the mobile robot to save energy, it is ensured to wait near the point where the work order comes in the most, by means of machine learning in the waiting position.The developed algorithms are designed in the NI LabVIEW environment. These algorithms were simulated in RobotinoSIM environment and physically tested in Ege University Mechatronics Laboratory.In the simulation study, the tasks designed for the use of the mobile robot in industrial areas were fulfilled. In physical work, the mobile robot fulfilled the targeted tasks.