Derin Öğrenme Yöntemleriyle Kapalı Alan Temizlik Robotunun Hareket Planlamasının Optimizasyonu

Abstract

Günümüzde teknolojinin gelişmesiyle birlikte mobil robotlar da hayatımıza giriş yapmıştır. Mobil robotların kullanım alanlarından biri olan temizlik robotları, insan yaşamını kolaylaştıran araçlardan biri haline gelmiştir. Temizlik robotlarının en temel özelliği bulundukları ortamı insanların yerine temizlemeleridir. Bu çalışmada, otonom bir şekilde bulunduğu ortamın zemin temizleme işlemlerini gerçekleştirebilen bir robot süpürge tasarım ve gerçekleştirimi yapılmıştır. Geliştirilen robot süpürge, karşısına bir nesne çıkması durumunda yol planlamasını düzenleme özelliğine sahiptir. Yol planlamasını düzenleyebilmesi için derin öğrenme yöntemi kullanılmıştır. Derin öğrenme sayesinde, eğitim aşamasında öğretilen cisimlerden herhangi birisinin önüne çıkması durumunda oluşturulan algoritmaya göre yol planlamasını düzenleyebilmektedir. Bu sayede robot süpürge cisimlere takılmadan gezinme işlemine devam edebilmektedir.

Today, with the advancement of technology, mobile robots have entered our lives. Cleaning robots, one of the areas of use of mobile robots, have become one of the tools that make human life easier. The most basic feature of cleaning robots is that they clean their environment on behalf of humans. In this study, we designed and implemented a robot vacuum cleaner that can autonomously clean the floors of its environment. The developed robot vacuum cleaner can adjust its path plan when it encounters an object. Deep learning method was used to adjust the path planning. Thanks to deep learning, it can adjust its path plan according to the algorithm created when it encounters any of the objects taught during the training phase. This allows the robot vacuum cleaner to move without getting stuck on objects.