İnsansı Robotların Eğitimi İçin Yeni Bir Derin ÖğrenmeAlgoritmasının Geliştirilmesi

Abstract

Bu projenin araştırma konusu insan-robot etkileşimi üzerinedir. Proje kapsamında, insansı robotlar için görme tabanlı gerçek zamanlı derin öğrenme algoritmaları ve uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Bu proje çalışmasında, biyolojik sistemlerden esinlenerek bilimsel yazında geliştirilmiş ve geliştirilmekte olan ?derin öğrenme mimarileri? ve ?pekiştirmeli öğrenme algoritmaları??nın insansı robotlar üzerinde gerçek ortamda uygulanması sağlanarak, robotlara belirsizlikler altında ardışık karar verme ve pekiştirmeli öğrenme yolu ile değişken ortamlara adaptasyon yetisinin kazandırılması hedeflenmiştir. Uygulamalar, insansı robotun gerçek ortamdaki yürüme hareketleri, nesneleri tanıması ve nesneler üzerinde işlem yapması üzerine yapılmıştır. Yürüme uygulamalarında, robotun düz zeminde yürümesi ve farklı ortamlarda nesnelere çarpmadan hareket edebilmesi başarılmıştır. Nesneler üzerindeki uygulamalarda ise, robotun nesneleri tanıması ve bu nesneler üzerinde kavrama, kaldırma ve taşıma vb. işlemlerinin gerçekleştirilmesi sağlanmıştır. Tüm bu işlemler için derin öğrenme farklı şekillerde uygulanmıştır. İlk olarak, nesne tanımada sınıflandırma ağı olarak kullanılmıştır. İkinci olarak, nesne algılama ve tanımada anlamsal bölütleme ağı olarak kullanılmıştır. Üçüncü olarak, kendi kendine öğrenme ve kontrol işlemini gerçekleştirmek için pekiştirmeli öğrenme ağı olarak kullanılmıştır. Dördüncü olarak, girişe göre reel değerlerden oluşan çıkışı yaklaştırmak için regresyon ağı olarak kullanılmıştır. Bu projede, hem nesne manipülasyonu hem de yürüme için üç farklı çalışma yapılmıştır. Bunlardan birincisi robotların insan gösteriminden öğrenmesidir. İkincisi ise derin pekiştirmeli öğrenme algoritmaları ile öğrenmesidir. Üçüncüsü ise her ikisinin birlikte kullanılmasıdır. Hem pekiştirmeli öğrenme hem de gösterimden öğrenme için ağlarının girişleri sadece görüntü alınarak veya görüntü ile birlikte kuvvet ve pozisyon gibi sensör değerleri de kullanılarak yeni algoritmalar önerilmiştir. Projede derin öğrenme yapılarının fiziksel ortamlara aktarılması için özgün bilimsel çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Çalışmalar benzetim ortamında gerçekleştirilmiş daha sonra fiziksel robota doğrudan aktarılmıştır. Derin öğrenmenin görüntü işleme alanında kanıtlanmış olan başarısı, fiziksel ortamdaki gerçek robotlar üzerindeki gerçek zamanlı uygulamalar ile gösterilmiştir.