YAPAY ZEKA TABANLI GÖRÜNTÜ İŞLEME İLE AKILLI ROBOT SÜPÜRGELERDE TEHLİKE VE ENGEL ALGILAMA

Authors : Mustafa Melikşah Özmen, Muzaffer Eylence, Bekir Aksoy

Pages : 154-163

Doi:10.62301/usmtd.1568320

View : 43 | Download : 107

Publication Date : 2024-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Günümüzde teknolojinin hızla gelişmesi ile birlikte yapay zekâ teknolojileri birçok alanda sıklıkla kullanılmaya başlanmıştır. Yapay zekâ teknolojileri sağlık, eğitim, mühendislik gibi birçok disiplinler arası alanda sıklıkla kullanılmaktadır. Yapay zekâ teknolojisinin önemli kullanım alanlarından birisi de mühendislik alanıdır. Özellikle makina, elektrik-elektronik ve bilgisayar sistemlerinin bir arada kullanıldığı disiplinler arası bir mühendislik alanı olan mekatronik mühendisliğinde de yapay zekâ teknolojilerinden faydalanılmaktadır. Mekatronik mühendisliğinde özellikle robotik yapay zekâ algoritmaları sıklıkla kullanılmaktadır. Yapılan çalışmada, yapay zekâ tabanlı görüntü işleme tekniklerinin robot süpürgelerde engel ve tehlike algılama işlevine uygulanması gerçekleştirilmiştir. Geleneksel sensör tabanlı sistemlerin yüksek maliyetleri ve algılama doğruluğu sınırlamaları nedeniyle, kamera ve yapay zekâ destekli bir alternatif olarak yapay zekâ tabanlı sistemler robot süpürgelerin ev ortamındaki cansız nesneleri ve tehlikeli bölgeleri algılayarak güvenli bir şekilde temizlik yapması hedeflenmiştir. Bu amaçla, sandalye, koltuk, oyuncak ve terlik nesnelerden oluşan bir veri seti oluşturularak elde edilen veri seti VGG-19, AlexNet, MobileNet V2 derin öğrenme mimarileri ile eğitilmiştir. Çalışmada kullanılan üç derin öğrenme mimarisi içerisinde MobileNet V2 modeli %97.87 doğruluk oranı ile en başarılı model olarak tespit edilmiştir. Çalışmada gerçekleştirilen derin öğrenme yaklaşımı, sensör tabanlı sistemlere kıyasla maliyet etkinliği ve çevresel farkındalık açısından daha avantajlı bir çözüm sunmaktadır.
Keywords : Anahtar derin öğrenme, Görüntü işleme, Robotik