Gezgin Robotlar için Çok Kameralı Konumlandırma Sistemi Multi-Camera Localization System for Mobile Robots
|
|
- Su Koç
- 6 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Gezgin Robotlar için Çok Kameralı Konumlandırma Sistemi Multi-Camera Localization System for Mobile Robots Oğuzcan Dobrucalı 1, Alpaslan Yufka 1, Burak Kaleci 1, Metin Özkan 1, Osman Parlaktuna 1 1 Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, 26480, Meşelik, Eskişehir { odobrucali, ayufka, burakaleci}@gmail.com, {meozkan, oparlak}@ogu.edu.tr Özet Bu çalışmada, iç ortamlarda gezgin robotların seyrüseferleri esnasında ihtiyaç duydukları konum bilgilerini sağlamak için görüntü tabanlı bir sistem sunulmaktadır. Sunulan sistem, gezgin robotların çalışma alanını kapsayacak şekilde tavana yerleştirilmiş kameralardan alınan görüntülerden robotların konumlarının hesaplanması ve bu konum bilgilerinin robotlara ulaştırılması olarak iki kısımdan oluşmaktadır. Çalışmada kameralardan sağlanan görüntülerin kameranın pozisyonu, geniş açılı mercek kullanılması ve ortamdaki ışık şiddetinin değişmesi gibi nedenlerle bozulmasından dolayı, bu bozulmaları tanımlayan bir fonksiyon kullanılarak robotların konum bilgileri hesaplanmakta ve her bir kameranın yerel koordinat sistemine göre hesaplanan konum bilgileri, küresel koordinat sistemine dönüştürülerek robotlara mesaj tabanlı bir haberleşme yapısı ile aktarılmaktadır. Geliştirilen bu konumlandırma sistemi, gerçek ortamda gezgin robot kullanılarak yapılan uygulamalar ile birlikte sunulmaktadır. Abstract In this study, a system providing indoor localization for the mobile robots is presented. The developed system is composed of two sub-systems. The first system is used to determine location of mobile robots. The localization is performed by processing images captured from the overhead cameras. The cameras are mounted on the ceiling of the building as to cover whole working region of mobile robots. Functions are defined in these methods to compensate the distortions on the image; which are caused by the positions of the cameras, using wide angle lenses, and changing light amplitude. The local poses computed by using these functions are then converted into global values. The second system is used to provide the communication between the first system and the mobile robots. This study is presented with the applications realized with a mobile robot in real-time. 1. Giriş Gezgin robotların kendilerine verilen görevleri yerine getirmeleri esnasında konumlandırılmaları temel problemlerden birisidir. Bu sorunu çözmek için, robotların üzerinde bulunan algılayıcılarla bilgi toplanması ve bu bilgilerin değerlendirilmesi doğrultusunda çeşitli algoritmalar geliştirilmiştir [1]. Ancak, robotların ortamdan sağladıkları bilgilerdeki hatalar ve ortamdaki değişimler, robotun konumunu belirlemedeki başarısını etkiler ve böylece her ortamda bu yaklaşımların başarılı sonuçlar vermesi beklenemez. Bu nedenle, konum bilgisinin sağlanmasında ortama yerleştirilmiş araçlardan faydalanılmaktadır. Açık ortamlarda küresel konumlandırma sisteminin (GPS) kullanılmasının yanı sıra, kapalı ortamlarda da benzeri sistemlerin kullanımına ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada, görüntü tabanlı bir konumlandırma sistemi sunulmaktadır. Bu sistem, tüm çalışma alanı kapsanacak şekilde tavana yerleştirilmiş geniş açılı merceğe sahip kameralardan alınan görüntülerin kullanıldığı konumlandırma ile elde edilen konum bilgilerinin gezgin robotlara iletilmesi için geliştirilen haberleşme yapısından oluşmaktadır. Konumlandırmada, görüntünün işlenmesiyle robotların üzerine yerleştirilen yapay imlerinin tanınması ve konumlarının belirlenmesi sağlanır [2]. Haberleşme ise seyrüsefer esnasında kullanılmak üzere elde edilen bu konum bilgilerinin, tasarlanan bir mesajlaşma yapısı içinde gezgin robotlara iletilmesini sağlar. Önerilen bu sistem, gezgin robot ile yapılan uygulamalar ile sunulmaktadır. Çalışmanın yapısı şu şekildedir: Bölüm 2 de genel konumlandırma problemleri ve çözüm yaklaşımları, Bölüm 3 te önerilen yöntem, Bölüm 4 te gerçekleştirilen uygulamalar, Bölüm 5 te sonuçlar ve öneriler verilmektedir. 2. Konumlandırma Problemleri ve Çözüm Yaklaşımları Günümüzde gezgin robot sistemleri alanında karşılaşılan önemli problemlerden biri robotun konumlandırılmasıdır. Gezgin robotlardan genellikle ortamda serbest dolaşmayı gerektiren görevleri gerçekleştirmeleri beklenir. Bu nedenle, çok farklı özelliklerdeki algılayıcılar ile donatılan bu sistemlerde güvenilir ve hızlı konum tespiti yapacak yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Gezgin robotların konumlandırılmasında; kör gidiş, yer imi tabanlı, küresel konumlandırma sistemi (GPS) ve harita karşılaştırmalı gibi çeşitli yaklaşımlar bulunmaktadır. Gezgin robotlarda yaygın olarak kullanılan tümlevli yol sayaç elemanın ölçümleri sonucu elde edilen konum ve yönelim tahmini, kör gidiş (dead-reckoning) yöntemini oluşturmaktadır. Gezgin robotların sürüş hataları, tekerlerinin özdeş olmaması gibi nedenler bu yöntemin güvenilirliğini uzun mesafeli seyirlerde azaltmaktadır. Fakat tümlevli yol sayaç elemanın ucuz olması, yüksek örnekleme hızı ve kısa mesafelerde kabul edilebilir düzeyde doğruluk sağlaması bu yöntemin avantajlarıdır [3]. Yer imleri ortam içerisinde bilinen bir konum ve yönelim bilgisine sahiptirler. Bunlar ortam içerisinde doğal veya yapay olarak bulunabilirler. Yer imleri, çokgen, yuvarlak gibi
2 bir geometriye sahip olabilirler. Gezgin robot ortam içerisinde bu yer imlerini algıladığında, kendisini önceden sahip olduğu yer iminin konum ve yönelim bilgisini kullanarak konumlandırabilir. Bu konumlandırma yönteminin uygulanabilir olabilmesi için yer imlerinin gezgin robotun algılama sahası içerisinde olması gerekir. Günümüzde pek çok alanda kullanılan küresel konumlandırma sistemi (GPS), uydular ve istemci arasındaki iletişim sonucu yayılan sinyallerin kullanılarak istemcinin konum ve yönelim bilgilerini hesaplayan bir konumlandırma yöntemidir. Açık ve sönümleme elemanlarının az bulunduğu ortamlarda tercih edilen etkin bir yaklaşımdır. Yöntemin uygulanmasında karşılaşılan en büyük sıkıntı, hava koşullarının çok kötü olması, ortamdaki ağaç, bina, gibi engellerin yoğun olması durumunda uydudan gelen sinyallerin zayıflaması veya yitirilmesidir [4]. Harita karşılaştırma yöntemi, gezgin robotun belleğine önceden depolanmış ortam haritasının, robotun algılayıcıları tarafından ortamdan elde edilen mesafe bilgilerinin karşılaştırılması sonucu sağlanan konumlandırma işlemidir. Eğer gezgin robot yeterince güvenilir algısal bilgiye sahip ve bu algısal bilgiyi yüksek işlem gücünde değerlendirme kabiliyetine sahip ise bu yöntem tercih edilir. Gezgin robotun belleğine önceden depolanmış olan referans haritasının doğru olması beklenir. konumlar ile gerçek konumlar arasındaki fark kullanılarak hata fonksiyonu elde edilmiştir. Bu hata fonksiyonu, konum ölçüm sonuçlarını iyileştirmekte kullanılmıştır Çok Kamera ile Konumlandırma Konumlandırma alanını genişletmek amacıyla, çalışma ortamında çok sayıda kamera kullanılmıştır. Bu sayede konumlandırma sistemi, robotun bir kameranın görüş alanından çıkması durumunda diğer kameradan aldığı görüntüleri işleyerek robotun daha geniş bir alanda izlenmesini sağlamıştır. 3. Önerilen Yöntem 3.1. Tek Kamera ile Konumlandırma Gezgin robotların, tavana yerleştirilen tepe kamerası ile alınan görüntülerden tanınması ve konumlandırılması için, robotların üstüne özel olarak tasarlanmış imler yerleştirilmektedir. Bu imlerin yapısı Şekil 1 de gösterilmektedir. İmlerdeki her üç kısımda konumlandırma için gerekli bilgileri sağlamaktadır. Şekil 1: Gezgin robotları tanımlamada kullanılan imlerin yapısının gösterimi İmlerin saptanması, öncelikle im sınırlayıcısının algılanması ile sağlanmaktadır. Alınan görüntüdeki im sınırlayıcıları ortamdaki robotları belirtmektedir. Daha sonra, im tanımlayıcısından robotun kimliği ve im yön belirtecinden de robotun yönelme bilgisi elde edilmektedir. Temelde, robotun konumunu belirlemek üzere, her bir görüntü hücresinin (piksel) ortamda tanımladığı mesafe değerinin kullanımı ile imin görüntüdeki konumundan ortamdaki konumu hesaplanabilmektedir. Ancak, algısal veri kaynağı olarak kameranın kullanıldığı durumlarda görüntüde kamera ve ortam kaynaklı bozulmalar oluşmaktadır [5]. Yapılan uygulamalarda konum hesaplamalarında sınırlı aralıkta değişen hataların olduğu gözlenmiştir. Bu hataları azaltmak amacıyla, hata modellemesi yapılmıştır. Kameranın görüş alanı içersinde eşit mesafelerde veri toplanıp, hesaplanan Şekil 2: Tepe kameraların görüş alanları, küresel ve yerel koordinat eksenleri. Şekil 2 de uygulamaların gerçekleştirildiği ESOGÜ Yapay Zeka ve Robotik Araştırma Laboratuarı için tavana monte edilen her bir kameranın (K i, i=1,2,3) görüş alanları kesikli çizgilerle gösterilmektedir. Ayrıca, kameraların hesaplamalarda kullandığı yerel koordinatlar (X i ve Y i, i=1,2,3) ile tüm laboratuar için tanımlanmış küresel koordinatlar (X,Y) görülmektedir. Üç kameradan alınan görüntülerle robotların konumlandırılması sağlanmaktadır. Önerilen çok kameralı konumlandırma sisteminde her kameradan görüntü alınmakta ve bu görüntüler kullanılarak Bölüm 3.1 de anlatılan yöntem ile gezgin robotların konumları yerel koordinatlara (X i ve Y i, i=1,2,3) göre hesaplanmaktadır. Yerel ve küresel koordinatlar arasında tanımlanan dönüşüm matrisleri kullanılarak robotların konumları küresel koordinatlara dönüştürülmektedir Haberleşme Önerilen yöntemde, iç ortamda bulunan gezgin robotların konumları bir bilgisayar tarafından hesaplanır. Bilgisayarda hesaplanan bu konum bilgilerinin, gezgin robotlara iletilmesini sağlayan bir haberleşme sistemi kurulmuştur. TCP/IP protokolünün kullanıldığı bu sistemde bilgisayar sunucu, gezgin robotlar ise istemci konumundadır. İstemcilerin, sunucu ile haberleşmesini sağlayan mesaj yapısı (1) ile gösterilmiştir. Bu yapı bir operatör ve operandlardan (parametrelerden) oluşur. operatör( operand 0,operand 1,,operand n ) (1)
3 İstemciler tarafından kullanılan mesajlar ve amaçları şu şekildedir: kayıt ( robot_adı, im_no, istek_tipi) : İstemci; robot_adı ile adını, im_no ile üzerinde taşıdığı imin tanımladığı numarayı, istek_tipi ile konum bilgisinin talep şeklini belirterek sunucuya kayıt olmak amacıyla bu mesajı gönderir. Sunucu bu mesajdaki parametrelerin tanımladığı bilgileri kullanarak istemciye konum bilgisini aktarır. Parametre ile belirtilen istek tipine göre konum bilgisi, sunucu tarafından istemciye ya talep beklemeksizin sürekli ya da sunucuya talep ulaştıkça istemciye gönderilir. kayıt_sil (robot_adı) : Bu mesaj istemci ile sunucunun bağlantısını kesmektedir. Ayrıca, bu mesajı alan sunucu ilgili istemcinin kaydını silmekte ve konumlandırma bilgisini ilgili istemciye göndermemektedir. talep (robot_adı, ref_numarası) : Bu mesaj ile istemci, sunucudan konum bilgisini talep eder. ref_numarası, istemci tarafından her bir talep için otomatik olarak atanır ve bu numara, sunucudan gelen yanıtın belirlenmesinde kullanılır. talep_değiştir (robot_adı, yeni_istek_tipi) : Bu mesaj ile istemci, sunucuya kayıt olurken belirttiği istek tipini değiştirir. Sunucunun, istemcilere konum bilgilerini aktarmasını sağlayan mesaj yapısı şu şekildedir. konum(ref_numarası,x_koordinat,y_koordinat,yön): Mesaj yapısından yer alan ref_numarası, istemciden sunucuya gelen talep mesajında yer alan referans numarasıdır. Alınan konum bilgisinin, istemcinin hangi talebine karşılık geldiğini bu ref_numarası belirtir. Sunucu mesajında ayrıca, mesajın gönderileceği istemcinin konum bilgisine ait x_koordinat, y_koordinat, yönlenme değerleri vardır. Bölüm 3.1 de anlatılan yöntem ile istemcinin hangi kameranın görüş alanı içinde olduğu ve istemciye ait yerel konum bilgisi elde edilmektedir. Bölüm 3.2 de anlatılan yöntem ile elde edilen yerel konum bilgisi, küresel konum bilgisine çevrilmekte ve bu bilgiler x_koordinat, y_koordinat, yönlenme değerlerine atanmaktadır. 4. Uygulamalar Önerilen konumlandırma sisteminin başarısını test etmek üzere iki uygulama gerçekleştirilmiştir. Bu uygulamalarda, gezgin robot ile kamera sistemi kullanılmıştır. Şekil 3 te görülen ve Pioneer 3-DX olarak adlandırılan diferansiyel sürüş yapısına sahip gezgin robot platformu, yüksek çözünürlüklü yol sayacı ve kablosuz Ethernet bulunan Pentium tabanlı bilgisayara sahiptir [6]. Konumlandırma maksadıyla kullanılan görsel algılama sisteminde ise, üzerinde Tokina KVR3314 model, manüel iris, H V59.02 görüş açısına sahip lens takılı olan SONY SSC-E378P model renkli kamera ve Imagination PXC model görüntü yakalama kartı kullanılmaktadır. Kameralar, zemini dik açı ile görecek şekilde, yerden 335cm yüksekte tavana yerleştirilmiştir. Yazılımların geliştirilmesinde bazı uygulama geliştirme kütüphanelerinden faydalanılmıştır. Görüntülerin işlenmesinde, OpenCV olarak adlandırılan açık kaynak kodlu görüntü işleme kütüphanesi kullanılmıştır [7]. Pioneer 3-DX gezgin robot platformunun programlanmasında, ARIA olarak adlandırılan açık kaynak kodlu robot kontrol kütüphanesi kullanılmıştır [8]. Şekil 3: Uygulamalarda kullanılan Pioneer 3-DX robotunun üzerindeki yer imi ile görüntüsü Geliştirilen görüntü tabanlı çok kameralı konumlandırma sisteminin denenmesi amacıyla laboratuar ortamında bulunan P3-DX gezgin robotu ile tek yönde dikdörtgensel yol testi uygulanmıştır. Takip için kullanılan yol 400x122cm boyutlarındadır. Bu yolun yarısı tepe kamera (K 2 ) görüş alanında, diğer yarısı ise tepe kamera (K 3 ) görüş alanında yer almaktadır. Bu çalışmada, sistemin etkinliğini göstermek amacıyla, iki uygulama gerçekleştirilmiştir. İlk uygulamada, robot sadece adım sayıcılardan aldığı konum bilgisini kullanarak dikdörtgensel yolun köşe noktaları arasında hareket etmektedir. İkinci, uygulamada ise, robot dikdörtgenin köşelerinde önerilen konumlandırma sisteminin hesapladığı küresel konum bilgisini kullanmaktadır. Deneylerin yapıldığı laboratuar ortamında kameraların (K 2 ve K 3 ) görüş alanları ile gezgin robotun harekete başladığı konum Şekil 4 te gösterilmektedir. Şekil 4: Deneyin birinci ve ikinci adımındaki gezgin robotun başlangıçtaki konumu ve yönelimi: Solda K 2 den alınan ve sağda K 3 den alınan görüntü 4.1. Kör Gidiş Yöntemi ile Yol Takibi Deneyin ilk adımında, gezgin robot dikdörtgensel yol boyunca, kör gidiş yöntemiyle elde ettiği konumlandırma bilgilerini kullanmaktadır. Şekil 4'te gösterilen başlangıç pozisyondan harekete geçen robot, dikdörtgensel yolu izledikten sonra, Şekil 5'te gösterildiği gibi bir konum almaktadır. Gezgin robot hareketi esnasında, kör gidiş yöntemiyle sağlanan konum bilgisindeki hata büyüklüğü kat edilen yol ve yapılan manevralar ile birlikte artmaktadır. Gezgin robot hareketini tamamladığında yönündeki ve konumundaki hata görülebilmektedir.
4 Gezgin robotun dikdörtgensel yolu izlemesi süresince, konumunun değişimi kaydedilmiş ve bu veriler doğrultusunda, çizdirilen grafik Şekil 8 de verilmektedir. Yerel Konumlandirma sistemiyle izlenen dikdörtgensel yol Şekil 5: Kör gidiş yöntemi ile yol takibinde, gezgin robotun bitiş noktasındaki konumu ve yönelimi: Solda K 2 den alınan ve sağda K 3 den alınan görüntü Gezgin robotun karesel yolu izlemesi süresince, konumunun değişimi kaydedilmiş ve bu veriler doğrultusunda, çizdirilen grafik Şekil 6 te verilmektedir. Kör Tahmin yöntemiyle izlenen dikdörtgensel yol Baslangic pozisyonu 180 Bitis pozisyonu Şekil 8: Kamera tabanlı konumlandırma yöntemi ile yol takibinde, gezgin robotun izlediği dikdörtgensel yol Baslangic pozisyonu Bitis pozisyonu 0 Şekil 6: Kör gidiş yöntemi ile yol takibinde, gezgin robotun izlediği dikdörtgensel yol Çok Kameralı Konumlandırma Sistemi ile Yol Takibi Bu uygulamada, gezgin robot dikdörtgensel yolun takip edilmesinde önerilen konumlandırma sisteminden faydalanmaktadır. Gezgin robot, dikdörtgensel yolun her bir köşe koordinatına ulaştığında, önerilen konumlandırma sisteminden sağlanan konum bilgisini almaktadır. Böylece, kör gidiş yöntemi ile sahip olduğu hatalı konum bilgisini güncellemekte ve dikdörtgensel yolun bir sonraki köşe koordinatına ulaşmak üzere hareket etmektedir. Şekil 7 de gezgin robotun bitiş noktasındaki konumu ve yönelimi verilmektedir Uygulama Sonuçlarının Analizi Uygulamalarda, konumlandırma sistemi ile elde edilen konum bilgileri Tablo 1 ve Tablo 2 de gösterilmektedir. Ayrıca, robotun her iki deneydeki konum değer grafikleri karşılaştırma amacıyla, Şekil 9 de verilmektedir. Şekil ve tablolarda görüldüğü gibi, kör gidiş yöntemiyle karesel yolun izlenmesi esnasında, kat edilen mesafe arttıkça konumlandırma hatası da artmaktadır. Yolun köşe koordinatlarında, önerilen konumlandırma sisteminden sağlanan konum bilgisi kullanıldığında, hatanın azaldığını ve kat edilen mesafe ile bu hatanın artmadığı görülmektedir. Tablo 1: Kör gidiş yöntemi ile yol takibi yapıldığında elde edilen konum verileri. X Beklenen (cm) X Ölçülen (cm) X Hata (cm) Y Beklenen (cm) Y Ölçülen (cm) Başlangıç Y Hata (cm) 1. Köşe Köşe Köşe Bitiş Şekil 7: Çok kamera konumlandırma sistemi ile yol takibinde, gezgin robotun bitiş noktasındaki konumu ve yönelimi: Solda K 2 den alınan ve sağda K 3 den alınan görüntü
5 Tablo 2: Kamera tabanlı konumlandırma sistemi yol takibinde kullanıldığında elde edilen konum verileri. X Beklenen (cm) X Ölçülen (cm) X Hata (cm) Y Beklenen (cm) Y Ölçülen (cm) Başlangıç Y Hata (cm) 1. Köşe Köşe Köşe Bitiş Kör Tahmin yöntemi ile Konumlandirma sisteminin kiyaslanmasi Kör Tahmin Konumlandirma 1. Köse 2. Köse 3. Köse 4. Köse 0 Şekil 9: Uygulamalarda gezgin robotun izlediği dikdörtgensel yollar Çok kameralı konumlandırma sisteminin kullanımı ile yol izlemede hataların olduğu görülmektedir. Bu hataların sebepleri, yapılan uygulamalardan sağlanan bilgiler doğrultusunda tanımlanabilmektedir. Robotun istenen bir noktaya gitmesi istendiğinde, robotun mekanik yapısından ve robotun tekerleklerinin dönüşünü kontrol eden kontrolörlerin hatalarından kaynaklanan sebeplerle istenen noktaya ulaşamamaktadır. Bu istenilen noktalara tam olarak varılamamasının sebeplerinden biridir. Kameradan alınan görüntülerdeki bozulmalar ve ortamın büyüklüğü nedeniyle bir pikselin taşıdığı ortamdaki alanın genişliği hataların kaçınılmaz sebepleridir. Ayrıca, insan kaynaklı yapılan ölçüm hataları da olabilir. Gezgin robotun 40.0x44.5cm ebatlarında olduğu ve kameraların 1100x800cm ebatlarında geniş görüş alanına sahip olduğu düşünüldüğünde, karşılaşılan hatalar kabul edilebilir sınırlar içindedir. 5. Sonuçlar ve Öneriler Bu çalışmada, kapalı ortamlarda kullanılabilecek görüntü tabanlı bir konumlandırma sistemi önerilmiş ve uygulamalar ile etkinliği gösterilmiştir. Bu sistemde tüm çalışma alanında konumlandırma yapılmasını sağlayacak üç kamera yere dik olacak şekilde tavana yerleştirilerek kullanılmıştır. Ancak, daha geniş alanlarda konumlandırma yapılmak istendiğinde, tavana yerleştirilen kamera sayısı arttırılarak önerilen yaklaşım kullanılabilir. Önerilen konumlandırma sistemi şu kısımları içermektedir: (1) Her kameradan ayrı ayrı görüntü alınarak, robotun algılanabilmesi için tasarlanan yer imleri saptanır. (2) Saptanan yer imleri kullanılarak, bir bilgisayar tarafından konum bilgisi hesaplanır. (3) Hesaplanan konum bilgisi, TCP/IP protokolü ile ağ ortamına sunulur. (4) Gezgin robotlar ve ağ ortamındaki diğer bilgisayarlar, konum bilgisini tanımlanan mesaj yapılarını kullanarak elde edebilir. Önerilen bu konumlandırma sisteminin denemesi maksadıyla iki uygulama gerçekleştirilmiştir. İlk uygulamada sadece kör gidiş yöntemi ile elde edilen konumlandırma bilgisi kullanılarak robotun dikdörtgensel bir yol izlemesi sağlanmıştır. Bu ilk uygulamada sadece kör gidiş yöntemi ile robotun konumlandırılması yapılarak hedeflere gidilemediği açıkça görülmüştür. İkinci uygulamada ise aynı yolun izlenmesi önerilen çok kameralı konumlandırma sistemi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Tümlevli yol sayacı hatasının, dikdörtgensel yolun köşelerinde sıfırlanması nedeniyle ikinci uygulamada hatanın azaldığı gözlemlenmiştir. Önerilen yaklaşım, iç ortamlarda gezgin robotların konumlandırılmasında bir küresel konumlandırma sistemi (GPS) gibi kullanılabilir. Ayrıca, çalışma alanının sınırlı olduğu iç ortamlarda gezgin robotların kendilerinden beklenen görevleri yapabilmeleri için konumlandırma sağlayabilir. Gelecekte, çok kameralı konumlandırma sisteminin hesaplama hızını ve doğruluk oranlarını arttırmak için çalışmalar yapılması planlanmaktadır. Bu kapsamda, tahmin yöntemleri kullanılarak robotun hareket eğilimleri izlenecek, bu eğilimler doğrultusunda görüntüden sağlanan konum bilgisinin iyileştirilmesi ve robotun kameraların görüş alanları arasında geçişlerinin belirlenmesi sağlanacaktır. Ayrıca, bu yaklaşımla görüş alanları etrafında kalan küçük alanlar içinde de robotun konum tahmini yapılabilecektir. 6. Kaynaklar [1] J. Borenstein, H. R. Everett, L. Feng, and D.Wehe, Mobile Robot Positioning Sensors and Techniques, Journal of Robotic Systems, 14(4), pp , [2] B. Kaleci, Y. Çakır, M. Özkan ve O. Parlaktuna, Tepe Kamera ile İç Ortamda Gezgin Robotların Konumlandırılması, Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları Sempozyumu (ASYU 8), Isparta, Türkiye, 8. [3] J. Borenstein, H. R. Everett, and L. Feng, Where am I? : Sensors and Methods for Mobile robot Positioning, the University of Michigan, USA, [4] Capezio, Francesco, Sgorbissa, Antonio, Zaccaria, Renato, An Augmented State Vector Approach to GPS- Based Localization, IEEE International Symposium on Computational Intelligence in Robotics and Automation Jacksonville, FL, USA, June 20-23, 7. [5] B. Kaleci, Indoor Robot Localization By Using Overhead Camera, Lisans Tezi, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, Ocak 8. [6] 8. [7] Open Source Computer Vision Library (OpenCV) Reference Manual (1), Intel Cooperation, USA. [8] MobileRobots Advanced Robotics Interface for Applications (ARIA) Developer's Reference Manual, Ver , 8.
Gezgin Robotlar için Görüntü Tabanl Konumland rma Sistemi
Otomatik Kontrol Ulusal Toplant s, 13-15 Kas m 8, TOK'8, Istanbul Gezgin Robotlar için Görüntü Tabanl Konumland rma Sistemi Alpaslan Yufka 1, O uzcan Dobrucal 1, Burak Kaleci 1, Metin Özkan 1, Osman Parlaktuna
DetaylıGezgin Robotlarda Parçacık Süzgeci Tabanlı Konumlandırma Yönteminde Algılayıcı Veri Hassasiyeti Analizi
Gezgin Robotlarda Parçacık Süzgeci Tabanlı Konumlandırma Yönteminde Algılayıcı Veri Hassasiyeti Analizi Sezcan Yılmaz Hilal Ezercan Kayır Burak Kaleci Osman Parlaktuna Makina Mühendisliği Bölümü, Eskişehir
DetaylıAndroid Telefonlarla Yol Bozukluklarının Takibi: Kitle Kaynaklı Alternatif Çözüm
Galatasaray Üniversitesi Android Telefonlarla Yol Bozukluklarının Takibi: Kitle Kaynaklı Alternatif Çözüm Mustafa Tekeli, Özlem Durmaz İncel İçerik Giriş Literatür Özeti Sistem Mimarisi / Metodoloji Öncül
DetaylıPLC (Programlanabilir Kontrol Cihazı) TABANLI SİSTEMLERİN İNTERNET ÜZERİNDEN İZLENMESİ
PLC (Programlanabilir Kontrol Cihazı) TABANLI SİSTEMLERİN İNTERNET ÜZERİNDEN İZLENMESİ Derya Birant, Alp Kut Dokuz Eylül Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü İÇERİK Giriş PLC nedir? PLC lerin Uygulama
DetaylıCCD KAMERA KULLANARAK SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME YOLUYLA GERÇEK ZAMANLI GÜVENLİK UYGULAMASI
CCD KAMERA KULLANARAK SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME YOLUYLA GERÇEK ZAMANLI GÜVENLİK UYGULAMASI Serhan COŞAR serhancosar@yahoo.com Oğuzhan URHAN urhano@kou.edu.tr M. Kemal GÜLLÜ kemalg@kou.edu.tr İşaret ve Görüntü
DetaylıResearch On Using a Mobile Terrestrial Photogrammetric Mapping System For The Determination Of Object Volumes
Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi Cilt: 4, No: 3, 2012 (1-6) Electronic Journal of Map Technologies Vol: 4, No: 3, 2012 (1-6) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojikarastirmalar.com e-issn:1309-3983
DetaylıTrafik Yoğunluk Harita Görüntülerinin Görüntü İşleme Yöntemleriyle İşlenmesi
Trafik Yoğunluk Harita Görüntülerinin Görüntü İşleme Yöntemleriyle İşlenmesi ISITES 2016 4 TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON INNOVATIVE TECHNOLOGIES IN ENGINEERING AND SCIENCE Dr. G. Çiğdem Çavdaroğlu ISITES,
DetaylıAMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri
SUNU PLANI AMAÇ OPEN CV GÖRÜNTÜ EŞİKLEME KENAR BULMA ŞEKİL BULMA GÖRÜNTÜ GENİŞLETME VE BOZMA GÖRÜNTÜ DOLDURMA AFFİNE DÖNÜŞÜMÜ PERSPEKTİF DÖNÜŞÜM KUŞ BAKIŞI GÖRÜNTÜ DÖNÜŞÜMÜ AMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri
DetaylıYOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE ÜRETİLEN YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİNDE KALİTE DEĞERLENDİRME VE DOĞRULUK ANALİZİ
YOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE ÜRETİLEN YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİNDE KALİTE DEĞERLENDİRME VE DOĞRULUK ANALİZİ Naci YASTIKLI a, Hüseyin BAYRAKTAR b a Yıldız Teknik Üniversitesi,
DetaylıKAMERA YARDIMI İLE GEZGİN ROBOTUN ÇİZGİ TAKİBİ UYGULAMASI
KAMERA YARDIMI İLE GEZGİN ROBOTUN ÇİZGİ TAKİBİ UYGULAMASI Osman Parlaktuna 1, Metin Özkan 2 and Ahmet Yazıcı 3 1 Osmangazi Universitesi, Elektrik-Elektronik Müh.Böl., Meşelik, Eskişehir. email: oparlak@ogu.edu.tr
DetaylıGÖRÜNTÜ TABANLI ALGILAMA İLE QUADROTORUN HAREKETLİ BİR CİSMİ TAKİBİ
GÖRÜNTÜ TABANLI ALGILAMA İLE QUADROTORUN HAREKETLİ BİR CİSMİ TAKİBİ 1 PROJENİN TANIMI Bu projede bir quadrotora, görüntü tabanlı algılama ile hareketli bir nesneyi otonom olarak takip etme özelliği kazandırılmıştır.
Detaylı5 İki Boyutlu Algılayıcılar
65 5 İki Boyutlu Algılayıcılar 5.1 CCD Satır Kameralar Ölçülecek büyüklük, örneğin bir telin çapı, objeye uygun bir projeksiyon ile CCD satırının ışığa duyarlı elemanı üzerine düşürülerek ölçüm yapılır.
DetaylıDÖRT ROTORLU BİR İNSANSIZ HAVA ARACININ İRTİFA KESTİRİMİ
VI. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI 28-30 Eylül 2016, Kocaeli Üniversitesi, Kocaeli DÖRT ROTORLU BİR İNSANSIZ HAVA ARACININ İRTİFA KESTİRİMİ İlkay Gümüşboğa 1 Anadolu Üniversitesi Havacılık ve Uzay
DetaylıLED IŞIK KAYNAKLARININ RENK SICAKLIĞININ GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ KULLANILARAK BELİRLENMESİ. İsmail Serkan Üncü, İsmail Taşcı
LED IŞIK KAYNAKLARININ RENK SICAKLIĞININ GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ KULLANILARAK BELİRLENMESİ İsmail Serkan Üncü, İsmail Taşcı To The Sources Of Light s Color Tempature With Image Processing Techniques
DetaylıBazı Gömülü Sistemlerde OpenCV ile Performans Analizi
OpenCV ile Performans Analizi S.Ü Bil.Müh. 2. Sınıf Öğrencisi Faruk GÜNER farukguner@outlook.com.tr S.Ü Bil.Müh. 2. Sınıf Öğrencisi Mesut PİŞKİN mesutpiskin@outlook.com S.Ü Öğr. Gör. Dr. Mustafa Nevzat
DetaylıBİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ AKADEMİK ÖZGEÇMİŞ FORMU
BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ AKADEMİK ÖZGEÇMİŞ FORMU KİŞİSEL BİLGİLER Adı Soyadı Tolga YÜKSEL Ünvanı Birimi Doğum Tarihi Yrd. Doç. Dr. Mühendislik Fakültesi/ Elektrik Elektronik Mühendisliği 23.10.1980
DetaylıMühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş
Mühendislik Mekaniği Statik Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Bölüm 10 Eylemsizlik Momentleri Kaynak: Mühendislik Mekaniği: Statik, R. C.Hibbeler, S. C. Fan, Çevirenler: A. Soyuçok, Ö. Soyuçok. 10. Eylemsizlik Momentleri
DetaylıCHAOS TM. Dinamik Kavşak Kontrol Sistemi
CHAOS TM Dinamik Kavşak Kontrol Sistemi CHAOS TM ile... CHAOS TM Dinamik Kavşak Kontrol Sistemi Kavşaklarda ve kavşaklar arasındaki yol kesimlerinde trafik daha akıcı hale gelir, Araçların kavşaklarda
Detaylı: ODTÜ Kent Konukevi - 1 Daire:101/5 ODTÜ Kampüsü Üniversiteler Mah. Dumlupınar Blv. No:1. 06800 Çankaya-Ankara, Türkiye
GENEL BİLGİLER Adı ve Soyadı : Hasan İhsan TURHAN Doğum Yeri ve Tarihi : Eskişehir / 18.09.1987 Askerlik Durumu : Yapıldı/Muaf Ehliyet : B Sınıfı Uyruğu : TC Medeni Hali : Bekar Adres : ODTÜ Kent Konukevi
DetaylıGÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI ÖZET ABSTRACT
GÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI Hüseyin GÜNEŞ 1, Alper BURMABIYIK 2, Semih KELEŞ 3, Davut AKDAŞ 4 1 hgunes@balikesir.edu.tr Balıkesir
DetaylıOpenZeka MARC. Mini Otonom Araç Yarışması
OpenZeka MARC Mini Otonom Araç Yarışması Hakkımızda Open Zeka, NVIDIA Derin Öğrenme Kurumu ve NVIDIA Embedded Türkiye partneri olarak yeni nesil yapay zeka algoritmaları ve sensörleri kullanarak akıllı
Detaylısentry360 2013 Ürün Kataloğu
sentry360 2013 Ürün Kataloğu Hakkında Sentry360 sentry360 Sentry360 uygulama odaklı bir lider geliştiricisi ve üreticisi çok megapiksel güvenlik kameraları ve video yönetim yazılımı ticari ve hükümet pazarlar.
DetaylıDijital (Sayısal) Fotogrametri
Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital fotogrametri, cisimlere ait iki boyutlu görüntü ortamından üç boyutlu bilgi sağlayan, sayısal resim veya görüntü ile çalışan fotogrametri bilimidir. Girdi olarak
DetaylıSAYISAL ÇÖZÜMLEME. Yrd.Doç.Dr.Esra Tunç Görmüş. 1.Hafta
SAYISAL ÇÖZÜMLEME Yrd.Doç.Dr.Esra Tunç Görmüş 1.Hafta Sayısal çözümleme nümerik analiz nümerik çözümleme, approximate computation mühendislikte sayısal yöntemler Computational mathematics Numerical analysis
DetaylıDevlet Demiryolları için Maliyet Tabanlı Rekabetçi Fiyatlandırma Sistemi (MATRİS) Selim Çetiner Serhan Turhan - 9 Aralık 2014, Salı
Devlet Demiryolları için Maliyet Tabanlı Rekabetçi Fiyatlandırma Sistemi (MATRİS) Selim Çetiner Serhan Turhan - 9 Aralık 2014, Salı MATRİS Gündem Maliyet Tabanlı Rekabetçi Fiyatlandırma Sisteminin İhtiyaç
DetaylıYILDIZ TEKNIK ÜNİVERSİTESİ ELEKTRİK - ELEKTRONİK FAKULTESİ ELEKLTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
YILDIZ TEKNIK ÜNİVERSİTESİ ELEKTRİK - ELEKTRONİK FAKULTESİ ELEKLTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ GEZGİN ROBOT UYGULAMASI ORHAN BEDİR ORHAN MERT Proje Danışmanı : Y.Doç.Dr. Tuncay UZUN İstanbul,
DetaylıPOSITION DETERMINATION BY USING IMAGE PROCESSING METHOD IN INVERTED PENDULUM
POSITION DETERMINATION BY USING IMAGE PROCESSING METHOD IN INVERTED PENDULUM Melih KUNCAN Siirt Üniversitesi, Mühendislik-Mimarlık Fakültesi, Mekatronik Mühendisliği Bölümü, Siirt, TÜRKIYE melihkuncan@siirt.edu.tr
DetaylıKENDĐ KENDĐNE YOL BULAN ARAÇ
KENDĐ KENDĐNE YOL BULAN ARAÇ Projeyi Yapan : Selim Göksu Proje Yöneticisi : Prof. Dr. Tülay Yıldırım GĐRĐŞ Günümüzde, kullanılan bir takım araçların (evdeki robotlardan fabrikalardaki forkliftlere, sokaktaki
DetaylıBİYOMETRİK İRİS SINIFLANDIRMA SİSTEMLERİ
BİYOMETRİK İRİS SINIFLANDIRMA SİSTEMLERİ Emre DANDIL, K.İBRAHİM KAPLAN Akademik Bilişim 2013 İnternet ve bilgisayar teknolojilerinin etkin kullanılmaya başlanması ile birlikte, bazı kişisel bilgilere veya
DetaylıSimulink Kullanılarak ROS Tabanlı Gezgin Robot Kontrol Benzetimi
2016 Published in 4th International Symposium on Innovative Technologies in Engineering and Science 3-5 November 2016 (ISITES2016 Alanya/Antalya - Turkey) Simulink Kullanılarak ROS Tabanlı Gezgin Robot
DetaylıİRİSTEN KİMLİK TANIMA SİSTEMİ
ÖZEL EGE LİSESİ İRİSTEN KİMLİK TANIMA SİSTEMİ HAZIRLAYAN ÖĞRENCİLER: Ceren KÖKTÜRK Ece AYTAN DANIŞMAN ÖĞRETMEN: A.Ruhşah ERDUYGUN 2006 İZMİR AMAÇ Bu çalışma ile, güvenlik amacıyla kullanılabilecek bir
Detaylı5.63. YÜK KONTROLLÜ ASANSÖR ROBOT TASARIMI
5.63. YÜK KONTROLLÜ ASANSÖR ROBOT TASARIMI Prof. Dr. Asaf VAROL Fırat Üniversitesi T.E.F. Elk. ve Bilg. Eğt Böl. asaf_varol@yahoo.com Arş. Gör. Ferhat BAĞÇACI Fırat Üniversitesi T.E.F. Elk. ve Bilg. Eğt
DetaylıFOTOGRAMETRİ DAİRESİ BAŞKANLIĞI FAALIYETLERI
FOTOGRAMETRİ DAİRESİ BAŞKANLIĞI FAALIYETLERI Fotg.D.Bşk.lığı, yurt içi ve yurt dışı harita üretimi için uydu görüntüsü ve hava fotoğraflarından fotogrametrik yöntemlerle topoğrafya ve insan yapısı detayları
DetaylıKOCAELİ ÜNİVERSİTESİ ELEKTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ 2018/2019 GYY BİTİRME ÇALIŞMASI ÖNERİ FORMU. (Doç.Dr. M.
KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ ELEKTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ 2018/2019 GYY BİTİRME ÇALIŞMASI ÖNERİ FORMU (Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ) Derinlik kamerası ile alınan modellerin birleştirilmesi Derinlik kamerası,
DetaylıGÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ
GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ GÖRÜNTÜ İŞLEME Hafta Hafta 1 Hafta 2 Hafta 3 Hafta 4 Hafta 5 Hafta 6 Hafta 7 Hafta 8 Hafta 9 Hafta 10 Hafta 11 Hafta 12 Hafta 13 Hafta 14 Konu Giriş Digital Görüntü Temelleri-1
DetaylıGridAE: Yapay Evrim Uygulamaları için Grid Tabanlı bir Altyapı
GridAE: Yapay Evrim Uygulamaları için Grid Tabanlı bir Altyapı Erol Şahin Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Orta Doğu Teknik Üniversitesi Ankara, Türkiye 2. ULUSAL GRİD ÇALIŞTAYI, 1-2 Mart 2007, TÜBİTAK,
DetaylıMONTE CARLO BENZETİMİ
MONTE CARLO BENZETİMİ U(0,1) rassal değişkenler kullanılarak (zamanın önemli bir rolü olmadığı) stokastik ya da deterministik problemlerin çözümünde kullanılan bir tekniktir. Monte Carlo simülasyonu, genellikle
DetaylıBAŞKENT ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BENZER SÜREÇLERDE ÜRETİLEN ÜRÜNLER İÇİN YAPAY ZEKA İLE ZAMAN TAHMİNİ SONER ŞÜKRÜ ALTIN
BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BENZER SÜREÇLERDE ÜRETİLEN ÜRÜNLER İÇİN YAPAY ZEKA İLE ZAMAN TAHMİNİ SONER ŞÜKRÜ ALTIN YÜKSEK LİSANS TEZİ 2011 BENZER SÜREÇLERDE ÜRETİLEN ÜRÜNLER İÇİN YAPAY
DetaylıKONUMSAL VERİNİN ELDE EDİLMESİNDE MOBİL CBS OLANAKLARI: GELENEKSEL YÖNTEMLERLE KARŞILAŞTIRMA. Fatih DÖNER
KONUMSAL VERİNİN ELDE EDİLMESİNDE MOBİL CBS OLANAKLARI: GELENEKSEL YÖNTEMLERLE KARŞILAŞTIRMA Fatih DÖNER TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri CBS'2007 Kongresi, 30
DetaylıRENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ
Journal of Naval Science and Engineering 2009, Vol 5, No2, pp 89-97 RENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ Öğr Kd Bnb Mustafa Yağımlı Elektrik/Elektronik Mühendisliği Bölümü,
DetaylıCHAOS TM Dinamik Kavşak Kontrol Sistemi
CHAOS TM Dinamik Kavşak Kontrol Sistemi CHAOS, araçların trafik ışıklarında bekleme süresini en aza indirir. Dinamik Kavşak Kontrol Sistemi Dinamik kavşak kontrol sistemi olarak adlandırılan CHAOS TM,
DetaylıBilgisayarla Görüye Giriş
Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 7 SIFT ve Öznitelik Eşleme Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Panorama Oluşturma Görüntü mozaikleme, panorama oluşturma gibi tüm uygulamalar için öncelikle ilgili görüntülerin
DetaylıSATIŞ DESTEK DOKÜMANI
SATIŞ DESTEK DOKÜMANI ML-1632 MAXLOGIC SUPERVISOR ÇEVRE SİSTEMLER İLE ENTEGRE GRAFİKSEL İZLEME VE YÖNETİM ML-1632 Supervisor yazılımı; akıllı adresli yangın algılama sistemlerindeki yangın ve hata olaylarının
DetaylıROBOT OTOMASYONU SAKARYA ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ KALIPÇILIK TEKNİĞİ DERS NOTU. Doç.Dr. Akın Oğuz KAPTI
ROBOT OTOMASYONU MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ KALIPÇILIK TEKNİĞİ DERS NOTU Doç.Dr. Akın Oğuz KAPTI Endüstriyel Robotlar 2 Robotlar, sensörel bilgi ile çevresini algılayan, algıladıklarını yorumlayan, yapay
DetaylıIP CCTV SİSTEMLERİNDE PİXEL (PPM) HESAPLAMASI VE DOĞRU ÇÖZÜNÜRLÜK TESPİTİ
IP CCTV SİSTEMLERİNDE PİXEL (PPM) HESAPLAMASI VE DOĞRU ÇÖZÜNÜRLÜK TESPİTİ Okan USLU, Evren ÖZKAN, okan.uslu@schneider-electric.com, evren.ozkan@schneider-electric.com Pelco by Schneider Electric, İstanbul
DetaylıANKARA ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
ANKARA ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ SANAL ARTIRILMIŞ VE AKILLI TEKNOLOJİLER (SAAT) LABORATUVARI SAAT Laboratuvarı Koordinatör: Yrd. Doç. Dr. Gazi Erkan BOSTANCI SAAT
Detaylıwww.tubiad.org ISSN:2148-3736 El-Cezerî Fen ve Mühendislik Dergisi Cilt: 3, No: 2, 2016 (363-371)
www.tubiad.org ISSN:2148-3736 El-Cezerî Fen ve Mühendislik Dergisi Cilt: 3, No: 2, 2016 (363-371) El-Cezerî Journal of Science and Engineering Vol: 3, No: 2, 2016 (363-371) ECJSE Makale / Research Paper
DetaylıKablosuz Ağ Tabanlı Gezgin Keşif Robotu: Kaşif
Kablosuz Ağ Tabanlı Gezgin Keşif Robotu: Kaşif Onur Çelik 1 Erkan Yiğiter 2 Herman Sedef 3 1,2,3 Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bölümü, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul 1 e-posta: onurcel@yahoo.com
DetaylıBulanık Mantık Hız Kontrolü Destekli Distance Transform Yol Planlama
Bulanık Mantık Hız Kontrolü Destekli Distance Transform Yol Planlama Suat Karakaya 1, Gürkan Küçükyıldız 2, Hasan Ocak 3 Mekatronik Mühendisliği Bölümü Kocaeli Üniversitesi, Kocaeli 1 suat.karakaya@kocaeli.edu.tr
DetaylıORM 7420 USING SATELLITE IMAGES IN FOREST RESOURCE PLANNING
ORM 7420 USING SATELLITE IMAGES IN FOREST RESOURCE PLANNING Asst. Prof. Dr. Uzay KARAHALİL Week IV NEDEN UYDU GÖRÜNTÜLERİ KULLANIRIZ? Sayısaldır (Dijital), - taramaya gerek yoktur Hızlıdır Uçuş planı,
Detaylıicono Kullanıcı Kılavuzu
Kullanıcı Kılavuzu ĐÇĐNDEKĐLER 1 Genel Bakış... 3 1.1 ÖRNEK UYGULAMA... 4 2 Kurulum... 4 3 Kullanım... 5 3.1 KANALLARI GĐRĐŞ OLARAK KULLANMA... 7 3.2 KANALLARI ÇIKIŞ OLARAK KULLANMA... 7 3.3 ĐCONO HABERLEŞME
DetaylıWebcam ile Kullanıcıların Sayfa Odaklanma Noktalarının Tespiti. The Determination of Users Focus Points of Through the Webcam
Webcam ile Kullanıcıların Sayfa Odaklanma Noktalarının Tespiti İsmail Gökhan Selçuk 1, Ahmet Baytak 2, Mehmet Emin Tenekeci 2, Mustafa Alpsülün 3 1 Adıyaman Üniversitesi, Teknik Bilimler MYO. Adıyaman
DetaylıGezgin Etmen Sistemlerinin Başarım Ölçümü: Benzetim Tekniği
Gezgin Etmen Sistemlerinin Başarım Ölçümü: Benzetim Tekniği Gürol Erdoğan 1, Mustafa Yıldız 1, Mehmet Erdem Türsem 2, Selahattin Kuru 1 1 Enformatik Uygulama ve Araştırma Merkezi, Işık Üniversitesi, İstanbul
DetaylıMikrotek A.Ş. kendi üretimi olan DC motor sürücü panoları ile haddehane sektöründe PLC ve bilgisayar destekli otomasyon çözümleri üretmektedir.
Mikrotek Elektronik Sanayi ve Ticaret A.Ş. 2827 sokak No:28/3 1.Sanayi Sitesi 35110 İ Z M İR TÜRKİYE Tel:90-232-458 92 73 Fax:90-232-433 74 78 E-mail:info@mikrotek.com Internet:www.mikrotek.com GİRİŞ Mikrotek
DetaylıYAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ
YAPAY SİNİR AĞLARI Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ İÇERİK Sinir Hücreleri Yapay Sinir Ağları Yapısı Elemanları Çalışması Modelleri Yapılarına Göre Öğrenme Algoritmalarına Göre Avantaj ve
DetaylıKan Damarı Genişliği Değişiminin Ölçülmesinde Medikal Görüntü İşlemenin Uygulanması
Kan Damarı Genişliği Değişiminin Ölçülmesinde Medikal Görüntü İşlemenin Uygulanması Öğr. Gör. İsmail KAHRAMAN, Uzm. Vildan BAYRAM, Prof.Dr. Ertuğrul Ercan, Doç.Dr. Bahadır Kırılmaz Çanakkale 18 Mart Üniversitesi
DetaylıSevim Yasemin ÇİÇEKLİ 1, Coşkun ÖZKAN 2
1078 [1025] LANDSAT 8'İN ADANA SEYHAN BARAJ GÖLÜ KIYI ÇİZGİSİNİN AYLIK DEĞİŞİMİNİN BELİRLENMESİNDE KULLANILMASI Sevim Yasemin ÇİÇEKLİ 1, Coşkun ÖZKAN 2 1 Arş. Gör., Erciyes Üniversitesi, Harita Mühendisliği
DetaylıMV3 FATURA RADYOLOJİ KULLANIM KILAVUZU
SISOFT HEALTHCARE INFORMATION SYSTEMS SİSOFT SAĞLIK BİLGİ SİSTEMLERİ MV3 FATURA RADYOLOJİ KULLANIM Sayfa No : 2 / 8 DEĞİŞİKLİK N0 TARİH YAYIN VE DEĞİŞİKLİK İÇERİĞİ DEĞİŞİKLİĞİ YAPAN 0 29.06.2018 İlk yayın
DetaylıSU KALITE SİSTEMİ. Türkiye Halk Sağlığı Kurumu
Türkiye Halk Sağlığı Kurumu Başarsoft Su Kalite Bilgi Dokumanı 10.10.2013 İçindekiler 1. SU KALITE SİSTEMİ... 2 1.1 Sistemin Genel Amaçları:... 3 1.2 Kullanılan Bileşen ve Teknolojiler:... 4 2. UYGULAMALARA
DetaylıBilgisayarla Fotogrametrik Görme
Bilgisayarla Fotogrametrik Görme Dijital Görüntü ve Özellikleri Yrd. Doç. Dr. Mustafa DİHKAN 1 Dijital görüntü ve özellikleri Siyah-beyaz resimler için değer elemanları 0-255 arasındadır. 256 farklı durum
DetaylıSahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması
Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması 1 Giriş Binnur Kurt, H. Tahsin Demiral, Muhittin Gökmen İstanbul Teknik Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Maslak, 80626 İstanbul {kurt,demiral,gokmen}@cs.itu.edu.tr
DetaylıTemel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci
BÖLÜM 8 ÖRNEKLEME Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci 1.Gözlem Genel araştırma alanı 3.Sorunun Belirlenmesi Sorun taslağının hazırlanması 4.Kuramsal Çatı Değişkenlerin açıkça saptanması
DetaylıSATIŞ DESTEK DOKÜMANI
SATIŞ DESTEK DOKÜMANI ML-1631 MAXLOGIC SUPERVISOR ENTERPRİSE GRAFİKSEL İZLEME VE YÖNETİM YAZILIMI Supervisor Enterpise; akıllı adresli yangın algılama sistemlerindeki yangın, hata olaylarının ve aynı zamanda
DetaylıUAK Ulusal Astronomi Kongresi Erzurum 5-9 Eylül TÜRKSAT Gözlemevinde Gerçekleştirilen GEO Kuşak Uydu Gözlem Faaliyetleri
UAK-2016 20. Ulusal Astronomi Kongresi Erzurum 5-9 Eylül 2016 TÜRKSAT Gözlemevinde Gerçekleştirilen GEO Kuşak Uydu Gözlem Faaliyetleri SUNUM İÇERİĞİ Türksat Gözlemevi Uzay Trafiği Türksat Uyduları GEO
DetaylıBilgisayar Mühendisliği. Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1
Bilgisayar Mühendisliği Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1 Mühendislik Nedir? Mühendislik, bilim ve matematiğin yararlı cihaz ve sistemlerin üretimine uygulanmasıdır. Örn: Elektrik mühendisleri, elektronik
Detaylı(Mekanik Sistemlerde PID Kontrol Uygulaması - 1) SÜSPANSİYON SİSTEMLERİNİN PID İLE KONTROLÜ. DENEY SORUMLUSU Arş.Gör. Sertaç SAVAŞ
T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MEKATRONİK LABORATUVARI 1 (Mekanik Sistemlerde PID Kontrol Uygulaması - 1) SÜSPANSİYON SİSTEMLERİNİN PID İLE KONTROLÜ DENEY
DetaylıGÖRÜNTÜ İŞLEME - (7.Hafta) KENAR BELİRLEME ALGORİTMALARI
GÖRÜNTÜ İŞLEME - (7.Hafta) KENAR BELİRLEME ALGORİTMALARI Bu konuda bir çok algoritma olmasına rağmen en yaygın kullanılan ve etkili olan Sobel algoritması burada anlatılacaktır. SOBEL FİLTRESİ Görüntüyü
DetaylıSistem Nasıl Çalışıyor: Araç İzleme ve Filo Yönetim Sistemi
arvento Araç Takip ve Filo Yönetim Sistemleri ile araçlarınızı 7 gün 24 saat on-line ve geçmişe yönelik olarak izleyebilir, hızlarını, izlemiş oldukları güzergahı, duraklama yaptıkları yerleri uzaktan
DetaylıÜç Boyutlu Çerçeve Yapıların Statik Analizi için Geliştirilen Bir Bilgisayar Programı: YapAn05
Akademik Bilişim 10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri Üç Boyutlu Çerçeve Yapıların Statik Analizi için Geliştirilen Bir Bilgisayar Programı: YapAn05 Dumlupınar Üniversitesi, İnşaat Mühendisliği
DetaylıMESLEKİ TERMİNOLOJİ I 1. HAFTA YAZILIM MÜH. TEMEL KAVRAMLAR
YAZILIM: SOFTWARE Yazılım (Software): Yazılım sadece bir bilgisayar programı değildir. Basılı veya elektronik ortamdaki her tür dokümanı da içeren ürün. Dokümanlar yazılım mühendislerine ve son kullanıcıya
DetaylıElektronik Denetleme Sistemleri
Elektronik Denetleme Sistemleri Elektronik Denetleme Sistemleri Ülkemizde hızla artan araç sahipliliği ve bunun bir sonucu olarak artış gösteren trafik kazaları, trafik denetiminde elektronik sistemlerin
DetaylıKalibrasyon için iki yöntem vardır, 1. Hesaplama yöntemi
Kalibrasyon Bir eksendeki hareket miktarının standart ünitelerden biri veya spesifik bir öğe uyum sağlaması işlemine kalibrasyon denir. Endüstriyel makinelerde en çok görülen üniteler, kullanım şekillerine
Detaylı2014-2015 GÜZ DÖNEMİ BİLGİSAYAR PROJESİ KONU ÖNERME FORMU
No: Proje Konusu: Öğrenci Sayısı: Proje Süresi: Proje Özeti: 3G modem ile uzaktan ısı, aydınlatma, hareket, görüntü 1 3G ile Akıllı Ev Uygulaması 1 2 Dönem kontrolü. Gerekli donanımlar Mobil Kablosuz Ağlar
DetaylıPİEZOELEKTRİK YAMALARIN AKILLI BİR KİRİŞİN TİTREŞİM ÖZELLİKLERİNİN BULUNMASINDA ALGILAYICI OLARAK KULLANILMASI ABSTRACT
PİEZOELEKTRİK YAMALARIN AKILLI BİR KİRİŞİN TİTREŞİM ÖZELLİKLERİNİN BULUNMASINDA ALGILAYICI OLARAK KULLANILMASI Uğur Arıdoğan (a), Melin Şahin (b), Volkan Nalbantoğlu (c), Yavuz Yaman (d) (a) HAVELSAN A.Ş.,
Detaylıve Sonrası Girişli Öğrenciler için Uygulanacak Ders Program
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Lisans Ders Programı / Department of Computer Engineering Undergraduate Curriculum 2015-2016 ve Sonrası Girişli Öğrenciler için Uygulanacak Ders Program 1.Yıl / I.Dönem (First
DetaylıEvaluating the Effectiveness of Augmented Reality Displays for a Manual Assembly Task K. M. Baird, W. Barfield
Evaluating the Effectiveness of Augmented Reality Displays for a Manual Assembly Task K. M. Baird, W. Barfield BS507 - Tasarım Enformatiği Murat Sümbül Artırılmış Gerçeklik Nedir? Artırılmış gerçeklik,
DetaylıORMAN AMENAJMANI ( BAHAR YARIYILI)
ORMAN AMENAJMANI (2016-2017 BAHAR YARIYILI) Ağaç Serveti ve Artım Envanteri Ağaç Serveti ve Artım Envanteri Ağaç servetinin; a) ağaç türleri b) yaş sınıfları ya da çap sınıfları, ve c) gövde kalite sınıfları
Detaylı1. YARIYIL / SEMESTER 1
T.C. NECMETTİN ERBAKAN ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK VE MİMARLIK FAKÜLTESİ, MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ, 2017-2018 AKADEMİK YILI ÖĞRETİM PLANI T.C. NECMETTIN ERBAKAN UNIVERSITY ENGINEERING AND ARCHITECTURE
DetaylıSATIŞ DESTEK DOKÜMANI
SATIŞ DESTEK DOKÜMANI ML-1630 MAXLOGIC SUPERVISOR GRAFİKSEL İZLEME VE YÖNETİM YAZILIMI ML-1630 Supervisor yazılımı; akıllı adresli yangın algılama sistemlerindeki yangın ve hata olaylarının grafiksel olarak
DetaylıSelçuk Üniversitesi ISSN 1302/6178 Journal of Technical-Online BİLGİSAYAR DESTEKLİ İNŞAAT MALİYET ANALİZLERİ
BİLGİSAYAR DESTEKLİ İNŞAAT MALİYET ANALİZLERİ Mustafa ALTIN Novruz ALLAHVERDI Selçuk Üniversitesi, Teknik Bilimler Meslek Yüksek Okulu, Selçuklu, KONYA, maltin@selcuk.edu.tr Selcuk Üniversitesi, Teknik
DetaylıRICO RPP Hibrit Teknolojisi ile tek seferde Panoramik ve video CCTV İncelemesi
RICO RPP Hibrit Teknolojisi ile tek seferde Panoramik ve video CCTV İncelemesi İSKİ ŞARTNAMESİNE UYGUN VE İSKİ ONAYLIDIR RICO RPP Hibrit Teknolojisi* uzun yılların deneyimleriyle kanıtlamış panning / dönen
DetaylıGPS ile Hassas Tarım Uygulamaları
GPS ile Hassas Tarım Uygulamaları Hassas tarım değişken oranlar ilkesiyle gerekeni, gerektiği yere, gerektiği zaman, gerektiği kadar kullanımı temel almış olan bir teknoloji olduğu için, konumsal bilgi
DetaylıKablosuz Algılayıcı Ağları ile Yangın Tespit Sistemi
Kablosuz Algılayıcı Ağları ile Yangın Tespit Sistemi Çağdaş Döner Gömülü Sistemler ve Uygulamaları Sempozyumu Kasım,4-5,2010 İTÜ, İstanbul Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü İzmir, Türkiye
DetaylıHACETTEPE ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR AĞLARI LABORATUVARI DENEY 5. Yönlendiricilerde İşlem İzleme ve Hata Ayıklama
HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR AĞLARI LABORATUVARI DENEY 5 Yönlendiricilerde İşlem İzleme ve Hata Ayıklama Bu deneyde, Laboratuvar görünümü, Çizim 5.1 de gösterilen biçimde
DetaylıDB MARS Bilişim Teknolojileri ve Savunma Sanayi Ticaret Limited Şirketi
DB MARS Bilişim Teknolojileri ve Savunma Sanayi Ticaret Limited Şirketi GERÇEK ZAMANLI VERİ TOPLAMA, VERİ KAYIT, KONTROL VE İLETİŞİM SİSTEMİ Gerçek zamanlı veri toplama, veri kayıt ve iletişim sistemi;
DetaylıCBS Veri. CBS Veri Modelleri. Prof.Dr. Emin Zeki BAŞKENT. Karadeniz Teknik Üniversitesi Orman Fakültesi 2010, EZB
Modelleri Prof.Dr. Emin Zeki BAŞKENT Karadeniz Teknik Üniversitesi Orman Fakültesi Objelerin temsili Raster -- Grid Piksel Konum ve değeri Uydu görüntüleri ve hava fotoları bu formatta Vector -- Linear
DetaylıUzaktan Eğitim Programlarına Giriş Kılavuzu
Uzaktan Eğitim Programlarına Giriş Kılavuzu Bu kılavuzda sizlere ios işletim sistemi yüklü cihazlarla Uzaktan Eğitim Platformu E- Nocta sistemine girişi anlatacağız. 1- İlk olarak cihazın Apple Store bölümüne
DetaylıTHE DESIGN AND USE OF CONTINUOUS GNSS REFERENCE NETWORKS. by Özgür Avcı B.S., Istanbul Technical University, 2003
THE DESIGN AND USE OF CONTINUOUS GNSS REFERENCE NETWORKS by Özgür Avcı B.S., Istanbul Technical University, 2003 Submitted to the Kandilli Observatory and Earthquake Research Institute in partial fulfillment
DetaylıElectronic Letters on Science & Engineering 11(1) (2015) Available online at www.e-lse.org
Electronic Letters on Science & Engineering 11(1) (2015) Available online at www.e-lse.org A Robot's Voice Recognition System Serkan Oncu 1, Orhan Er 2 1 Bozok University, Vocational School, 66200, Yozgat,
DetaylıAKILLI KAVŞAK YÖNETİM SİSTEMİ
AKILLI KAVŞAK YÖNETİM SİSTEMİ 1 1. PROJE ÖZETİ Dünya nüfusu, gün geçtikçe artmaktadır. Mevcut alt yapılar, artan nüfusla ortaya çıkan ihtiyaçları karşılamakta zorlanmaktadır. Karşılanamayan bu ihtiyaçların
DetaylıÜç Boyutlu Grafik Teknolojilerinin Mobil Öğrenme Alanı ile Bütünleştirilmesi
Future Learning Future 2008 : e Learning Üç Boyutlu Grafik Teknolojilerinin Mobil Öğrenme Alanı ile Bütünleştirilmesi Eray HANGÜL eray.hangul@sandarta.com Tahir Emre KALAYCI tahir.kalayci@ege.edu.tr Aybars
DetaylıExcel Nedir? Microsoft Excell. Excel de Çalışma sayfası-tablo
Microsoft Excell Excel Nedir? Excel programı; veriler üzerinde hesap yapabilme, verileri tabloya dönüştürebilme, verileri karşılaştırıp sonuç üretebilme, grafik oluşturma, veri yönetimi yapabilir. http://mf.dpu.edu.tr/~eyup
DetaylıİSTANBUL BOĞAZI SU SEVİYESİ DEĞİŞİMLERİNİN MODELLENMESİ. Berna AYAT. İstanbul, Türkiye
6. Ulusal Kıyı Mühendisliği Sempozyumu 271 İSTANBUL BOĞAZI SU SEVİYESİ DEĞİŞİMLERİNİN MODELLENMESİ Burak AYDOĞAN baydogan@yildiz.edu.tr Berna AYAT bayat@yildiz.edu.tr M. Nuri ÖZTÜRK meozturk@yildiz.edu.tr
Detaylıolmak üzere 4 ayrı kütükte toplanan günlük GPS ölçüleri, baz vektörlerinin hesabı için bilgisayara aktarılmıştır (Ersoy.97).
1-) GPS Ölçülerinin Yapılması Ölçülerin yapılacağı tarihlerde kısa bir süre gözlem yapılarak uydu efemerisi güncelleştirilmiştir. Bunun sonunda ölçü yapılacak bölgenin yaklaşık koordinatlarına göre, bir
DetaylıBir Aracın Önünde Seyreden Aracın Uzaklığının Tek Kamera Kullanarak Tahmini
Bir Aracın Önünde Seyreden Aracın Uzaklığının Tek Kamera Kullanarak Tahmini Mustafa Kısa * Fatih Mehmet Botsalı Selçuk Üniversitesi Selçuk Üniversitesi Konya Konya Özet Bu çalışmada, trafikte seyreden
DetaylıKADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ
KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ Yasemin ŞİŞMAN, Ülkü KIRICI Sunum Akış Şeması 1. GİRİŞ 2. MATERYAL VE METHOD 3. AFİN KOORDİNAT DÖNÜŞÜMÜ 4. KALİTE KONTROL 5. İRDELEME
DetaylıDEPREM KONUMLARININ BELİRLENMESİNDE BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI
DEPREM KONUMLRININ BELİRLENMESİNDE BULNIK MNTIK YKLŞIMI Koray BODUR 1 ve Hüseyin GÖKLP 2 ÖZET: 1 Yüksek lisans öğrencisi, Jeofizik Müh. Bölümü, Karadeniz Teknik Üniversitesi, Trabzon 2 Yrd. Doç. Dr., Jeofizik
DetaylıMeteoroloji Genel Müdürlüğü Yıldırım Tespit ve Takip Sistemi (YTTS)
1 Meteoroloji Genel Müdürlüğü Yıldırım Tespit ve Takip Sistemi (YTTS) Orman ve Su İşleri Bakanlığı Meteoroloji Genel Müdürlüğü Ülkemiz için yeni bir yatırım olan Yıldırım Tespit ve Takip Sistemi projesinin
DetaylıGenel Bilgiler FLI MAP. Koridor Tipi Çalışmalar. Geniş Alan Çalışmaları
FLI MAP Çeşitli helikopterlere monte edilebilen Fli Map in geliştirdiği taşınabilir lazer altimetre sistemi pazardaki hızlı, detaylı ve doğru veri toplama ihtiyaçlarını gidermek için geliştirilmiştir.
DetaylıIŞIK ĐZLEYEN ROBOT PROJESĐ FOLLOWĐNG ROBOT SĐNOP LIGHT PROJECT. Proje Yürütücüleri Bünyamin TANGAL, Sinop Ünv. Meslek Yüksekokulu Mekatronik Bölümü
IŞIK ĐZLEYEN ROBOT PROJESĐ FOLLOWĐNG ROBOT SĐNOP LIGHT PROJECT Proje Yürütücüleri Bünyamin TANGAL, Sinop Ünv. Meslek Yüksekokulu Mekatronik Bölümü 1 ÖZET Bu projenin amacı, basit elektronik ve mekanik
Detaylı