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 Kaplan KAPLAN Kocaeli Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Mekatronik Mühendisliği Bölümü, Izmit, Kocaeli, TÜRKIYE kaplan.kaplan@kocaeli.edu.tr ABSTRACT: The inverted pendulum system is a classical application known in the literature for testing controller types. The inverted pendulum system has been used as an example in many different control applications. In this study, the measurement of the inverse pendulum angle and position was performed using image processing method. The algorithm developed in MATLAB. In Matlab-Simulink environment, necessary model for system is created. In this study, on the inverse pendulum system, which is used in many control works, the position determination process is performed in computer environment by image processing method. The information obtained in this study is targeted to be tested in a real-time system. In addition, performance ratios of the system will be observed under different destructive factors. Key words: inverted pendulum, image processing, image processing in inverted pendulum system, position determination. TERS SARKAÇ SISTEMINDE GÖRÜNTÜ IŞLEME YÖNTEMI KULLANARAK POZISYON BELIRLENMESI ÖZET: Ters sarkaç sistemi, denetleyici tiplerini test etmek için literatürde bilinen klasik uygulamalarındandır. Ters sarkaç sistemi birçok farklı denetim uygulamalarında örnek olarak kullanılmıştır. Bu çalışmada, ters sarkaç açısı ve konumunun ölçümü görüntü işleme yöntemi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Görüntü işleme uygulaması Matlab üzerinde yapılmıştır. Matlab-Simulink ortamında sistem için gerekli model oluşturulmuştur. Bu çalışmada birçok kontrol çalışmasında kullanılan ters sarkaç sistemi üzerinde, görüntü işleme yöntemiyle pozisyon belirleme işlemi bilgisayar ortamında gerçekleştirilmiştir. Yapılan araştırma çalışması sonucunda elde edilen bilgi ve birikimler gerçek zamanlı bir sistem üzerinde test edilmesi hedeflenmektedir. Ayrıca farklı bozucu etkenler kullanılarak sistemin başarım oranları gözlemlenecektir. Anahtar sözcükler: ters sarkaç, görüntü işleme, ters sarkaç sisteminde görüntü işleme, pozisyon belirleme. GIRIŞ Bilim ve teknolojinin hızlı gelişim sürecinde birçok çeşitli ürün ortaya çıkmış ve beraberinde farklı alanlarda yeniliklere ve yeni uygulamalara ihtiyaç doğmuştur. Bu kapsamda insanların yaptıkları işleri, otomasyon sistemleri kullanarak insan müdahalesini en aza indirmek amacıyla otomasyon ve robotik sistemlerin endüstriyel alanlardaki uygulamalarının yaygınlaşması kontrol teorisi ve kontrolcü geliştirilmesini de zorunlu hale getirmiştir. Ters sarkaç sistemi, kontrol teorisinde denetim sistemlerinin üzerinde test edildiği, özellikle eğitim amaçlı kullanılan bir sistemdir. Gani ve diğerleri (2014) araştırma literatüründe sarkaç tabanlı özellikle ters sarkaç sistemleri konusunda oldukça yoğun çalışmalar olduğunu belirtmişlerdir. Kararsız ve doğrusal olmayan 873
yapısı ile ters sarkaç sistemi kontrol alanında çalışan araştırmacılar arasında oldukça popülerdir (Bilgiç vd., 2014). Gerek yeni tasarlanan kontrolcü performansının gözlemlenmesi, gerekse mevcut kontrolcü performanslarının iyileştirilmesine yönelik literatürde oldukça fazla çalışma bulunmaktadır (Saidi vd., 2016). Nikolov & Nedev (2016) sarkaç sistemi için kararlılık noktasında Lyapunov değeri için yeni bir analitik formül bulduklarını belirtmişler. Ters sarkaç sistemleri; doğrusal olmayan, kararsız, değişken dinamiklere sahip davranış sergilemesinde dolayı kontrol teorilerinin test edilmesinde çok iyi şekilde kullanılmaktadır (Yüksel vd., 2012). Ters sarkaç sisteminde, sarkaç sınırlı uzunluktaki yatay yol boyunca bir motor tarafından hareket ettirilen taşıyıcı arabaya bağlıdır. Sistemin hareket etmesi bu motor tarafından sağlanır. Farklı algoritmalar kullanılarak ters sarkaç sistemi için çeşitli varyasyon uygulamaları test edilebilmektedir. Bunların yanı sıra, çeşitli alanlarda ortaya çıkan ihtiyaçlar doğrultusunda başta sanayi uygulamaları olmak üzere çok sayıda çalışma gerçekleştirilmiştir. Bunların en başında görüntü işleme uygulamalarından söz edebiliriz. Günümüzde görüntü işleme kullanılarak birçok alanda başarılı çalışmaların ve uygulamaların mevcut olduğu gözükmektedir. Bu çalışmada ters sarkaç sisteminde sarkaç açıcı ve araba konum belirleme uygulaması görüntü işleme yöntemiyle gerçekleştirilmiştir. YÖNTEM Görüntü işleme uygulamalarında birçok farklı yöntem ve bu yöntemlerde çeşitli algoritmalar kullanılmaktadır. Sayma işlemi, etiketleme uygulaması, kalite kontrol uygulaması, takip etme uygulaması, uzaklık hesaplaması, hız bilgisi, konum bilgisi, açı bilgisi v.b birçok farklı sektörde görüntü işleme algoritmaları yardımıyla akademik çalışmalar ve sanayi uygulamaları gerçekleştirilmektedir. Bu çalışmada, video görüntüsündeki ters sarkaç sisteminin sarkaç açısı ve araç konumunun görüntü işlemi yöntemi kullanılarak anlık olarak belirlenmesidir. Mevcut bir ters sarkaç sisteminin çalışma videosu üzerinde, görüntü işleme çalışması gerçekleştirilmiştir. Belirlenen açı ve konum bilgileri video görüntüsünde gösterilmektedir. Bu uygulamanın gerçekleştirilmesi için uygulanan görüntü işleme algoritmaları aşağıda açıklanmıştır. Araç Konumunun Tespit Edilmesi Aracın pozisyonunun tespit edilmesi korelasyon tabanlı gerçekleştirilmiştir. Ilk olarak; png formatında arabanın template i oluşturulmuştur. Daha sonra her bir frame için ilgili ROI bölgesi içerisinde template imgenin korelasyonunun maksimum olduğu koordinatlar elde edilir. Son olarak korelasyonun maksimum olduğu noktaya çember çizdirilir. Işlem adımları aşağıdaki şekildedir. ----- Frame oku ----- Gray-scale imgeye dönüştür ----- Region Of Interest (ROI) bölgesini seç Şekil 1. Ters sarkaç sistem genel görüntüsü 874
Şekil 2. Araç için ROI ----- Template i ROI bölgesi üzerinde kaydırarak korelasyonun maksimum olduğu koordinatları bul ----- Elde edilen koordinatları genel koordinatlara çevir ve araç üzerine kırmızı bir çember yerleştir ----- Aracın koordinatlarını (X,Y) sağ üst köşeye yazdır. Ters sarkaç video görüntüsünden frame alınarak araç için ROI bölgesi belirlenmiştir. Çubuk Açısının Bulunması Ters sarkaç uygulaması için çubuk açısının bulunması gerekmektedir. Çubuk açısının bulunmasında Blob Analysis bloğuyla elde edilen centroid ve orientation bilgisi kullanılmıştır. Işlem adımları aşağıdaki şekildedir. ----- Frame oku ----- Gray-scale imgeye dönüştür ----- Region Of Interest (ROI) bölgesini seç Şekil 3. Çubuk için ROI ----- Binary imgeye dönüştür ----- BW imge üzerinde ağırlık merkezini (centroid) ve oryantasyonu (orientation) bul ----- Elde edilen ağırlık merkezi koordinatlarını genel koordinatlara çevir ve çubuk üzerine kırmızı bir çember yerleştir ----- Oryantasyon açısını sağ üst köşeye yazdır. 875
Şekil 4. Araç Konumu ve Çubuk Açısının Imgeye Yerleştirilmesi ----- Aracın koordinatlarını (X,Y) sağ üst köşeye yazdır. Test Edilen Örnek Görüntüler Ters sarkaç sistemi için çeşitli anlardaki koordinat ve açıların görüntüleri aşağıda gözükmektedir. Farklı zamanlar için örneklerin gözlemlenmesi gerçekleştirilmiştir. Şekil 5. Araç konumu ve çubuk açısının hareketli iken gösterilmesi 876
Şekil 6. Araç konumu ve çubuk açısı MATLAB & Simulink uygulaması görüntü ve video işleme çözümlerinde yaygın olarak kullanılan bir programdır. Matlab ortamında görüntü işleme ve algoritma geliştirme uygulamaları genel inceleme konularındandır. Bunun yanı sıra görüntünün alınması, işlenmesi ve ekran üzerine yazdırılması için Simulink model kısmı da önemlidir. Yapılan bu çalışmada, Matlab programı kullanılarak konum ve açı bilgisi gözlemlenmiştir. Bu uygulama için Simulink model oluşturulması için gerekli blockler seçilmiş ve simulink model ortaya çıkmıştır. Sistem çalışması için oluşturulan Simulink modeli Şekil 6 da gözükmektedir. Şekil 7. Simulink Model 877
SONUÇ Bu çalışmada, birçok kontrol uygulamasında örnek olarak kullanılan ters sarkaç sistemi üzerinde görüntü işleme yöntemi kullanılmıştır. Çalışmanın amacı olan ters sarkacın sarkaç açısı ve araç konumu anlık olarak belirlenmesi ve ekranda gösterilmesi uygulamasıdır. Görüntü işleme teknikleri kullanılarak ters sarkaç sisteminin video görüntüsü üzerinde açı ve konum bilgisi başarıyla elde edilmiştir. Yapılan çalışma ile sadece ters sarkaç uygulaması için değil, farklı hareketli nesnelerin konum bilgisi ve farklı cisimlerin açı bilgisine ulaşılabileceği yapılan çalışmada gözlemlenmiştir. Gerçekleştirilen çalışmanın bozucu etkenlerin (ışık şiddeti, ışık parlaklığı, gün ışığının etkisi v.b) farklılık göstereceği gürültü ortamlarda daha az başarım oranı elde edeceği düşünülmektedir. Bundan sonraki çalışmalarda farklı algoritmalar ve yöntemler kullanılarak gerçek zamanlı sistemde test edilmesi hedeflenmektedir. Ayrıca farklı bozucu etkenler altında konum bilgisi ve açı bilgisinin başarım oranının incelenmesi amaçlanmaktadır. KAYNAKLAR Bilgiç, H. H., Şen, M. A., Yapıcı, A., & Kalyoncu, M., (2014). Doğrusal Ters Sarkacın Denge Kontrolü Için Yapay Sinir Ağı Tabanlı Bulanık Mantık & LQR Kontrolcü Tasarımı. Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK 2014, s. 921-926. Gani, A., Açıkgöz. H., Kılıç, E., & Şit S., (2014). Ters Sarkacın Bulanık Mantık Esaslı Denetimi Fuzzy Logic Based Control of Inverted Pendulum. Eleco 2014 Elektrik Elektronik Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu, s. 347-350. Nikolov, S., Nedev, V. (2016). Bifurcation Analysis and Dynamic Behaviour of an Inverted Pendulum with Bounded Control. Journal of Theoretical and Applied Mechanics, vol. 46 (1), pp. 17-32. Saidi, E., Hammi, Y., & Douik, A. (2016). Equivalence between PWA Formalism and MLD Formalism: Inverted Pendulum System Example. International Journal of Applied Engineering Research, vol. 11 (2), pp. 1353-1360. Yüksel, A., Kizir, S., Bingül Z., & Sıtkı Öztürk, (2012). Çift Eksenli Ters Sarkaç Sisteminde Parametrelerin Parçacık Sürü Optimizasyon Tekniğiyle Belirlenmesi. Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK2012, s. 851-856. 878