Show simple item record

dc.contributor.advisorTek, Faik Borayen_US
dc.contributor.authorİyidir, İbrahim Kamilen_US
dc.contributor.otherIşık Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programıen_US
dc.date.accessioned2016-06-03T06:05:22Z
dc.date.available2016-06-03T06:05:22Z
dc.date.issued2012-09-19
dc.identifier.citationİyidir, İ. K. (2012). Visual obstacle detection and avoidance for indoor mobile robots. İstanbul: Işık Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11729/915
dc.descriptionText in English ; Abstract: English and Turkishen_US
dc.descriptionIncludes bibliographical references (leaves 63-66)en_US
dc.descriptionvi, 69 leavesen_US
dc.description.abstractThis study is a part of a joint team effort to transform a small-scale model car into an autonomous moving robot. This transformation includes several routines that are essential and attached together. Integration of various equipment on the model car is the first step of that routine which is shared among different thesis studies conducted at RAVLAB (Robotics and Autonomous Vehicles Laboratory) of Işık University. Hence. The resulting hardware system which is explained in this thesis is mostly the co-produce of RAVLAB team. The integration is followed by implementing the software required to establish control and communication links between different units. During this thesis, the author has developed a multi-threaded main control software to facilitate obstacle avoiding movements of the robot while reading and analyzing sensory inputs. This thesis study mainly focuses on detection of the obstacles with visual information collected from an ordinary color camera. The main obstacle detection algorithm that is proposed in this thesis is adapted from a powerful background subtraction algorithm ViBe [1] (Visual Background Extractor). The proposed algorithm uses the model of the ground plane in order to detect obstacles. A different ground plane model is kept for each pixel location as in ViBe. The proposed algorithm is robust against illumination differences, shadows and the changes in the appearance of the ground plane. A comparison is provided (using ground trurh data) with another obstacle detection algorithm [2] which also uses a ground plane based model to detect obstacles. The results of the proposed algorithm under different conditions compared to a counterpart. In addition to the obstacle detection, during this study two obstacle avoidance algorithms are developed to facilitate navigation of the robot in indoor environments. The experiments show that the robot is able to move while avoiding obstacles by using ultrasonic sensors as well as using the visual camera input.en_US
dc.description.abstractBu çalışmadaki amaç küçük boyutlu model bir arabanın otonom hareket edebilen bir robot haline getirilmesidir. Bu dönüşümü sağlamak için birbirine bağlı ve önemli aşamalar vardır. Bu aşamaların ilki model arabanın üzerine gerekli ekipmanın yerleştirilmesi kısmıdır ve bu kısım Işık Üniversitesi Robotik ve Otonom Araçlar Laboratuvarı araştırmacıları tarafından birlikte gerçekleştirimiştir. Araç donanımsal olarak hazırlandıktan sonra robot kontrolü ve robotla iletişim kurma amacıyla gerekli programların kodları yazılmıştır. Tez çalışmaları sırasında, yazar ana programı aynı anda engel tanıma, engelden sakınma ve sensör bilgilerini almak amacıyla çok iplikli bir yapıda tasarlanmıştır. Bu tez çalışmasında ele alınan en önemli konu normal bir kamera kullanarak engelleri robotun hareket ettiği zeminden ayırt edebilmektir. Geliştirilen engel tanıma algoritması algoritması, ViBe (Vısual Background Extractor) [1] isimli hareket algılama algoritmasından uyarlanmıştır. Geliştirilen algoritma engelleri ayırt edebilmek için hareket edilen zeminin modelini kullanmaktadır. Zemini modellemek amacıyla her piksel lokasyonu için bir zemin modeli saklanmaktadır.Geliştirilen algoritma ortamdaki ışık düzeyi farklılıklarına , gölgelere ve zemindeki görüntü değişiliklerine karşı gürbüzdür.Bunun yanı sıra ,söz konusu algoritma engelleri ayırt etmek için zemin modelini kullanan başka bir algoritmayla (2) elle işaretlenmiş datalar vasıtasıyla karşılaştırılmıştır.Yapılan detaylı deneyler sonucunda ortaya çıkarılan algoritmanın stabil olduğu,değişik koşullarda çalışabildiği ve diğer algoritmadan daha üstün olduğu gözlenmiştir. Engel tanımının yanında ,tez çalışması sırasında robot için kapalı alanda engelden sakınma algoritmaları da geliştirilmiştir.Yapılan deneyler robotun sesötesi sensörler kullanarak veya sadece normal bir kameradan elde ettiği görüntüyü işleyerek kapalı alanda dolaşabildiği göstermiştir.en_US
dc.description.tableofcontentsIntroductionen_US
dc.description.tableofcontentsOutline of Thesisen_US
dc.description.tableofcontentsHardware Systemen_US
dc.description.tableofcontentsComponents of the Systemen_US
dc.description.tableofcontentsModel Caren_US
dc.description.tableofcontentsArduino Boarden_US
dc.description.tableofcontentsUltrasonic Range Finderen_US
dc.description.tableofcontentsLimitations of Ultrasonic Range Findersen_US
dc.description.tableofcontentsElectronic Compassen_US
dc.description.tableofcontentsFit PCen_US
dc.description.tableofcontentsPower Sourceen_US
dc.description.tableofcontentsCamerasen_US
dc.description.tableofcontentsSoftware Systemen_US
dc.description.tableofcontentsMulti-threaded Main Programen_US
dc.description.tableofcontentsLock Mechanismen_US
dc.description.tableofcontentsArduino Programen_US
dc.description.tableofcontentsArduino-Main Program Communicationen_US
dc.description.tableofcontentsHeartbeat Mechanismen_US
dc.description.tableofcontentsDebug Mode of Arduinoen_US
dc.description.tableofcontentsVisionen_US
dc.description.tableofcontentsObstacle Detection by Obstacle Modelingen_US
dc.description.tableofcontentsModelling Traffic Conesen_US
dc.description.tableofcontentsDetecting Traffic Cones by Using the Cone Modelsen_US
dc.description.tableofcontentsObstacle Detection by Ground Plane Modelingen_US
dc.description.tableofcontentsObstacle Detection based on Histogramsen_US
dc.description.tableofcontentsHistograms and Obstacle Map Creation Processen_US
dc.description.tableofcontentsMorphological Operations on Obstacle Mapen_US
dc.description.tableofcontentsObstacle Detection using Camera and Ultrasonic Sensoren_US
dc.description.tableofcontentsInitializationen_US
dc.description.tableofcontentsObstacle Detectionen_US
dc.description.tableofcontentsThe Update Rule of Sample Setsen_US
dc.description.tableofcontentsExperimentsen_US
dc.description.tableofcontentsComparison of the Obstacle Detection Algorithmsen_US
dc.description.tableofcontentsNavigationen_US
dc.description.tableofcontentsNavigation with Ultrasonic Range Findersen_US
dc.description.tableofcontentsBasic Obstacle Avoidanceen_US
dc.description.tableofcontentsNavigation Through Given Heading Valueen_US
dc.description.tableofcontentsNavigation using Vision Informationen_US
dc.description.tableofcontentsComparison of the Navigation Algorithmsen_US
dc.description.tableofcontentsConclusionen_US
dc.description.tableofcontentsColor Space Conversionen_US
dc.language.isoengen_US
dc.publisherIşık Üniversitesien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subject.lccTJ211 .I95 2012
dc.subject.lcshAutonomous robots.en_US
dc.subject.lcshArtificial intelligence.en_US
dc.subject.lcshRobots -- Control systems.en_US
dc.titleVisual obstacle detection and avoidance for indoor mobile robotsen_US
dc.title.alternativeRobot araçlar için kapalı alanda görüntüye dayalı engel tanıma ve engelden sakınmaen_US
dc.typemasterThesisen_US
dc.contributor.departmentIşık Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programıen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.contributor.institutionauthorİyidir, İbrahim Kamilen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess