Derin Öğrenme Yöntemleriyle Kapalı Alan Temizlik Robotunun Hareket Planlamasının Optimizasyonu

Günümüzde teknolojinin gelişmesiyle birlikte mobil robotlar da hayatımıza giriş yapmıştır. Mobil robotların kullanım alanlarından biri olan temizlik robotları, insan yaşamını kolaylaştıran araçlardan biri haline gelmiştir. Bunun en temel özelliği de bulunduğu ortamı insanların yerine temizlemesidir. Bu çalışmada, otonom bir şekilde bulunduğu ortamın zemin temizleme işlemlerini gerçekleştirebilen robot süpürge gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen robot süpürge, diğer robot süpürgelerden farklı olarak karşısına bir nesne çıkması durumunda yol planlamasını düzenleme özelliğine sahiptir. Yol planlamasını düzenleyebilmesi için derin öğrenme yöntemi kullanılmıştır. Derin öğrenme sayesinde, önüne eğitim aşamasında öğretilen cisimlerden herhangi birisinin çıkması durumunda oluşturulan algoritmaya göre yol planlamasını düzenleyebilmektedir. Bu sayede robot süpürge cisimlere takılmadan gezinme işlemine devam edebilmektedir.

• Publication year

  2025

• Venue

  Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

• Publication date

  2025-08-16

• Fields of study

  Not labeled

• Identifiers
  DOI 10.35234/fumbd.1738019
• External record

  Open on Semantic Scholar

• Source metadata

  Semantic Scholar

• No claims are published for this paper.

• No concepts are published for this paper.

• Controlling the Mobile Robot with the Pure Pursuit Algorithm to Tracking the Reference Path Sent from the Android Device

  2024cited by this paper
• Optimal selective floor cleaning using deep learning algorithms and reconfigurable robot hTetro

  2022cited by this paper
• Design and Implementation of a Cost Effective Vacuum Cleaner Robot

  2021cited by this paper
• Implementation of Pure Pursuit Algorithm for Nonholonomic Mobile Robot using Robot Operating System

  2021cited by this paper
• Development of a vacuum cleaner robot

  2018cited by this paper
• A Review of some Pure-Pursuit based Path Tracking Techniques for Control of Autonomous Vehicle

  2016cited by this paper

• No citing papers are available for this paper.