FPGA ile mobil robot için öğrenme algoritması modellenmesi - Sırmaçek, Beril (My University, 2007)
Mobil bir robot uygulaması için çevreyi ve engellerden kaçmayı öğrenecek bir yapay sinir ağıalgoritması geliştirilmiştir. FPGA için donanımsal modellemesi ve simülasyonları yapılmıştır.Öğrenme algoritması PNN (Probabilistic Neural Network) yapısı kullanılarak modellenmiş vePNN yapısına, bu çalışmadaki dezavantajlarını düzeltecek bazı üstünlükler kazandırılmıştır.Tasarımın donanım mimarisi, VHDL (Very High Speed Integrated Circuits HardwareDescription Language) kullanarak oluşturulmuştur. FPGA tasarımı, modelsim simülasyonprogramı ile test edilmiştir. Aynı öğrenme algoritmasının çalışma mantığı ve sınıflamalardakibaşarımı Matlab simülasyonu ile kontrol edilmiştir. Son olarak ise, mobil bir robotunengellerin olduğu bir odada hedef noktaya en kısa yoldan varmasını ve engel koordinatlarınıöğrenmesini gösteren bir bilgisayar grafik arayüzü Delphi ortamında hazırlanmıştır.Hazırlanan arayüz programı boş bir odanın içine mobil robotun, engellerin, ulaşılması istenenhedef noktanın istenilen şekilde yerleştirilmesine müsaade etmektedir. Mobil robot, başlatuşuna basıldığında yavaş yavaş seçilen hedef noktasına doğru en kısa yolu seçerekilerlemekte ve bu sırada karşısına gelen engellerden kaçmaktadır. Engelleri algılama,doğrultusundan ne kadar açı ile sapacağına karar verme ve tekrar hedefe konumlanma için buçalışmada verilen algoritmadan yararlanılmıştır. Arayüz simülasyonu engellerin bulunduğunoktaları öğrenerek koordinatlarını kullanıcıya verecek şekilde düzenlenmiştir, böylece robotodayı da öğrenmiş olduğu gösterilmiştir.Öncelikle model robotun engellerle dolu bir odayı klasik PNN ile kurulmuş öğrenmealgoritması ile öğrenmesi gerçekleştirilmiştir. Ancak klasik PNN mimarisinin bu çalışma içinuzun hesaplama süresi, karmaşık donanım mimarisi ve engelden kaçacak yön için yanlış kararverme gibi dezavantajlar getirdiği gösterilmiştir. Bu dezavantajları ortadan kaldırabilmek içinmimaride bazı gelişmeler önerilmiş ve klasik PNN'e göre performansı arttırdığı gösterilmiştir.Model robotun Matlab ortamında hesaplanan sonuçlara göre öğrenme başarısı %88.88olmuştur. Öğrenme algoritmasının Matlab simülasyonlarına ait başarım ve hata grafikleri buçalışma içinde verilmiştir.Anahtar Kelimeler: Yapay Zeka, yapay sinir ağları, FPGA, robot yönlendirme
Tez (Yüksek Lisans) - Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2007
Keywords: Yapay Sinir Ağları ve Zeka Kavramı; Bulanık Mantık ve Yapay Zeka; Programlanabilir Lojik Elemanların Gelişimi