İnsan-Robot Etkileşiminde İnsan Güvenliği için Çok Kanallı İletişim Kullanarak Evrişimli Sinir Ağı Tabanlı Bir Yazılımının Geliştirilmesi ve Uygulaması
Öz
Teknolojinin hızlı bir şekilde artması ile birlikte robotlara olan ilgi de giderek artmaktadır. Üretim amaçlı birçok uygulamada robotlar tek başına veya insanlar ile birlikte çalışmaları gerekmektedir. Robotik alanda bilgi ve tecrübeye sahip olmayan birçok işletme bu teknolojinin gerisinde kalmaktadır. İnsan-robot etkileşimi (İRE), robotik alanda uzman olmayan kişilerin robotları kolay bir şekilde kontrol etmesini sağlayarak robotların kullanımı yaygınlaştıracaktır. Bu robotlar istenilen görevleri yerine getirmelerinin yanı sıra aynı zamanda çalıştığı ortamda bulunan insanların güvenliğini de sağlamak zorundadırlar. Bundan dolayı, bu çalışmada insan güvenliği göz önüne alınarak güvenli insan-robot etkileşimi yazılımı (GİREY) geliştirilmiştir ve robot ile aynı ortamda çalışan insanın güvenliği sağlanmıştır. GİREY çok kanallı iletişimi kullanarak, çalışma ortamından görsel ve işitsel bilgileri toplar. GİREY topladığı bu bilgiler doğrultusunda evrişimli sinir ağı kullanarak ortamın tehlike düzeyini belirler ve robotun çalışma hızını kontrol eder. Geliştirilen GİREY bir endüstriyel robot olan KUKA KR Agilus KR6 R900 sixx üzerinde test edilmiştir ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- J. Fong, H. Rouhani, and M. Tavakoli, A Therapist-Taught Robotic System for Assistance During Gait Therapy Targeting Foot Drop, IEEE Robot. Autom. Lett., 2019; 4(2): 407–413.
- J.-F. Lafleche, S. Saunderson, and G. Nejat, Robot Cooperative Behavior Learning Using Single-Shot Learning From Demonstration and Parallel Hidden Markov Models, IEEE Robot. Autom. Lett., 2018; 4(2): 193–200.
- A. Yatsuda, T. Haramaki, and H. Nishino, A robot motion design scheme for watching the elderly based on human gesture sensing, Internet of Things, 2019; 5 168–179.
- G. Du, M. Chen, C. Liu, B. Zhang, and P. Zhang, Online Robot Teaching with Natural Human-robot Interaction, IEEE Trans. Ind. Electron., 2018; 0046.
- J. Zurada, A. L. Wright, and J. H. Graham, A neuro-fuzzy approach for robot system safety, IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Part C Appl. Rev., 2001; 31(1): 49–64.
- F. Xia, F. Campi, and B. Bahreyni, Tri-Mode Capacitive Proximity Detection Towards Improved Safety in Industrial Robotics, IEEE Sens. J., 2018; 18(12): 5058–5066.
- S. Lee, S. Hara, and Y. Yamada, A safety measure for control mode switching of Skill-Assist for effective automotive manufacturing, IEEE Trans. Autom. Sci. Eng., 2010; 7(4): 817–825.
- N. Najmaei and M. R. Kermani, Applications of artificial intelligence in safe human-robot interactions, IEEE Trans. Syst. Man, Cybern. Part B Cybern., 2011; 41(2): 448–459.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Omur Aydogmus
Bu kişi benim
0000-0001-8142-1146
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
27 Eylül 2019
Gönderilme Tarihi
24 Nisan 2019
Kabul Tarihi
2 Temmuz 2019
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2019 Cilt: 31 Sayı: 2
Cited By
Performing predefined tasks using the human–robot interaction on speech recognition for an industrial robot
Engineering Applications of Artificial Intelligence
https://doi.org/10.1016/j.engappai.2020.103903Kanser Teşhisinde Protein Haritalama Tekniklerinin Başarımlarının Derin Öğrenme Kullanılarak Karşılaştırılması
Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.35234/fumbd.881228Practical application of a safe human-robot interaction software
Industrial Robot: the international journal of robotics research and application
https://doi.org/10.1108/IR-09-2019-0180Development of a Human-Robot Interaction System for Industrial Applications
Balkan Journal of Electrical and Computer Engineering
https://doi.org/10.17694/bajece.1326072