Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Optimization of Motion Planning of Indoor Cleaning Robot with Deep Learning Methods

Yıl 2026, Cilt: 38 Sayı: 1, 1 - 11
https://doi.org/10.35234/fumbd.1738019

Öz

Today, with the advancement of technology, mobile robots have entered our lives. Cleaning robots, one of the applications of mobile robots, have become tools that make human life easier. Their most fundamental feature is that they clean their environment on behalf of humans. In this study, a robot vacuum cleaner capable of autonomously cleaning the floors of its environment was developed. Unlike other robot vacuum cleaners, the developed robot vacuum cleaner has the ability to adjust its path plan when it encounters an object. Deep learning was used to adjust this path plan. Thanks to deep learning, it can adjust its path plan according to the algorithm created during the training phase if any of the objects encountered are encountered. This allows the robot vacuum cleaner to continue navigating without getting stuck.

Kaynakça

  • Boztaş G, Aydoğmuş Ö. Implementation of pure pursuit algorithm for nonholonomic mobile robot using robot operating system. BAJECE, 2021; 9(4), 337-341.
  • https://www.mathworks.com/discovery/path-planning.html (Erişim tarihi: 07.07.2025)
  • Sohan M, Sai Ram T, Rami Reddy CV. A review on yolov8 and its advancements. In International Conference on Data Intelligence and Cognitive Informatics, 2024; Singapore: Springer. pp. 529-545.
  • Eren A, Doğan H. Design and implementation of a cost effective vacuum cleaner robot. TUJE, 2022; 6(2), 166-177.
  • Ramalingam B, Le AV, Lin Z, Weng Z, Mohan RE, Pookkuttath S. Optimal selective floor cleaning using deep learning algorithms and reconfigurable robot hTetro. Sci Rep, 2022; 12(1), 15938.
  • Nabi SA, Vardhan MK. NavRobotVac: A Navigational Robotic Vacuum Cleaner Using Raspberry Pi and Python. In Smart Computing Techniques and Applications: Proceedings of the Fourth International Conference on Smart Computing and Informatics, 2021 July; Singapore: Springer Singapore. Volume 2, pp. 159-167.
  • Prayash H. S. H., Shaharear M. R., Islam M. F., Islam S., Hossain N., Datta S. Designing and optimization of an autonomous vacuum floor cleaning robot. In 2019 IEEE International Conference on Robotics, Automation, Artificial-intelligence and Internet-of-Things (RAAICON), 29 November – 01 December 2019; Dhaka, Bangladesh: IEEE. pp. 25-30.
  • Adithya PS, Tejas R, Varun VS, Prashanth BN. Design and development of automatic cleaning and mopping robot. In IOP conference series: Materials science and engineering, 2019 November; IOP Publishing
  • Asafa TB, Afonja TM, Olaniyan EA, Alade HO. Development of a vacuum cleaner robot. Alex Eng J 2018; 57(4), 2911-2920.
  • Kukde M, Nagpurkar S, Dhakulkar A, Amdare A. Automatic & manual vacuum cleaning robot. IRJET, 2018; 5(02), 2196-2198.
  • Patel DC, Patil HS. Design and development of low cost artificial intelligence vacuum cleaner. IJRTER, 2017; 3(11), 59-67.
  • Rashid H, Mahmood A, Shekha S, Reza ST, Rasheduzzaman M. Design and development of a DTMF controlled room cleaner robot with two path-following method. In 2016 19th International Conference on Computer and Information Technology (ICCIT), 18–20 December 2016; Dhaka, Bangladesh: IEEE. pp. 484-489.
  • Pandey A, Kaushik A, Jha AK, Kapse G. A technological survey on autonomous home cleaning robots. IJSPR, 2014; 4(4), 1-7.
  • Hasan KM, Reza KJ. Path planning algorithm development for autonomous vacuum cleaner robots. In 2014 International Conference on Informatics, Electronics & Vision (ICIEV), 23-24 May 2014; Dhaka, Bangladesh: IEEE. pp. 1-6.
  • Domnitcheva S. Smart Vacuum Cleaner–An Autonomous Location-Aware Cleaning Device. In Proceedings of the 6th International Conference on Ubiquitous Computing, (2004 September); Tokyo, Japan. pp. 844-856.
  • https://www.ydlidar.com/product/ydlidar-x2 (Erişim tarihi: 07.07.2025)
  • https://en.wikipedia.org/wiki/Occupancy_grid_mapping (Erişim tarihi: 10.08.2025)
  • https://en.wikipedia.org/wiki/Bresenham's_line_algorithm (Erişim tarihi: 07.07.2025)
  • Gabriely Y, Rimon E. Spiral-STC: An on-line coverage algorithm of grid environments by a mobile robot. In Proceedings 2002 IEEE International Conference on Robotics and Automation (Cat. No. 02CH37292), 11-15 May 2002; Washington, DC, USA: IEEE. Vol. 1, pp. 954-960.
  • Top A. Controlling the Mobile Robot with the Pure Pursuit Algorithm to Tracking the Reference Path Sent from the Android Device. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 2024; 15(1), 119-129.
  • Samuel M, Hussein M, Mohamad MB. A review of some pure-pursuit based path tracking techniques for control of autonomous vehicle. Int J Comput Appl, 2016; 135(1), 35-38.
  • https://docs.ultralytics.com/tr/models/yolov8/ (Erişim tarihi: 07.07.2025)
  • https://docs.ultralytics.com/tr/guides/yolo-performance-metrics/#how-to-calculate-metrics-for-yolo11-model (Erişim tarihi: 07.07.2025)

Derin Öğrenme Yöntemleriyle Kapalı Alan Temizlik Robotunun Hareket Planlamasının Optimizasyonu

Yıl 2026, Cilt: 38 Sayı: 1, 1 - 11
https://doi.org/10.35234/fumbd.1738019

Öz

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.

Kaynakça

  • Boztaş G, Aydoğmuş Ö. Implementation of pure pursuit algorithm for nonholonomic mobile robot using robot operating system. BAJECE, 2021; 9(4), 337-341.
  • https://www.mathworks.com/discovery/path-planning.html (Erişim tarihi: 07.07.2025)
  • Sohan M, Sai Ram T, Rami Reddy CV. A review on yolov8 and its advancements. In International Conference on Data Intelligence and Cognitive Informatics, 2024; Singapore: Springer. pp. 529-545.
  • Eren A, Doğan H. Design and implementation of a cost effective vacuum cleaner robot. TUJE, 2022; 6(2), 166-177.
  • Ramalingam B, Le AV, Lin Z, Weng Z, Mohan RE, Pookkuttath S. Optimal selective floor cleaning using deep learning algorithms and reconfigurable robot hTetro. Sci Rep, 2022; 12(1), 15938.
  • Nabi SA, Vardhan MK. NavRobotVac: A Navigational Robotic Vacuum Cleaner Using Raspberry Pi and Python. In Smart Computing Techniques and Applications: Proceedings of the Fourth International Conference on Smart Computing and Informatics, 2021 July; Singapore: Springer Singapore. Volume 2, pp. 159-167.
  • Prayash H. S. H., Shaharear M. R., Islam M. F., Islam S., Hossain N., Datta S. Designing and optimization of an autonomous vacuum floor cleaning robot. In 2019 IEEE International Conference on Robotics, Automation, Artificial-intelligence and Internet-of-Things (RAAICON), 29 November – 01 December 2019; Dhaka, Bangladesh: IEEE. pp. 25-30.
  • Adithya PS, Tejas R, Varun VS, Prashanth BN. Design and development of automatic cleaning and mopping robot. In IOP conference series: Materials science and engineering, 2019 November; IOP Publishing
  • Asafa TB, Afonja TM, Olaniyan EA, Alade HO. Development of a vacuum cleaner robot. Alex Eng J 2018; 57(4), 2911-2920.
  • Kukde M, Nagpurkar S, Dhakulkar A, Amdare A. Automatic & manual vacuum cleaning robot. IRJET, 2018; 5(02), 2196-2198.
  • Patel DC, Patil HS. Design and development of low cost artificial intelligence vacuum cleaner. IJRTER, 2017; 3(11), 59-67.
  • Rashid H, Mahmood A, Shekha S, Reza ST, Rasheduzzaman M. Design and development of a DTMF controlled room cleaner robot with two path-following method. In 2016 19th International Conference on Computer and Information Technology (ICCIT), 18–20 December 2016; Dhaka, Bangladesh: IEEE. pp. 484-489.
  • Pandey A, Kaushik A, Jha AK, Kapse G. A technological survey on autonomous home cleaning robots. IJSPR, 2014; 4(4), 1-7.
  • Hasan KM, Reza KJ. Path planning algorithm development for autonomous vacuum cleaner robots. In 2014 International Conference on Informatics, Electronics & Vision (ICIEV), 23-24 May 2014; Dhaka, Bangladesh: IEEE. pp. 1-6.
  • Domnitcheva S. Smart Vacuum Cleaner–An Autonomous Location-Aware Cleaning Device. In Proceedings of the 6th International Conference on Ubiquitous Computing, (2004 September); Tokyo, Japan. pp. 844-856.
  • https://www.ydlidar.com/product/ydlidar-x2 (Erişim tarihi: 07.07.2025)
  • https://en.wikipedia.org/wiki/Occupancy_grid_mapping (Erişim tarihi: 10.08.2025)
  • https://en.wikipedia.org/wiki/Bresenham's_line_algorithm (Erişim tarihi: 07.07.2025)
  • Gabriely Y, Rimon E. Spiral-STC: An on-line coverage algorithm of grid environments by a mobile robot. In Proceedings 2002 IEEE International Conference on Robotics and Automation (Cat. No. 02CH37292), 11-15 May 2002; Washington, DC, USA: IEEE. Vol. 1, pp. 954-960.
  • Top A. Controlling the Mobile Robot with the Pure Pursuit Algorithm to Tracking the Reference Path Sent from the Android Device. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 2024; 15(1), 119-129.
  • Samuel M, Hussein M, Mohamad MB. A review of some pure-pursuit based path tracking techniques for control of autonomous vehicle. Int J Comput Appl, 2016; 135(1), 35-38.
  • https://docs.ultralytics.com/tr/models/yolov8/ (Erişim tarihi: 07.07.2025)
  • https://docs.ultralytics.com/tr/guides/yolo-performance-metrics/#how-to-calculate-metrics-for-yolo11-model (Erişim tarihi: 07.07.2025)
Toplam 23 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Mekatronik Mühendisliği
Bölüm MBD
Yazarlar

Deniz Sakarya 0009-0003-4939-3933

Beşir Dandıl 0000-0002-3625-5027

Yayımlanma Tarihi 9 Kasım 2025
Gönderilme Tarihi 10 Temmuz 2025
Kabul Tarihi 16 Ağustos 2025
Yayımlandığı Sayı Yıl 2026 Cilt: 38 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Sakarya, D., & Dandıl, B. (t.y.). Derin Öğrenme Yöntemleriyle Kapalı Alan Temizlik Robotunun Hareket Planlamasının Optimizasyonu. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 38(1), 1-11. https://doi.org/10.35234/fumbd.1738019
AMA Sakarya D, Dandıl B. Derin Öğrenme Yöntemleriyle Kapalı Alan Temizlik Robotunun Hareket Planlamasının Optimizasyonu. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 38(1):1-11. doi:10.35234/fumbd.1738019
Chicago Sakarya, Deniz, ve Beşir Dandıl. “Derin Öğrenme Yöntemleriyle Kapalı Alan Temizlik Robotunun Hareket Planlamasının Optimizasyonu”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 38, sy. 1 t.y.: 1-11. https://doi.org/10.35234/fumbd.1738019.
EndNote Sakarya D, Dandıl B Derin Öğrenme Yöntemleriyle Kapalı Alan Temizlik Robotunun Hareket Planlamasının Optimizasyonu. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 38 1 1–11.
IEEE D. Sakarya ve B. Dandıl, “Derin Öğrenme Yöntemleriyle Kapalı Alan Temizlik Robotunun Hareket Planlamasının Optimizasyonu”, Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 38, sy. 1, ss. 1–11, doi: 10.35234/fumbd.1738019.
ISNAD Sakarya, Deniz - Dandıl, Beşir. “Derin Öğrenme Yöntemleriyle Kapalı Alan Temizlik Robotunun Hareket Planlamasının Optimizasyonu”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 38/1 (t.y.), 1-11. https://doi.org/10.35234/fumbd.1738019.
JAMA Sakarya D, Dandıl B. Derin Öğrenme Yöntemleriyle Kapalı Alan Temizlik Robotunun Hareket Planlamasının Optimizasyonu. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi.;38:1–11.
MLA Sakarya, Deniz ve Beşir Dandıl. “Derin Öğrenme Yöntemleriyle Kapalı Alan Temizlik Robotunun Hareket Planlamasının Optimizasyonu”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 38, sy. 1, ss. 1-11, doi:10.35234/fumbd.1738019.
Vancouver Sakarya D, Dandıl B. Derin Öğrenme Yöntemleriyle Kapalı Alan Temizlik Robotunun Hareket Planlamasının Optimizasyonu. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 38(1):1-11.