Hafez, Abdul Hafez AbdulÇevikalp, HakanKara, TolgayTello, AmmarOsman, Ismaıl HajUğur, EfganTawıl, Yahya2024-11-072024-11-072023https://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/1223070https://hdl.handle.net/11480/1179401.03.2023Tekerlekli sandalyelere olan ihtiyacın arttığı konusunda fikir birliği var, fakat tekerlekli sandalye kullanıcıları engellerden kaçınma da dahil olmak üzere pekçok sorunla karşılaşmaktadır. Manuel tekerlekli sandalye kullanımı genellikle navigasyon ve engellerden kaçınma açısından yetersiz kalır. Bizim önerimiz, tekerlekli sandalyenin bu görevleri otonom bir şekilde yönetebilmesidir. Pahalı derinlik sensörlerine dayanan önceki sistemlerden farklı olarak sistemimiz, tek bir kamera aracılığıyla yalnızca görüş teknolojisini kullanır. Bu yaklaşım, daha düşük maliyeti nedeniyle daha geniş bir engelli kullanıcı tabanı için erişilebilir hale gelerek, engellerin tespitini ve engellerden kaçınmayı sağlar. Çalışmamız, derin öğrenme, bilgisayarlı görü ve mobil robotları standart elektrikli tekerlekli sandalyelere entegre ediyor. Görsel Yer Tanıma, görsel girdi yoluyla otonom robotlar ve araçlar için lokalizasyonu önemli ölçüde geliştirdi. Bu alan son yıllarda özellikle CNN modellerini kullanan otonom robotlar açısından büyük ilgi görmüştür. Ek olarak bu proje, tekerlekli sandalyede görüntüden görüntüye sıralı navigasyon için HOG tabanlı niteliksel görsel servoyu araştırmıştır. Kaldırımlardan oluşan bir veri kümesi kullanarak engelleri tespit etmek için öğrenme-transfer etme yöntemlerini kullanan bir derin öğrenme modelini adapte ediyoruz. Tekerlekli sandalyenin önünde tespit edilen engellerden, gelişmiş bir görüntü tabanlı kaçınma tekniği kullanılarak kaçınılıyor. Görüntü işleme ve derin öğrenme modelini kullanarak tekerlekli sandalye ile koridor takip etme görevini başarıyla tamamladık. Bu süreç, bir Gauss Süreci (GP) modelini eğitmek için koridor görüntülerindeki ufuk noktalarının geometrik özellikler olarak kullanılmasını içerir. Bu GP modeli, sorunsuz koridor navigasyonu için gereken hızları tahmin eder. Dış mekan ortamında, dokunsal kaldırım kenar çizgilerinden görsel geometrik özellikler kullanarak, tekerlekli sandalyeyi kaldırım takibi için kullandık. Dokunsal kaldırım görüntülerinden oluşan bir veri kümesi üzerinde eğitilen Derin Öğrenme modeli, hassas kaldırım takibi için hızları tahmin ediyor. Sonuç olarak, uygun maliyetli sistemimiz, gereksiz ve pahalı derinlik sensörlerine olan gereksinimi ortadan kaldırır. Uygulama, engelli kişilerin iç ve dış mekanda hareket kabiliyetini geliştirebilir ve tamamen otonom, yalnızca görüşe dayalı bir tekerlekli sandalye kullanımının önünü açabilir.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessGörüntüleme Bilimi ve Fotoğraf TeknolojisiRehabilitasyonSağlık Bilimleri ve HizmetleriBilgisayar BilimleriYapay ZekaDerin öğrenmeyardımcı teknolojilerbilgisayarlı görüAnahtar Kelimeler ? Otonom tekerlekli sandalyeengel tespiti ve engelden kaçışgörsel yer tanımaProject01441223070