5 eksenli hibrit delta robotun RGB-D kamerayla görsel servo yaklaşımı ile yönlendirilmesi - Kurt, Özgür
Gelişen görüntü işleme ve yapay zekâ teknolojilerinin robotik sistemlere entegrasyonuyla beraber üretim yöntemleri önemli ölçüde dönüşmeye başlamıştır. Geleneksel robotik yöntemlerinin aksine, günümüzde robotlar, derin öğrenme modelleri ve bilgisayarla görme yöntemleri sayesinde çevrelerini algılayabilmekte ve farklı durumlara göre karar alabilmektedir. Ancak geleneksel yöntemlerle programlanan robotik sistemlerde, iş parçalarının sabit konumda kalması gerekmekte ve robotların ya da parçaların konum değiştirmesi durumunda sistemin tekrar programlanması gerekmektedir. Bu tür durumlar, özellikle zaman ve iş gücü verimliliği anlamında önemli dezavantajlar oluşturmakla beraber üretim süreçlerinde esnekliğin azalmasına sebep olmaktadır. Bu durum, yenilikçi ve akıllı robotik yöntemlerin uygulanmasını gerekli hâle getirmektedir. Bu tez çalışmasında, pozisyon tabanlı görsel servo yöntemi geliştirilerek, iş parçalarının konum ve oryantasyonundaki farklılıklara rağmen robotun otonom şekilde görevini gerçekleştirebildiği ve geleneksel robot programlama ihtiyacını ortadan kaldırılmasını sağlayacak beş eksenli hibrit delta robot sisteminin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Delta robotlar yüksek hız ve hassasiyet avantajları sayesinde endüstride yaygın bir şekilde tercih edilmektedir. Bu kapsamda, düşük maliyetli ve yüksek doğrulukta çalışabilecek şekilde yeni bir hibrit delta robot kinematik modeli geliştirilmiş ve ayrıca fiziksel olarak test edilmiştir. Derinlik kamerası kullanılarak ortamdaki görsel verilerin işlenmesi sağlanarak, hibrit delta robotun görevini geleneksel yöntemlerin kullanılmasına gerek kalmadan otonom bir şekilde gerçekleştirmesi hedeflenmiştir. Geliştirilen sistem ile beş eksenli hibrit delta robotun montaj uygulamalarını etkin bir şekilde yerine getirmesi amaçlanmıştır. Robotun montaj yapacağı iş parçasının tespit edilmesi için RGB görüntü üzerinde YOLO11 segmentasyon modeli uygulanmakta; elde edilen segmentasyon maskesi aracılığıyla tespit edilen nesneye ait nokta bulutu verisi ayrıştırılmaktadır. Bu nokta bulutu üzerinde Yinelemeli En Yakın Nokta (Iterative Closest Point) algoritması uygulanarak, nesnenin başlangıç pozuna göre üç boyutlu uzaydaki konumu ve oryantasyonu belirlenmesi hedeflenmiştir. Böylece robotun çevresindeki nesneleri algılayarak insan müdahalesine ihtiyaç duymaksızın görevini otonom bir şekilde sürdürebilecek yetkinliğe ulaşması amaçlanmıştır. Bu yaklaşım, hem teorik bilgilerin pratik uygulamalara dönüştürülmesini hem de robotikte bilgisayarla görme yöntemlerinin gerçek dünya problemleri üzerindeki etkinliğini ortaya koymayı amaçlamaktadır. Geliştirilen robotik sistem, yapay zekâ ve nokta bulutları işleme algoritmalarının fiziksel olarak test edilebildiği, esnek ve yenilikçi bir altyapı sunarak literatüre katkı sağlaması hedeflenmiştir.