Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
582613		Human aware navigation of a mobile robot in crowded dynamic environments / Mobil robotların kalabalık ve dinamik ortamlarda insan farkındalıklı navigasyonu Yazar:AKİF HACINECİPOĞLU Danışman: PROF. DR. ERHAN İLHAN KONUKSEVEN ; DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET BUĞRA KOKU Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering Dizin:Bilgisayarla görme = Computer vision ; Hareketli robotlar = Mobile robots ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Yapay görme = Machine vision ; İnsan-makine = Man-machine	Onaylandı Doktora İngilizce 2019 168 s.
Mobil robotlar insanların bulunduğu dinamik ortamlarda yer almaya başladıkça, bu ortamlarda güvenli, verimli ve sosyal beklentilere uygun hareket edebilmek için insan-farkındalıklı ve insansı özel navigasyon yöntemlerine ihtiyaç duymaktadırlar. İnsanlar, hedeflerine giden açık bir yol olmasa bile sahip oldukları etkileşimli ve işbirlikçi navigasyon becerileri sayesinde hedeflerine ulaşabilmektedirler. Bu, insanların sahip olduğu bir yetenek olmakla birlikte, benzer ortamlarda hareket etmesi gereken robotlar bu özelliğe sahip değildir. Etraftaki insanların hareketlerinin mükemmel bir şekilde tahmin edilmesi bile, insan kalabalığı belli bir seviyenin üzerindeyse, navigasyon için yeterli değildir. İnsanların etkileşimli ve işbirlikçi hareket kabiliyetlerinin navigasyon algoritmalarına eklenmesi gerekmektedir. Bu çalışmanın kapsamı mobil robotlara uygulandığında onların karışıklık yaşamadan kalabalık ortamlarda hareket etmelerini sağlayacak bir navigasyon yönteminin geliştirilmesidir. Bu amaçla öncelikle insanların duruşundan bağımsız ve gerçek zamanlı çalışan insan tespit ve takip sistemleri geliştirilmiştir. Daha sonra ise etkileşimli ve işbirlikçi bir şekilde çalışan bir navigasyon yöntemi geliştirilmiştir. Bu yöntemde mobil robot da ortamdaki diğer insandan birisi gibi modellenmiş, bu sayede robotun kendisi için tahmin ettiği yol, planlanmış yol olarak kabul edilebilmiştir. Sonuç olarak insansı ve insan-farkındalıklı navigasyon yöntemi elde edilmiştir. Geliştirilen bütün bileşenler önce ayrı ayrı, daha sonra ise bir bütün olarak bir mobil robot üzerinde test edilmiş ve doğrulanmıştır. Gerçek dünya deneyleri neticesinde, geliştirlen yöntemin bir mobil robotun kalabalık ve dinamik ortamlarda insan farkındalıklı olarak hareket edebilmesini sağladığı gösterilmiştir.
As mobile robots start operating in dynamic environments crowded with humans, human-aware and human-like navigation is required to make these robots navigate safely, efficiently and in socially compliant manner. People can navigate in an interactive and cooperative fashion so that, they are able to find their path to a destination even if there is no clear path leading to it. This is clearly a dexterity of humans. But the mobile robots which have to navigate in such environments lack this feature. Even perfect trajectory prediction of people is not sufficient if crowd density is above a certain level. Interactive and cooperative navigation ability of humans should be incorporated into navigation algorithms. Therefore, the scope of this study is to develop a navigation method that can be implemented in mobile robots which will make them able to navigate in crowded dynamic environments without freezing and/or frustration. For this purpose, pose-invariant and real-time people detection and tracking methods are developed initially. Then, an interactive and cooperative trajectory prediction algorithm is introduced. A mobile robot is regarded just as another agent, like other humans in the scene, so that, predicted trajectory for the robot itself becomes the planned path which results in human-like and human-aware navigation. All the developed components are tested and validated separately, and finally, together on a mobile robot. Results of the real world experiments showed that the developed method can effectively make a mobile robot navigate in human-aware fashion in dynamic environments crowded with humans.