MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ ÖĞRENCİ KONGRESİ 2010
Transkript
MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ ÖĞRENCİ KONGRESİ 2010
MEKATRONİK MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ MÜHENDİSLİĞİ ÖĞRENCİ ÖĞRENCİ KONGRESİ KONGRESİ 2010 2010 MeMÖK MeMÖK 2010 2010 Editörler: ABDULKADİR ERDEN FUAD ALIEW ZÜHAL ERDEN BÜLENT İRFANOĞLU KUTLUK BİLGE ARIKAN AYLİN KONEZ EROĞLU H. ORHAN YILDIRAN ATILIM ÜNİVERSİTESİ, ANKARA MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ ÖĞRENCİ KONGRESİ 2010 MeMÖK 2010 Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK) (2010 : Ankara) Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi 2010 : MeMÖK 2010 / ed. Abdulkadir Erden… [ve başk.]. 1 computer optical disc ; 4 3/4 in. (Atılım Üniversitesi Yayınları; no. 40. Mühendislik Fakültesi Yayınları; no.12) Includes bibliographical references and index. ISBN 978-975-6707-31-9 I. Mekatronik – Kongreler. II. Mechatronics – Congresses. I. Title. II. Erden, Abdulkadir. TJ 163.12 MEK 2011 İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER ................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................ 1 ÖNSÖZ ............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 3 İNTERNET TABANLI AĞ OLUŞTURMA VE GÖMÜLÜ ROBOTİK UYGULAMALARININ TASARLANMASI ................................................ 5 NÖRON LABİRENT MİNİ ROBOT ....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 13 YÜRÜMEYİ ÖĞRENEN ROBOT .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 17 AKILLI GÜNEŞ TAKİP SİSTEMİ İLE ELEKTRİK ENERJİSİ ÜRETİMİ ....................................................................................................................................................................................................... 23 MİKRO EDM’DE SES DİNLEME İLE ANALİZ VE OPTİMİZASYON ................................................................................................................................................................................................................ 31 KAVRAMSAL DÜZEYDE İNSANSI ROBOT ÇALIŞMALARI ................................................................................................................................................................................................................................................. 35 GÖMÜLÜ SİSTEMLERDE GERÇEK ZAMANLI SİSTEM UYGULAMALARI ................................................................................................................................................................................ 41 ADAPTİF KONTROL İÇİN ELEKTRO-EROZYON İLE İŞLEMEDEKİ VURUM ŞEKİLLERİNİN ARAŞTIRILMASI ..................... 47 DÖNER-ROTOR MEKANİZMASINA SAHİP, İKİ ROTORLU SIRADIŞI UÇAN ROBOT TASARIMI, MODELLENMESİ ve YÖNELİM DENETİMİ .............................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 51 YAZAR DİZİNİ ......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 59 KONU DİZİNİ ............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................ 61 Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 1 2 Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi ÖNSÖZ Atılım Üniversitesi Mekatronik Mühendisliği Bölümü özgün bir müfredat programı ile 2003 yılında eğitim ve öğretim hayatına başlamıştır. Müfredat program yapısı tamamen özgün bir şekilde geliştirilmiş, tüm dersler mekatronik mühendisliği için gerekli uluslararası ve üst düzey donanıma sahip mezunlar yetiştirecek şekilde özenle tasarlanmıştır. Bu müfredat programının en çarpıcı özelliklerinden biri Türkiye üniversitelerindeki müfredat programlarında yaygın olarak pek rastlanmayan, ancak lisans öğrencilerinin araştırmaya yönlendirilmesi bakımından çok önemli işlevi olan “lisans araştırma projeleri” (“MECE 407 Undergraduate Research Project I” ve “MECE 408 Undergraduate Research Project II”) dersleridir. Bu derslerde öğrencilerimiz öğretim üyelerimizin uzmanlık alanları doğrultusunda çeşitli araştırma konularında bir akademik yıl boyunca çalışmakta; teorik, uygulamalı ve/veya deneysel araştırma yapmaktadırlar. Akademik yıl sonunda bu çalışmalardan üretilen bildiriler kongre formatında bölüm öğretim elemanlarımız, öğrencilerimiz ve konu ile ilgili olabilecek kişilerin katıldığı bir toplantıda öğrenciler tarafından sunulmaktadır. Sunulan bu bildiriler bildiri kitabı halinde basılarak evrensel bilgi birikimine öğrencilerimiz tarafından üretilen önemli bir katkı sağlanmaktadır. Bu bildiri kitabı, 2009-2010 akademik yılında üretilen bildirilerden oluşan ilk kitabımızdır. Bu uygulamanın bundan sonraki yıllarda da sürdürülmesi planlanmaktadır. Öğrencilerimizin bildirilerini sunduğu ve 2010 yılında ilk kez düzenlenen kongrenin de, Türkiye’deki tüm Mekatronik Mühendisliği öğrencilerinin katılacağı “Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK)” olarak sürdürülmesi planlanmaktadır. Bu çabalarımıza diğer üniversitelerin de destek vereceğini ümit ediyoruz. Kongre düzenlemek ve bildiri kitabı hazırlamak çok özveri gerektiren ve uzun süren bir çalışmadır. MeMÖK 2010 kongresi ve bildiri kitabı da böyle bir çalışmanın ürünü olarak ortaya çıkmıştır. Öncelikle bu kitaptaki bildirileri ders kapsamında üreten sevgili öğrencilerimize teşekkür ederim. Evrensel bilgi birikimine küçük ama çok özel katkılarını önemle değerlendiriyoruz. Üretken çabalarının tüm meslek yaşamlarında sürmesini diliyorum. Bölüm öğretim elemanlarımızın bu bildirilerin üretilmesindeki katkıları çok büyük önem taşımaktadır. Bütün öğretim elemanlarımıza; başta bu derslerin sorumluluğunu alan, dersleri olması gereken bilimsel ciddiyet ve düzen içinde yürüten, aynı zamanda MeMÖK 2010 kongresi organizasyonunda ve bu bildiri kitabının hazırlanmasında özveriyle çalışan Öğ. Gör. Aylin Konez Eroğlu’na; MeMÖK 2010 kongresinin başarısında ve bildiri kitabının hazırlanmasında bilgisi ve deneyimi ile önemli katkı sağlayan Yrd. Doç. Dr. Zühal Erden’e; bu kongre ve bildirilerin gerçekleşmesini sağlayan araştırma konuları ile bölüm öğretim üyelerimiz Doç. Dr. Fuad Aliew’e, Yrd. Doç. Dr. Bülent İrfanoğlu’na, Yrd. Doç. Dr. Kutluk B. Arıkan’a, Öğ. Gör. H. Orhan Yıldıran’a; araştırmaları süresince öğrencilerimize verdikleri destek ve MeMÖK 2010 organizasyonundaki yardımlarından dolayı Araştırma Görevlilerimiz Doğanç Küçük, Cahit Gürel ve Ayça Göçmen ile laboratuvarlarımızın değerli elemanları Meral Aday ve Handan Kara’ya derin teşekkürlerimi sunmak istiyorum. MeMÖK 2010 kongresinin düzenlenmesi ve bu bildiri kitabının basımı konusunda verdikleri destekten dolayı Atılım Üniversitesi Mütevelli Heyeti Başkanı Sayın Yalçın Zaim’e, Atılım Üniversitesi Rektörlüğüne, Halkla İlişkiler Müdürlüğüne ve katkı veren tüm akademik ve idari personelimize içten teşekkürlerimi sunarım. MeMÖK kongresinin bundan sonra her akademik yıl sonunda düzenlenmesini hedefliyoruz. Türkiye’deki üniversitelerin mekatronik mühendisliği bölümlerinin öğrencileri veya diğer bölümlerde öğrenim gören ancak mekatronik mühendisliği ile ilgili konularda çalışan tüm öğrencileri önümüzdeki yıllarda düzenlenecek olan kongrelere kendi çalışmalarını tanıtan bildirileri ile katılmaları için davet ediyoruz. Öğrencilerimizin özverili çalışmaları ile önümüzdeki kongrelerde yine çok başarılı olacakları konusunda en küçük bir kuşkum bulunmamaktadır. MeMÖK 2011 kongresinde görüşmek ümidiyle verimli ve başarılı bir akademik yıl diliyorum. Prof. Dr. Abdulkadir ERDEN Mekatronik Mühendisliği Bölüm Başkanı Atılım Üniversitesi Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 3 4 Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi İNTERNET TABANLI AĞ OLUŞTURMA VE GÖMÜLÜ ROBOTİK UYGULAMALARININ TASARLANMASI Burak ÇALIŞKAN, burakcaliskan09@gmail.com Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Emre GÜNER, emregnr@gmail.com Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Göksel KURT, goxlkurt@gmail.com Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Ziya ÇÖĞEN, ziyacogen@gmail.com Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Bülent İRFANOĞLU, birfanoglu@atilim.edu.tr Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara ÖZET Robotların uzaktan kontrol edilebilirliği günümüzde araştırmacıların dikkatini çeken bir konudur. Bu makalede robotik uygulamalara entegre edilebilen internet tabanlı ağ iletişimine uygun bilgisayar ara yüzü kullanılmadan internet ağına bağlanabilen ve bu bağlantı ile robotik uygulamaların uzaktan kontrolünü sağlayabilen bir sistemin tasarlaması incelenmiştir. İnternet tabanlı robotlara mikro denetleyici tabanlı bir ağ sistemi tasarlamak için gerekli literatür araştırması yapılmıştır ve bunlar içerisinden sisteme en uygun donanımlar seçilmiştir. Bu çalışmada donanımsal parçalar olarak Arduino Atmega işlemciler, ethernet kitleri kullanılmıştır. Ağ haberleşmesi XBee tipi ağ bağdaştırıcıları kullanılarak sağlanmıştır. Sistemin kontrolü için Nunchuk sensor tipi kumanda kullanılmıştır. Bu sistemin tasarımında farklı haberleşme protokolleri kullanılmıştır, örnek olarak TCP/IP protokolüdür. Sonuç olarak belirtilen kriterler karşısında sistem test edilmiş ve uygulanabilirliği sonucuna varılmıştır, örnek bir uygulama ile desteklenmiştir. ANAHTAR KELİMELER Ağ, ağ omurgası, XBEE, kablosuz haberleşme, arduino, ağ oluşturma ve bağlanabilirlik, nunchuck. ABSTRACT This paper is about design of a microcontroller based network backbone which is flexible for to being integrated into typical robotic applications. The main difference of the system is feature of having any computer and computer human interface. The system based on communication with control system to internet and internet to end point controlling unit. For this design, there is some hardware system requiremens which are arduino type atmega microproccesors, ethernet shield to connect the internet, and XBee type communication devices are used for wireless communication. For remote controlling the system, Nunchuk sensor type joystick is used. Some communication protocols are used for system network such as TCP/IP protocol. At the end, a network backbone is designed, and it integrates a robotic application to see applicability of application. KEYWORDS Network backbone, XBEE, wireless networking, arduino, networking and connectivity, nunchuck. Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 5 1. GİRİŞ 2. SİSTEME GENEL BAKIŞ Robotların sayıları ve çeşitleri gün geçtikçe artmaktadır. Gömülü sistemlerin ağ bağlantılarıyla birleşmesiyle birçok ağ üzerinde kontrol edilebilen robot ağları oluşturulmuştur (1). Robot ağ yapılandırma operasyonları geniş bir çerçevede karşımıza çıkmaktadır bunlar tele ameliyat uygulamaları (2), su altı uygulamaları (3) ve uzay çalışmaları örnek verilebilir. Günümüzde internet teknolojisi gelişerek farklı alanlarda kullanılmaya başlanmıştır. İnternet robotları yüksek verimlilikle birlikte birçok alanda uzaktan kontrol servisi sağlamaktadır. Uzaktan internet tabanlı kontrol servisleri için örnek olarak laboratuvar çalışmaları, endüstriyel otomasyon, güvenlik sistemleri uygulamaları ve askeri sistemler (4) gösterilebilir. İnternet robotlarının ilk jenerasyonu 1994 Mercury projesi (5) internet üzerinden kullanım imkânı sağlayan başarılı sistemlerden biri olmuştur. Bu sistemle birlikte Avustralya’nın uzaktan kontrollü robotu kullanıma açılmıştır (6). İnternet robotlarının ilk jenerasyonunda genellikle robot kolları ve bir operatör tarafından kontrol edilen mobil robotlar taban alınmıştır. İlk jenerasyondan sonra gelen internet robotlarında genellikle otonom sistemlere odaklanılmıştır. Bu sistemlerde genellikle uzaktan deneysel çalışmalarının kontrolü ve verilerinin alınmasına dikkat çekilmiştir ve birçok alanda uygulaması yapılmıştır (7,8). Bugün yaşam standartlarını arttıran, insanların vakit kayıplarını azaltan ve birçok alanda uzaktan kontrolle azami imkan sağlayan internet tabanlı otonom sistemlere geçilmektedir. Yapılan araştırma çalışmalarına göre genel olarak internet tabanlı robot kontrol sitemlerinde bilgisayar ve ara yüz kullanılmaktadır. Ayrıca kullanılan sistemlerde farklı uygulamalara uyarlanabilirlik gözlenmemiştir. Bunlara bağlı olarak bilgisayar ve ara yüz kullanımını ortadan kaldıracak ve farklı uygulamalara uyarlanabilecek bir sistemin gerektiği düşünülmüştür. Bu çalışmada mikro denetleyici ve kitler kullanılarak bilgisayar kullanımını ortadan kaldıracak esnek bir ağ omurgası oluşturulması hedeflenmiştir. Bu makalede internet tabanlı robot kontrol sistemi olarak Atılım Üniversitesi Mekatronik Mühendisliği bölümünde geliştirilen internet tabanlı robot kontrol sistemi üzerinde gerçekleştirilen esnek bir ağ omurgası çalışmaları sunulmuştur. Bu sistem mikro denetleyici aracılığı ile yapılmış, internet tabanlı basit bir ağ omurga sistemidir. Sistem vasıtası ile birçok robotik cihaz internet üzerinden, arada aracı bir bilgisayar bulunmadan kontrol edilebilmektedir. Sistem araştırması yapılırken kapsamlı bir literatür çalışması yapılmış buna karşın aynı özellikleri taşıyan çalışma ve tasarımla karşılaşılmamıştır. Yapılan araştırmalarda bulunan benzer sistemler arada bilgisayar ve insan ara yüzleri kullanılarak uygulanmışlardır, bilgisayar ara yüzü kullanmayan sistemler ise parça parça yapılmış olup tam bir bütün halinde değillerdir. Bulunan bu parça sistemler, mikro denetleyiciler yardımı ile birleştirilerek gömülü robotik uygulamalar için internet tabanlı kablosuz bir ağ omurgası oluşturulmuştur. Bu sistem, makalenin donanım aygıtları bölümünde detaylandırılan arduino ve kitleri vasıtası ile geliştirilmiştir. Sistemin diğer sistemlerden farklı olarak birçok donanımsal ve çalışma prensipleri farklılıkları bulunmaktadır. Sistem genel olarak iki ana yapıdan oluşuyor. Birincisi kumanda sistemine bütünleşmiş olan haberleştirici, ikinci ise kontrol edilecek sisteme entegre olmuş algılayıcıdır. Burada genel çalışma prensibi alıcı ve verici tabanlı olup bu alıcı verici sistemine internet ağı eklenerek internet üstünden uzak mesafelerden kontrol edilebilen bir sistem tasarlanmıştır. Sistemi detaylandıracak olursak, sistem içerisinde mikro işlemciler, internet bağlantı kitleri, kablosuz haberleşme kitleri ve kontrol kumandası bulunmaktadır. Sistem içerisinde birçok iletişim protokolleri desteklenmektedir bunlar SPI, RS-232, I2C gibi iletişim protokolleridir. Benzer projeler bulunmaktadır ancak bu projelerde bilgisayar ve insan ara yüzü kullanılmıştır (9). Tablo 1-Mikro Denetleyici Karşılaştırma Tablosu Aşağıda verilen Tablo 1’de literatürde en çok kullanılan mikroişlemciler karşılaştırılmış ve tablolandırılmıştır. Tabloda görüldüğü üzere, kullanılan işlemcilerin hafıza büyüklükleri, EEPROM büyüklükleri ve RAM büyüklükleri birbirlerine yakın ve benzerdir. Bu işlemciler teknik veri kılavuzlarına bakılarak karşılaştırıldıklarında Atmega türü işlemciler seri haberleşme açısından microchip firmasının ürünlerine göre daha güçlü ve hızlıdır. İşlemci Flaş Hafıza EEPROM RAM Seri Haberleşme Atmega 328 32K Bit 1K Bit 2K Bit Programlanabilir USART Microchip 18Fxx2 32K Bit 6 2.1 Mikrodenetleyici Karşılaştırması 256 Bit 1,5K Bit Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi Adreslenebilir USART 2.2 Kablosuz Haberleşme Protokollerinin Karşılaştırması Tablo 2’de ise kablosuz haberleşme protokolleri karşılaştırılmış ve özellikleri verilmiştir. Bu tabloya göre X-bee tipindeki bağlantı aracı ekonomik oluşu, enerji tüketimi, frekans aralığı ve iletişim mesafesi konularında daha avantajlı olması ve Atmega türündeki işlemcilerle daha yüksek verimle çalışmalarından dolayı X-bee tipi bağlantıcı kullanılmıştır. Donanım aygıtları kısmında kullanılan mikro denetleyicinin ve bağlan-tıcının özellikleri detaylı şekilde verilmiştir. Tablo 2-Kablosuz Haberleştirme Protokolleri Bluetooth X-Bee 20-250 kbps 54 Mbps 2 US$ 5-10 US$ Orta Düşük Yüksek 10-100 m 30-300 m 30-70 m Hız 3 Mbps Para 3 US$ Enerji Tüketimi Haberleşme Mesafesi Frekans Aralığı IEEE Standartları WLAN 2.4 GHz 802.15.1 868 MHz 915 MHz 2.4 GHz 802.15.4 3. DONANIM AYGITLARI Proje kapsamında oluşturulan ağ omurgası Arduino ve Arduino tabanlı, Arduino ile uyumlu çalışan Arduino ürünlerinden oluşmaktadır. Sistemin; Arduino, ethernet kiti, ve XBEE (Zigbee) olmak üzere 3 adet temel elemanı bulunmaktadır. Sistemin şematik sunumu Şekil 2’de gösterilmiştir. Ağ omurgasında hiçbir bilgi-sayar ve kullanıcı ara yüzü kullanılmamış olup kullanılan tüm ekipmanlar sensör ve robotik uygulamalar için geliştirilmiş ekipmanlardır. 3.1 Arduino Arduino, fiziksel dünya ile iletişim ve etkileşim kurmayı sağlayan bir araçtır. Açık kaynak kodlu bir mikro denetleyici devresi ve bu devreyi programlamaya yarayan bir yazılım paketinden oluşmaktadır (11). Arduino ailesinin uygulama alanlarına göre geliştirilmiş birçok ürünü mevcuttur. Projede kullanılan Arduino ürünü Arduino Duemilanove’dur (Şekil 1). Fakat ağ omurgasının esneklik özelliğinden dolayı tüm Arduino ana kartları ağ omurgası tarafından desteklenmektedir. Projede kullanılan Arduino Duemilanove’nun teknik özellikleri Tablo 3’te gösterilmiştir. 2.4/5 GHz 802.11 • SPI Şekil 1-Arduino Duemilanove (11) • TCP/IP Ethernet Shield Arduino İnternet • TCP/IP • SPI: Serial prepherial interface • TCP/IP: Transmission control protocol / Internet protocol •Wireless Sub Systems Ethernet Shield • SPI • RS-232 Xbee&Xbee Shield Arduino Şekil 2 Esnek Ağ Omurgasının Şematik Gösterimi Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 7 Tablo 3-Arduino Duemilanove’nun Teknik Özellikleri (11) Mikrodenetleyici Çalışma Voltajı Dijital Pin Sayısı Analog Pin Sayısı Flaş Hafıza Sram EEPROM Osilatör Hızı Atmega 328 (8 bit) 5 V (DC) 14 6 32 KB 2 KB 1 KB 16 Mhz Daha önceden de vurgulandığı gibi Arduino, Atmel ailesinin mikro denetleyicilerinden oluşmaktadır. Atmel ailesinin mikro denetleyicileri tasarım mimarisinden dolayı seri iletişimde diğer markaların ürün ailelerinden hızı ve etkinliğiyle bir adım daha öndedir (11). Ayrıca, ağ omurgasının Arduino ve Arduino tabanlı ürünlerden mevcut olan protokoller oluşmasının diğer bir sebebi Arduino ailesinin esneklik özelliğidir. Örneğin ağ omurgasında SPI, I2C, RS-232, TCP/IP, ve Wi-Fi’dir. Fakat Bluetooh ve CAN BUS gibi Arduino ailesinin ürünleri sisteme hiçbir adaptasyon gerekmeden takılıp bu protokoller de sisteme eklenebilir. 3.2 Ethernet (İnternet) Kiti Arduino ailesinin tüm ana kartlarına internet bağlantısı sağlamak amacıyla tasarlanmış bir karttır. Diğer bir deyişle Ethernet kiti sayesinde herhangi bir mikro denetleyiciye internet bağlantısı sağlanabilir ve herhangi bir bilgisayar kullanımı olmadan basit bir mikro denetleyici ile internet tabanlı projeler yapılabilir. Şekil 3 de arduino internet kiti gösterilmektedir. Şekil 3 Arduino Ethernet (İnternet) Kiti (12) 8 ArduinoEthernetkitiüzerindeWiznetfirmasınınW5100 ethernet entgresini mevcuttur. Ethernet kiti Arduino ile SPI protokolü üzerinden haberleşerek Arduino’ya TCP/ IP protokolüne erişimini sağlamaktadır. Tablo 4’te Ethernet kiti’nin teknik özellikleri verilmiştir. Literatürde web ve internet tabanlı birçok robotik uygulama mevcuttur (9,13,14). Fakat bu çalışma-larda ana sistemlerin internet bağlantısı bir bilgisayar ve kullanıcı arayüzü kullanarak sağlanmıştır. Literatürde Arduino Ethernet kiti kullanılarak gerçekleştirilen bir çalışma yoktur. Tablo 4-Ethernet Kitinin Teknik Özellikleri İnternet Entegresi Çalışma Voltajı Hafıza Desteklenen İnternet Bant Genişliği Desteklenen Protokoller Desteklenen ADSL protoklleri 3.3 XBEE Wiznet W5100 3.3- 5V (DC) 16 KB (RX ve TX için tampon bellek) 25 Kbps TCP/IP, UDP, ICMP, IPv4 ARP, IGMP PAP/CHAP PPPoE destği ile XBEE, sensör uygulamaları ve daha çok mikro denetleyici tabanlı çalışmalar için geliştirilmiş bir WiFi ünitesidir (Şekil 4). Bilindiği gibi Wi-Fi günümüzdeki populer kablosuz haberleşme protokollerinden biridir. Xbee moduller üzerine takılan antene göre 1Km ile 15 km arasında haberleşme aralığına sahiptir. Şekil 4 XBEE Module(10) Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi Xbee modülü projede ağ omurgasına wireless haberleşme protokolünü destekleme amacıyla eklenmiştir. Günmüzde bir çok robot kablosuz olarak kontrol edilmektedir örneğin bomba imha robotları, endüstriyel robot kollar, ve otomasyon tezgahlarındaki robotlar. Xbee sayesinde Wi-Fi teknolojisini kullanan birçok robotik uygulama gerçkleştirilebilir. Tablo 5’te Xbee modullerin teknik özellikleri verilmiştir. XBEE modüllerinin Arduino ile iletişimini sağlamak amacıyla XBEE arduino kit adı verilen bir kart kullanılmıştır (Şekil 5). Bu kartın tek özelliği Arduino ve XBEE’nin haberleşme pinleri arasında bir adaptör görmesidir. Tablo 5-XBEE Modülü Teknik Özellikleri Wi-Fi Frekansı Haberleşme mesafesi Çalışma Frekansı 2.4 GHz 1-15 Km 50 Hz Literatürde yapılan çalışmaya en yakın çalışma Wi-Fi tabanlı bir robot kol kontrol çalışmasıdır (8). Fakat bu çalışmada kullanılan Wi-Fi kartı tek yönlü iletişim desteklemektedir. Yani sadece bir adet alıcı kartı ve verici kartı bulunmaktadır. Bu da Wi-Fi iletişimin en önemli özelliklerinden biri olan el-sıkışma kavramını engellemektedir. Bu da veri alışverişi sırasında alıcı ve verici arasında veri kaybı olması durumunda veri kaybı bilgisini ortadan kaldırmaktadır. Bu durumu engellemek için 2 adet alıcı ve verici devresi kullanılabilir. Fakat bu durum projede hem maliyet artışına hemde daha yavaş bir veri transferine sebep olur. Bu yüzden sisteme en uygun Wi-Fi modülü olarak fiyat performans oranı uygulanabilirlik, kolay kullanım ve Arduino ile uyumluluk şartları göz önüne alınarak XBEE seçilmiştir. Şekil 5-Arduino XBEE Kiti (15) 4. AĞ OMURGASININ ÇALIŞMA PRENSİBİ VE TESTİ Şekil 2’de gösterildiği gibi sistemde iki adet ana kısım ve alt sistemler mevcuttur. İki adet ana kısım Arduino ve Arduino ethernet kitinden (Ethernet shield) oluşmaktadır. Bu iki ana kısım HTTP sunucu ve HTTP alıcı olarak adlandırılmaktadır. Omurganın HTTP sunucu kısmına dijital sensörler ya da kontrolcüler dışında I2C, SPI ve RS-232 iletişim prokollerinden herhangi biri ile iletişim yapan sensör ve kontrolcüler bağlanabilir. Omurganın HTTP sunucu kısmı Wi-Fi desteklememektedir. Fakat ağ omurgasını esnekliğinden dolayı XBEE ve XBEE adaptör kiti eklenerek Wi-Fi desteği sağlanabilir. • SPI • TCP/IP Ethernet Shield Arduino İnternet • TCP/IP • 12C • SPI: Serial prepherial interface • TCP/IP: Transmission control protocol / Internet protocol Wii Nunchuck •Wireless Rabbit Robot Computer • RS-232 • RS-232 Xbee&Xbee Shield Arduino Şekil 6 Ağ Omurgası Test Şematiği Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 9 sebebi olarak HTTP sunucusunun aynı anda I2C ve SPI iletişimini yapmasından kaynaklanmaktadır. Şekil 7-Wii Nunchuck Oyun Kumandası Ağ omurgasında HTTP sunucu ve HTTP alıcı ethernet kitler sayesinde TCP/IP protokolü üzerinden iletişim yapmaktadır. Sistemin HTTP alıcı kısmı HTTP sunucu kısmıda desteklenen tüm popüler iletişim protokollerini ve Wi-Fi protokolünü desteklemektedir. Ağ omurgasında Arduino ve ethernet kitler SPI protokolü ile XBEE ve Arduinolar ise XBEE adaptör kit ile RS-232 kit üzerinden haberleşmektedir. Ağ omurgasının test ve sunum çalışması olarak Wii oyun konsolunun Nunchuk oyun kumandası (Şekil 7) kullanılarak Mece 401 dersi kapsamında gerçekleştirilen tavşan robot ağ omurgasına bağlanarak kontrol edilmiştir (Şekil 6). Fakat sistemin HTTP alıcı kısmı malzeme yetersizliğinden dolayı Arduino ve Ethernet kit kullanılmadan, bir bilgisayar ve processing dilinde yazılmış bir program kullanılarak HTTP alıcı oluşturulmuştur. Şekil 6’da gösterildiği gibi Nunchuk oyun kumandası HTTP Sunucu ile I2C ile alt sistem olan tavşan robot is HTTP alıcı ile Wi-Fi protokolü ile haberleşmektedir. Nunchuck oyun kumandası aslında içerisinde 3 eksen ivmeölçer, 2 eksen kumanda kolu ve bu sensörlerden gelen verilerin işlendiği 10 bitlik Analogtan Dijitale çeviren bir mikro denetleyicisi lan ve 2 adet buton bulunan bir sensor olarak adlandırılabilir. Testten önce Nunchuk’ın tersine mühendislik işlemi Total Phase firmasının I2C protokol analizcisi kullanılarak yapılmış ve aşağıdaki sonuçlar elde edilmiştir. Nunchuck oyun kumandası I2C protokolü üzerinden 6 baytlık bir veri göndermektedir ve 6 baytın her bir baytı üzerinde ki kumanda kolu, ivmeölçer ve butonların değerlerini temsil etmektedir (Şekil 8). Test işleminde ilk olarak sistemin saniyede ne kadar veri gönderilebildiği ve bu veriler üzerindeki gecikmelerin gerçek zaman ile ne kadar farklı olduğu ölçülmüştür. İlk olarak Wii Nunchuk’dan saniyede 3 (3 x 6 bayt) adet veri alınmıştır ve tavşan robota ağ omurgası üzerinden Şekil 6’da gösterildiği gibi gönderilmiştir. Ağ omurgasının bağlı olduğu internet hızı 1Mbps’dır. Nunchuck’ın hareketiyle eş zamanlı olarak tavşan robotunhareketettiğigözlenmiştir.İkinciolaraksaniyede 6 (6 x 6 bayt) veri Nunchuk’dan alınarak gönderilmiştir ve tavşan robotun eş zamanlı olarak haeket ettiği gözlenmiştir. Fakat Nunchuck’dan alınan veri saniye de 8 in üzerine çıktığı zaman verilerin HTTP sunucusu üzerinden bir IP adresine gönderilmesi sırasında belirli periyotlarda veri kaybı olduğu gözlenmiştir. Bunun 10 48 49 48 49 49 74 128 174 177 171 175 174 133 131 700 363 706 558 644 355 549 Oyun Kumandası X ve Y eksini 506 706 523 719 499 495 619 728 199 619 447 672 258 1013 İvme ölçer X, Y, ve Z ekseni değerleri 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 Buton Değerleri Şekil 8-Wii Nunchuk Verileri 5. SONUÇLAR Bumakaleinternetrobotkontrolsistemininomurgasının oluşturulması ve örnek çalışmalarla desteklenmesi üzerine yapılan çalışmaların bir ürünüdür. Literatürdeki örnek çalışmalar göz önüne alınarak mikrodenetleyici ve haberleşme sistemleri üzerinden oluşturulabilecek bir sistem tasarlamak amaçlanmıştır. Projenin araştırma aşamasında varılan sonuca göre dijital kontrol üniteleri kullanılarak esnek bir ağ omurgasının herhangi bir robotik uygulamaya entegre edilebilirliği öne sürülmüş ve testlerle kanıtlanmaya çalışılmıştır. Yapılan deneysel çalışmalar ve toplanan verilerin değerlendirilmesi sonucunda tavşan robot uygulamasıyla etkin bir sistem olduğu görülmüştür. Kolay entegre edilebilen ve ekonomik bir sistem olan mikro kontrolcü kontrol ünitesi ve internet tabanlı bu deneysel sistemin diğer sistemlerden ayrı bir yapısı olması nedeniyle yeni bir tasarım oluşturmaktadır. Toplanan veriler ve elde edilen veri sınıflandırılması sayesinde sistemin deneysel olarak istenilen sonuçlara ulaşılması sistemin tasarımının doğru olduğu gösterilmiştir. Son olarak bu sistemin güvenilirliğini arttırmak amacı ile farklı sistemlere entegre edilmesi ve aynı şekilde istenilen sonuçlara ulaşılması ileriki dönem hedeflerinde amaçlanmaktadır. TEŞEKKÜRLER Bu çalışma Atılım Üniversitesi Mekatronik Mühendisliği Bölümü MECE 407-408 “Lisans Araştırma Projeleri” dersi bünyesinde Öğretim Görevlisi Aylin KONEZ EROĞLU Koordinatörlüğünde yürütülmüştür. Bu çalışmaya olan katkılarından dolayı Sayın Prof.Dr Abdülkadir ERDEN ve Sayın Nevzat KOCASARAÇ‘a teşekkürü bir borç biliriz. Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi KAYNAKÇA (1). Luo R.C, Su K.L, (2003), “Networked intelligent robots through the Internet: issues and opportunities”, IEEE Proc. vol.91 pp 371-382. (2). Wang M, J. Liu N.K, (2005), “Interactive control for Internet-based mobile robot teleoperation”, Robotics and Autonomous Systems vol. 52 pp 160–179. (3). Cavusoglu M.C, Williams W, Tendick F, ve Sastry S, (2003), “Robotics for Telesurgery: Second Generation Berkeley/UCSF Laparoscopic Telesurgical Workstation and Looking towards the Future Applications”. Industrial Robots, vol. 30, no: 1. (4). Whitcomb L.L, (2000), “Underwater Robotics: out of the research laboratory and into the Field”, IEEE International Conference on Robotics and Automation, vol pp. 85-90. (5). K. Goldberg, S. Gentner, (2000), “The Mercury project: a feasibility study for Internet robots”, IEEE Rob. Autom. Mag.vol. 7 pp 35-40. (6). K. Taylor ve J. Trevelyan, (1995), “Australia’s telerobot on the web”, International Symposium on Industrial Robots, pp. 39– 44. (7). Raúl Marín, Pedro J. Sanz, P. Nebot, ve R.Wirz “A Multimodal Interface to Control a Robot Arm via the Web: A Case Study on Remote Programming”, IEEE Transactıons on Indust. Elect., vol. 52, no. 6 pp 15061521. (8). H. Huosheng, and Y. Lixiang, (2001), “Internet-based robotic systems for teleoperation”, International J. Assembly Autom., vol 21 pp 1-10. (9). A.Fernandez-Madrigal,E.Cruz-Martin,A. Cruz Martin, J.Gonzalesand, ve C.Galindo, (2001), “Adaptable Web Interfaces for Networked Robots:System Engineering and Automation” Department University of Malaga,(Spain). (10). http://www.arduino.cc/ (Erişim: 21.04.2010 ) (11). www.atmel.com/dyn/resources/prod_documents/doc8025.pdf (Erişim: 22.02.2010) (12). http://www.arduino.cc/en/Main/ArduinoEthernetShield (Erişim: 27.10.2009 ) (13). Teresa T. Ho and Hong Zhang, “Internet-Based Tele-Manipulation”, Proceedings of the 1999 IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering. (14). Xiaoli Yang, Dorina C. Petriu, Thorn E. Whalen, Emil M. Petriu, (1999), “A Web-Based 3D Virtual Robot Remote Control System”, IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering June 15-22 2001. (15). http://www.digi.com/technology/rf-articles/wirelesszigbee.jsp (Erişim:11.03.2010) Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 11 12 Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi NÖRON LABİRENT MİNİ ROBOT Uğur ÖZER, ozeruur@gmail.com Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Sefa BOYACIOĞLU, sefaby@yahoo.com Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Seda ÖZTÜRK, sedaozturk@gmail.com Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Faruk Ömer YAŞİN, omer005@yahoo.com Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Fuad ALİEW, faliew@atilim.edu.tr Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara ÖZET Labirent robotlar 1970 yıllarından beri savunma sanayi ve sivil hayat uygulama alanları nedeniyle gündemde olan bir çalışmadır. Bu uygulamalarda iki tür yaklaşım söz konusudur. Bunlar; duvar algılayan labirent mini robot ve çizgi izleyen labirent mini robot’tur. Bu çalışma da çizgi izleyen ve içerisinde bulunduğu labirenti yapay nöral ağlar yardımı ile öğrenen engel algılayan bir mini labirent robot tasarlanmış ve üretilmiştir. ANAHTAR KELİMELER Nöral, mini robot, engel algılayan, labirent robot, yapay nöral ağı. ABSTRACT Labyrinth robots have been widely and actively used by both defense and civil industries ever since the year 1970. The wide usage is due to the various applications of the labyrinth robot. There are generally two approaches to these kind of robots; which are, wall acknowledging and line tracking labyrinth mini robots. This project consists design and production of a line tracking, obstacle avoiding labyrinth mini robot that learns a labyrinth by the help of neural networks. KEYWORDS Neural, labyrinth, mini robot, obstacle sense, developing. Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 13 1. GİRİŞ İlk labirent robot çalışmaları 1950’li yıllarda başlamıştır. Ancak 1970’li yıllarda ilk çalışmalara A.B.D., İngiltere, Japonya, Hindistan, Güney Kore ve Singapur’da labirent robot çalışmaları hız kazanmıştır. Bu konu da yapılan ilk gerçek konferans ise mikro fare robot çalışmasıdır. Mikro fare projesi saniyede üç metrenin üstünde bir hıza sahiptir. Aynı zamanda, şu andaki 6-7 saniyelik rekora sahiptir(1). Mikro fare çalışmasında 180 mm uzunluğunda 16x16 tane karelerden oluşuyor. Bu çalışmadaki duvarların yüksekliği 50 mm’dir. Bu çalışmada kullanılan robotlar otonom robotlardır. Bu robotlar nöral olarak labirenti algılayıp daha sonra ikinci sürümde labirenti en kısa mesafe de bitiş noktasına gitmektedir. Labirent mini robot tasarımı birçok şekilde yapılabilir. Yapılan literatür araştırmasında çok çeşitli labirent robotlara rastlanmış ve detaylı olarak incelenmiştir. Nöral Labirent mini robot çalışmasında robot tasarımı ve robotta kullanacağımız algoritma en çok önem taşıyan bölümlerdir çünkü algoritma, bu çalışmayı diğer çalışmalardan ayıran en önemli kısımdır. Nöral labirent mini robot çalışması iki ana grupta toplanabilir. İlk olarak robot tasarımı yapılıp daha sonra bu robotun tasarımına göre algoritma geliştirme yolu izlenmiştir. Bu çalışma da engel algılayan labirent robot ve çizgi izleyen labirent robot ele alınmış ve üzerinde çalışılmıştır. Son olarak ise yapay nöral ağ teorik olarak engel algılayan labirent robota uygulanmıştır. 2. ENGEL ALGILAYAN LABİRENT ROBOTU Bu çalışmada üç adet mesafe algılayıcı sensörle nöral labirent mini robot çalışması yapılmıştır. Bu çalışma da mikro denetleyici kullanılarak çeşitli algoritmalar denenmiştir. Bu çalışmanın yapılabilmesi için Pic 16F877A, 3 Mesafe Algılayıcı (Sharp Sensor), 2 DC Motor, 4 tekerlek, Pleksiglas kesilerek elde edilmiş robot kasası ve son olarak L293 motor sürücü ihtiyaç duyulmuştur(2). Algılayıcı sensörler Şekil1’de görüldüğü gibi ön sağ ve sol tarafı algılayacak şekilde monte edilmiştir (3). Robot ilk olarak ön tarafında cisim (engel) olup olmadığını kontrol etmektedir. Robot cisim görmediği takdirde düz devam etmektedir (4). Önüne bir cisim çıktığı zaman sol tarafını kontrol etmekte ve sol tarafında cisim algılaması durumunda sağ tarafını kontrol etmektedir. Eğer sağ tarafında da cisim bulunuyorsa 180 derece dönüş yapmaktadır. Bu algoritma ile labirentin çıkış yolunu bulabilmektedir. Bu uygulama da herhangi bir öğrenme algoritması kullanılmamaktadır. Bu uygulamanın algoritma diyagramı Şekil 2’de belirtilmiştir. 14 Tekerlek Tekerlek Mesafe algılayıcı Mesafe Mesafe algılayıcı mikrodenetleyici algılayıcı Dc motor devresi Dc motor Tekerlek Tekerlek Motor sürücü devresi Şekil 1-Engel Algılayan Labirent Robotu Şeması Başla Ön taraftaki algılayıcının önünde engel var mı? Hayır Düz git Hayır Sola dön Hayır Sağa dön Evet Sol taraftaki algılayıcının önünde engel var mı? Evet Sol taraftaki algılayıcının önünde engel var mı? Evet Bitiş Şekil 2-Engel Algılayan Labirent Robotu Algoritma Şeması 2.1 Engel Algılayan Labirent Robotu Mikro Denetleyici ve Motor Sürücü Devresi Bu devrede gerekli mikro denetleyici ekipmanları kullanılmıştır. Bütün devre elemanları motor sürücü devresi ve sensörler bu devre aracılığı ile kontrol edilmektedir. Pic 16f877 mikro denetleyici olarak kullanılmıştır. Motor sürücü devresi L293 aracılığı ile motorları kontrol etmektedir. Motor kontrolü bağlantıları mikro kontrolcü üzerine bağlanmaktadır.1. motor ve 2. motor için imput 1, input 2, input 3, ve input 4 değerleri mikro denetleyici üzerinden değiştirilerek motorun dönüş yönü belirlenmektedir. Bu yöntemle robot düz gitmekte ya da sağa veya sola dönmektedir. Şekil 3’te robotun tamamlanmış hali gösterilmiştir. Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi trigonometrik açı hesaplarıyla) toplanacaktır. Sonuç olarak “girdi” ve “çıktı”lardan deneme yoluyla elde edilen bu doğrusal olmayan fonksiyon bizim yapay Nöral ağımızdır. Bu nedenle, sistemin her hangi bir açıdan matematiksel modellemesine ihtiyaç duyulmamaktadır(9). 3.2 Mini Labirent Robotta Yapay Nöral Ağ Uygulama Metodu Şekil 3-Engel Algılayan Labirent Robotu 3. NÖRAL AĞLAR Nöronlar, insan beynindeki sinir sisteminin temel fonksiyonel birimidir ve birbirleriyle karmaşık bir ilişki içindedir. Bu ilişkiler, çok sayıda ihtimallerden en uygununu seçmeyi ve böylelikle mevcut bir probleme en uygun çözümü bulmayı kolaylaştırır. Bu programların bir rehber tarafından yönlendirilmesi gerekir (5). Aksi takdirde mevcut “girdi”lere göre ortaya çıkan “çıktı”ların doğruluk derecesini bilemezler. Nöral ağlar çevredeki koku, ses, ışık, ısı, şekil gibi uyarıcıları algılayabildikleri için insan beyninin belli fonksiyonlarını taklit etmeyi mümkün kılmaktadırlar (6). Nöral ağların kullanma sahaları oldukça ilgi çekicidir. Bu programlar sayesinde modemler, gürültü ve veriyi ayırt edebilmekte, el yazısını tanıyan tarayıcılar gibi, şekilleri algılayan robotlar yapılabilmektedir. Bu projede yapay Nöral ağların mini labirent robota uygulanması hedeflenmiştir (7). 3.1 Mini Labirent Robotta Uygulanabilecek Yapay Nöral Ağ Nöral ağları temel olarak “Sınıflandırıcılar” ve “Kontrolcü” olarak iki ana başlıkta inceleyebiliriz. Bu projede ‘Nöral Ağ’ı Kontrolcü olarak tasarlanacaktır. Herhangi bir sistem için Nöral ağ uyguladığımız zaman, bu yapay ağ bizlere bir doğrusal olmayan bir fonksiyon yaratmaktadır. Sistemimizde bu doğrusal olmayan fonksiyon, labirentten çıkış “öğrenme” kısmı için gerekli sistem çıkışlarını bizlere sunacaktır (8). Sitemimizde toplam 3 adet yakınlık algılayıcısı (Sharp) ve 2 adet 298:1 gücünde dc motor kullanılmıştır. Kullanılan algılayıcı ve motor bilgisini temel alırsak 3 adet “girdi”miz ve 2 adet “çıktı”mız bulunmaktadır. İlk önce “girdi” ve “çıktı” arasında bir bağlantı kuracak olan doğrusal olmayan fonksiyon oluşturulacaktır. Kullandığımız “girdi”lerinden veri (Algılayıcılar için oluşturulacak Mini Labirent Robot üzerinde bulunan kablosuz iletişim protokolü ( X-Bee kablosuz modem) kullanılarak, alınan girdiler bilgisayara gönderilecektir. Yapay Nöral Ağ ise bilgisayarda “Matlab/Simulink” içinde yer alan “Neural Network Toolbox” yardımıyla oluşturulacaktır. Böylelikle bilgisayarımız gerçek zamanlı olarak aldığı “girdi”leri Nöral Ağada işleyip “çıktı”ları doğrudan robota göndererek kontrolü sağlamış olacaktır. Şekil-4 de oluşturulacak yapay ağ tanımlanmıştır. Öğrenme Katmanı Girdi Çıktı Şekil 4-Tanımlanan Yapay Nöral Ağ 4. ÇİZGİ LABİRENT ÇÖZEN ROBOT Bu çalışmada beyaz zemin üstünde siyah çizgi ile oluşturulmuş labirenti (Şekil-5) çözen robot algoritması geliştirilmiştir. Üzerinde 5 adet renk sensörü (Şekil 6) bulunan Pololu 3pi robot bu çalışmada kullanılmıştır. Üzerinde çeşitli PID değerleri geliştirilip çizgiyi düzgün takip etmesi ve dönüşleri stabil yapması sağlanmıştır. Bu robotta “Sol El” kuralı uygulanmıştır. Robotun ilerlemek için öncelik sırası sola dönme, düz gitme, sağ dönme ve son olarak 180 derece dönüştür. Bu şekilde labirenti tanıyıp bitiş noktasına en kısa mesafeden gidebilmektedir. Renk Algılayıcıları Sağa Dönüş Ledi Şekil 6-Renk Algılayıcı Sola Dönüş Ledi Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 15 4.1. Çizgi Labirent Çözen Robot Öğrenme Algoritması Bu algoritma ‘Sol El’ kuralını temel olarak almaktadır. Robot (Şekil-5) kesişim noktalarına geldiğinde ‘Sol El’ kuralını uygulamaktadır. ‘Sol El’ kuralı öncelikleri içermektedir. Bu kurala göre kesişim noktalarında ilk öncelik sola dönüşün daha sonra sırasıyla düz gitme, sağ dönme ve 180 derece dönmedir. Çizgi labirent çözen mini robot öğrenme algoritması öğrenme yetisine sahiptir algoritma da ilk yapılandan farkı öğrenme yetisine sahip olmaktadır. İlk önce labirenti tanıyıp labirentin yapısına göre en kısa mesafeyi hesaplamaktadır. Şekil 5-Çizgi Labirent Daha sonra ikinci sürüşte hesaplanan en kısa yoldan çıkış noktasına ilerlemektedir. İlk sürüş de labirentin yapısını hafızasını çıkarıp hafızasında tutuyor. Hafızasında tuttuğu algoritmayı kısaltmaları çıkış noktasına giden en kısa mesafeyi hesaplıyor.(10) burada 180 derece dönüşleri hafızasından siliyor ve çıkış noktasını hesaplamaktadır. ‘Sol El’ kuralını robot bu şekilde labirente uygulamaktadır ve başarılı bir şekilde çıkış yolunu bulmaktadır. Diğer bir yandan, bu algoritmada da bazı hatalar bulunmaktadır. Örnek olarak, sağ dönüşleri önceliği gelmediğinden robot sağ dönüşleri yok sayabilmektedir (11). 5. SONUÇLAR Sonuç olarak, bu projede toplam 3 farklı uygulama geliştirilmiştir. 3 farklı uygulamanın uygulanmasının nedeni ise labirent çözmenin bir çok yol ile yapılabildiği içindir. Bu labirentin tasarımına göre değişiklik göstermektedir. Bu değişiklikte robot cinsini belirlemektedir. Böylece labirent çözen robotlara her açıdan yaklaşılması sağlanmıştır. Özellikle projenin amacı yapay Nöral Ağlar ile bu çalışmayı ortak platformda birleştirmektir. Projede yer alan Nöral Ağ uygulama kısmı sadece teorik olarak gerçekleştirilmiştir. TEŞEKKÜRLER Bu çalışma Atılım Üniversitesi Mekatronik Mühendisliği Bölümü MECE 407-408 “Lisans Araştırma Projeleri” dersi kapsamında Öğretim Görevlisi Aylin Konez Eroğlu koordinatörlüğünde yürütülmüştür. Projemizde bizlere yardımlarını esirgemeyen Caner Durmuşoğlu’na, Doğanç Küçük’e teşekkürlerimizi sunarız. KAYNAKÇA (1) Jun Oh J., (2000), “Implementation of indirect neuro-control for a nonlinear two-robot MIMO system”, Pergamon, pp. 141-148. (2) Özyılmaz L., (2009), “Harita bilgisi toplayan gezgin robot uygulaması”, TMMOB. (3) Yurttakal O., (2007), “Ultrasonik sensore sahip gezgin robot uygulaması”, TMMOB. (4) Ertan H. Culum Y. D., (2007), “Labirent çıkış yolunu bulan Robot”, TMMOB. (5) Wai R., (2001), “Tracking control based on neural network strategy for robot manipulator”, ELSEVIER. (6) Ozkana M., Inoue K., Neglish K., Yamanaka T., (2000), “Definition a neural network controller structure for a rubbertuator robot”, Pergamon. (7) Er M. J., Tan T. P., Sin, (2004), “Control of a mobile robot using generalized dynamic fuzzy neural networks”, ELSEVIER. (8) Sato M., Kanda A., Ishii K., (2003) “Performance Evalution of a neural network controller system for a wheel type mobile robot”, ELSEVIER. (9) Yavuz H., (2007), “An integrated approach to the conceptual design and development of an intelligent autonomous mobile robot”, Robotics and Autonomous Systems, vol. 55, pp. 498-512. (10) Antonini P., Ippoliti G., Longhi S., (2005), “Learning Control of mobile robots using a multiprocessor system”, (11) Fernandez J. A., Gerardo L. A. D., (2009), “Behavioral control through evolutionary neurcontrollers for autonomous mobile robot navigation”, ELSEVIER. 16 Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi YÜRÜMEYİ ÖĞRENEN ROBOT Abdulkerim ÇENGELOĞLU, akcengel@gmail.com Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Atıl Emre COŞGUN, atilcosgun@gmail.com Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Hüseyin Emre Güner, heguner@ gmail.com Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Kutluk Bilge ARIKAN, kutluk.arikan@ atilim.edu.tr Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara ÖZET Bu döküman iki eklemden oluşmuş, iki bacağa sahip hareketi kısıtlanmış bir robotun yapay zekâ teknikleri kullanılarak yürümenin öğretilmesi yöntemlerini ve bu yöntemler neticesinde uygun bir fonksiyon elde edilmesini içermektedir. Sisteminin gerçek zamanlı çalışması oluşturulan prototip üzerinde denenmektedir. ANAHTAR KELİMELER Yapay sinir ağları, makina öğrenmesi, yapay zeka. ABSTRACT This document includes two-link legged robot that has a restricted motion, the methodology for learning how to walk in artificial intelligence techniques and suitable function is obtained. This system is trained in using the constructing prototype in real time applications. KEYWORDS Artificial neural network, machine learning, artificial intelligence. Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 17 1. GİRİŞ Makinelerin Öğrenmesi 1950 yılından bu yana insanlarda büyük bir merak uyandırmıştır. Öğrenmenin bir parçası olan düşünme yetisi, çevresel faktörlerin algılanıp yorumlayabilme olgusudur. Yürümeyi öğrenen robot projesi bu bağlamda fiziksel olarak var olan bir sisteme yürümeyi öğretmeyi amaçlar. Proje, iki eklemden oluşmuş, iki bacağa sahip, hareketi kısıtlanmış bir robotun yapay sinir ağları (YSA) kullanılarak bir yürüyüş algoritması bulunması, sistem dinamiklerinin incelenmesi, bu dinamiklere göre ilk örnek oluşturulması ve bu ilk örnek üzerinde gerçek zamanlı olarak uygulanmasını irdelemektedir. Bilgisayar ortamında sistemin uyarlanabilmesi için Matlab/Simulink programı içerisinde yer alan Neural Network araç kutusu kullanılmaktadır. Ayrıca robotun hareketini benzetim ortamında da gözlemleyebilmek için Matlab/Simmechanics programı kullanılmaktadır. Fiziksel olarak sistem, yatay eksende doğrusal ray üzerinde ilerleyen 2 bacaklı eklem ve kalçalarda konum denetleyicili motor barındırır. Sistemin hareketi konum denetleyicili motorlar ile sağlanmaktadır. Sisteme, yere temasını anlayabilmesi, konum ve hızını öğrenebilmesi için algılayıcılar yerleştirilmiştir. Bu algılayıcılar sistem için birer giriş değerleridir. Sistemin çıkışı ise konum denetleyicili motorların yaptığı açılardır. Algılayıcıların sistemle haberleştirilmesi ve sistemin buna cevap vermesi ilgili veri toplama kartı ile gerçeklenir. Deneme-yanılma metoduyla elde edilen sinyaller yürümeyi öğrenen robot için referans sinyalleridir. Bunlar yürüme algoritmasının temelini teşkil etmektedir ve sistemde yapay sinir ağları aracılığıyla, açık çevrim yürüme parametrelerinin referans sinyallerimizi takibi sonucu bir yürüyüş algoritması oluşturulmuştur. Bu projede kontrol deney grubu bulunmadığından dolayı sözde deneysel (quasi –experimental) metot kullanılmıştır. 2. LİTERATÜRDE YÜRÜMEYI ÖĞRENEN ROBOT ÇALIŞMALARI Bu kısımda literatürde bulunan yürümeyi öğrenebilen robot çalışmalarına yer verilmektedir. 2.1.4 Bacaklı Robotun Ritmik Model Kullanarak Yürümeyi Öğrenme Çalışması Bu çalışmada 4 bacaklı bağımsız bir sistem üzerinde çalışılmıştır. Donanım olarak Sony Aibo robot köpeği kullanılmıştır. Sistem için uygun olan yürüme hareketlerinin öğreticisiz olarak öğrenmesi hedeflenmiştir. Sistemde radyal tabanlı yapısal ağlar kullanılmıştır. Sistemin ana teması yürüyen bir insanın kaslarının ritmik sinyallerle sağlanması esasına dayanmaktadır. 18 2.2 İki Bacaklı Dinamik Bir Sistemin Yapısal Ağlarla Yürümeyi Öğrenme Çalışması Kendinden dengeli bir sisteme çeşitli yapısal ağlarla yürümeyi öğretmeyi hedefleyen bir tez çalışmasıdır. Birçok yapay sinir ağı incelenmiş ve yürümeyi öğrenmeye elverişlilik açısından karşılaştırılmıştır. Sonucunda ise radyal tabanlı yapısal ağlar ve beyincik modelli aritmetik yapıcı (BMAY-CMAC) yapay sinir ağları öğrenme hızı ve lokasyon açısından en elverişli olduğu ifade edilmiştir (1). 2.3 Dört Ayaklı Robotun Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Yürüme Öğrenme Çalışması Bu çalışmada yapay sinir ağlarının sistemlerde denetleyici rol alması durumunda sistemin performansı değerlendirilmiştir. Dört ayaklı fiziksel bir sistemin yürüme denetleyicisi için alternatif denetleyicilerin değerlendirildiği bir çalışmadır. Oransal-integral-türevsel denetleyicisi ile yapay sinir ağları denetleyicisi karşılaştırılmış ve yapay sinir ağları yürüme denetlemek için hata oranı ve ortam değişikliklerine verdiği cevap açısından daha uygun bulunmuştur (2). 3. YAZILIM VE DONANIM ÇALIŞMALARI Bu kısımda sistemin serbest cisim diyagramı, sistem benzetimi ve sistemden alınan verilerin incelenmesi üzerinde durulacaktır. 3.1 Serbest Cisim Diyagramı Sistemin yerle temas kuvveti aşağıda incelenmektedir. Sistemin serbest cisim diyagramı Şekil-1‘deki gibidir. Serbest cisim diagramında tek bacak, iki iklem temel alınmıştır. Matematiksel modeli eşitlik (1) ve eşitlik (2)’de verilmiştir. Bu denklemlerde g yerçekimi ivmesi ve değeri 9.81 ise 0.62 dir. y2 y1=7cm A m , k ise sürtünme katsayısı ve değeri s2 L1=14 cm F1 b F2 B m1gsin(a) x1 x2 L2=15 cm m2gcos(b) x4 a Fs C y3 x3 Şekil 1-Sistemin Yerle Temas Kuvvetinin İnceleyen Serbest Cisim Diyagramı Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi F1 = (7*m2 *g*cos(b)+ m1g*sin(a )*(7.5+7*k )) (1) (14*sin (b )) sin (a )*(14*F2 + 7.5*m1*g*cos(a )+ m2 *g*cos(b )*(7*cos(b )+15*cos(a ))) (7.5*sin (a )) (2) 3.2 Sistem Benzetimi 3.3 Veri Analizi Bu kısımda kuvvete duyarlı algılayıcıdan (FSR) toplanan veriler ve konum denetleyicili motorlara bağlı olarak bacak hareketinin konumu gözlenmektedir. Şekil 4’teki birinci grafik bir motora giden darbe genişlik değişim (DGD) sinyallerinin grafiğini gösterir. İkinci grafik, kuvvete duyarlı algılayıcının sisteme gönderdiği zamana bağlı giriş değerini ifade eder. S ervo Motor 0 Sistemin3boyutluçizimprogramıolanCAD(Solidworks) ile modellenmesi Şekil 2’de gösterilmiştir. Bu model ile sistemin ilk örnek üretilmesinde karşılaşılacak sorunların en aza indirgenmesi amaçlamaktadır. Pozisyon 2 = F -20 -40 -60 0 2 4 6 8 10 t(zaman) 12 14 16 18 12 14 16 18 FS R 50 Kuvvet(g) 40 30 20 10 0 0 2 4 6 8 10 t(zaman) Şekil 4-Motora giden DGD Sinyal Grafikleri Şekil 2-Sistemin CAD Modellenmesi İki linkli ve iki eklemli bacak yapısı için benzetim programı Matlab/Simmechanics aracılığıyla bilgisayar ortamında çalışma imkânı sağlamıştır. Fiziksel sistemin olmadığı ortamlarda Matlab/Simulink programında hazırlanan yürüyüş algoritması, Matlab/ Simmechanics programında hazırlanan benzetim ile birlikte sistem üzerinde çalışılmasına olanak sağlamaktadır. Şekil 3’te verilen sistem fiziksel sistemin bilgisayar ortamındaki görsel halidir. Sanal sistemin yürüyüş algoritmasına verdiği tepkiler fiziksel sistemin verdiği tepkilere eş değerdir. Matlab/Simulink programı kullanılarak robotun yürümesi için konum denetleyicili motorların DGD çıkışlarına uygun sinyaller kullanılarak uygun açılara gitmesi sağlanmıştır. Sisteme sürekli tekrar eden bir sinyalle sistemin sürekli çalışması sağlanmış ve bu hareketlere göre doğrusal olmayan bir fonksiyon elde edilmiştir. Şekil 5 Matlab/Simulink’te bir eklemin hareketini sağlamak için gerekli olan bloklar bütününü temsil etmektedir. Oluşturulan modelde sistemde öğrenme durumu yoktur. Öğrenilmiş durumun sisteme aktarılması esası vardır. Yapılan çalışmalar dâhilinde insan faktörü ortadan kaldırılacak ve sistem yapay zeka esaslarını temel alarak kendisi öğrenmeye başlayacaktır. Repeating Sequence sağ kalça Şekil 3-Sistemin Dinamik Benzetimi Frequency R1 Output Lookup Table7 Frequency Output3 Hurnusoft MF624 (auto) Şekil 5-Eklem Hareketi İçin Simulink Modeli Şekil 5’te frequency output; iki bacaklı robot’un hareketini sağlayan sinyal çıkışını, repeating sequence; robot’un takip etmesini istenen sinyal girişlerini, lookup table ise giriş ve çıkış sinyalleri arasındaki sinyal bağlantısı sağlamaktadır. Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 19 4. ÖĞRENME, YAPAY ZEKA Öğrenme, geçmişte tecrübe edilmiş bir olayın benzer bir durumla karşılaşıldığında tecrübe edinilen bilginin kullanılmasıdır. Sistemin hareket süresi içerisinde oluşturduğu modifikasyonlar kümesi sistemin öğrenmesi olarak değerlendirilmektedir (3). Spesifik olarak öğrenme bu çalışmada makine öğrenmesi olarak ele alınmıştır. Makine öğrenmesi literaturde de kabul gören açıklaması ile bilgisayarın kendi kendini programlayabilmesidir (4). Makinenin kendini programlayabilmesi için bir bilgisayara ve mikroişlemciye gerek duyulur. Buna ek olarak, bu programlamanın temelini oluşturacak diğer bir ifade ile gerekli doğrusal olmayan fonksiyonu oluşturacak bir yapay zekâ modeline ihtiyac duyulur. Yapay zekânın birçok türünün olmasına rağmen, alternatif yapay zekâ modellerine örnek olarak evrimsel robotik teknikler ve davranış tabanlı robotik teknik ele alınmıştır. Sistemin belli bir süre zarfında hareketi esnasında çevreye uyum sağlayarak kendi kendine bir yürüyüş algoritması oluşturması davranış tabanlı ve evrimsel robotik teknikleri ile gerçekleştirilebilir. Davranış tabanlı tekniklerde tasarımcı sistemin karşılaşabileceği muhtemel problemleri önceden tespit edip sisteme bildirir ve sistem bildirilen problem ile karşılaşınca fonksiyonun karşılığını dış dünyaya iletir. Sistemin dış dünyaya vereceği cevap bu tekniğin kullanıldığı sistemlerde evrimsel robotik tekniklere oranla daha hızlıdır. Fakat dış dünyadaki muhtemel problemlerin çokluğu, girdi ve çıktıların sayısının getirmiş olduğu karışık durum tasarımcının muhtemel problemleri tahmin edip sisteme yansıtmasını bir hayli zorlaştırır. Bu durum sistemin olası problemlere gerekli cevabı verememe olasılığını artırır. Girdi, çıktı sayılarının ve çevreden gelen uyarıcıların fazla olduğu sistemlerde tasarımcı pasif rol oynamalı ve sistem mevcut problemlere kendi kendine karşılık üretip bunu dış dünyaya yansıtabilmelidir. Kullanıcının pasif olduğu, sistemin kendi kendini eğitebilmesi için evrimsel robotik teknikleri kullanılmalıdır (6). Evrimsel robotik teknikleri birçok başlık altında incelenmektedir. Bulanık Mantık (Fuzzy Logic) Yapay Sinir ağları (Artificial Neural Networks), ve Genetik algoritma (Genetic Algorithm) evrimsel robotik teknikleri olarak incelenmiş ve sisteme uygunluğu araştırılmıştır. Tablo 1’de bu teknikler karşılaştırılmıştır. Tablo 1’den de anlaşıldığı üzere gerçek zamanlı (Real time) uygulamalara verdiği cevabın istenene yakınlığı, öğrenmenin (learning) gerçeklenebilirliği bakımından en elverişli teknik yapay sinir ağları tipleridir. 20 Tablo 1-Evrimsel Robotik Tekniklerinin Kıyaslanması (5) Neural Network Fuzzy Logic Genetic Algoritma Mathematical Model Learning Data Real Time Nonlinearity X Good X Good X Good Fair X Good Needs Good Good Literatürdeki yürüyen makineler incelendiğinde, yapay sinir ağları sistemlerin blok diagramlarında karşılaştırıcı (comparator), ters model (inverse model), ve denetleyici (controller) kullanılmaktadır. Yapay sinir ağlarının sistem blok diyagramlarındaki konumu sistemin bir önceden verilmiş bir hedefe yaklaşım eğer sistemin baştan belli bir hedefe ulaşması isteniyorsa sinir ağı kontrolcü, yaklaşım yapılıyorsa ters model ve sınıflandırma için karşılaştırma şeklinde blok diyagramda yerini alabilir. Yapay sinir ağları temel olarak insan beyni ile benzer bir şekilde çalışmaktadır. Başka bir ifadeyle, yapay sinir ağı; insan beyninin sinir hücrelerinden oluşmuş katmanlı ve paralel olan yapısının tüm fonksiyonlarıyla beraber sayısal dünyada gerçeklenmeye çalışılan modellenmesidir. Yapay sinir ağlarının yapısını daha iyi anlayabilmek için ilk önce biyolojik sinir hücresinin incelenmesi gerekmektedir. Şekil 6’da görüldüğü üzere biyolojik sinir hücre yapısında dendirt, akson, soma ve sinapsis gibi yapılar bulunmaktadır. Bu yapılar sayesinde hücreler arası iletişim, bilgi alışverişi ve öğrenme sağlanmaktadır. Yapılan araştırmalar sonucunda öğrenme işleminin biyolojik hücrelerde sinapsislerde meydana geldiği ortaya çıkmıştır. soma akson dendrit sinapsis Şekil 6-Biyolojik Sinir Ağları Yapay sinir ağı modelleri üzerinde “öğrenme” bu teoriye dayanılarak, sinapsisler ve dendritler arasında yer alan ağırlık katsayılarının güncellenmesi olarak algılanmaktadır. Yukarıda biyolojik olan sinir hücresinin elemanları tanıtılmaktadır. Öyleyse yapay sinir ağı hücre modeline geçiş yapmak gerekmektedir. Yapay sinir hücresi, gerçek biyolojik hücreyle ayni ilkelere dayandırılmaya çalışılmıştır (7). Şekil 7’de yapay sinir hücre yapısı gösterilmiştir. Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi girdi x1 x2 xh ağırlıklar w1 w2 wh çekirdek Σ eşikleme çıktı f y yn Sistem zamandan bağımsız (off-line training) yöntemiyle elde edilecektir. Sistemden veri toplarken sistem eğitilir toplanan veriler sonuncunda oluşan ağırlık ve başlangıç katsayıları saptanır ve sisteme giren girişlerde değerlendirilerek maliyet fonksiyonu (cost function) oluşturulur. Eğtilmiş yapay sinir ağları sisteme dâhil edilir ve bu şekilde yürüme elde edilmiş olur. 5. İLERİ BESLEMELİ ZAMANDAN BAĞIMSIZ YAPAY SINIR AĞININ SİSTEME Yapay sinir hücresinin dendritleri xn ve her bir dendirtin UYGULANMASI Şekil 7-Yapay Sinir Hücre Yapısı ağırlık katsayısı wn ile belirtilmiştir. Böylece xn girdi sinyallerini, wn ise o sinyallerin ağırlık katsayılarının değerlerini taşımaktadır. Çekirdek ise tüm girdi sinyallerinin ağırlıklı toplamlarını elde etmektedir. Tüm bu toplam sinyal yi ile gösterilmiş ve sinapsise esiklenme fonksiyonuna girdi olarak yönlendirilmistir. Sinapsis üzerindeki esikleme fonksiyonundan çikan sonuç sinyali y ile belirtilmis ve diger hücreye beslenmek üzere yönlendirilmistir. Yapay sinir hücresinin görevi kısaca; xi girdi sinyaline karşılık yi çıktısı sinyalini olusturmak ve bu sinyali diger hücrelere iletmektir. Her xi ile yi arasındaki ilgileşimi temsil eden wn ağırlıkları, her yeni girdi sinyali ve çıktı sinyaline göre tekrar ayarlanır. Bu ayarlama süreci ögrenme olarak adlandırılır. Sinir hücresinin matematiksel modeli eşitlik (3) ve eşitlik (4)’te verilmiştir. Bu denklemlerde xi sistem girdisini, yi aktivasyon fonksiyonuna girmeden önceki çıkışını, wi ağırlık katsayısını ve f(yi) aktivasyon fonksiyonu ifade etmektedir. yi = ∑ xi * wi y = f ( yi ) (3) (4) Uygulamamızda öğrenme deneme-yanılma ile yapılmıştır. Deneme-yanılma yöntemi kullanılarak sistem için doğrusal olmayan bir fonksiyon elde edilmiştir. Bu doğrusal olmayan fonksiyon yapay sinir ağları tekniği kullanılarak eğitilmeye(train) çalışılmıştır. Herhangi bir uygulama için bir YSA yapısının veya öğrenme metodunun seçilmesi deneme-yanılma ile yapılır. YSA daha sonra bir deneme kümesi üzerinde denenerek bu seçimlerin uygunluğu görülür ve gerekli görülürse, ağ yapısı veya öğrenme metodunda değişiklikler yapılarak bu tekrarlanır (8). Kısacası sistemde tekrar eden sinyal (repeating sequence) yerine bahsedilen nonlinear fonksiyonu taklid eden bir yapı konulacaktır, bu yapımında bu aşamada yapay sinir ağları kullanılması gerekmektedir. Yapay sinir ağlarına girdi olarak deneme-yanılma sonucunda elde edilmiş bir sabit girilecektir. Uygun sabit değer tespit edildiğinde uygun yürüme algoritması elde edilmiş olacaktır. Bu kısım, Matlab ortamında oluşturulan ileri beslemeli yapay sinir ağlarının eğitilmesinden sonra yazılımın blok haline getirilip Şekil 5’teki tekrarlanan dizi (Repeating Sequence) bloğunun yerine eklenmesi çalışmasıdır. Bu şekilde, oluşturulan yapay sinir ağlarının sisteme gerçek zamanlı etkisi gözlemlenmiştir. Yapay sinir ağlarına giriş zaman, çıkış ise konum denetimli eyleyici açısı olarak tespit edilmiş ve uygulanmıştır. Uygulanan sinir ağları 8 gizli ağlı 50 iterasyona tabi tutulan, öğrenme oranı 0.1 olan %5’lik hata payı olan sistemlerdir. İleri beslemeli yapay sinir ağlarının öğrenme tipi öğreticili öğrenme olması sebebi ile sistemin öğreticisinin olması gerekir. Bu sebeple sistem otonom yürürken her bir eyleyicinin 2’şer saniye aralıklarla 8 saniyede bir tekrarlanan açı değerleri yapay sinir ağlarına öğretici olarak sunulmuştur. Şekil 8, Şekil 5’te bulunan tekrarlama dizi bloğunun yerini alır. 2 1 Cons tant 1 1 Clock x{1} Gain y {1} mod 1 Out1 Neural Network Gain 1 8 Math F unction Cons tant S cope S cope 1 Şekil 8-Gerçek Zamanlı Sistemde Tekrarlanan Dizinin Yerine Geçen YSA’nın Blok Diyagramı Yapay sinir ağlarının çıkışı ile otonom sistemin çıkış açılarının 0.01 örnekleme zamanında 20 saniyede alınan verilerin karşılaştırılması Şekil 9’da gösterilmiştir. Hedeflenen yapay sinir ağı çıkışının, öğretici ile birebir benzeşmemesi olması ileri beslemeli yapay sinir ağlarının yapısı ile ilgilidir. Daha iyi benzeşme için rayda tabanlı yapay sinir ağları kullanılabilir. Kullanılan yapay sinir ağının çıkışı fiziksel sisteme yansıtıldığında otonom yürüyüşü benzer hareket etmesi sebebi ile ileri beslemeli yapay sinir ağları bu kısımda yeterli görülmüştür. Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 21 60 FFNN çıkışı Repeating Sequence Çıkışı 50 40 30 20 10 0 0 500 1000 Şekil 9-Öğretici ve YSA Çıkışlarını Karşılaştıran Grafik 6. SONUÇ Sonuç olarak yapılan çalışmada iki bacaklı robotun belirli bir sürede ve istenen bir biçimde yürümesinin laboratuar ortamı içerisinde öğretilmesi sağlanması için gerekli algoritma oluşturulmuştur. Yapay sinir ağları kolay uygulanabilir olduğundan dolayı sistemimiz için etkili ve iyi bir öğrenme tekniğidir. Bu projenin geliştirilmesi adına ilerleyen zamanlarda birçok yenilikler getirilebilir. Bunlar maddeler halinde sıralanılacak olunursa; 1500 2000 2500 Kısa bir süre içerisinde öğrenme kısmının sisteme adapte edilebilmesi için, ileri beslemeli yapay sinir ağları yerine radyal tabanlı/ recurrent neural network uyarlanması Şekil 9’da bulunan iç içe iki grafiğin sıfır hata ile benzeşmesi adına önemli bir basamaktır. Buna ek olarak donanımsal açıdan da sistemin zenginleştirilmesi mümkündür. Sistemin bilgisayarla denetimini radyo dalga yayan bütünleştiriciler kullanarak kablosuz gerçekleştirilmesi mümkündür. TEŞEKKÜRLER Bu çalışma Atılım Üniversitesi Mekatronik Mühendisliği Bölümü MECE 407-408 kodlu “Lisans Araştırma Projeleri” kapsamında gerçekleştirilmiştir. Yardımlarını bizden esirgemeyen bu dersin koordinatörü yürüten Öğretim Görevlisi Aylin Konez Eroğlu’na teşekkür ederiz. KAYNAKÇA (1) Hu, J. & Pratt,G., (1999), “Self-organizing CMAC Neural Networks and Adaptive Dynamic Control”, International Symposium on Intelligent Contro/ Intelligent Systems and Semiotics Cambridg, p.262-263. (2) Şahin, Y., (2006), “Four Legged Walking Robot Control Usınf Neural Network”, Journal of Scientific Industrial Research, p.4. (3) Floreano, D., (2009), “Evolutionary Robotics”, MIT Pres, p. 320. (4) Banzalf, W., (1998), “Genetic Programming~An Introduction”, Morgan Kaufmann Publishers, Inc. and dpunkt—Verlag fur digitale Technologic GmbH, p.104–105. (5) Rudas, I., J., Fodor, J., (2008), “Intelligent Systems”, Int. J. of Computers, Communications & Control, Proceedings of ICCCC, p. 137. (6) Prathar, D., (2003), “Evolutionary robotics – A review”, Department of Mechanical Engineering, Indian Institute of Technology, p. 999–1009. (7) Fausett, L., (1994), “Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms and Applications”, Prentice Hall, p.308-309. (8) Akın, H., L., Alpaydın, E. ve Gürgen, F., (2000) “Boğaziçi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisiliği Bölümünde Yapay Sinir Ağları Üstüne Yapılan Araştırmalar”, p.2. 22 Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi AKILLI GÜNEŞ TAKİP SİSTEMİ İLE ELEKTRİK ENERJİSİ ÜRETİMİ Efe GENCKAYA, efe_genckaya@yahoo.com, Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Tevfik GÜZEL, tevfikguzel@windowslive.com, Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Birol YILMAZ, yilmazbirol@windowslive.com, Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Gökhan YILMAZ, gkn00@hotmail.com, Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara H. Orhan YILDIRAN, oyildiran@atilim.edu.tr, Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara ÖZET Bu çalışmada ana amaç güneş takip sistemi kullanılarak güneşten maksimum verimi elde etmek ve bu sayede elektrik enerjisi üretmektir. Güneş takip sisteminin tasarımı, nasıl çalıştığı ve dizayn özelliklerini içermektedir. Güneş paneli sistemi güneşin doğduğu andan batımına kadar olan süre içinde güneş ışınlarının takibini ve güneş paneline güneş ışınlarının her zaman dik olarak gelmesi sağlanmaya çalışılmıştır. Sonuç olarak güneş ışınlarından en iyi şekilde yararlanarak güneş enerjisinden tam olarak verim alınması sağlanılmaya çalışılmıştır. ANAHTAR KELİMELER Güneş takip sistemi, güneş enerjisi, hareketli güneş paneli. ABSTRACT In this work, solar tracking system used for achieve maximum energy by the help of the sun. Thanks to this, solar tracker produce a electricity. Moreover, solar tracker design process, working principle and design specifications are mentioned. Thanks to solar tracker, system track the sun till sunrise to sunset. This solar tracker system provides sun light perpendicular to the panel in all day. Thus, solar tracker system provides to collect the sun arrays efficiently in all day long. KEYWORDS Solar tracking system, solar energy, active solar panel. Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 23 1. GİRİŞ Dünyamızdaki tüm enerji kaynakları güneş sayesinde varolmuş ve olmaktadır. Ancak gelişen teknolojiyle beraber fosil yakıt kullanımındaki artış beraberinde çevre kirliliğinede yol açmıştır. Bunun yanısıra fosil yakıtlara olan bu bağımlılık kullanılabilir fosil kaynakların günden güne azalmasına yol açmıştır. Güneş enerjisini kullanarak güvenli, çevre dostu ve uygun maliyetli sistemler yaratabiliriz. Günümüzde bir çok alanda güneş sistemleri kullanılmaya başlanmıştır. Başlıca evlerin, fabrikaların, otellerin elektrik ihtiyacının karşılanmasında ısıtma ve soğutma sistemlerinde bunun yanısıra aydınlatmalarında kullanılmaktadır. Günden güne bu sistemlerin verimliliği artmakla beraber kullanım alanlarıda artmaktadır. Güneş sistemlerindeki teknolojik gelişmelerle birlikte bu sistemlerdeki üretim maliyetleri günden güne azalmakta ve her alanda kullanılabilir olmaya başlamıştır. Elektrik enerjisi günlük yaşamda ve endüstriyel alanda çok önemli bir yere sahiptir. Ülkemizde genel olarak fosil yakıtların kullanılması hava kirliliğine ve sera gazlarının oluşmasına yol açmaktadır. Fosil enerji kaynaklarının gerek azalmasından gerekse yarattığı sorunlardan dolayı güneş enerji sistemlerine yönelmek artık bir zorunluluk olmuştur. Türkiye yeryüzünde bulunduğu konumundan dolayı çok büyük bir enerji potansiyeline sahiptir. Ülkemizde güneş enerjisinden yararlanma açısından en düşük değerlere sahip olan Karadeniz Bölgesi dahi birçok ülkeden daha fazla güneş enerjisi potansiyeline sahiptir. Bu yüzden ülkemizde güneş enerji sistemlerinin her alanda uygulanmasına destek verilmelidir. Güneş enerjisini elektrik enerjisine dönüştüren elemanlar güneş kollektörleri ve güneş pilleridir. Bu elemanlar her alanda güneş enerjisini elektrik enerjisine çevirmekte kolaylıkla kullanılabilir. Eskiden kullanılan sabit sistem güneş panellerinde elde edilen enerji sınırlı miktardadır. Gelişen teknolojiyle beraber güneş sistemlerindeki verimliliği arttrmak amacıyla güneş takip eden sistemler kullanılmaya başlamıştır. Güneş takip sistemleri sayesinde, güneş gün doğumundan gün batımına kadar olan her anda güneşi efektif bir şekilde takip edebilmekte ve bu sayede bu sistemlerden elde edilen enerji miktarında artış sağlanabilmektedir. Güneşin geliş açısı bir panel sisteminin üreteceği enerjiyi önemli ölçüde etkiler. Günün saatlerine göre ve mevsimlere göre güneş ısınlarının gelis açısı sürekli olarak değişir (Şekil 1). 24 1m2 1m2 Eğik Işınlar B A Dik Işınlar a b Işınların Geliş Açısı Yere Ulaşan Açı 900 %75 500 300 100 %69 %56 %20 Şekil 1-Güneş Işınlarının Geliş Açısı ve Enerjisi(1) Özellikle güneş panellerinin sabit olarak konumlandırılması ile bu panellerin gün içerisindeki enerji üretim kapasitesi düşmektedir. Bu olumsuzluğu engellemek için son yıllarda güneşi izleyebilen hareketli panel sistemleri geliştirilmiştir. Ayrıca benzer olarak güneş ışınlarının paneller üzerine odaklanması amacıyla hareket eden yansıtıcı sistemlerde literatüre kazandırılmıştır (2). Güneş ışınlarının sürekli olarak panele dik gelmesini saglamak için akıllı bir takip sistemine gereksinim duyulur. Bu şekilde bir panel sisteminden alınacak enerjinin önemli bir oranda (yaklasık %30) arttırılması mümkün olmaktadır (3). Ayrıca sabit ve akıllı güneş sistemlerin kurulum, mekanizma, maliyet ve verim açısından karşılaştırılması Tablo 1’de verilmiştir. Üretilmek istenilen elektrik enerjisine ve güneş panellerine bağlı olarak sistemlerin boyutu değişebilmektedir. Ayrıca güneş takip sistemi dışarıdan gelen çevresel etmenlerde dayanıklı olması gerekmektedir. Güneş takip sistemi dizaynı tüm yıl boyunca çeşitli hava olaylarına maruz kalıcak şekilde yapılmıştır. Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi Parametreler Sabit Tek eksen İki eksen Kurulum Kolay Kolay Zor Ucuz Makul Pahalı Mekanizma Maliyet Verim Dizayn Bakım Yok Referans verim Basit Az Basit 10-35% > sabit sistem Zor Orta Karmaşık 25-45% > sabit sistem Karmaşık Çok Tablo 1-Solar Sistemlerin Karşılaştırması (4) Bu sayede güneşten maksimum miktarda verim alınımı başarıyla sağlanmıştır. Güneş ışınlarının geliş açısına göre konumunu değistiren bu sistemler sayesinde evlerde kullanılan elektrik enerjisi güvenli, çevreye duyarlı ve düşük maliyetle sağlanabilir. Daha önce literatürde yapılan çalışmalar incelendiğinde, güneş takip sistemimiz için kullanılan gerek kontrol sistemi ve algoritması gerekse mekanizması uygulanabilirlik açısından diğer sistemlerin yanında bu farkıyla öne çıkmaktadır. Bu çalışmada güneş ısınlardan maksimum derecede yararlanabilmek ve bu sayede güneş panellerinin enerji üretimkapasiteleriniarttırabilmekamacıylamikrokontrol denetleyici yardımıyla iki eksende güneş takip edebilen sistemin tasarımı ve uygulanması amaçlanmıştır. hareketi sağlamaktadır. Redüktörlü DC motorların biri 12 volt, diğeri ise 24 volt olmak üzere iki farklı çeşit motor kullanılmıştır. Bu DC motorlar Şekil 3 de gösterilmiştir. AyrıcaPanelsistemiörneğiiseŞekil2deverilmiştir.Mekanik sistemin hafif olmasını sağlamak amacıyla bütün parçalar hafif metallerden imal edilmiştir. Bu sayede motorlara daha az yük etki etmiştir ve bununla beraber panellerin dönmesi için gereken güç minimuma indirilmiştir. Ayrıca DC motorların bağlantı noktalarında iki adet birbirine bağlı dişli kullanılarak hareketin kolaylaşması sağlanmıştır. Bu sayede mekanizmanın zorlanmadan çok rahat bir şekilde dönüş yapması sağlanmıştır. Ayrıca bütün mekanik sistem bilgisayar destekli programlarda tasarlamıştır. Daha sonra tasarlanan yapı fiziksel olarak gerçekleştirilmiştir. Şekil 5’te kullanılan redüktörlü DC motor ve dış paneldeki dişliler görülmektedir. Dişli tasarımı ise Şekil 4’te verilmektedir. Şekil 2-Panel Sistemi (6) 2. GÜNEŞ TAKİP SİSTEMİ TASARIMI Güneştakipsistemigüneşindoğumundanbatımınakadar olan süre içerisinde güneş ışınları gün boyu panele dik düşecek şekilde güneşi izleyebilme yeteneğine sahiptir. Bu sayede gün içerisinde güneş ışınları en verimli şekilde kullanılarak, güneş enerjisinden en yüksek değerde yararlanma imkanı ortaya çıkmaktadır(5). Güneş takip sistemi tasarım aşaması iki ayrı sistemden oluşmaktadır. Bunlar ise mekanik sistem ve kontrol sistemi oluşmaktadır. Mekanik sistem dikey ve yatay doğrultuda hareket edebilmektedir. Ayrıca mekanik sistem iki adet DC motoru, iki adet dişliyi ve sensör devresini üzerinde barındırmaktadır. Kontrol sistemi ise güneş takip sisteminin efektif olarak güneşe doğru yönelmesini, güneş ışınlarının güneş panellerine dik olarak gelebilmesini sağlamaktadır. Sensörlerin (güneş pili) aldığı verileri yorumlayarak güneşin konumunu belirler. Program/ algoritma ise sensörlerden aldığı veriyi mikrokontrolör aracılığıyla mekanik sistemin hareketini sağlamaktadır. Şekil 3-İki Adet Redüktörlü DC Motor (sağdaki 24 V, soldaki 12 V) Şekil 4-İç Çerçeve Dişli Sistemi 2.1 Mekanik Sistem Mekanik sistem birbiri içinden geçmiş iki ayrı panel sisteminden oluşmaktadır. Her iki panelde kendi içinde birbirindenbağımsızolarakçalışabilmektedir.İçvedışpanel birer adet redüktörlü DC motor sayesinde iki eksendeki Şekil 5-Dış Çerçeve Dişli Sistemi Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 25 2.2 Kontrol Sistemi Kontrol sistemi duyucular, duyucu tasarımı, motor sürücü devresi ve mikroişlemci olmak üzere dört kısımdan oluşmaktadır. Piramit şekli güneşin yoğunluğu karşılaştırmak için en uygun şekilde modellenmiştir ve en iyi şekilde veri sağlanmaya çalışılmıştır. Piramit modelinde yerleştirdiğimiz güneş pilleri karşılıklı olarak birbirleriyle karşılaştırılıp çıkan voltaj değerindeki farkı baz alıyoruz. Aradaki fark herhangi bir pilin tek başına ürettiği maksimum voltajın %10 ise motora giden gücü kesiyoruz. Pillerin voltaj değerleri Arduino’nun analog girişlerinden alınıp, yazdığımız kodla karşılaştırıldıktan sonra motorların hareketi sağlanmıştır. 2.2.1 Duyucu Seçimi Güneş panelini güneşin konumunu değerlendirebilmesi ve güneşi tam anlamıyla izliyebilmesi için duyucular olarak güneş pilleri kullanılmıştır. Güneş pillerinden (şekil 7) alınan değerler matematiksel yorumlanarak güneşin konumu belirlenmektedir. Kullanılan güneş pilleri Şekil 6’da verilmiştir. Şekil 7-Piramit Duyucu Tasarım 2.2.3 Motor Sürücü Devresi Motor sürücü devresine duyuculardan gelen sinyalleri motora aktarabilmek için yapılan bir devredir. Bu sayede gelen verileri mikroişlemcinin algoritması sayesinde panelin iki eksendeki motor hareketi sağlanır. Motor sürücü devresi şekil 8’da gösterilmiştir. Şekil 8-Motor Sürücü Devresi 2.2.4 Kontrol Kartı Şekil 6-Güneş Pili 2.2.2 Duyucu Tasarımı Duyucuların bulunduğu platform dört köşeli piramit şeklindedir. Piramit duyucu tasarımı Şekil 7’de verilmiştir. Bu duyucu tasarımı 1998 yılında Larard’ sın efektif olarak güneşin konumunun yakalanmasında kullandığı bir sistemdir(7). Dört adet güneş pili piramitin her bir köşesinde yer almıştır. Bu sayede güneş ışınları güneş pillerinin üzerine 90 derece acı ile gelmesi amaçlanmıştır. Duyucuların 45 derecelik bir açıyla yer almasının sebebi ise güneş ışınlarının vurduğu kısımdaki güneş pillerinin ürettiği voltajın artmasıyla birbiri arasında karşılaştırma yapılan duyuculardan elde edilen bilgi ile güneşin hangi konumda olduğu kolaylıkla anlaşılabilir. Piramit tasarımı tamamen su geçirmez bir şekilde dizayn edilmiştir, bu sayede kötü hava şartından dolayı duyucular etkilenmez. Güneş takip sisteminde Arduino mikroişlemci kartı kullanılmıştır. Arduino bilgisayara USB arayüzü ile bağlanan basit bit mikroişlemci devresidir. Kullanılan Arduino devre kartı Şekil 9’da verilmiştir. Kendi başına otonom bir şekilde çalişabileceği gibi bilgisayara bağlanıp bilgisayaranızın fiziksel dünya ile iletişim kurmasını sağlayabilen bir aygıtdır. Arduino verilerinin programlandiği, çesitli kütüphaneler vasitasiyla ‘kod uzmani’ olmadan bir çok ek aletin Arduino tarafindan kontrol edilebilmesini sağlayan uygulamaların geliştirildigi yazılımdır. Ayrıca kullanımı çok kolaydır. Programlamak için derin donanım bilgisine ve genellikle kullanımı zor olan gelistirme araçlarina ihtiyacınız yoktur. Arduino programini yükledikten sonra tek ihtiyacınız olan bir adet USB kablosudur (8) Şekil 9-Arduino Mega Devre Kartı (9) 26 Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 3. GÜNEŞ TAKİP SİSTEMİ MALİYETİ Güneş takip sistemimizde kullanılan malzemeler ve fiyat listesi açıklamalarıyla birlikte Tablo 2 ve Tablo 3’te verilmiştir. Tablo 2-Mekanik Sistemin Maliyeti Malzeme Aliminyum 30mm*30mm*1.5mm Aliminyum 20mm*10mm*1.5mm Fiyat 1 adet 1.5x6=9 TL Pil 1.5x12=15 TL Pil Dişli İç çap=20mm , Dış çap=7.5 4 adet mm 4x17.5=70 TL TOPLAM 94 TL Tablo 3-Güneş Takip Sistemi Toplam Maliyeti Parça Mekanik sistem Fiyat 3 Elektronik malzeme Güneş paneli 94 TL 75x 87.5 (cm) Güneş pilleri 4 DC motor 2 Arduino Mega 20 TL Atılım Üniversitesi 10 TL 40 TL 1 TOPLAM 140 TL 304 TL 4. DENEMELER VE ELDE EDİLEN VERİLER Piramit şeklin üzerinde 4 tane solar pil bulunmaktadır. Piramit duyucu modeli Şekil 10’da verilmiştir. Bunlar 4’e kadar şekildeki gibi numaralandırılmıştır. Bu solar pillerden minimum 0V, maksimum 1.5V değer okunmaktadır. Solar pillerde ölçülen 0 – 1.5V aralığına, programlama da kullandığımız Ardunio’da minimum 0 ve maksimum 250 karşılık geldiği gözlenmiştir. 1 3 Panel mekanizmasıyla yapılan ilk üç denememizde motorlar çalıştırılmamıştır ve sadece panel üzerinde bulunan piramit modelde ki pillerden veriler alınmıştır. Bu veriler güneş, piramit modele 1 ve 3 kenarlarına 45 derecelik açı ile geldiği sırada alınmıştır. Ardunio’dan 5 saniyede bir okunan ilk değerler şunlardır; Parça 2 adet Malzeme 4.1 Piramit Model Tablo 4-Piramit Model Verileri Pil Pil 140 145 139 142 150 147 153 156 121 130 127 138 4.2 Deneme Verileri 122 132 125 135 Denemelerden elde edilen veriler Tablo 5,6,7 ve 8’de verilmiştir. 4.2.1 Birinci Deneme Aldığımız ilk değerler birbirlerine çok yakın olduğu ve işlem yapmamızı zorlaştırdığı için bu aralığı 5 katına çıkarttık. Böylelikle aralık 0-1000 olmuştur. Bu işlem hesaba katılarak yaptığımız ölçümlerde tablo 5’deki veriler elde edilmiştir. Tablo 5-Birinci Deneme Verileri Pil Pil Pil Pil 550 568 555 565 620 625 637 623 500 500 515 600 4.2.2 İkinci Deneme 507 585 510 590 İkinci denemede ki verilerde işlem yapmamıza yeterli olanak sağlamadığı için bu aralık 0-2000 olarak yeniden biçimledirilmiştir ve tekrar ölçüm yapılmıştır. Bu işlemden ise; Tablo 6-İkinci Deneme Verileri Pil 1350 1370 1380 1368 Pil 1470 1492 1476 1485 Pil Pil 1200 1310 1218 1322 1223 1315 1220 1318 4.2.3 Üçüncü Deneme 4 2 Şekil 10-Piramit duyucu modeli Ayrıca bu ölçümlerin dışında, her pilin maksimum verdiği değeri görebilmek adına piramitteki üç pil kapatılıp, tek bir tanesi güneşe dik getirilerek ölçüm yapılmıştır. Bunun sonucunda ise şöyle veriler elde edilmiştir. Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 27 Tablo 7-Üçüncü Deneme Verileri Pil 1870 Pil 1914 Pil Panelden gelebilecek farklı voltaj değerlerini daima 12 volta çekerek bataryanın sağlıklı ve düzenli bir şekilde şarj edilmesini sağlamaktadır. Güneş ile piramit model arasına bulut girdiği zaman panelden 21V değilde örneğin 10V üretilmektedir. Bu noktada maksimum güç noktası yakalayıcısı devreye girmektedir. Güneş panelleri ve mekanizma Şekil 11’de verilmiştir. 1835 Pil 1942 4.3 Pillerin Saatlik Verileri Motorlar çalıştırılmadan piramit modelde ki pillerden alınan değerler yukarıdaki tablolarda bulunmaktadır. Bu değerlerden sonra piramit mekanizmasındaki motorlar çalıştırılmıştır ve günün belli saatlerinde güneşi takip ettiği gözlenmiştir. Bu gözlemden elde edilen Ardunio verileri tekrardan tablolanmış ve resimleri görüntülenmiştir. Ayrıca Pillerin, 0-2000 aralığında Ardunio’da okunan maksimum değerleri aşağıdaki Tablo 8’de verilmiştir. Tablo 8-Alınan Saatlik Veriler SAAT 1.PİL 2.PİL 3.PİL 4.PİL 12.30 13.30 1850 1910 1932 14.30 1770 1840 1775 1780 1812 1805 15.30 1750 1795 1765 1830 1790 1825 1754 Alınan bu değerler mekanizmanın çalışma prensibi için gerekli ölçümlerdir. Çünkü mekanizmanın çalışma prensibine ait olarak şu şekildedir: Eğer pil 1 – pil 2 > 100 ise 1 nolu pile doğru dön Eğer pil 2 – pil 1 > 100 ise 2 nolu pile doğru dön Eğer pil 1 – pil 2 < 100 ya da pil 2 – pil 1 < 100 ise dur. Bu çalışma mantığı pil 3 ve pil 4 arasında da geçerlidir. Güneş takip mekanizması, mantık olarak karşılıklı pillerin eşitliği ilkesine dayanmaktadır. Piller arasındaki farkın 100 olması ise mekanizmanın daha etkili ve rahat aralıklarda çalışması için önemlidir. Bu yüzden en başta alınan 0-250 aralığı sekiz katına çıkarılarak piller arasında ki farkın 100 olması sağlanmıştır. 5. PANELLERİN ELEKTRİK ÜRETİMİ Kullandığımız paneller 125mm*125mm uzunluğunda toplam 42 adet pilden oluşmaktadır. Bu pillerin her biri 0.5V ve 6A üretmektedir. Sonuç olarak toplamda 42*0.5V= 21V ve 6A üretmektedir. Bu da 126watt enerji demektir. Projede kullanılan batarya 12V ile şarj edilebilen bir güneş bataryasıdır. Bu bataryanın sürekli 12V ile sağlıklı bir şekilde şarj edilebilmesi gerekmektedir. Bataryayı sürekli olarak 12V ile şarj edebilmek için maksimum güç noktası yakalayıcısı kullanılmıştır. 28 Şekil 11-Güneş Pilleri ve Mekanizma 6. SONUÇ VE ÖNERİLER Bu çalısmada temiz ve yenilenebilir enerji kaynağı olan güneş enerjisinden daha fazla elektrik enerjisi elde edebilmek için güneş takip sistemi fiziksel olarak uygulanmıştır. Ayrıca, güneş takip sisteminden elde edilen enerjiyle birlikte kapalı alanlardaki ısıtma ve soğutma uygulamaları incelenmiştir. Güneş takip sisteminde yapılan testler sonuçundaki bilgiler aşağıda verilmiştir. • • • Sistemin kontrol denemelerinde öncelikle sensör olarak LDR devre elemanı kullanımıştır, güneş ışığı altında başarılı olduktan sonra sensör olarak LDR yerine güneş pilleri ile değiştirilmiştir. Bu sayede alternatif duyucuların yapılabileceği anlaşılmıştır. Güneş ışığı altındaki testlerde ise güneş pillerinden alınan sonuçların farklı çıkmasından dolayı hassas kalibrasyon işlemi yapılmıştır ve sorun giderilmiştir. Gün sonunda güneşin takibi ile batıya yönlenmiş olan sistemin bazı programlama eklentisi yapılarak tekrar doğu yönüne dönmesi sağlanmıştır. Böylelikle güneşin doğumundan itibaren efektif olarak güneş ışınlarından sistem yararlanılmaktadır. Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi • • • • • Mekanik sistemin rahatça iki eksende hareket edebilmesini sağlamak ve sistemin bu yüzden fazla enerji harcamasını önlemek amacıyla yapılan mekanik sistemin hafifletilmesi, güneş takibi sahibi büyük kolaylık sağlamıştır. Bu sayede daha az enerji ile sistem hareket ederken aynı zamanda daha fazla enerjiyi depo edilebilmektedir. Sensör tasarımında şeçilen piramid dizaynı sayesinde güneş pillerini daha rahat karşılaştırma yapabilmekteyiz, bunanla birlikte güneşin konumunu kolaylıkla bulunabilmektedir. Kullanılan mikroişlemci sayesinde güneş takibi algoritmasında kolaylık sağlanmıştır. Güneş takip sisteminin genel ağırlığı az olması sayesinde portatif olarak istenilen heryerde uygulanabilir. Her bir güneş pilin tek başına ideal ortam koşulları sağlandığında 0,5V ve 6A ürettiği göz önüne alındığında teorik olarak panelden almamız gereken toplam güç 21Vx6A =126watt. Ama bunu sağlamak mümkün değil, çünkü ideal ortam koşulları güneşin parlaklığı havanın açıklığı ve sistemde hiçbir enerji kaybının olmaması gerekmektedir. Yapılan denemelerde maksimum 112watt enerji elde edilmiştir. 126watt • üretmememizin hava koşulları ve uzun süreli açık hava alanı yakalayamamış olmamızdır. Elde edilen bu güç sistemin uygulandığı koşullara göre oldukça başarılı ve alınan bu veriler literatürde ki diğer verilerle yaklaşık olarak benzer değerler elde edilmiştir. Motor ve panel arasında kullandığımız dişli sistemindeki kullandığımız dişliler eşit çapta ve aynı diş sayısında olduğu için güç kazancı sağlanamamıştır. Mekanik sistemimizde DC motor kullanımından dolayı meydana gelen sorunlardan birisi ise geri besleme alamamaktır. DC motor da meydana gelen salınım sonucu DC motora giden gücü kestiğimiz aralıkta (pil1pil2<100&&pil2-pil1<100 durumunda) motor aşağı konuma geliyor. Sonuç olarak, geri besleme problemini ortadan kaldırmak için servo motorlar kullanmak gerekmektedir. TEŞEKKÜRLER MECE407/408 “Undergraduate Research Projects I/II” dersi kapsamında yürütülen akıllı güneş takip sistemi ile elektrik enerjisi üretimi projesinde, dersin koordinatörlüğünü üstlenen öğretim görevlisi Aylin Konez Eroğlu’na teşekkür ederiz. KAYNAKÇA (1) Bostancı, C. S., Tong, T., “Akıllı Kinetik Güneş Kontrol Sistemi Önerisi” (2) Larard, E., “Sun Tracking Solar Array System”, University of Queensland Undergraduate (Pass) Thesis, 1998. (3) http://freeduino.gen.tr/arduino-nedir/ (Erişim :06.04.2010) (4) ArduinoMega http://nuengineering.com/nustore/images/ArduinoMega.jpg (Erişim :07.04.2010) (5) Gençoğlu, M. T., “Akıllı Evler”, Fırat Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü, Elazığ. (6) Bostancı C. S., Tong, T. “Akıllı Kinetik Güneş Kontrol Sistemi Önerisi” (7) Larard, E., “Sun Tracking Solar Array System”, University of Queensland Undergraduate (Pass) Thesis, 1998. (8) Arduino nedir? http://freeduino.gen.tr/arduino-nedir/ (Erişim :06.04.2010) (9) ArduinoMega http://nuengineering.com/nustore/images/ArduinoMega.jpg ( Erişim :07.04.2010) (10) Gençoğlu, M. T., “Akıllı Evler”, Fırat Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü, Elazığ. Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 29 30 Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi MİKRO EDM’DE SES DİNLEME İLE ANALİZ VE OPTİMİZASYON T.Burak ÇEŞNİGİL, warlocky@hotmail.comAtılım Üniversitesi, 06836, Ankara Orçun GÜVENER, ogu83@hotmail.com Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Abdulkadir ERDEN, aerden@atilim.edu.tr Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara ÖZET Mikro-EDM tezgâhı, mikro erozyon yöntemiyle küçük boyuttaki parçaların üretimine imkân tanıyan bir cihazdır. Çalışmada mikro-EDM’in çalışması (parça işleme) sırasında oluşan elektrik boşalımlarının sesini mikrofon yardımıyla kaydedilip bu seslerin MATLAB GUI ile voltaj büyüklük-zaman grafiği şeklinde gösterilmesiyle eş zamanlı olarak, mikro-EDM’e bağlı olan osiloskob’un ekranında boşalımların voltaj değerlerinin zamana bağlı değişimini de elde edilip, bu iki deney verisi karşılaştırılmıştır. Amaç geleneksel optimizasyon tekniklerine yeni bir alternatif yaratmaktır. Ses kaydı referansıyla optimizasyon tekniğinin geleneksel yöntemler gibi güvenilir olup olmadığı sorusuna cevap aranmıştır. ANAHTAR KELİMELER Mikro-EDM, akı, matlab gui, idealleştirme, ses kaydı. ABSTRACT Micro- EDM is used to manufacture smaller parts for miniature production. In the study, electric discharges’ sound which the micro-EDM creates while processing is recorded with microphone. These values are shown in amplitude domain form via MATLAB also the pulses shown in the oscilloscope which are connected micro-EDM’s probes are obtained and both of the values are compared to see if the sound can be a reference for optimization. KEYWORDS Micro-EDM, spark, matlab gui, optimization, sound recording. Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 31 Mekatronik gelişim ve teknolojik gelişimin etkileşimi sonucu ortaya çıkan ürünler giderek küçülmüştür ve bu süreç minyatürleşme olarak adlandırılmıştır. Üretimi zor olan ürünlerin tasarımı yapılmış ve bu ürünler için yeni teknik ve ekipmanlar geliştirilmiştir. Mekatronik uygulamalar ile birlikte optik malzemelere, tıbbi cihazlara ve otomobil parçalarına ihtiyaç giderek artmıştır; bunun sonucunda mikro işleme teknikleri kullanılmıştır. Mikro Elektro Erozyon İşleme cihazı kullanılarak mikro parçalar üretilir (Şekil 1). EDM’de voltaj boşalımlarının oluşturduğu kıvılcımların sesi, çalışmada referans olarak kullanılacak gruptur. Makinenin iç teçhizatının ve bulunulan çevredeki birden fazla ses kaynağının yarattığı gürültü olarak adlandırılan sesler de işlemde etkisi olmayan ikinci gruba girer. Time Domain Plot of Sound 1 0.8 Normalized Amplitude (-1 to 1) 1. GİRİŞ 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 0 1 2 3 4 Time (seconds) 5 6 7 Şekil 2-Mikro-EDM İşlenirken Kıvılcımları Oluşturduğu Vurumların Zaman ve Genlik Formu 3. METODOLOJİ Mikro EDM de parça işlenirken oluşan kıvılcımların sesini kaydetme, dinleme ve MATLAB yoluyla elde edilen ses grafiklerinin osiloskoptan gelen sinyallerle karşılaştırılışında dinamik mikrofon ile ses kayıt yöntemi kullanılmıştır (Şekil 3). Şekil 1-Mikro-EDM Laboratuarından Görünüm (Atılım Üniversitesi Mekatronik Mühendisliği Bölümü)(1) 2. SİNYAL İŞLEME Ses kavramının dâhil olduğu bilimsel araştırma projeleri üzerinde çalışıyorsak öncelikle ses ve sinyal bilgisine sahip olmamız gerekir. Ses, fiziksel olarak dinleyici ile ses kaynağı arasında bulunan sıvı, gaz ya da katı ortamda oluşan bir dizi titreşimlerdir (2). Genlik ve frekans sesin özellikleridir. Ses uzay içerisinde zamanla yol alır ve genel olarak 3 sınıfta incelenir. Bunlar: Periyodik sinyaller, gelişi güzel sinyaller ve Vurumdarbe(pulse)’lerdir. Vurumlar zamanla tekrar etmeyen ancak belli bir şekli olan sinyallerdir (3). Vurumların da içerisinde bulundurduğu zaman ve genlik formu yaygın olarak “genlik alanı” olarak bilinir (Şekil 2). Sesin bilgisayar tarafından işlenmesinde kaydetme yöntemi kullanılır; böylece ses sinyalleri yakalanır. Kıvılcımların oluşturduğu vurumları genlik alanı formunda göstermek için MATLAB yazılımı kullanılmaktadır. 32 Şekil 3-Mikro-EDM Kıvılcımlarının Test Kurulumu MATLAB yazılımı ile her kayıt grafiksel olarak çizilmekte ve bu kayıt sonra dinlenebilmektedir. Bu grafiksel çizimin özelliği sayesinde kullanıcı istediği zaman aralığındaki verileri net bir şekilde grafiklendirebilir. Kullanılıcı bu kaydı kabul edebilir veya reddederek tekrar yeni bir ses kaydı oluşturabilir. Kaydedilen sesin zaman aralığı kullanıcının isteğine bağlı olarak değiştirilebilmektedir. Aynı zamanda Mikro-EDM de parça işlenirken meydana gelen kıvılcımların voltaj-zaman grafiği verilerini elde etmemize yardımcı olan Mikro EDM’e bağlı çok fonksiyonlu osiloskop ile kıvılcımların vurumları dalga formu şeklinde kaydedilmektedir. Bu dalga formları osiloskop’un özelliği sayesinde CSV dosyası Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi şeklinde osiloskop’un içinde kaydedilmektedir. CSV dosyaları Microsoft Office’in içindeki Excel programı ile açılabilmektedir. Excel içerisinde vurumların voltaj-zaman değerleri bulunmaktadır. Bu değerler sayesinde Excel’in grafik menüsünden istenilen zaman aralığı seçilerek voltaj-zaman grafiği gösterilmektedir. Sinyallerin CSV dosyası olarak kaydedilmesinin avantajı ise; kullanıcının istediği zaman aralığındaki verileri net bir şekilde grafiklendirebilmesini sağlamaktır. Mikro EDM de parça işlerken oluşan kıvılcımların üzerinde bu iki işlem aynı anda yapılıp veriler alınmakta ve kullanıcıya bağlı olarak belirli bir zaman aralığı seçilerek işlemler gerçekleştirilebilmektedir. Daha sonra bu iki işlemden alınan veriler kullanıcıya bağlı olarak istenilen zaman aralığında grafiksel olarak çizdirilmektedir. Çizdirilen bu iki işlemin grafiksel değerlerinin uyumluluğuna bakmak için kullanıcı tarafından karşılaştırma yapılmaktadır. 3.1 Prensi̇pler ve Datalar Ses kayıt çalışmaları bilimsel yönde ele alındığında çok özel alanlar için çalışılan ilginç bir konudur. Çeşitli bilimsel projelerin birer parçası olarak ses cinslerini ve kalitelerini ayırmak ve sınıflandırmak için yapılan bu çalışmalardan biride sistem optimizasyonu alanındakilerdir. Geleneksel optimizasyon yaklaşımı, işlemi gerçekleştiren cihazlara elektronik ve yazılımsal olarak bağlanan osiloskop gibi test cihazları yada yazılım destekli çalışan bilgisayarlar yardımıyla elde edilen sistem verilerinin, yine yazılımsal yada elektromekanik yollarla düzeltilmesi esasına dayalı bir tavrı içerir. Geliştirmeye çalışmakta olduğumuz bu yeni yöntemde, Mikro-EDM cihazının parça işleme yöntemi üzerine yoğunlaşarak, geleneksel yöntemle elde edilen bu verileri, işlem gerçekleşirken cihaz tarafından üretilen sesi doğrudan kaydedip analiz ederek elde edilenlerde karşılaştırarak bu iki verinin uyumluluğunu test ettik. Sistemi bütünüyle kavramak için öncelikle MikroEDM cihazının çalışma mantığını ve gerçekte neyin sesini kaydetmeye çalıştığımızın anlaşılması gerekir. Mikro-EDM cihazı, ucunda yüksek voltaj üreten bir transformatöre bağlı elektrot bulunan bir cihazdır. Görevi sistemin eksi kutbuna bağlanan işlenecek parçaya çok yakın mesafeden elektrot(sistemin artı kutbuna bağlı) aracılığıyla İngilizce terimi “spark” olan yüksek güçlü elektrik akıları göndererek akının değdiği noktada bir boşalım yaratmak suretiyle mikro parçalar kaldırarak metali işleme prensibiyle çalışır. Yöntem çok yavaştır fakat işleme hassasiyeti çok yüksektir. Sesini kaydettiğimiz şeyde işte bu elektrik boşalımlarının oluşturduğu kıvılcımların oluşturduğu karakteristik sestir. Bu ses, sistem osiloskop’a bağlandığında ekranda bir sinyaller dizisi olarak görünür. Çalışmada bu sinyal dizisine benzer özellikte bir sinyal dizisi, insan kulağının duyabileceği bu sesin dinamik bir mikrofon yardımıyla kaydedilmesi ve voltaj zaman grafiği şeklinde gösterilmesi yoluyla elde edilmeye çalışılmıştır. Osikoskop ekranı oluşan akılarının voltaj değerlerinin zamana bağlı değişimini gösterir. Matlab programı kullanarak yaptığımız dönüşümde elde edilen ses, “wav” dosyası şeklinde programın kütüphanesine tanıtılır ve grafik fonksiyonu aracılığıyla ses sinyallerinin büyüklüğü, voltaj cinsinden yine zamana bağlı olarak bir grafik üzerinden elde edilir. Projemizin odaklandığı konu sinyal karakteristiği çözümlemesinden çok, günümüz sistem analizinde kullanılan osiloskop cihazına paralel veriler elde etmekle sınırlıdır. Yeni bir yöntemin güvenilirliği, ancak geçerliliği kanıtlanmış bir ya da birkaç yöntemin verilerine belli bir oranda benzerlik gösterdiği takdirde sağlanır. Aynı işlem parçası üzerinde eş zamanlı alınan osikoskop ve matlab ses analizi grafik karşılaştırmaları verilmiştir (Şekil 4). Grafiklerdeki boşluklar frekansın azaldığı bölgeleri gösteriyor. Osiloskop grafiklerindeki kırmızı alan karşılaştırılması gereken ilk 5 saniyelik zamanı; Matlab sonuçları ise aynı 5 saniye içindeki ses kaydının grafiksel gösterimini içermektedir. İşlemin osiloskop ekran dondurma işleminin sadece manuel yapılabiliyor olmasından ötürü bu iki grafikteki sinyallerin gerçek başlangıç ve bitiş noktaları referans çakıştırma tekniği uygulanmasına karşın eşleştirilemediğinden sinyal karakteristiği incelemesi için yakınlaştırma yapılamamış bu nedenle küçük zaman aralıklarındaki değişimler incelenememiştir. Osiloskop ekranında alınan kaydın 10 saniyeye ayarlanmasındaki temel sebep, sisteme uzaktan bakarken işte bu görsel kaybı minimize etmektir. Bu sebepledir ki alınan sonuçlar sadece genel yorum yapılabilecek niteliktedir. Şekil 4‘te Osikoskop ve matlabdan eş zamanlı alınan verilerin grafik karşılaştırmaları verilmiştir. OSİLOSKOPTAN ALINAN VERİ Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 33 4. SONUÇ Bu çalışmada Mikro-EDM cihazının da parça işlenirken elektrik boşalımlarının darbeleri ile osiloskoptan alınan verileri elde edip bu iki verinin uyumlu olup olmadığı sorusuna cevap aranmıştır. Elde edilen sonuçlar başlangıç için fikir verici nitelikte olup gelecekte daha detaylı bir grafik analizi yapılması ve bu metot kullanılarak geliştirilecek yazılımlar vasıtasıyla sadece Mikro-EDM için değil, diğer üretim işlemlerinde de alternatif bir optimizasyon sağlayabilecek olması açısından sevindiricidir. TEŞEKKÜRLER MİKROFON MATLABA GELEN DARBELERİN GENLİK-ZAMAN FORMU Şekil 4-Grafik Karşılaştırması Mece 407/408 ‘‘Undergraduate Research Projects I/ II’’ dersi kapsamında yürütülen MİKRO EDM’DE SES DİNLEME İLE ANALİZ VE OPTİMİZASYON projesinde, dersin sorumlusu öğretim görevlisi Aylin Konez Eroğlu’na destek, katkı ve yardımlarından dolayı teşekkürler. KAYNAKÇA (1) Öpöz T. T. ve Erden A., (2008), “MİNİ/MİKRO MAKİNALAR ve MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ”, Atılım Üniversitesi Mekatronik Mühendisliği Bölümü . (2) P. R. Cook, “Sound Production and Modeling,” IEEE Computer Graphics and Applications, vol. 22, no. 4, pp. 23-27, 2002 (3) Lu L., Zhang J., ve Jiang H., “Content Analysis for Audio Classification and Segmentation”, IEEE TRANSACTIONS ON SPEECH AND AUDIO PROCESSING, VOL. 10, NO. 7, OCTOBER, 2002 (4) The Math Works, Inc., 1994-2009, “Data Acquisition”,(Download:16.12.2009) (5) Alnawafleh E., Mohammed.A. Nizhibitsky O.N, (2004),“Effective Methods Analysis for Machines Noise Control” , Journal of Applied Sciences 4(2) , pp.197 -200 . (6) Mahdavinejad, R.A., (2008), “Optimization of electro discharge machining parameters”, Journal of Achievements in Materials, vol.27, issue 2 . (7) Akhtar A., Muhammad T.,Masahide K., Mitsuhashi W., (2008) , “Signal Processing” , pp. 1090-1099 . (8) Rubinacci G. , Tamburrino A., Ventre S., ve Villone T., (2001), “A COMPUTATIONAL TECHNIQUE FOR AUTOMATED RECOGNITION OF SUBSURFACE CRACKS IN AERONAUTICAL RIVETED STRUCTURES”, Laboratory of Computational Electromagnetics; EURATOM/ENEA/CREATE Association - DAEIMI; University of Cassino, Italy, (9) Ferria C., Petrellib A.,ve Ivanova A., “A exploratory data analysis estimation of the effects of the electrode material on the electrical discharge in micro EDM”, Institut Supérieur de l’Automobile et des Transports, Université de Bourgogne, 58027 Nevers Cedex, France 34 Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi KAVRAMSAL DÜZEYDE İNSANSI ROBOT ÇALIŞMALARI Nilüfer YİĞİT, niluferygt@gmail.com Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Hakan KOCAKARA, hkocakara@gmail.com Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Erkan ÖZSAYIN, eccoozer@gmail.com Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Ertan ÖCAL, ertanocal@gmail.com Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Zühal ERDEN, zuhal@ atilim.edu.tr Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Abdulkadir ERDEN, aerden@ atilim.edu.tr Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara ÖZET Son yıllarda araştırmacıların ilgisini çeken insansı robotlarla ilgili pek çok çalışma yapılmaktadır. Atılım Üniversitesi’nde insansı robot araştırma projesi 2009-2010 eğitim yılında başlatılmıştır. Projede, uzun vadede, insansı özellikler gösterecek bir robotun, günümüz teknoloji ve imkânları kullanılarak tasarımı ve üretimi hedeflenerek, içinde bulunduğumuz eğitim öğretim yılında araştırma için sistematik bir altyapı oluşturmak amacıyla bir dizi tanımlama ve özellikleri belirleme çalışmaları yapılmıştır. Karakteristik belirleme çalışması ile işlevsellik ve fiziksel özelliklerin belirlenmesi çalışmaları tamamlanmıştır. Bunun yanı sıra fiziksel model üzerine başlangıç niteliğinde çalışmalar yapılmıştır. ANAHTAR KELİMELER İnsansı robot, kavram, davranış, karakteristik, betimleme, belirleme. ABSTRACT There are many research works about humanoid robots that attract the researchers around the world. In Atılım University humanoid robot research project started at 2009- 2010 academic year. The long term goal of this project is to design and produce a humanoid robot by using available technology and capabilities. This year by the aim of constructing systematic substructure, some definition and identification work are completed which are characteristic specification, Specification of functions and physical properties. Also, a primitive physical prototype and pc based locomotion mechanism are designed. KEYWORDS Humanoid robot, concept, behavior, characteristic, definition, identification. Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 35 1. GİRİŞ İnsansı robotlarla ilgili araştırmalar gün geçtikçe artarak devam etmekte ve önümüzdeki 20-30 yıl içerisinde robotların gündelik hayatta değişmez bir şekilde yerlerini alacakları tahmin edilmektedir. İnsansı robotlarla ilgili çalışmalarda çoğunlukla; algılama, konuşma, yürüme, hareket yeteneği, öğrenme, jest ve mimikler konuları üzerinde çalışılarak, robotlara insansı özellikler kazandırılması hedeflenmektedir. Bu sayede insansı robotlar hizmet, üretim ve medikal sektörleri başta olmak üzere pek çok sektörde yer almaya devam edecektir. İnsansı robot araştırma projesi 2009-2010 akademik yılında başlatılmıştır. Projenin uzun vadedeki amacı; insansı özellikler gösterecek bir robotun, günümüz teknoloji ve imkânları kullanılarak tasarımı ve üretimidir. Bu araştırma konusu uzun süreli bir çalışma gerektireceği için, öncelikle sistematik bir altyapı oluşturmak amacı ile çalışmalar başlatılmıştır. Tümden gelim yöntemi kullanılarak yola çıkılan insansı robot projesinde tanımlama ve özellikleri belirleme konularına ağırlık verilerek kavramsal tasarım altyapısı oluşturulmuş, bunun yanı sıra fiziksel model üzerine başlangıç niteliğinde bir takım çalışmalar yapılmıştır. Bir sonraki bölümde insansı robotla ilgili yapılan sınıflandırma çalışmaları anlatılacaktır. 3. bölümde ise fiziksel model üzerine yapılan çalışmalardan bahsedilecektir. 2. YAYIN TARAMASI İnsansı Robot araştırma projesinin ana temasını oluşturan kaynak taraması, 100 makaleye yakın kaynaktan elde edilen verilere göre yapılmış ve kaynak gösterilebilecek makaleler, sınıflandırma bilimine başvurularak hazırlanmıştır. İnsansı robot araştırmalarında öne çıkan konular: Otonom davranışların nesne tabanlı hareketler ile 3 boyutlu görsel algı fonksiyonları kullanılarak gerçekleştirilmesi (1), insansı robotlarda günlük dil kullanımı ve vücut dilinin psikolojiyi yansıtması (2), insansı robotlarda arkadaşlık davranışları ve öğrenme kabiliyeti (3), insansı robotların insanlarla işbirliği içinde çalışmaları (4), insansı robotun algıya yönelik ve motorik hareket kabiliyetleri, iki ayak üzerinde yürüme ve denge (5) olarak sıralanabilir. Tarama konusuna dahil edilen makaleler İnsansı Robot Proje takımı üyeleri ile tartışılarak değerlendirilmiş, gerekli görülen kaynaklar arşiv bankasına eklenmiştir. Arşiv bankası ileride yapılacak araştırma ve geliştirme çalışmalarında kullanılması muhtemel kaynaklardan oluşturulmuştur. 36 3. İNSANSI ROBOT TANIMLAMA ÇALIŞMASI Atılım üniversitesi insansı robot projesinin tasarım sürecinde tümden gelim yaklaşımı kullanılmaktadır. Bu nedenle ilk basamakta sistem bir bütün olarak düşünülmüş daha sonra parçalara ayrılarak incelenmiştir. İlk olarak insansı robotu tanımlama ve özelliklerini belirleme konusu kapsamında karakteristik belirleme çalışması yapılmıştır (Şekil 1). Bu çalışmada insansı robot karakteristiği olarak dört ana özellik belirlenmiştir. 3.1 Etkileşim Bir robotun dış dünyayla etkileşimi, bir olguyu a) Algılama b) Değerlendirme c) Karar verme ve uygulama olmak üzere üç basamaktan oluşur. Söz konusu insansı robot olduğu zaman insanın düşünme sistemine benzer bir sistemin robot üzerinde geliştirilmesi gerekmektedir. Bu durumda yapay zekâ adı verilen teknikler kullanılmaktadır. Yani insansı robotta insanın düşünme sistemine benzer yapay sistemler geliştirilerek, beklenmedik bir olayla karşılaştığı zaman yeni bir davranış göstermesi sağlanmaktadır. Bu da insansı robotun dış dünyayla etkileşiminde önemli bir etkendir. İnsansı robotun etkileşimi üç ana grupta incelenecektir. İnsansı Robot-Canlı Etkileşimi, İnsansı Robot-Cansız Çevre Etkileşimi, İnsansı Robot-İnsansı Robot Etkileşimi. Bu grupların her biri kendi içlerinde kısa vadeli hafıza ve uzun vadeli hafıza etkileşimleri olarak incelenmiştir. Kısa vadeli hafıza (KVH) robotun dış dünyadan gelen etkileri anlık olarak algılaması ve geçici olarak hafızada tutmasıdır. Uzun vadeli hafıza (UVH) ise robotun algılayarak tekrar kullanmak üzere hafızada sakladığı bilgilerden oluşur. Bir diğerdeyişle,uzunvadelihafızadarobotunöğrendiğibilgiler saklanır (6). Beklenmedik bir durumla karşılaşıldığında yeni bir davranış geliştirmek için kullanılan bu bilgiler, robota ayırt edebilme yeteneği de sağlar. İnsansı Robot-Canlı Etkileşimi: Bu etkileşim kapsamındaki canlılar; insanlar, bitki ve hayvanlar olmak üzere üç ayrı bölümde incelenmiştir. İnsansı robot- insan etkileşiminde robotun insanı algılamak adına önemli olan özellikleri Tablo 1’de kısa vadeli hafıza (KVH) ve uzun vadeli hafıza (UVH) kullanımına göre ayrı ayrı verilmiştir. İnsansı robot-bitki ve insansı robot-hayvan etkileşimlerinde; duyular, renk, hareket, ısı ve nem algısı olmalıdır. İnsansı robot, bu algılarla elde edilen bilgileri kullanılarak, uzun vadede bitki ve hayvanların davranışlarını öğrenebilir. Ayrıca bitki ve hayvanların ihtiyaçlarını belirleyerek bu ihtiyaçları giderebilir. Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi İnsansı Robot İnsansı RobotCanlı Etkileşim Yaşamsal Faaliyetler İnsansı RobotCansız Çevre İnsansı Robotİnsansı Robot K.V.H. K.V.H. K.V.H. U.V.H. U.V.H. U.V.H. Antropomorfik Özellikler Şekil 1-İnsansı Robot Tanımlama ve Karakteristik Belirleme Çalışması İnsansı Robot-Cansız Çevre Etkileşimi: Cansız çevre robotun çevresindeki hareketli ve hareketsiz objeler ile insansı olmayan diğer robotların bulundukları ortamlardan oluşmaktadır. İnsansı robot çevreyi veya çevredeki objeleri şekil, renk, yüzey şekli, esneklik gibi özelliklerden faydalanarak algılayabilmelidir. Ayrıca insansı robot, çevredeki nesnelerin uzaklığını ölçme ve hareketini algılama gibi özelliklere de sahip olmalıdır. Kısa Vadeli Hafıza (KVH) Uzun Vadeli Hafıza (UVH) İhtiyaca göre işitme, görme, dokunma ve koklama görevi gören algılayıcılara sahip olmalıdır. Örneğin; insanın yüz hatlarından faydalanarak yüzünü algılayabilmelidir (2). Algıladığı bilgileri öğrenmeli ve gerekli halde tekrar kullanmak üzere saklayabilmelidir. Örneğin; insanları yüzleriyle ayırt etme ve çoklu yüz tanıma özelliği olmalıdır (2). İnsan konuşmasını algılayabilmeli, sesin yerini tespit edebilmelidir (4).Bu bilgileri kalıcı hafızada tutarak karşılıklı konuşma kabiliyeti kazanabilmelidir. İnsanın yüzündeki kaş, göz ve dudak hareketlerini ve bu bölgelerdeki değişikliklerden faydalanarak mimiklerini algılayabilmeli ve etkileşim kurabilmelidir. Motorik ve Bilince Dayalı Özellikler Motorik Özellikler Bilince Dayalı Özellikler Mimiklerden faydalanarak insanın psikolojisini tahmin edebilme yeteneği olmalıdır. İnsanın hareketlerini takip edebilmelidir (7). İnsan hareketlerini öğrenerek taklit edebilmelidir. Yani eğitilebilir olmalıdır (7). Algılanan bir takım bilgiler uzun vadeli hafızada saklanarak, öğrenme işleminin gerçekleşmesiyle, özel bir objenin veya mekanın robot tarafından tanınması sağlanabilir. Örneğin; insansı robotun tanıdığı bir odada, az ışıkta çevredeki objelere zarar vermeden hareket edebilme yeteneği olmalıdır. İnsansı Robot-İnsansı Robot Etkileşimi: İnsansı bir robotun, bir diğer insansı robotu algılayabilmesi aynı zamanda kendi kendini de algılayabildiği anlamına gelmektedir. Bu sayede robot kendi hareketlerini algılayarak yanlışlarını düzeltebilir. Örneğin; California Üniversitesi’nde tasarlanan Einstein robot aynada kendi yüz kaslarının yüzün hangi kısmını çalıştırdığını deneme yanılma yöntemiyle tespit etmekte ve bu hareketleri birleştirerek mimik hareketleri üretmektedir (8). Bu teknik hareket, algılama özelliğinden faydalanarak öğrenme işlemi sırasında uygulanabilir bir yöntemdir. Kısa Vadeli Hafıza (KVH) Uzun Vadeli Hafıza (UVH) İhtiyaca göre işitme, görme, dokunma ve koklama görevi gören algılayıcılara sahip olmalıdır. Örneğin; insanın yüz hatlarından faydalanarak yüzünü algılayabilmelidir [2]. Algıladığı bilgileri öğrenmeli ve gerekli halde tekrar kullanmak üzere saklayabilmelidir. Örneğin; insanları yüzleriyle ayırt etme ve çoklu yüz tanıma özelliği olmalıdır [2]. İnsanın yüzündeki kaş, göz ve dudak hareketlerini ve bu bölgelerdeki değişikliklerden faydalanarak mimiklerini algılayabilmeli ve etkileşim kurabilmelidir. Mimiklerden faydalanarak insanın psikolojisini tahmin edebilme yeteneği olmalıdır. İnsan konuşmasını algılayabilmeli, sesin yerini tespit edebilmelidir [4]. İnsanın hareketlerini takip edebilmelidir [7]. Bu bilgileri kalıcı hafızada tutarak karşılıklı konuşma kabiliyeti kazanabilmelidir. İnsan hareketlerini öğrenerek taklit edebilmelidir. Yani eğitilebilir olmalıdır [7]. Tablo 1-İnsansı Robot-İnsan Etkileşiminde Uzun ve Kısa Vadedeki Davranışlar Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 37 3.2 Yaşamsal Faaliyetleri İnsansı robotun yaşamsal faaliyetleri ile insanların hayatını devam ettirebilmesi için gerekli olan yaşamsal faaliyetleri benzetebiliriz. Bu başlıktan yola çıkarak, robotun yaşamsal faaliyetleri fizyolojik ve psikolojik karakteristikleri olarak iki ana başlık alıtnda incelenmiştir. Fizyolojik Karakteristik: Fizyolojik karakteristik, görünüm, hareket kabiliyeti ve yetenek olmak üzere üç alt başlığa bölünmüştür. Bu alt başlıklar için insan karakteristiği ile benzer özellik gösterecek özellikler tanımlanmıştır. Psikolojik Karakteristik: Psikolojik karakteristik, davranış ve karakteristik olmak üzere iki alt başlıkta incelenmiştir. Bu alt başlıklar, insan psikolojisini yansıtabilecek ve özgün olması hedeflenerek bir psikolojik yapı oluşturulmuştur. 3.3 İnsan Biçimlendirilmesi (Antropomorfik) İnsan biçimlendirmesi ya da bilimsel adı ile antropomorfik özellikleri hakkında takım üyelerinin görüşleri ve arşiv bankasındaki bilgilerin değerlendirilmesi ile insansı robotun insansı boyutlandırılması (antropometrik) için özelliklerine, Türk insanının genel ve ortalama boyut özelliklerinin kullanılması uygun görülmüştür. Projenin bu aşamasında araştırmalarla Türk insanına ait boyutlama sınıflandırmasının olmadığı görülmüş, daha çok tüm dünyadaki ülkelerde Avrupa, Amerika gibi kıtasal farklılıklar gösterebilen ve giyim endüstrisinde kullanılan bilgilere ulaşılmıştır. Kaynaklarda bulunan en yakın bilgi, giysi tasarımına yönelik antropometrik verilerin derlenmesi ve giyim standartlarının saptanmasıyla ilgilidir (9). Bu proje kapsamında ileride yapılacak çalışmalar insan biçimlendirilmesi ve ölçeklenmesi için, Atılım Üniversitesi Mekatronik Mühendisliği öğrencilerinin oluşturacağı gurubun ölçüleri ve özelliklerinin temel alınan ve bunların bir ortalama ölçülerinin çıkarılmasının uygun olduğun düşünülmektedir. 3.4 Motorik ve Bilince Dayalı Özellikler İnsanın en belirgin özelliklerinden biri, günlük hayatına devam ederken çevresindeki problemlere karşı çözüm bulması, çeşitli eşya, makine ve aletleri kullanma becerisi veya herhangi bir tehdit durumunda, kendine bir zarar gelmemesi için gösterdiği korunma ve refleks hareketleridir (10). Dinamik bir dünyada insansı robotun, tıpkı bir insan gibi alet kullanma, takip etme, sorunlara karşı mevcut yöntemlerden yeni çözümler üretme, gibi çok çeşitli ve kullanım alanlarına yönelik bazı beceriler göstermesi gerekmektedir. Bu becerilerin insansı robotun bir bütün olarak işlevsel tasarımında çok etkili olmadığı düşünülerek bu konuda 38 fiziksel tasarım aşamasında ayrı bir çalışma yapılması kararlaştırılmıştır. 3.4.1 Motorik Özellikler Motorik özellikler insanın temel ve ayrıntı hareketlerini gerçekleştirebilmesini sağlayan özelliklerdir. Yürümek, koşmak, dengede durmak, vb. hareketler insanın gündelik yaşamda kullandığı temel hareketlerdir. Refleksler de bu temel motorik özelliklerin bir parçasıdır. Motorik özellikler temel hareketlerin yanı sıra detaylı hareketler de içerir. Göz ile takip etme, alet kullanma, yazı yazma bunlardan bazılarıdır (11). Motorik özellikleri insansı robot için önemli kılan kısım, buözelliklerinbirkezöğrenildiktensonradüşünmeksizin yapılmasıdır. İnsansı robot, kullanım alanlarına yönelik olarak bu motorik özelliklerden bazılarını veya çoğunu kendi içinde barındırmak zorundadır. Örneğin, insansı robot ayaklı bir yürüme mekanizmasına sahipse dengede durmayı bilmek zorunda kalacaktır. Bu tür bir özellik yürüme mekanizmasına bağlı olmasına rağmen, doğrudan bilince dayalı olmadan yapılan bir harekettir. İnsansı robotun bu özellikleri, aynı zamanda başka problemlerle karşı karşıya kalması durumunda, mevcut yöntemlerle probleme karşı çözüm bulmasını da sağlayacaktır. Ancak, insan nasıl kendi yapısı ile ilgili bilgiye sahipse, insansı robotun da aynı bilgiye sahip olması gerekmektedir. 3.4.2 Bilince Dayalı Özellikler Bilince dayalı özellikler, motorik özellikleri de içinde barındırır. İnsansı robotun var olan problemlere karşı üreteceği çözümler bilince dayalı özellikler olacaktır. Bilinçli bir şekilde yaptığı bu hareketler insansı robotun, insan-insansı robot, insansı robot-çevre veya insansı robot-insansı robot etkileşimlerinden iletişim kurmasına ve yeni bilgiler edinmesine yardımcı olacaktır. Burada insansı robotun söz edilen çevre ile iletişim halinde olması çok önemlidir. Örneğin, yaşlı insanlara hizmet edecek olan bir servis robotu ile inşaat işleri için kullanılacak bir insansı robotun göstereceği özelliklerin, farkı olmalıdır. Bilinçli olarak yapılan hareketler temel motorik özellikleri etkilemeyecek şekilde, kısa dönemli hafıza veya uzun dönemli hafıza gerektirebilir. Sık olarak ve insansı robotun kendi başına mevcut yöntemlerle keşfettiği becerileri, uzun dönem hafıza içinde yer alırken, sık olarak kullanılmayan bir özellik kısa dönem hafızada, bir sonraki veri gelinceye kadar saklanabilir. Bu özellik, insansı robotun kullanım alanı dışında bir yerde olması durumunda, çevreye uyum sağlamasını kolaylaştıracaktır. Şekil 2’de gösterilen çalışma ise insansı robotun sahip olması gereken işlevler gösterilmiştir. Bu kısımda insansı robot bir bütün olarak düşünülerek bu konunun kapsadığı tüm alt başlıklar genel çerçevede tanımlanmıştır. Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi İnsansı Robot Fiziksel Görünüş Antropomorfik Yapı Organların Dizilimi Duyular Hareket Yürüme Hareketi Kısmi Vücut Hareketi Bacak Kol Kafa ve Yüz Şekil 2-İnsansı Robotun İşlevleri Görme Duyma Dokunma Kollar İşlemci Boşluğu Beden Dili Kısa Vadeli Uzun Vadeli Psikoloji Kabiliyetler Bilinçli Yapılan Hareketler Motorik Hareketler Tatma Bu kısımda fiziksel olarak başlangıç niteliğinde yapılan bir takım çalışmalardan bahsedilecektir. Fiziksel çalışma ana hatları ile iskelet ve yürüme mekanizmasıdır. İnsansı robotun kısımları Şekil 3’te gösterilmiştir. Kafa Konuşma ve Algılama Hafıza Koklama Öncelikle, insansı robotun fiziksel anlamda insana benzer bir görünüm ve yapıya sahip olması gerekmektedir. Bu yapı kısmi vücut hareketleri ve yürüme kabiliyetine sahip olmalıdır. Bir biyo -benzetim projesi olduğu için 5 duyu organını karşılayacak algılama kabiliyetinin olması gerekmektedir. İnsana has özellikler olan beden dili ve konuşma ile iletişim sağlamak, uzun vadeli ve kısa vadeli hafıza ile öğrenme kabiliyeti, son olarak da psikoloji ve davranışlar da insansı robotun özellikleri arasında olmalıdır. Çünkü bir insansı robot tasarımındaki asıl amaç, o robotu insanların yaşadığı çevreye, topluma uyumlu hale getirmektir. 4. FİZİKSEL PROTOTİP TASARIMI ÇALIŞMALARI İletişim Boyut İçin Yapılan Fiziksel Çalışmalar: İskelet boyutlandırmayı görebilmek amacı ile düşünülmüş ve projede geleceğe yönelik saptamalar yapabilme kanusunda yardımcı olması için üretilmiş, modüler bir çalışmadır. Yürüme Mekanizması: Tasarlanacak olan insansı robotun modüler bir yapıda olması planlanmaktadır. Bu bölümde yürüme kısmıyla ilgili yapılan çalışmalar anlatılacaktır. İlk olarak tekerlekli bir yürüme mekanizması tasarlanmış ve fiziksel olarak üretilmiştir. 4 adet fırçalı DC motor içeren mekanizmaya bilgisayar tabanlı yürüme sistemi oluşturularak hareket yeteneği kazandırılmıştır. ESC (Electronic Speed Control/ Elektronik Hız Kontrolü) birimi bilgisayara bağlı olarak MATLAB yazılımı kullanılarak yazılan program ile kontrol edilmiştir. Her iki motoru kontrol edecek bir adet ESC birimi yer almıştır. Mevcut 2 adet ESC birimi bir entegre devre kullanılarak bilgisayardan alınan sinyaller DC çıkışa dönüştürülmüştür. İleride yapılacak çalışmalarda PC tabanlı bir yapı seçilmesinin nedeni, geliştirmeye açık bir yapı olması ve robotun modüler yapısından dolayı üzerinde değişiklik yapılabilecek olması içindir. PC tabanlı çalışma ile robotun yeni nesil teknolojilere karşıda uyumlu bir ilerleme içinde olacağı düşünülmektedir. Yürüme Mekanizması Şekil 3-İnsansı robotun fiziksel yapısı Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 39 5. SONUÇLAR VE PLANLANAN ÇALIŞMALAR Atılım Üniversitesi Mekatronik Mühendisliği Bölümü İnsansı Robot Projesi grubu tarafından gerçekleştirilen, insansı robot projesinin tasarım sürecinde tümden gelim yaklaşımı kullanılmıştır. Bu araştırma, Türkiye’de gelecekte insansı robot çalışmalarını destekleyebilmek ve ilk Türk İnsansı Robot çalışmalarına katkıda bulunabilmek amacıyla yapılmıştır. 2009-2010 akademik yılı içerisinde insansı robot tanımı üzerinde, insansı robotun tasarımı üzerine ve ileride yapılacak çalışmalara yönelik bir alt yapı oluşturulmuştur. Yapılan çalışmalar insansı robotçevre, insansı robot-insan ve insansı robot-insansı robot etkileşimi, özellikleri, kısa zamanda oluşturulması beklenen ilk prototipin yapısı üzerine olmuştur. İlk “insansı robot” tanımı üzerinde yapılan araştırma sonucu, tarihteki kullanıldığı yerler hakkında edinilen bilgi ile Türk insanının antropometrik yapısı hakkında da çeşitli bilgilere ulaşılması gerektiği anlaşılmıştır. Ayrıca, insansı robotun çevre ve insanlara karşı ne tür yaklaşımda bulunması gerektiği, insansı robotun motorik ve bilinçli hareket özellikleri, olması beklenen özellikleri hakkında çalışma yapılmıştır. Ortaya çıkarılan özellikler ve tanımlara dayanarak bir prototipin oluşturulmasına karar verilmiştir. Planlanan çalışmalarda insansı robot tanımının daha ayrıntılı olması, ilk prototipin tasarlanması ve üretilmesi, bu amaçla PC tabanlı yapı kurulması, ilk aşamada tekerlekli bir yapı oluşturulması vardır. Üretilecek prototipin modüler olması robotun üzerinde herhangi bir çalışma için kolaylık sağlayacaktır. Modüler çalışılması, konusunda uzman olan ve bu gelişim sürecine katkıda bulunacak olan kişiler içinde gelecekte kolaylık sağlayacaktır. Modüler yapıda, görme, işitme, PC tabanlı hafıza ve çalışma, basit ama işlevsel kollar ve hareket etmesini sağlayacak tekerlekli sistem bulunacaktır. TEŞEKKÜRLER MECE407/408 “Undergraduate Research Projects I/II” dersi kapsamında yürütülen insansı robot projesinde, dersin sorumlusu öğretim görevlisi Aylin Konez Eroğlu’na destek, katkı ve yardımlarından dolayı teşekkür ederiz KAYNAKÇA (1) Neo, E, S., Sakaguchi, T., Yokoi, K., (2006), “A Behavior Level Operation System for Humanoid Robots”, Nippon Robotto Gakkai Gakujutsu Koenkai Yokoshu, Vol.24, pg.327-332. (2) Nishimura, Y., Kushida, K., Dohi, H., Ishizuka, M., (2005), “Development and psychological evaluation of Multimodal Presentation Markup Language for Humanoid Robots”, 5th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots, Tsukuba Japan, pp.393-398. (3) Kanda, T., Sato, R., Saiwaki, N., Ishiguro,H, (2007), “A Two-Month Field Trial in an Elementary School for Long-Term Human–Robot Interaction” Towards a human–robot symbiotic system”, IEEE Transactions on Robotics, vol.23, pp.962-971. (4) Yokoyama, K., Handa, H., IsozumiI, T., Fukase, Y., Kaneko, K., Kanehiro, F., Kawai, Y., Tomita, F., Hirukawa, H., (2003), “Cooperative Works by a Human and a Humanoid Robot”, International Conference on Robotics & Automation Taipei, Taiwan, pp.2985-2991. (5) Minato, T., Yoshikawa, Y., Noda, T., Ikomoto, S., Ishiguro, H., Asada, M., (2007), “A Child Robot with Biomimetic Body for Cognitive Developmental Robotics”, Japan Science and Technology Agency Graduate School of Engineering, Osaka University. (6) Kawamura, K., (2005), “Cognitive Approach to a Human Adaptive Robot Development”, IEEE International Workshop on Robot and Human Interactive Communication, Vanderbilt University Nashville Tennessee Vol.21, pp. 210-216. (7) Riley, M., Ude, A., Atkeson, C., Cheng,G., (2006), “Coaching: An Approach to Efficiently and Intuitively Create Humanoid Robot Behaviors”, Humanoid Robots, 6th IEEE-RAS International Conference, Japan pp. 567-544. (8) Wu, T., Butko, N., J., Ruvulo, P., Bartlett, M., S., Movellan, J., (2009), “Learning to Make Facial Expressions”, IEEE International Conference on Development and Learning, Shanghai, China, pp.1-6. (9) Su, B., A., (1985), “Giysi tasarımına yönelik antropometrik verilerin derlenmesi ve giyim standartlarının saptanması”, Doktora Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. (10) Atkeson, C., G., Hale, G., J., Pollick, F., Riley, M., Kotosaka, S., Schaal,S., Shibata, T., Teviata, G., Ude ,A., Vijayakumar, S., Kawato, E., Kawato, M., 2009, “Using Humanoid Robots to Study Human Behavior”, IEEE Intelligent Systems, Humanoid Robotics, pp.46-556. (11) Kanda, T., Ishiguro, H., Imai, M., Ono, T., (2004), “Development and Evaluation of Interactive Humanoid Robots”, Proceedings of the IEEE (Special issue on Human Interactive Robot for physical Enrichment), Vol. 92, no.11, pp.960-967. 40 Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi GÖMÜLÜ SİSTEMLERDE GERÇEK ZAMANLI SİSTEM UYGULAMALARI Ahmet Taha ÖZCAN, atahaozcan@gmail.com Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Çağrı ÇALIŞKAN, cclskn@gmail.com Atılım Üniversitesi, 06836,Ankara Fırat TANSU, firattansu@yahoo.co.uk Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Serazat YURTSEVEN, seryurtseven@yahoo.com Atılım Üniversitesi, 06836,Ankara Bülent İRFANOĞLU, birfanoglu@atilim.edu.tr Atılım Üniversitesi, 06836,Ankara ÖZET Son yıllarda araştırmacıların ilgisini çeken gömülü ve gerçek sistemler ile ilgili pek çok çalışma yapılmaktadır. Atılım Üniversitesi’nde gömülü ve gerçek zamanlı sistemler araştırma projesi 2009-2010 eğitim yılında başlatılmıştır. Projenin uzun vadeli hedefi, gömülü ve gerçek zamanlı sistemlerin mekatronik mühendisliği alt yapısı kullanılarak günümüz teknolojisine faydaları ve gelecekte olası yeni teknolojiler ile uyumluluğunu sağlamaktır. Projenin bu evresindeki amacı ise, gerçek zamanlı ve birden çok görevi olan sistemlerin, kavramsal açıklamaları, gerçek zamanlı olmayan diğer sistemlerde kullanılabilecek avantajlı durumları ve kaynaklardaki diğer gerçek zamanlı sistemlerle karşılaştırılmaktır. ANAHTAR KELİMELER Gerçek zamanlı, birden çok görevli, gömülü sistem. ABSTRACT In recent years, attracting the attention of researchers, many studies related to embedded and real systems are made. University of Atilim, the embedded and real-time systems research project was initiated in the 2009-2010 school year. Long-term goal of the project, mechatronics engineering of embedded and real-time system using the infrastructure of today’s technology benefits, and possible future is to ensure compatibility with new technologies. The purpose of this phase of the project, the real-time systems with multiple tasks and conceptual explanations, real-time systems can be used in other non-bargaining position and resources in comparison with other real-time systems. KEYWORDS Real time, multitasking, embedded system. Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 41 1. GİRİŞ Gömülü ve greçek zamanlı sistemlerin günümüzde kullanım alanlarından farklı olarak çeşitli alanlar ortaya çıkacağı ve kullanılırlığının artacağı öngörülmektedir. Gömülü ve gerçek zamanlı sistemlerin, bu çalışmadaki hedefi ile Atılım Ünivsrsitesi Mekatronik Mühendisliği Bölümü dersleri kapsamında, gelecekte yapılacak sistemlere alt yapı oluşturmak ve bu oluşturulan alt yapının verimli olarak kullanılabilirliğini arttırmaktır. Bu sayede mekatronik mühendisliği ile gömülü ve gerçek zamanlı sistemleri harmanlayarak, kullanılırlığını arttırmaktır. Konuya bakış açısı kazanabilmek amacı ile 2. bölümde, yayın taraması yapılmıştır. Konu hakkında bilgi edinebilmek amacı ile 3. bölümde, gömülü ve gerçek zamanlı sistemlerin genel hatları ile açıklamalarına değinilmiştir.Ayrıca,gömülüvegerçekzamanlısistemleri anlayabilmek ve bu sistemlerin uygulanabilirliğini test edebilmek amacı ile 4. bölümde, gerçek zamanlı sistem uygulamaları yapılmıştır. Sistemin uygulaması 5. bölümde, fiziksel model ile yapılmıştır. 6. bölümde gelecek çalışmalardan bahsedilmiş ve son olarakda 7. bölümde bütün bölümler sonuçlandırılmıştır. 2. YAYIN TARAMASI Gömülü ve gerçek zamanlı sistemler araştırma projesinin ana temasını oluşturan kaynak taraması, 36 makaleye yakın kaynaktan elde edilen verilere göre yapılmış ve kaynak gösterilebilecek makaleler, sınıflandırma bilimine başvurularak hazırlanmıştır. Gömülü ve gerçek zamanlı sistemler çalışmalarında öne çıkan konular: Mikrodenetleyici uygulamaları (1), gerçek zamanlı işletim sistemleri genel bir bakış (2), gerçek zamanlı işletim sistemleri (3), gömülü sistemler me mikroişlemciler (4), gerçek zamanlı işletim sistemleri (5) olarak sıralanabilir. 3. GÖMÜLÜ VE GERÇEK ZAMANLI SİSTEMLER Gömülü ve gerçek zamanlı sistemler, genel olarak bir işlemci yardımı ile en kısa zamanda en çok verimi elde edebilmek için tasarlanan sistemlerdir. Bu sistemlere örnek olarak, hemen her taşıtta kullanılan kilitlemeyi önleyici fren sistemleri (ABS) verilebilir. 3.1 Gömülü Sistemler Kendi bünyesinde barındırdığı işlemci ile önceden programlanmış, belirlenen işleri yapabilen sistemler genel hatları ile gömülü sistem olarak tanımlanır. Ayrıca, gömülü bir sistemin çekirdeğini, belirli bir sayıdaki görevi yerine getirmek için programlanan mikroişlemciler ya da mikrodenetleyiciler oluşturur. Kullanıcılarınüzerindeistediğiyazılımlarıçalıştırabildiği genel maksatlı bilgisayarlardan farklı olarak, gömülü sistemlerdeki yazılımlar yarı kalıcıdırlar ve donanım yazılımı (firmware) ismiyle anılırlar (6). 42 3.2 Gerçek Zamanlı Sistemler Gerçek zamanlı sistemler mantıksal, işlevsel ve zamansal doğruluğa sahip olması gereken sistemlerdir. Gerçek zamanlı işletim sistemleri (3) bu konu için en önemli araştırmalardandır. Bu sistemler kesme fonksiyonunun kullanılamadığı yerlere uygulanır. Kesme fonksiyonu; bilgi işlemede donanımsal olarak olağanüstü durumu belirtmek için gönderilen asenkron sinyal veya yazılımda işletimde değişiklik olacağını göstermek için ihtiyaç duyulan senkronize olaydır. Kesme fonksiyonu genellikle komut kümesi içindeki bir komut gibi yürütülür. Bu fonksiyon, genellikle çok görevli bilgisayarlarda özellikle gerçek zamanlı bilgi işlemede kullanılan bir tekniktir. Genel olarak gerçek zamanlı sistemleri katı, sıkı ve yumuşak gerçek zamanlı sistemler olmak üzere üç bölüme ayırmak mümkündür (7). Bunlara örnek vermek gerekirse; nükleer reaktör kontrol sistemleri katı, üretim tesislerindeki kontrol sistemleri sıkı, UNIX (MAC OS) işletim sistemi yumuşak gerçek zamanlı sistemlerdir (2). Bu ayırmada temel alınan husus, sistemlerin çalışması sonucunda sistemlerde oluşan göz yumulabilinecek hata miktarlarının sonucu ne kadar etkilediğidir. Katı gerçek zamanlı sistemlerde göz yumulabilinecek en küçük hata miktarı dahi istenmez çünkü bu küçük hata miktarlarının beklenen sonucu tamamen değiştirip, istenmeyen sonuçlara yol açabileceği bilinmektedir. Sıkı gerçek zamanlı sistemler ise sistemin çalışması sonucu ortaya çıkan hata miktarlarının göz ardı edilebildiği alanlarda kullanılır. Yumuşak gerçek zamanlı sistemler ise sistemin çalışması sonucunda oluşan gecikmelere ve hata miktarlarına göz yumulabilen, bu gecikme ve hata miktarlarının sonucu çok fazla etkilemediği sistemlerdir. 3.3 Gömülü ve Gerçek Zamanlı Sistemler Gömülü sistemleri, gerçek zamanlı olarak çalıştıran sistemlerin tümü, gömülü ve gerçek zamanlı sistemler olarak adlandırılır (8). Gerçek zamanlı sistemlerde ana program çalışma durumunda iken, araya farklı ve alt program girdiğinde ana program çalışmaya devam eder. Gerçek zamanlı ve gömülü sistemlerin ürüne birarada uygulanması, farklı ve karmaşık teknolojilerin geliştirilmesine olanak ve kolaylık sağlar. Uçakların kokpit sistemleri, araçlardaki hava yastıkları bu durumu açıklayan önemli örnekler olarak verilebilir. 3.3.1 Yarar Kazanımları Genellikle bu sistemlerin düşük performans gereksinimleri olur. Bu sistemler donanımını, maliyeti düşürmek için basitleştirme olanağı tanır. Gömüllü sistemler, yıllarca hatasız bir şekilde çalışacağı varsayılan donanımların içinde bulunur. Sistemler belirli bir amaca yönelik olduğu için tasarım mühendisleri ürünün boyutunu ve maliyetini azaltarak sistemi optimize edebilir (5). Gömülü sistemler genellikle büyük miktarlarda üretildiği için maliyeti düşürür. Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 3.3.2 Yarar Yitirimleri Bu sistemlerin uygulanması zor ve Ar-Ge çalışmaları aşamasında yatırım gerektiren durumlar oluşturmaktadır. Bunun sebebi ise, tek bir amaca yönelik çalışmaya izin veren sistemler olmasıdır (4). Gömülü ve gerçek zamanlı sistemleri hız ve maliyet ile karakterize etmek zor olmakla beraber, maliyeti azaltan yüksek hacimli sistemler öncelikli tasarım hedefidir. Bazı gömülü sistemler istenen görevleri yerine getirmek için, yüksek performanslı merkezi işlemci birimi (central processing unit), özel donanım ya da büyük belleklere ihtiyaç duyabilir. 3.3.3 Gömülü ve Gerçek Zamanlı Sistemlerde Kullanılan Algoritmalar Gerçek zamanlı bir sistem hazırlanırken birden çok algoritma kullanılabilir. Gerçek zamanlı sistem programlaması yaparken uygulanabilecek algoritmalar aşağıda verilmiştir. Yardımcı Zamanlama: Gömülü ve gerçek zaman algoritması kullanıldığında zamanlama ön plana çıkmıştır. Program-da belirtilen zamanlara göre önem sıraları atanır. Sonsuz Öncelikli Zamanlama: Bu algoritmada görevler birbiriyle iş birliği içinde değildir. Round-Robin Zamanlaması: Round-Robin işlemler için basit çizelgeleme algoritmalarının eşit bölümlerinde her işlem için zaman dilimleri atar. Sabit Öncelikli Sonsuz Zamanlama Önleyici: Bu algoritma yapısında belirlenen sabit bir öncelik vardır ve görevler işbirliği içinde değildir. Gecikmeli Önalım ile Sabit Öncelikli Zamanlama: Bu algoritmada programda belirlenen sabit bir öncelik bulunmaktadır. Ayrıca programda belirlenen görevler ve gecikme zamanları mevcuttur. Sabit ve Sonsuz Öncelikli Olmayan Zamanlama: Bu algoritmada görevler işbirliği içindedir. Kritik Bölümlü Sonsuz Öncelikli Zamanlama: Görevler birbirleriyle iş birliği içinde değildir. Ancak diğer görevler programda belirtilen kritik bölümde devreye girer. Erken Saatli Birinci Yaklaşım: Erken Saat Önce (Earliest Deadline First) zamanlama algoritması gerçek zamanlı işletim sistemlerinde kullanılmaktadır. Bir önce-lik sırasına programda olan süreçleri yerleştirir. 3.3.4 Gömülü ve Gerçek Zamanlı Sistemlerin Çeşitliliği ve Market Ürünleri Ticari olarak kullanılan birçok gerçek zamanlı işletim sistemleri mevcuttur. Bu işletim sistem-lerinden bazılarının karşılaştırılmaları Tablo 1’de verilmiştir. 4. GERÇEK ZAMANLI SİSTEM ÇALIŞMALARI Gerçek zamanlı sistemler incelenirken konuyu daha iyi anlayabilmek için 5 farklı çalışma yapılmıştır. İlk üç çalışmada ki amaç öncelikle gerçek zamanlı sistemlerin C dilindeki kullanımını incelemektir. Çalışma 1-LED Uygulaması: İlk çalışmada 5 adet LED’in mikro denetleyiciye bağlanması ve bu LED’lerin aşağıda belirtilen zaman aralıklarında LED’in açılıp kapatılması sağlamıştır. • Birinci LED 500 ms (2 Hz), • İkinci LED 750 ms (1.33 Hz), • Üçüncü LED her saniye de, • Dördüncü LED her iki saniye de, • Beşinci LED her dört saniye de Tablo 1-Ticari Gerçek Zamanlı Sistemlerin Karşılaştırılması(9) Üretici Firma Adı Zaman Çizelgelemesi Başlık Önemlilik Dereceleri Eşzamanlama Mekanizması Önem Konumu Değiştirme Gelişitirici Konakları, Kernel Karakteristikleri ve Davranış Metrikleri amx kadak sonsuz öncelikli mevcut değil postakutusu veya mesaj değişimi yöneticisi Mevcut Windows. Önceden tanımlanmış AMX görevleri ve PALM OS için sürcü dosyaları cortex, Australian RealTime Embedded Systems. embOS, segger eRTOS, JK Microsystems delta os, coretek eşit bölümlerinde her işlem için zaman dilimleri atar., Zaman bölümleme eşit bölümlerinde her işlem için zaman dilimleri atar. eşit bölümlerinde her işlem için zaman dilimleri atar. eşit bölümlerinde her işlem için zaman dilimleri atar. 62 farklı önem tanımı 255 farklı önem tanımı 256 farklı önem tanımı 256 farklı önem tanımı önem konumu değiştirme kaynak kilidi, monitörler ve sayma sema-forları mevcut postakutusu veya mesaj değişimi yöneticisi mevcut değil mesajlaşma mevcut değil postakutusu veya mesaj değişimi yöneticisi, zamanlayıcılar ve mesaj sıralayıcılar Mevcut Windows, Solaris, Linux Windows, Linux. Her görev için kusursuz zamanlama bilgisi toplama. Windows, DOS Yüksek hızda kesme fonksyionu yollama yetisi, eMath adında genel amaç içeren matematik kütüphanesi Windows, Linux. Maksimum kesme gecikmesi 13ms. Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 43 Çalışma 2-Rastgele Sayı Üretici: Bu çalışma da 8 adet LED kullanılmış ve gerçek zaman kütüphanesinden yararlanılarak rastgele sayı üretilmesi sağlanmıştır. Görev 1: İlk LED’in her 400 ms’de (2.5 Hz) açılıp kapatılmasıdır,. Görev 2: Butona basıldığında ise 7 LED’ten herhangi birini ya da birden fazla LED’in rastgele açılmasıdır. Çalışma 3-Seri İletişim Kullanılarak Voltmetre Uygulaması:Buçalışmadahaönceyapılançalışmalardan daha kapsamlı bir çalışmadır. Bu çalışmada mikro denetleyiciye giren analog veri, dönüştürücüde dijital veriye çevrilmiştir. Ancak bu çalışma mekatronik mühendisliği için yeterli bir uygulama değildir. Çünkü uygulanan çalışmada mekanik ve elektronik yapı birleştirilememiştir ve çalışmanın mekanik kısmı elektronik kısmına göre eksik kalmıştır. Bu projedeki asıl amaç Mikro- denetleyicinin analog veri girişinden devamlı bir değer okunarak, seri iletişim protokolu ile işlemciye aktarılırken gerçek zaman kütüphanesinden faydalanılmıştır. Aşağıdaki şekil mikro denetleyici ve bilgisayar arasındaki iletişimi göstermektedir. Voltaj okuma işlemi Devamlı yanıp sönen LED RS232 Şekil 2 3. Çalışmanın İletişim Şematiği Görev 1: İlk LED’in her 400 ms (2.5Hz)’de açılıp kapatılması. Görev 2: “AN0” kanalındaki analog voltajın 100ms (10Hz) aralıklarla okunması Görev 3: Belirlenen bir kanaldan bu veriler seri haberleşme yardımıyla bilgisayara aktarılıp bilgisayar ortamında bu veriler okunacaktır. Çalışma 4- Yangın Alarmı: Bu sisteme daha fazla görev yüklemek mümkündür. Bunlar, harici belleğe (EEPROM) geçen bilgilerin kontrolü ve analizini içerebilir. Ancak bunların hepsi numaratör görevine bağlı değişken önem derecelerine sahip olacaktır. Ana program olarak tanımlanan Dönüştür ve Alarm_Ac görevlerine bağlı olarak değişmesi istenen farklı sayıda görevler daha 44 düşük önem derecesine sahip olacaktır. Bunlar genelde sistemin ayarı ve kullanıcı ara yüzü ile ilgili olarak değişebilir. Bir yangın alarmı için gerekli önem derecesi tanımlama algoritması aşağıda verilmiştir. Görev_Dönüştür() Önem Derecesi: 1 Yangın alarmı için termometre değerlerini sürekli kontrol et. Durum: Her 40 milisaniyede çalış. Yükümlülükler: 1. Analog termometre voltaj değerlerini dijital değere dönüştür. 2. Dijital değerleri eşik değeri durumuyla karşılaştır. Görev_Alarm_Ac() Önem Derecesi : 1 İki görevin aynı önem derecesi değerini alması olası bir durum olarak belirtilmiştir. Ancak bu görev yukarıda gösterilen görevden sonra çalışacaktır. Burada RTOS algoritmalarından biri olarak gösterilen RoundRobin algoritması kullanılır. Birinci görev sürekli aktif olduğundan bu durum kesme fonksiyonu olarak nitelendirilebilir. Durum: Beklemeli. Yükümlülükler: 1. İlk görevle aynı önemde. Çalışma süresi Dönüştür görevinin bitiminde olarak belirtilir. 2. Alarm sesini aç/kapa. Görev_Göster() Önem Derecesi: 2 Çok sık olmaması gereken bir görev olduğundan önem derecesi olarak son sıralardadır. Durum: Her 20 milisaniyede bir çalış. Yükümlülükler: 1. Giriş değerlerini kontrol et. 2. Potansiyometre ayar değişimini kontrol et. 3. EEPROM çağrılarını kontrol et. 4. Alan gösterme girişlerini kontrol et. Çalışma 5-Salvo İşletim Sistem Uygulaması: Bu çalışmada diğer çalışmalardan farklı olarak ticari bir ürün olan Salvo kullanılmıştır. Bu çalışmanın amacı gerçek zamanlı sistemlerde iki görevde aynı önemde Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi olursa, nasıl bir yol izlenmeli, nasıl bir programlama yapılması gerektiği incelenmiştir. Daha önceki çalışmalarda kullanılan C diline ek olarak Salvo’da tanımlan bazı Salvo servisleri kullanılmıştır. Bu çalışmada “Designing Embedded Systems with PIC Microcontroller” kitabından yararlanılmıştır (14) Örnek “task” görev tanımlama aşağıdaki gibidir; _OSLabel(Count_Task1) _OSLabel(Display_Task2) Bu bölümde başka bir şekilde “tasks” yani “görevler” tanımlanmaktadır. Aşağıdaki gibi gösterilmiştir. //Create Tasks OSCreateTask (Count_Task, OSTCBP (1), 10) OSCreateTask (Display_Task,OSTCBP (2), 10) Bu bölüm ise Salvo’da kullanılan başka bir özel yapıdır. Bir görev yaratır ve başlar (yani yapar uygun). (1) Pointer görev adresi başlayan - genellikle görevin adı. (2) Pointer görev TCB (görev denetim bloğu için). (3) Öncelik-bir numara 0 (en yüksek) için 15 (en düşük). 5. GÖMÜLÜ, GERÇEK ZAMANLI VE BİRDEN ÇOK GÖREVLİ SİSTEMLERİN FİZİKSEL MODEL ÖNERMESİ Projenin amacı olan, gömülü ve gerçek zamanlı sistemlerin uygulanması için belirlenen fiziksel model olarak, ters sarkaç sisteminin kullanılması uygun görülmüştür. Fiziksel model olarak ters sarkaç seçilmesinin en önemli nedeni ise gömülü ve gerçek zamanlı sistemlerin uygulamasının geliştirilebilirlik, uygulanabilirlik ve mekatronik mühendisliği ile ilişkilendirilmesine olanak tanıması olmuştur. 5.1 Ters Sarkaç Ters sarkaç sistemi, uzay düzleminde, x-z koordinatlari arasında hareket eden, uzunluğu, kalınlığı ve ağırlığı belirli bir çubuğun, +y düzleminde sabit kalmasını amaçlayan sistem olarak tanımlanabilir. Ters sarkaç sistemi ve koordinat düzlemi Şekil 1’de gösterilmiştir. Şekil 1-Ters Sarkaç Ters sarkaç sisteminde amaç, çubuğa her hangi bir koordinat üzerinden uygulanan bir kuvvete karşılık, çubuğun +y düzleminde sabit kalmasıdır. Bu amaça ulaşabilmek için ters sarkaç, iki tekerlek ile x-z koordinatlarında hareket eden bir platform üzerinde bulunmaktadır. Bu platform bir düzenek üzerinde hareket edebilen birleşik bir sistemdir. Ters sarkacın oluşturulması için öncelikle matematiksel modeli çıkartılmış. Matematiksel modelin uygunluğu test edildikten sonra, sistemin fiziksel model üretimi yapılmıştır. Son olarak bu fizksel modele yazılım ve donanım eklentilieri aktarılmıştır. Sarkacın fizksel modelini çıkartırken mekaniksel ve elektroniksel modeller birlikte düşünülmelidir. 6. GÖMÜLÜ VE GERÇEK ZAMANLI SİSTEMLERDE MUHTEMEL VE YAPILABİLECEK ÇALIŞMALAR Gerçek zamanlı işletim sistemlerinin faydalarının daha net bir şekilde anlaşılabilmesi için Mekatronik Mühendisliği kavramına da uygun olan elektronik, mekanik ve yazılım içeren ters sarkaç uygulaması geliştirilebilir. Gerçek zamanlı işletim sistemlerinin farkını görebilmek için sarkaç sisteminin aynı anda farklı uygulamalar yapması sağlanabilir. Bu farklılıklar sarkacın hareket halinde olan bir araç üzerine eklenip aracın hem sarkacı dik bir konumda tutması ve aynı anda karşılaştığı engellerden kaçması şeklinde uyarlanabilir. Ek olarak, bu aracın slalom bir çizgi takip etmesi özelliği de eklenebilir. Böyle bir çalışmanın yapılabilmesi için hareket halinde olan aracın öncelikli görevlerinin ayrı bir şekilde tanımlanması ve bu görevler için gerekli zaman aralıkları belirlenmesi gerekmektedir. Farklı programlama yöntemleri ile karşılaştırılabilmesi için ise, tekrar farklı bir görev tanımlanarak algılayıcıdan gelen bilginin bir gösterge ekranına yazılması istenebilir. Böylelikle sistemin aynı anda yolu takip ederken, engeli algılaması ve sarkacı dik tutma performansı ekran üzerinde, belirtilmiş zaman aralıklarına göre, incelenmiş olur. Bu projede, en yüksek derecede önemli olan görevler sarkacın dik durması ve engeli algılaması olacaktır. Bu durumda iki görevde eşit düzeyde ve en yüksek öncelikte bulundurulmalıdır. Sarkacın dik durma durumu belirli zaman aralıklarında kontrol edilmeli, engel algılanan görevi ise durumun gerçekleşme anında devreye girmelidir. Başka bir deyişle engel algılama görevi, sarkacın dik tutulması görevine bağlı olarak bekleme durumunda olmalıdır. Zamanlama algoritmalarında verilen bilgiler ışığında buna en uygun yöntem Round-Robin algoritması olacaktır. Bunun sebebi, aynı önceliğe sahip olan iki görevde kullanılan en uygun metot olmasıdır. Verilerin ekranda gösterilmesi görevi ise diğer görevlere göre daha düşük bir önceliğe sahip olacaktır. Bunun sebebi ise verilerin ekranda gösterilmesi görevinin, sistemin Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 45 yapması gereken öncelikli görevlerden biri olmamasıdır. Mikro denetleyicinin harici belleğinde (EEPROM) bulunan bilgileri kontrol etme ve ona göre fazla görev ekleme gerçek zamanlı işletim sistemlerinin faydalarını daha ön plana çıkarabilir. Ancak fazladan eklenen görevler, kullanılacak olan mikro denetleyicinin teknik özelliklerine göre farklılık gösterebilir. sistemlerin nasıl kullanıldığından bahsedilmiştir. Yapılan bu araştırma projesinde gerçek zamanlı sistemlere örnek çalışmalar verilmiştir. Ayrıca gerçek zamanlama sistemlerinin algoritmasının nasıl olması gerektiği ve örneklerinden belirtilmiştir. En son olarak gelecekte yapılabilecek çalışma önerisinde bulunulmuştur. Gömülü sistemler, birden çok görevli sistemler ve gerçek zamanlı sistemler bu makalede detaylı bir şekilde incelenmiştir. Neden gerçek zamanlı sistemlerin kullanıldığı ve gerçek zamanlı Bu çalışma Öğr. Gör. Aylin Konez Eroğlu’nun koordinatörlüğünü yaptığı MECE 407- 408 Lisans Araştırma Projesi I-II dersleri kapsamında yürütülmüştür. 7. SONUÇ TEŞEKKÜRLER KAYNAKÇA (1) (2) (3) (4) (5) (6) Doğan İ., (2008), “Advanced PIC Microcontroller”, Elsevier, pp. 524-539. Ceneno W., Laplante P., (2007), “An Overview of Real-time Operating Systems”, JALA, pp. 40-45. Baumann C., (2009), “Real Time Operating Systems (RTOS)”, University of Innsbruck Coşgun F., (2007), “Gömülü Sistemler Ve Mikroişlemciler”, Kocaeli Üniversitesi. Yıldırım K. S., (2007), “Gerçek Zamanlı İşletim Sistemleri”, Ege Üniversitesi Khwan. S., Kulworawanichpong T., Srikaew A., Sujitjorn S., (2004), “Neuro Tabu-Fuzzy Controller To Stabilize An Inverted Pendulum System”, IEEE (7) Christian Baumann, 2009, “Real Time Operating Systems(RTOS)”, University of Innsbruck (8) Sukontanakarn V., Parnichkun M., (2009), “Real-Time Optimal Control for Rotary Inverted Pendulum”, www.scipub.org/.../ajas661106-1115.pdf (9) Yerraballi R., (2000), “Real-Time Operating Systems: An Ongoing Review”, University of Texas at Arlington 46 Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi ADAPTİF KONTROL İÇİN ELEKTRO-EROZYON İLE İŞLEMEDEKİ VURUM ŞEKİLLERİNİN ARAŞTIRILMASI Alper ŞAHİNÖZ, alpersahinoz@gmail.com Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Anıl ORMAN, anlorm10@gmail.com Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Caner DURMUŞOĞLU, cnr437@gmail.com Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Mert BABACANOĞLU, mbabacanoglu@gmail.com Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Abdulkadir ERDEN, aerden@atilim.edu.tr Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara ÖZET Bu projede, Elektro-Erozyon (EDM) ile işleme sırasında meydana gelen vurum takımlarının, parça kalitesini arttırmak için, osiloskop yardımıyla farklı parametreler doğrultusunda değişimi incelenmiştir. Alınan örnekler doğrultusunda, farklı parametrelerdeki farklı vurum takımları incelenmiş, ayrıştırılmış ve sonuçta işlenen parçanın kalitesini yükseltmek hedeflenmiştir. Osiloskop yardımıyla toplanan örnekler bilgisayarda ilgili yazılımla ayrıştırılmıştır. Bu ayrıştırma işlemi yapılırken, normalde ark, açık devre, kısa devre ve boşalım olan vurum takımları ikiye ayrılmıştır; istenilen doğru vurumlar ve istenilmeyen yanlış vurumlar. İstenilen doğru vurum boşalımdır çünkü en yararlı parça işleme, tezgah doğru boşalım parametrelerinde çalışırken sağlanmaktadır. ANAHTAR KELİMELER Elektro-erozyon, EDM, adaptif kontrol, boşalım, kısa devre, açık devre, ark, vurum takımı. ABSTRACT In this project, the changings of pulse trains while machining with Electric Discharge Machining (EDM) in different parameters are observed by oscilloscope. Towards the samples, different pulse trains in different parameters are observed, analyzed and finally increase of the workpiece quality is aimed. The samples that are collected by oscilloscope are analyzed via related computer software program. The pulse trains which are identified as arc, open circuit, short circuit and spark are grouped into two categories: desired true pulses and undesired wrong pulses. The desired true pulses are sparks because the most efficient machining is provided when the EDM is machining in spark parameters. KEYWORDS Electric discharge machining (EDM), spark, short circuit, open circuit, arc, pulse trains. Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 47 1. GİRİŞ Elektro-Erozyon ile işleme bilindik geleneksel parça işleme yöntemlerinden farklı olarak parçayı seri bir şekilde elektrik erozyonuna uğratarak işleme yöntemidir. Elektro-Erozyon ile işleme (Electric Discharge Machining-EDM) karmaşık biçimlerin ve alışılmış yöntemlerle sertliği nedeniyle işlenmesi zor olan malzemelerin işlenmesinde kullanılan bir yöntemdir (1). Parça işleme sırasında kullanılan malzemeler elektriksel iletken olmalıdır. ElektroErozyon tezgahında parça işlemek için farklı yüklenmiş iki iletkene ihtiyaç vardır; bunlardan biri işlenecek malzeme diğeri ise elektrottur. Bu iki malzeme arasında iletkenliği sağlamak ve talaşları uzaklaştırmak içinse dielektrik özelliklere sahip sıvı kullanılmaktadır. İşleme esnasında işlenen madde ve elektrot birbirine değmemektedir. Bütün bunlar sağlandıktan sonra, parça kalitesindeki artış asıl amaçlarımızdan biridir. 1.1 Elektro-Erozyon İle İşlemedeki Değişkenler EDM ile parça işleme sırasında birçok değişken vardır. (2) Elektriksel Aşındırma ile İşlemenin (ElektroErozyon) çok parametreli bir malzeme işleme yöntemi olduğu düşünüldüğünde, tezgah parametreleri ile işleme performansı arasında bağıntılara varılabilmesi için tezgah değişkenlerinin sistem performansı üzerindeki etkilerinin incelenmesi gereği vurgulanmış olur. Bu değişkenlerin başlıcaları aşağıda verilmiştir. 1. Elektriksel Parametreler: Vurum süresi, vurum ara süresi, boşalım akımı, vurum dalga biçimi (kare, step, trapezoidal, kapasitif, vb.), 2. Dielektrik Sıvı Parametreleri: Dielektrik sıvı basıncı, sıvı içindeki parçacık yoğunluğu, parçacık boyutları ve biçimi, dielektrik sıvı sıcaklığı, dielektrik sıvı tipi, dielektrik sıvı viskozitesi, vb., 3. Elektrodun Dikey Hareketini Sağlayan Hidrolik Servo Sistemin Vurum Biçimlerine Gösterdiği Tepki Hızı (Servo System Response), 4. İş parçası ve Elektrodun İşleme Yüzeylerinin Biçim ve Boyutları, 5. İş parçası ve Elektrot Malzemesinin Özellikleri: Isıl, mekanik, metallurjik özellikler., 6. Diğerleri: Elektrot titreşimi, vb., Bu parametreleri belirleyen en temel özellikler; tezgahın değişkenleri, dielektrik sıvının çeşitli, iş parçası ve elektrodun yüzey ve özellikleridir. Bu çalışmada tezgah üzerinde değiştirilen parametreler ise; güç seviyesi, ark aralığı, geri çekilme aralığı ve bekleme süresidir. Bu parametreler arasında değişiklikler yapılarak farklı vurum (voltage/akım) örnekleri osiloskop yardımıyla alınmıştır. Bu değişken parametreler sayesinde alınan farklı örneklerden yola çıkılarak, EDM tezgahının 48 farklı parametrelerde verdiği farklı vurum grafikleri toplanmıştır. Bu toplanan vurum takımları 4 ana grupta incelenmiştir. Bunlar ark, kısa devre, açık devre ve boşalımdır. Parça işleme kalitesini arttıra bilmek için bu vurumlar üzerinde inceleme yapmak gerektiği esas alınmıştır. Toplanan birçok örneğin analiz edilmesi, analizinin yapıldıktan sonra ise bu vurum takımları esas alınarak ayıklanması asıl amaçlarımızdan bir tanesidir. Vurum zincirlerinin özelliklerinin belirlenmesi ise, vurumların karakteristik özelliklerinin en iyi şekilde belirlenmesi ve bilgisayar tarafından algılanmasını sağlayacak yaklaşımların geliştirilmesi ile mümkündür. Bu nedenle, öncelikle vurum özelliklerinin sınıflandırılması zorunludur (3). 2. VURUMLARIN ARAŞTIRILMASI Projenin ilk aşaması olarak Elektro-Erozyon tezgahından osiloskop yardımıyla örnek vurum takımlarının grafikleri toplanmıştır. Daha sonrasında bu grafiklerin analizinde kullanılabilecek algoritmanın oluşturulabilmesi için vurumların grafiklerdeki voltaj değişimleri tartışılıp yorumlanmıştır. Bu yorumların sonucunda vurumların arasındaki farklılıklar Şekil 1’de gösterildiği gibi (4) belirlenmiş olup farklılıkların osiloskop yardımı ile görüntülenmesi (5,6) ve bilgisayar ortamında ayrıştırılabilmesine olanak sağlayabilecek bir algoritma tasarlanmıştır. gap voltage vo discharge vd t1 open circuit td ts Id - Discharge current td - Discharge time tı - Tim-lag tp - Pause time ts - Pulse (spark) time vd - Discharge voltage vo - Open circuit voltage tp ts tp short circuit ts arc. tp ts time gap current Id Şekil 1-Vurum Çeşitleri (4) time Bu algoritmayı kullanarak vurum grafiklerinin çoklu olarak analiz edilebilmesini sağlayan bir program geliştirilmiştir. 2.1 Veri̇leri̇n Örneklenmesi Elektro-Erozyon tezgahının oluşturduğu vurumlar öncelikle osiloskop yardımı ile gözlemlenmiştir. Osiloskopun 100 mikro saniyelik periyot ayarı kullanılarak farklı vurum şekilleri içeren yaklaşık 200 grafik Şekil 2’deki gösterildiği gibi kaydedilmiştir. Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi kolaylığı, programın geliştirilme sürecini kısaltmıştır. Program, öncelikle Şekil 3’te gösterilen grafiğin içerisindeki vurumları sayarak, bu vurumların voltaj ve zaman grafiklerini oluşturur. Şekil 2-Osiloskop Üzerinde Vurum Zincirleri Daha sonra bu grafikler bilgisayar ortamına aktarılmıştır. Bilgisayar ortamında grafikler üzerindeki vurumlar arasındaki farklılıkların tanımlanabilmesi için değişik yorumlar edinilmiştir. Bu grafikler, algoritmanın oluşturma aşamasında örnek olarak kullanılmış, algoritmanın parametreleri toplanan örnek grafiklere ait verilerin geçerliliğine dayandırılmıştır. 2.2 Vurumlarin Anali̇zi Vurumlar, voltaj grafiklerinin şekillerinden yola çıkılarak yorumlanıp çeşitlerine göre farklılıkları belirlenmiştir. Bu farklılıkların bilgisayar ortamında ayırt edilebilmesini sağlayacak analiz algoritması oluşturulmuştur. EDM ile işleme sırasında görüntüleme yapılırken, vurum çeşitleri gruplanmış ve EDM ile işleme durumu hakkında bilgiler elde edilmiştir. EDM vurumu parametrelerini (boşluk voltajı ve boşluk akımını) kaydetmek için en bilindik yöntem görüntülemedir. Diğer yöntem ise radyo sinyalleriyle yayın yaparak vurum sinyallerinin analiz edilmesidir (7). Bu algoritma, vurumların voltaj zaman grafikleri üzerindeki beklenmeyen bir voltaj değişiminin olup gerçekleştiği noktaları değerlendirerek, ideal bir vurum grafiğinin voltaj verileri ile karşılaştırır. Ayrıca bu karşılaştırmaya ek olarak, vurumların en yüksek voltaj değerleri ve voltaj boşalımlarının miktarları da karşılaştırılmaktadır. Bu analizlerin uygulanabilmesi için geliştirilmiş olan bilgisayar programı, elimizdeki vurum takım grafiklerinin resim formatında olmalarından dolayı resim işleme kütüphanelerinden faydalanarak voltaj ve zaman grafiğini matris olarak oluşturmaktadır. 2.3 Programin İçeri̇ği Vurum grafiklerinin analizi için Python programlama dili ve OpenCV resim işleme kütüphanesi kullanılarak geliştirilmiş olan program, istenilen analiz algoritmasını bilgisayar ortamında kusursuz bir şekilde gerçekleştirebilmektedir. Python programlama dilinin sağlamış olduğu esneklik ve OpenCV kütüphanesinin sağladığı resim işleme algoritmalarının kullanım Şekil 3-Programın Vurumları Ayırması Her bir vurum için oluşturulmuş olan grafikler matris olarak Şekil 4’te gösterilen grafikteki veriler, programın analiz işlemlerine gönderilir. Analiz işlemlerinden geçen vurumların voltaj değerleri, ideal bir boşalım vurumunun voltaj değerleri ile karşılaştırılır. Programın içinde geliştirilmiş olan döngü sayesinde matrislerin içerisindeki değerler sırayla ve eş zamanlı olarak birbirleri ile karşılaştırılır. Matris içerisindeki değerler arasındaki farkın eşik voltaj değerini aşması durumunda, döngünün o anı vurum başlangıcı olarak değerlendirilir. Daha sonra, başlayan bu vurumda oluşan en yüksek voltaj seviyesi belirlenir. Buradan yola çıkılarak döngü devam ettirilir ve matris içerisindeki değerlerin ideal bir vuruma olan yakınlık derecesine göre sınıflandırılır. Bu sınıflandırmanın sonucu olarak vurumun çeşidi belirlenerek gruplanır ve sayılır. Şekil 4 Analiz algoritması 3. SONUÇ EDM kontrol çalışmalarında işleme değişimleri için boşluk voltaj sinyali (voltaj vurum zinciri) hassas olarak algılanmakta ve voltaj vurum zincirlerindeki bilgiler işleme performansı kontrolünde kullanılmaktadır (8). EDM’in vurum zincirlerinin etkileri, voltaj Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 49 vurum zincirlerinin özelliklerinin kayıt edilmesi ve incelenmesiyle araştırılmıştır. İşleme performansı ve parça kalitesi üzerindeki değişik vurum şekillerinin etkilerini anlamak için kayıt edilen vurum zincirleri analiz edilmiştir. Toplanan vurum zincirlerinin tanımlanmasında bilgisayar yazılımı kullanılmıştır. Bu projenin literatürdeki diğer projelerden farkı, verilerin toplanış ve işleniş şeklidir. Bu projede sonuç olarak farklı işleme koşullarındaki Tablo 1’deki veriler elde edilmiştir. Tablo 1-Analiz Sonuçları TEŞEKKÜRLER Bu çalışma Atılım Üniversitesi Mekatronik Mühendisliği bölümü MECE 407-408 “Lisans Araştırma Projeleri” dersi bünyesinde Öğr. Gör. Aylin KONEZ EROĞLU koordinatörlüğünde yürütülmüştür. KAYNAKÇA (1) Çoğun, C. ve Erden, A., (1987), “Elektro-Erozyon (EDM) İle İşleme Performansının Bilgisayar Yardımı İle Belirlenmesi ve Denetimi”, Makine Tasarım ve İmalat Dergisi, Vol. 1, No. 5, pp. 206-212 (2) Çoğun, C. ve Erden, A., (1986), “Elektro-Erozyon İle İşleme (EDM) Performansının Bilgisayar Denetiminin Gerçekleştirilmesi”, 2. Ulusal Makine Tasarım ve İmalat Kongresi, pp. 105-112 (3) Çoğun, C. ve Erden, A., (1986), “Elektro-Erozyon İle İşleme (EDM) için Yüksek Hızlı Vurum Tanımlayıcı Tasarımı”, Makine Tasarım ve İmalat Dergisi, Cilt 1, Sayı 1, pp. 38-42 (4) Çoğun, C. ve Erden, A., (1985), “Correlation Between Pulse Train Characteristics and Machining Parameters in Electric Discharge Machining (EDM)”, Int. Symp. On Measurement and Control (MECO 85), pp.114-120 (5) Chang Y.F. ,Chen J.T., and Li C.C., (2005), “Monitor and control of discharge energy during EDMing”, Asian Journal of Control, Vol. 7, No.1, pp. 38-49 (6) Mu-Tian Y. and Hsing-Tsung C., (2006), “Monitoring and control of the EDM process”, International Journal of Machine Tools & Manufacture,pp. 148-157 (7) Kao C.C., (2007), “Monitoring and control of micro-hole electrical discharge machining”, Journal of Manufacturing Processes (8) Erden A. ve Coğun C., (1987), “High Speed Pulse Discrimination in Electric Discharge Machining (EDM) by Using Voltage Pulse Trains”, 2 nd Int. Ain-Shames Unt. Conf. OnProd. Eng. & Des. for Development Cairo Dec. ,pp. 29-31 50 Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi DÖNER-ROTOR MEKANİZMASINA SAHİP, İKİ ROTORLU SIRADIŞI UÇAN ROBOT TASARIMI, MODELLENMESİ ve YÖNELİM DENETİMİ Mehmet YILDIZ, mehmetyldz87@gmail.com, Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Alp KAÇAR, akacar2@ gmail.com, Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara Kutluk Bilge ARIKAN, kbarikan@atilim.edu.tr, Atılım Üniversitesi, 06836, Ankara ÖZET Bu makalede, bir rotorunun ekseni döndürülebilen, iki rotorlu, basit bir sarkaç sistemine sahip, sıra dışı bir uçan robot tasarımı, matematiksel modellemesi ve yönelim denetle-yicisi tasarımı sunulmaktadır. Aracın dinamik modeli Newton-Euler denklenmeleri ile elde edilmiş olup, aracın yönelim denetimi için (Orantılı Entegral Türetme) PID tabanlı bir denetleyici tasarlanmıştır. Tasarlanmış olan PID denetleyicinin performansı benzetim ortamında ve deneysel ortamda incelenmiş olup, robot üzerinde yer alan basit sarkaç sistemin yönelim dinamiğine ve denetleyici performansına etkileri incelenmiştir. ANAHTAR KELİMELER Dik inip kalkabilen uçan robotlar, PID, Newton-Euler, basit sarkaç sistemi, iki rotorlu insansız hava araçları. ABSTRACT The project’s definition is a VTOL (Vertical Take Off and Landing) type UAV (Unmanned Air Vehicle) which is a twin rotor system, one of the rotors has rotating ability and a simple pendulum mechanism. This paper contains project’s design, dynamical modeling, and attitude controller processes are given. Dynamical model of the system is obtained by using Newton-Euler formulations. To control the system’s attitude, a (Proportional Integral Derivative) PID controller is designed. PID controller’s performance is investigated in simulation and experimental environment, and the simple pendulum effects on the system’s attitude and controller’s performance are observed. KEYWORDS VTOL, PID, newton-euler, simple pendulum mechanism, twin-rotor UAV. Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 51 1. GİRİŞ Günümüzde, askeri uygulamalar (gözlem, keşif, sınır güvenliği, vb.) ve kurtarma operasyonları (yangın, deprem, sel, vb.) gibi farklı alanlarda kullanılmak üzere tasarlanmış olan insansız hava araçları (İHA), araştırmacılar için çok popüler bir araştırma konusu haline gelmiş bulunmaktadır. İnsansız hava araçları alanında, uzun menzilli uçaklar ve havada asılı kalan helikopterler yapılan araştırmalarda yer alan platformların başında gelmektedir. Bu makalede havada aslı kalan dik uçuş yaparak kalkış iniş yapabilen platformlar ile ilgilenilmiştir. Bu platformlar sahip oldukları rotor sayılarına göre ve fiziksel görünüşlerine göre adlandırılmaktadır. Genel olarak dört rotorlu ve üç rotorlu platformlar en çok üzerine çalışılmış platformlardır. Fakat günümüzde, malzeme, rotor ve eyleyici birimlerinin gelişimine bağlı olarak, araştırmacılar daha küçük, daha verimli, daha kapsamlı platformlar geliştirmek için çalışmaktadırlar. Bu çalışmalar insansız hava araçları alanına yeni yaklaşımlar getirmektedir. Bu yeni yaklaşımlardan bir tanesi de sistemin manevra kabiliyetini arttırmak için rotor sayısının azaltılıp, ekseni döndürülebilen rotorların sisteme eklenmesidir. Bu yeni yaklaşımlar üzerine literatür de birkaç temel çalışma vardır. Bu çalışmalardan en önemli üç tanesi şu şekildedir. Birinci çalışma, iki rotorlu ve her bir rotorunun ekseni döndürülebilen bir sistem üzerinedir (1). İkinci çalışma ise,üçrotorluveherbirrotorununeksenidöndürülebilen bir sistemdir (2). Bu önemli çalışmalardan üçüncüsü ise döner-kanat mekanizmasına sahip dört rotorlu bir sistemdir (3). Bütün bu sistemler, bu makalede üzerinde çalışılan sistem ile kavram olarak benzer özellikler göstermektedir. Fakat bu sistem bu üç önemli çalışmadan farklı olarak basit bir sarkaç sistemine sahip olup (4), bu sarkaç sistemi ile hedeflenilen sistemin ağırlık merkezinin değiştirilerek sistemin yönelim dinamiğine ve denetleyici performansına pozitif bir katkı sağlanmasıdır. Bu konu üzerinde bu üç çalışma (5, 6, 7) dikkat çekmektedir. (5, 6) deki çalışmalarda iki eksenli bir yönlendirme sistemi kullanarak, sistemin ağırlık merkezi değiştirilmektedir. (7) çalışmada ise sistemin ağrılık merkezi bir döner mekanizma ile değiştirilmektedir. Bu çalışmalar bu tarz bir yaklaşımın insansız hava taşıtlarında ki uygulanabilirlikleri hakkında güzel sonuçlar vermektedir. İki rotorlu, bir rotorunun ekseni döndürülebilen bir mekanizmaya sahip, dik olarak inip kalkabilen araçlar için geliştirmiş denetleyici olmadığı için diğer yapılara sahip araçların denetleyicileri incelenmiştir. Bunlar iki rotorlu sisteme uygulandığında en yakın sonuçlar verebilecek; klasik PID denetleyicileri (8, 9, 10,11), PID ve LQR tabanlı denetleyicilerdir (3,12). Bu denetleyici çalışmaları incelendiğinde, bu çalışmada PID tabanlı bir denetleyicinin sisteme uygulanmasına karar verilmiştir. 52 Bu makale de Toruk olarak adlandırdığımız, iki rotorlu, bir motorunun ekseni döndürülebilen ve basit sarkaç sistemine sahip sıra dışı uçan bir robotun tasarımı, dikey uçuş yaparken dinamik modellenmesi, yönelimsel kontrolü ve robot üzerinde yer alan sarkaç sistemin yönelim dinamiğine ve denetleyici performansına etkilerinin incelendiği proje çalışmaları yer almaktadır. Bu makale şu şekilde düzenlenmiştir: II. bölümde aracın tasarımı kısaca anlatılmış. III. bölümde aracın dinamik modeli Newton-Euler yöntemiyle elde edilmiştir. IV. bölümde PID tabanlı denetleyici tasarımı ve denetleyicinin performansı benzetim ortamında ölçülmektedir. V. bölümde PID tabanlı denetimcilerle yapılan deneylere yer verilmiştir. VI. bölümde ise sonuç ve gelecek çalışmalar yer almaktadır. 2. TASARIM Bu projede, iki rotorlu; bir rotorunun ekseni döndürülebilen ve basit bir sarkaç sistemine sahip bir yapı tasarlanıp üretilmiştir. Tasarım aşamasında, Üniversitenin uçan robotlar laboratuarlarında çalışılmış diğer yapılar incelenmiş olup, önceki senelerde Dandelion projesi adı altında üretilen sistemi Şekil 1 temel alarak hızlı bir ilk örnek Solidworks CAD programı ile modellenmiştir Şekil 1. Şekil 1-Dandelion ve Sistemin İlk Örnek Çizimi Sistemin iskeleti elimizde bulunan cam elyaflı çubuklar kullanılanarak oluşturulmuştur. Sabit motoru ana yapıya tuturacak adaptör ve sarkaç sistemi aliminyum malzemeden işlenerek yapılmıştır Şekil 2. Şekil 2 Adaptör ve Sarkaç Sistemi Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi Rotor eksenini değiştirme sistemi için bir servo motor kullanılmış olup,bu sistemi ana yapıya tuturmak için cam elyaf ve aliminyumdan bir adaptör parça üretilmiştir Şekil 3. Sistemin serbest cisim çizimi Şekil 5’te verilmiştir. Şekil 5’te iki koordinat ekseni kullanılmıştır, bunlardan biri (Xe, Ye, Ze) eksen-leri dünyaya sabit olan dünya ekseni, diğeri (Xb, Yb, Zb) eksenleri ise sistemin ağırlık merkezine tutturulmuş olan cisim eksenidir. Şekil 5-Sistemin Serbest Cisim Çizimi Şekil 3-Rotor Eksenini Değiştirme Sistemi Sistemin önden görünümü Şekil 4’te gösterilmektedir. Denetleyici Tasarımı ve Simülasyon bölümde sistemin parametreleri Tablo 2’de verilmektedir. Sistemin ekseni (Xb, Yb, Zb) üzerindeki açısal hızlar direk olarak bize açısal değişimi vermez. Bunun için Euler açıları kullanılmaktadır. Sistemin Euler Açıları Şekil 5’te (, θ, ψ) olarak tanımlanmıştır. Sistemin açısal hız değişimi (p, q, r) ve çizgisel hızı (Ub, Vb, Wb) olarak tanımlanmıştır. Dünyaya bağlı koordinat sistemi ile cismin ağırlık merkezine bağlı koordinat sistemi arasındaki dönüşüm matrisi aşağıdaki gibi verilmiştir. (1) Şekil 4-Sistemin Önden Görünümü 3. DİNAMİK MODELLEME Sistemin matematiksel modelini elde etmek için, sistemden dolayı kaynaklanan bazı karmaşık denklemler basitleştirilmiştir ve bazı varsa-yımlarda bulunmuştur. Bunlar; • Cam elyaflı çubuk katı varsayılması • İki rotorun aynı karakteristik özelliklere sahip olduğunun varsayılması • Sistemin eylemsizlik matrisinin köşegen kabul olduğunun varsayılması • Basit sarkaç sisteminin sabit tutulduğunun varsayılıyor olması. (2) (3) Sonuç olarak çeviri matrisi Eşitlik 4’teki gibi yazılır. R=RxRyRz (4) Sistemin cisim eksenin üzerindeki çizgisel hızlarının dünya eksenine göre çevrilmiş şekli Eşitlik 5’te verilmektedir. (5) Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 53 Euler oranlarını yazmak için, sistemin ağırlık merkezine tuturulmuş eksen boyunca açısal değişimleri Eşitlik 6’da verilen dönüşüm matrisi ile Euler oranlarına çevrilmektedir. Eşitlik 7’de ise açıl hızlar verilmektedir. (6) (7) Diyagonal kabul edilen Eylemsizlik Matrisi aşağıdaki gibidir. (15) Şekil 5’te verilen sistemin serbest cisim çiziminde ekseni döndürülebilen motorun serbest cisim çizimi Şekil 6’da verilmektedir. Sistem için, Newton’un ikinci hareket kanunu Eşlitlik 8’deki gibi ifade edilmektedir. Sistemin ivmesel yazılabilmektedir. terimleri Eşitlik 9’daki (8) gibi (9) Eşitlik 9’daki yerçekimi kuvvet vektörü dünya eksenine göre düzenlemiş şekilde Eşiktlik 10’da verilmektedir. (10) Sistem ekseni üzerindeki çizgisel hız oranı bileşenlerine ayrılmış şekilde Eşitlik 11’de verilmektedir. (11) Eşitlik 12’de görüleceği gibi açısal momentumdaki değişimler sistemdeki net momente eşitlenmiştir. (12) Eşitlik 12 düzenlenecek olursa Eşitlik 13 ve Eşitlik 14 yazılabilir. (13) (14) 54 Şekil 6-Döner Motorun Serbest Cisim Çizimi Şekil 5 ve Şekil 6’da verilen serbest cisim çizimlerine göre moment eşitlikleri Eşitlik 16, Eşitlik 17 ve Eşitlik 18’de verilmektedir. Yuvarlanma (p) eksenindeki Moment eşitliği Eşitlik 16’daki gibi yazılmıştır. (16) Yunusluma (q) eksenindeki Moment eşitliği Eşitlik 17’deki gibi yazılmıştır. (17) Sapma (r) eksenindeki Moment eşitliği Eşitlik 18’deki gibi yazılmıştır. (18) 15, 16, 17 ve 18. eşitlikler Eşitlik 14 içine yerleştirilir ise sistemin açısal değişim oranları elde edilmektedir. Sonuç olarak sistemin 12 durumu elde edilmiştir. Sistemin yönelim denetimi için yönelim vektörü (Euler Oranları ve Açısal Oranları Eşitlik 19’daki gibidir. Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi (19) Eşitlik 19’da bulunan F1, F2, M1,ve M2 motor ve pervanenin çiftinin yaratmış olduğu itki kuvvetini ve sürükleme momentini ifade etmektedir. Benzetim yönetimi kullanılarak elde edilmiş olan voltaj karşılığı, motor-pervane çiftinin üretmiş olduğu itki kuvveti Eşitlik 22 ve Eşitlik 23 de verilmektedir. dF1=-8.77.F1+1.73.V1 dF2=-8.77.F1+1.73.V2 (22) (23) Eşitlik 22 ve Eşitlik 23’te yönelim vektörüne eklenir ise yeni yönelim vektörü Eşitlik 24’te verilmektedir. Newton-Euler denklemleri kullanılarak sistemin doğrusal olmayan dinamik denklemleri elde edilmiştir. Bu denklemler havada asılı kalma pozisyonunda euler oranları ve açısal oranları sıfır etrafında kabul edilerek doğrusal hale getirilmiş ve Bölüm 4’te benzetim değerleri verilmiştir. 4. DENETLEYİCİ TASARIMI VE SİMÜLASYON Denetleyici tasarımı için çok yaygın olarak kullanılan ve başarılı yanıtlar veren bir denetleyici algoritması olan PID tabanlı bir denetleyici Toruk Projesinde kullanılmıştır. Makalenin bu aşamasında yunuslama, yuvar-lanma ve sapma eksenlerine ait denetleyicilerin P, I, D parametreleri deneme-yanılma yöntemi ile bulunmuş olup Tablo 1’de verilmektedir. Tablo 1’de verilen denetleyici değerleri elde edilen matematiksel modelin benzetim ortamında ki performansını gözlemek için kullanılmıştır. Tablo 2’de ise sistemim parametreleri verilmektedir. Tablo 1-PID Parametreleri Yuvarlanma () Yunuslama (θ) Sapma(ψ) (24) Kp Ki Kd 1.2 0.01 0.65 0.65 0.3 0.01 0 1.2 0.1 Denetleyici ile ilgili simülasyon sonuçlarını Şekil 7’de verilmiş olup sistem kendini 0 referans açısında tutabilmektedir. Eksenlere ilk pozisyon olarak π/4 radyan verilmiştir. Tablo 2-Sistem Parametreleri Motor ve pervanenin yaratmış olduğu sürükleme momenti, itki kuvveti ve Eşitlik 25, 26 kullanılarak, Eşitlik 27 ve Eşitlik 28’de verilmiştir. (25) (26) (27) (28) Sistemin Toplam Ağırlığı m 0.310 kg y eksenine göre atalet momenti Iyy 16x10-3 kgm2 x eksenine göre atalet momenti z eksenine göre atelet momenti İtki Katsayısı Sürükleme Katsayısı Motor1 ile Sistemin Ağrılık Merkezi Arasındaki Mesafe Motor2(Döner-Motor) ile Sistemin Ağrılık Merkezi Arasındaki Mesafe Pervane ekseni ile Sistemin Ağrılık Merkezi Arasındaki Mesafe Ixx Izz 5x10-3 kgm2 14x10-3 kgm2 b 192.32x10-7 N s2 L1 0.35 m d L2 h 4.003x10-7 N ms2 0.25m 0.07 m Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 55 Roll Angle vs Time 0.8 0.7 Reference Angle Roll Angle 0.6 Roll Angle (rad) 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 -0.1 0 1 2 3 4 5 Time (s) 6 7 8 Pitch Angle vs Time 1.2 1 9 10 sağlanmaktadır. Sistemin yazılım kısmı MATLAB yazılımı üzerinde bulunan Simulink programı ile yapılmıştır. Simulink blok diyagramları ile tasarlanmış kontrol algoritması Gerçek Zamanlı Windows Hedefine (RTWT) gömülmüş yazılım sayesinde veri toplama kartına kullanılarak sisteme aktarılmaktadır. Sistemin donanımsal ve yazılımsal elemanlarının akış şeması Şekil 8’de verilmektedir. Reference Angle Roll Angle Pitch Angle (rad) 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 0 1 2 3 4 5 Time (s) 6 7 8 9 10 7 8 9 10 Yaw Angle vs Time 0.8 0.7 0.6 Yaw Angle (rad) 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 1 2 3 4 5 Time (s) 6 Şekil 7-, θ ve ψ Eksenleri Simülasyon Sonuçları 5. DENEYLER VE ÖLÇÜMLER Bu kısımda sistemden ölçümler almak için kullanılan donanımsal ve yazılımsal araçlar hakkında kısaca bahsedilmektir ve denetleyici uygulamış olan sistemden elde edilen ölçümler verilmektedir. 5.1 Ölçümlerde Kullanılan Donanımsal ve Yazılımsal Ekipmanlar Bu proje bilgisayar tabanlı olup, bilgisayara bağlı olan Humusoft MF624 Veri Toplama Kartı sayesinde sisteme bağlı giriş ve çıkışlar kullanılarak bilgisayar ile sistemin iletişimi kurulmaktadır. Bilgisayardan çıkan sinyalleri, sistem için anlaşılır sinyallere çeviren veri toplama kartı, Pololu 3SP30 Motor Sürücü ile DraganFly DC Motorlarını sürmektedir. Aynı anda karttan çıkan PWM sinyali ile Hi-Tech kanat servo motoru sürülmektedir. Ayrıca sistem üzerinde bulunan MicroStrain 3DM-GX2 Ataletsel Sensör Birimi (IMU) ile bilgisayar arasına USB arabirim üzerinden direk bağlantı kurulup algılayıcıdan gelen veriler seri olarak bilgisayara alınmaktadır. Alınan bu bilgiler işlenilip sistemin Euler oranları ve Açısal değişim oralarını bize vermektedir. Ayrı sistemin güç ihtiyacı harici bir güç kaynağı tarafından 56 Şekil 8-Donanımsal ve Yazılımsal Elemanlar Akış Şeması 5.2 Deneysel Ortamdan Elde Edilen Veriler Bu kısımda sistemin konumsal durumunu gözlemlemek için Yuvarlanma, Yunuslama ve Sapma açıları ve Motor için PWM frekansları ölçülmüştür. Buna göre Şekil 9’da Yuvarlanma, Şekil 10’da Yunuslama, Şekil 11’de Sapma eksenleri açıları gösterilmiştir. Yuvarlanma ekseninde 2. saniyede, Yunuslama ekseninde 4. saniyede ve Sapma ekseninde 2. saniyede itki kuvveti uygulanmış ve sistem kendisini bu eksenlerde referans açısıda tutmuştur. Roll Angle vs Time Graph 10 8 Real Angle Reference Angle 6 Pitch Angle (deg) 0 -0.1 0 4 2 0 -2 -40 1 2 3 4 5 Time (s) 6 7 Şekil 9 Yuvarlanma Ekseni Konumu Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 8 9 Pitch Angle vs Time Graph 15 10 Real Angle Reference Angle Pitch Angle (deg) 5 0 -5 -10 -15 -20 -25 -30 0 1 2 3 4 5 Time (s) 6 7 8 9 Şekil 10-Yunuslama Ekseni Konumu Yaw Angle vs Time 60 50 Real Angle Reference Angle 40 Yaw Angle (deg) 30 20 10 0 -10 -20 -30 -40 0 1 2 3 4 5 Time (s) 6 7 8 9 Şekil 11-Sapma Ekseni Konumu Buna göre görülmektedir ki; sistem 3 ayrı eksende de kendini verilen referans açısında tutabilmektedir. 6. SONUÇLAR VE GELECEK ÇALIŞMALAR Bu bildiride iki rotorlu bir rotorunun ekseni döndürülebilen ve basit bir sarkaç sistemine sahip sıra dışı uçan bir robotun (Toruk) tasarımı, modellenmesi ve denetimi ile ilgili yapılan çalışmalar anlatılmıştır. Sistemin dinamik modeli Newton-Euler yöntemiyle elde edilmiş olup denetleyici tasarımı ve benzetim çalışmaları MATLAB - Simulink yazılımında test edilmiştir. MATLABSimulink, Gerçek Zamanlı Windows Hedefi (RTWT) kullanılarak sistemle uçuş testleri yapılmıştır. Tasarlanmış olan PID denetleyicinin performansı uçuç testleri ve simülasyon sonuçları ile incelenmiş olup, robot üzerinde yer alan basit sarkaç sisteminin yönelim dinamiğine ve denetleyici performansına etkileri incelenmiştir. Sistem üzerinde yapılan uçuş testlerinde elde edilen sonuçlar ile benzetim değerlerinin yakınlık gösterdiği görülmüş olup PID tabanlı denetleyici ile yapılan sistemin pozisyon referanslarını başarılı bir şekilde yakaladığı test edilmiştir. Sistemde bulunan basit sarkaç sisteminin denetleyiciye ve sistemin yönelim dinamiğine pozitif katkıları gözlemlenmiştir. Gelecek çalışmalarda farklı tip denetleyiciler sistem üzerinde test edilecek olup ve tek eksenli sabit sarkaç sisteminin yerine iki veya üç eksenli bir sarkaç sistemleri robota eklenip, yönelim dinamiğine ve denetleyicinin performansına etkileri gözlenecektir. TEŞEKKÜRLER Askeri görevini yaparken bile desteklerini esirgemeyen proje danışmanımız Yrd. Doç. Dr. Kutluk Bilge Arıkan’a, her türlü yardımımıza koşan proje asistanımız Araştırma Görevlisi Doğanç Küçük’e ve MECE408 dersi ile bu makaleyi yazmamıza vesile olan Öğretim Görevlisi Aylin Konez Eroğlu’na teşekkürleri bir borç biliriz. KAYNAKÇA (1) Kendoul, F., Fantoni, I., ve Lozano, R., (2005), “Modeling and control of a small autonomous aircraft having two tilting rotors”, Proceedings of the 44th IEEE Conference on Decision and Control, and the European Control Conference, December 12-15, Seville, Spain, 2005 (Erişim: 12.11.2009) (2) Escare˜no, J., Sanchez, A., Garcia, O., & Lozano, R., (2008), “Triple Tilting Rotor mini-UAV: Modeling and Embedded Control of the Attitude”, American Control Conference Westin Seattle Hotel, Seattle, Washington, USA June 11-13, 2008 (Erişim: 13.11.2009) (3) Oner, K., T., Cetinsoy, E., Unel, M., Aksit, M., F., Kandemir, I., ve Gulez, K., (2008), “Dynamic Model and Control of a New Quadrotor Unmanned Aerial Vehicle with Tilt-Wing Mechanism” (Erişim: 23.01.2010) (4) Shen, J., Sanyal, A., K., Chaturvedi, N., A., Bernstein, D., ve McClamroch, H., (2007), “Dynamics and Control of a 3D Pendulum”, http://www.me.hawaii.edu/Sanyal_res (Erişim:25.01.2010) (5) Bouabdallah, S., ve Siegwart, R., (2006), “Design and Control of an Indoor Coaxial Helicopter”, Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems October 9 - 15, 2006, Beijing, China (Erişim: 25.01.2010) Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 57 (6) Bermes, C., Leutenegger, S., Bouabdallah, S., Schafroth, D., ve Siegwart, R., (2008), “New Design of the Steering Mechanism for a Mini Coaxial Helicopter”. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems Acropolis Convention Center Nice, France, Sept, 22-26, 2008. (Erişim: 25.01.2010) (7) Beyer, E., ve Costello, M., (2008), “Performance of a Hopping Rotochute”, 34th European Rotorcraft Forum, September 16-19, 20, Liverpool, England, 2008 (Erişim: 27.01.2010) (8) Verhaevert, J., ve Beyens, J., (2007), “Study and Realization of Controlling a Twin Rotor”, http://ala.isti.cnr.it/atti/VTCspring07 (Erişim: 27.01.2010) (9) Balas, C., (2007), “Modelling and a Linear Controller of Quadrotor”, Y.Lisans Tezi,Cranfield Üniversitesi,Mühendislik Bölümü https://dspace.lib.cranfield.ac.uk/bitstream (Erişim: 27.01.2010) (10) Efe, M, Ö, Önkol, M., İmamoğlu, N., Eresen, A.,ve Kaynak, Ü., (2009), “Döner Kanat Tipinde Bir İnsansız Hava Aracının Anatomisi”, Otomatik Kontrol Türk Milli Komitesi Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı , Ekim 13-16, İstanbul, Türkiye,2009 (Erişim:01.05.2010) (11) Erginer, B. ve Altug, E., (2007), “Modeling and PD control of a Quadrotor VTOL Vehicle” Proceeding of the IEEE Intelligent Vehicles Symposium, June 13-15, Istanbul, Turkey, 2007. (Erişim: 18.05.2010) (12) Kıvrak, Ö., A, (2006), “ Design of Control Systems for a Quadrotor Flight Vehilce Equipped with inertial sensors”, Y. Lisans Tezi, Atılım Üniversitesi, Mekatronik Mühendisliği Bölümü (Erişim: 23.02.2010) 58 Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi YAZAR DİZİNİ A Abdulkadir ERDEN Abdulkerim ÇENGELOĞLU Ahmet Taha ÖZCAN Alp KAÇAR Alper ŞAHİNÖZ Anıl ORMAN Atıl Emre COŞGUN B Birol YILMAZ Burak ÇALIŞKAN Bülent İRFANOĞLU C Caner DURMUŞOĞLU Ç 42, 48, 68 21 58 74 68 68 21 30 5 5, 58 68 Çağrı ÇALIŞKAN 58 Efe GENCKAYA Emre GÜNER Erkan ÖZSAYIN Ertan ÖCAL 30 5 48 48 E F Faruk Ömer YAŞİN Fırat TANSU Fuad ALİEW G Gökhan YILMAZ Göksel KURT 15 58 15 30 5 H H. Orhan YILDIRAN Hakan KOCAKARA Hüseyin Emre GÜNER 30 48 21 Kutluk Bilge ARIKAN 21, 74 Mehmet YILDIZ Mert BABACANOĞLU 74 68 Nilüfer YİĞİT 48 Orçun GÜVENER 42 Seda ÖZTÜRK Sefa BOYACIOĞLU Serazat YURTSEVEN 15 15 58 T.Burak ÇEŞNİGİL Tevfik GÜZEL 42 30 Uğur ÖZER 15 Ziya ÇÖĞEN Zühal ERDEN 5 48 K M N O S T U Z Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 59 60 Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi KONU DİZİNİ A adaptif kontrol algı 52 antropomorfik arduino 36, 37, 38, 43 72 basit sarkaç sistemi 79 davranış duyucu 27, 51, 53, 55 36, 37, 39 B D E 55 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, EDM2, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 72, 73, 74, 75, 77, 78 elektrik üretimi 41 elektro-erozyon 72, 73, 74, 75, 77 ethernet kiti 10 F frekans 8, 45 genlik gerçek zamanlı sistem gömülü robotik uygulamalar gömülü sistem gömülü ve gerçek zamanlı sistemler güneş paneli güneş pili güneş pilleri güneş takip sistemi 45 64 7 63 hafıza 7, 53, 56, 57, 59 iki bacaklı robot İki linkli ve iki eklemli bacak İnsansı robot insansız hava araçları 26 26 51, 52, 53, 54, 56 79, 80 G H İ 61, 63 32, 38 35, 37 36, 41 32, 34, 41, 43 L labirent mini robot M 17 MATLAB MATLAB /simulink mikro denetleyici 67 mikro-EDM mikro-EDM tezgâhı mikroişlemci Motorik motorik hareket 44, 45, 46, 58, 86, 87 19, 24, 26 5, 6, 7, 8, 10, 17, 18, N 44 44 36, 37, 42 55, 56 52 nöral Ağlar 18, 21 öğrenme algoritması 17, 20 robot 23, 31, 52, 53, 54, 58, 59, 60 6, 15, 17, 19, 20, 21, ses kaydı sinir ağları 44 28, 31 tavşan robot ters sarkaç toruk 12, 14 69 80, 84, 87 uçan robot 79 XBEE 5, 6, 8, 10, 11, 12 yapay sinir ağları 30, 31 yapay zeka 23, 24, 25, 27, 28, 29, Ö R S T U X Y 23 Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 61 62 Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi 63 MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ ÖĞRENCİ KONGRESİ 2010 MeMÖK 2010 ATILIM ÜNİVERSİTESİ, ANKARA 64 Mekatronik Mühendisliği Öğrenci Kongresi (MeMÖK 2010) 16 Haziran 2010, Atılım Üniversitesi