Gelen, GökhanKaptan, Enes Malik2023-09-132023-09-1320222022https://hdl.handle.net/20.500.12885/2232Endüstriyel depolar, lojistik şirketleri, tarım işletmeleri gibi birçok alanda verimliliği, hızı ve güvenliği arttırmak için robotlar kullanılmaktadır. Teknolojinin gelişmesiyle robotlar, sadece kaynak yapmak, montaj yapmak gibi sabit görevleri değil, istasyonlar arasında yük taşımak gibi hareketli görevleri de yapmaya başlamıştır. Hareketli görevleri yaparken daha çok yere çizilen bir çizgiyi takip etmek ya da yerdeki metal plakaları izlemek gibi yöntemler kullanılmaktadır. Bu yöntemlerde istasyonların değişmesi, aktif kullanılan yerlerde takip izlerinin deforme olması gibi sorunlar yaşanmaktadır. Otonom robotlar hareketli görevleri icra ederken, istasyonlara yanaşma işlemini, üzerindeki mesafe, kızılötesi ve endüktif sensörler ile yapmaktadırlar. Bu sensörlerden gelen verilerin hatalı olması ya da hatalı işlenmesinden dolayı robotların yanaşmasında bazı sorunlar yaşanmaktadır. Bu olumsuzlukları gidermek üzere modern robotlarda kameralar ve işaretçiler kullanılmaktadır. Bu çalışmada, mobil robotların bir istasyona yanaştırılması için arUco sanal işaretçiler ve kamera görüntüsü kullanan algoritmaların geliştirilmesi amaçlanmaktadır. İlk olarak; işaretçi boyutu, farklı görüş alanına sahip kameralar için test ve kalibre edilmiştir. Geliştirilen algoritma Robotino mobil robotu kullanılarak laboratuvar ortamında farklı senaryolar için test edilmiştir. Gerçekleştirilen uygulamalar ile sanal işaretçi kullanılan yanaştırma algoritmasının temel sensörleri kullanılan yöntemlere göre avantajları gösterilmiştir.Robots are used to increase efficiency, speed and safety in many areas such as industrial warehouses, logistics companies, agricultural enterprises. With the development of technology, robots have started to perform not only fixed tasks such as welding and assembly, but also mobile tasks such as carrying loads between stations. While performing mobile tasks, they mostly use methods such as following a line drawn on the ground or tracing metal plates on the ground. In these methods, they experience problems such as the change of stations and the deformation of tracking traces in active areas. While autonomous robots are performing mobile tasks, they do the docking process with the distance, infrared and inductive sensors on it. There are some problems when approaching robots due to incorrect data coming from these sensors or incorrect processing of incoming data. To eliminate these negativities, cameras and pointers are used in modern robots. In this study, it's aimed to develop algortihms using arUco virtual pointers and camera view for docking mobile robots to the station. Firstly, the pointers size has been tested and calibrated for camera with different field of view. The develop algorithm has been tested for different scenarios in a laboratory environment using Robotino mobile robot. With the realized applications, the advantages of the docking algorithm using virtual pointers compared to the methods using basic sensors are shown.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessMobil robotsanal işaretçiarUcoyanaştırma sistemiMobile robotvirtual pointerarUcodocking systemMaster Thesis