akıllı şehir, akıllı bina ve akıllı ev otomasyonu

Transkript

Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK2013, 26-28 Eylül 2013, Malatya
AKILLI ŞEHİR, AKILLI BİNA VE
AKILLI EV OTOMASYONU
61
Temassız Hareket Algılayıcısı ile Akıllı Ev Otomasyonu
Ahmet Ali SÜZEN1, Kubilay TAŞDELEN 2
1
Elektronik- Haberleşme Mühendisliği Bölümü
Sülayman Demirel Üniversitesi, Isparta
[email protected]
2
Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü
Sülayman Demirel Üniversitesi, Isparta
[email protected]
Kinect insan hareketlerini algılayıp, bu hareketlere ait
kodları bilgisayar ortamına gönderen bir donanımdır [6].
Kinect Microsoft tarafından geliştirildiği için Microsoft’a ait
WPF teknolojisi ile bilgisayarlar tarafından kontrol
edilmektedir [7].
Kinect her ne kadar oyunlar için geliştirilen bir teknoloji
olsa da otomasyon teknolojilerin temassız hareket işlemlerinde
yerini almıştır. Kinect ile insan hareketleri ve belirli nesnelere
uzaklıkları algılanabilmektedir [8]. Kinect üzerindeki
kameralar sayesinde insan parmakları da algılanabilmektedir
[9].
Gerçekleştirilen çalışma temassız hareket algılayıcı olarak
bilinen Kinect teknoloji ise akıllı ev otomasyonudur. Çalışma
kullanıcıların ev içerisinde hareketleri ile ev sistemlerini
kontrol
edebilmeleri
amaçlamaktadır.
Çalışmanın
gerçekleştirimi iki kısımdan oluşmaktadır. Kinect’ten alınan
hareketleri algılanan ve tanımlayan bir yazılım ile işlemleri ev
sistemlerine aktaran RF röle kontrol kartından oluşmaktadır.
Yazılım, Visual Studio 2010 üzerinde WPF teknoloji ile
geliştirimiştir. RF röle kontrol kartı ise, üzerinde bir PIC
(Peripheral Interface Controller)
mikro denetleyicisi
bulundurmaktadır. RF alıcı ve verici devresi sayesinde aldığı
komutları PIC, röleleri kontrol ederek cevaplamaktadır. Bu
sayede ev sistemleri kontrol edilebilmektedir.
Gerçekleştirilen akıllı ev otomasyonu, kullanıcıların ev
içerisindeki konforlarını artırması, aynı zamanda güvenli ve
pratik olması kullanıcıların zamandan tasarruf etmesi için
avantaj sağlaması amaçlanmaktadır. Ev içerisinde sistemin
otomatik gerçekleştirilmesi insanların sosyal ilişkilerini
zayıflattığı ve tembelleştirdiği görülmektedir. Bu durumda
akıllı ev otomasyonlarının dezavantajları arasında yer
almaktadır [10].
Özetçe
Geçmişten günümüze doğru bakıldığında insanlar hep daha
güvenli, verimli ve rahat yerlerde hayatlarını sürdürmek
istemişlerdir. Günlük yaşantıda yapılan rutin işlemlerin ev
içerisindeki sistemler ile otomatik yapılması akıllı ev tanımını
oluşturmaktadır. Kullanıcıların evde kaldıkları sürece, günlük
hayatlarını daha güvenli ve pratik hale getirecek bir ev
otomasyonu amaçlanmaktadır. Bu sayede konfor, bütünü ile
kullanıcı merkezli bir durumda olacaktır. Konfor
sağlanmasında temel amaç, kişiye gereksiz zaman kaybettiren
işlemlerin otomasyon sistemi tarafından yerine getirilmesi ve
kullanıcı tarafından gerçekleştirilemeyecek işlemlerin yerine
getirilmesidir. Bu çalışma, kullanıcının algılanan hareketleri
ile ev içerisindeki sistemleri kontrol edebilmekte ve bu sayede
konforlu, güvenli, pratik bir ev ortamı sağlanmaktır. Hareket
algılama işlemi için insan hareketlerini algılayabilen ve
tanımlayabilen Kinect donanımı kullanılmıştır. Kinect’in
sadece insanı algılayabilmesi yapılan uygulamaya bir artı
değer katmaktadır. WPF (Windows Presentation Foundation)
teknolojisi ile Kinect donanımını kullanan yazılım
geliştirilmiştir. Ev sistemlerini kontrol edebilmek için RF
(Radio Frequency) alıcı-verici devresi içeren bir röle kontrol
kartı kullanılmıştır.
1. Giriş
Günlük yaşantıda yapılan rutin işlemlerin ev içerisindeki
sistemler ile otomatik yapılması akıllı ev tanımını
oluşturmaktadır [1]. Akıllı ev otomasyonları, insanların özgün
yaşam biçimlerini göz önünde bulundurularak hayatı
kolaylaştırmak, enerji tasarrufu sağlamak, güvenliği sağlamak
gibi getirilerle geliştirilmektedir. Kendi kendine açılıp
kapanan kapılar, yanıp sönen ışıklar, daha birçok hayal bile
edemediğimiz teknolojik ürünler örnek olarak gösterilebilir
[2].
Akıllı ev otomasyonlarında amaç, ev sistemlerinin kontrol
edilebilmesidir. Bunu için birçok teknoloji kullanılmaktadır.
Akıllı ev teknolojilerinin ilk yıllarında CAN (Controller Area
Network) üzerinden ev içerisindeki gaz ve yangın detektörleri
kontrol sağlandı [3]. Daha sonra akıllı cep telefonları ile ev
sistemleri kontrol edilmekteydi [4]. Teknolojinin hızlı gelişimi
ile ev sistemleri kameralar aracılı ile kontrol edilmektedir [5].
2. Akıllı Evler ve Teknolojileri
“Akıllı Ev” fikrinin temelleri ilk olarak 1980 yılların başında
ortaya çıktı. Amerika ise akıllı ev modellerine uygun ilk
uygulama 1984 yılında fiziksel engeli olmayan insanların ev
konforu üzerine geliştirilmiştir [11].
Akıllı ev tanımı ise, Şekil 1’de görüldüğü üzere bütün bu
teknolojiler sayesinde ev sakinlerinin ihtiyaçlarına cevap
verebilen, onların hayatlarını kolaylaştıran ve onlara daha
güvenli daha konforlu ve daha tasarruflu bir yaşam sunan
evler için kullanılmaktadır [1].
62
Ethernet:
ISO
(International
Organization
for
Standardization) tarafından belirlenen ve farklı sistemlerin
birbiriyle haberleşebilmesini sağlayan OSI (Open Systems
Interconnection) katmanlarından, kablo standartları ile fiziksel
katmanda ve farklı haberleşme ortamlarının tek adres yapısı
ile veri bağı katmanında çalışır [3].
Modem: Sisteme eklenebilecek modem, internete
bağlanabilmeyi ve dolayısıyla ev dışından sisteme müdahale
edilebilmesini sağlar [3].
3.Kinect Teknolojisi
Gün geçtikçe ilerleyen teknolojinin gereksinimlerinden yola
çıkarak üretilen Kinect, temassız hareket kontrolü ile algılama
yapabilen bir donanımdır. Microsoft tarafından 2010 yılından
satışa sunulmuştur. Microsoft’un, Kinect teknolojisi ilk olarak
oyun sektöründe tanıtıldı. Yine Microsoft’un başka bir ürünü
olan X-Box oyun konsolu ile çalışabilen Kinect, Şekil 2’de
görüldüğü üzere oyunlarda kontrolür görevi görmekteydi [16].
Fakat son yıllarda endüstrinin artan ihtiyacını karşılamak için
Kinect kullanılmaya başlamıştır.
Şekil 1: Örnek bir ev otomasyon modeli
2.1. Akıllı Ev Otomasyonları
Otomasyon; bir sistemin hazırlanan belirli bir senaryoya göre
herhangi bir operatöre gerek duymadan istenilen işlemleri
gerçekleştirmesi olarak tanımlanabilir. Otomasyonda üç ilke
vardır. Birincisi ekonomik çalışmaların bir süreç bütünü
oluşudur. Tüm ekonomik çalışma bir bütün olarak uyum
içinde olmalıdır. İkincisi otomasyon sürecinin altında bir
görüntü, düzen ve biçim vardır. Üçüncü ilke ise otomasyonun
kendini düzenleyici ve düzeltici denetimi vardır. Bu ilkelerin
gerçekleşmesi otomatik makinalar, elektronik kontroller ve
bilgisayarlar, mekanik beyinler aracılığıyla olmaktadır [12].
Gerçek anlamda akıllı evin ne olduğunu anlamak için
öncelikle evlerin sınıflandırılması gerekmektedir [13]. Akıllı
evler gelişmişlik sırasına göre üç ana başlık altında
toplanabilmektedir. Bunlar;

Kontrol edilebilir evler

Programlanabilir evler

Yapay zekaya sahip evlerdir.
Şekil 2: Kinect donanımı ve x-Box 360 oyun konsolu [17]
3.1. Kinect Teknolojisinin Temel Özellikleri ve Bileşenleri
Kinect, üzerinde ile tümleşik Şekil 3 ‘de görüldüğü üzere 2
tane derinlik kamerası, 1 tane RGB (Red Green Blue) kamera,
2 tane mikrofon bulunmaktadır [18]. Ayrıca Kinect’in alt
bölümünde 1 tane Tilt motoru bulunmaktadır. Kinect’in teknik
özellikleri aşağıdaki gibi listelenmektedir;
RGB kameranın özellikleri;

1.3 megapixel renkli kamera.

Micron MT9M001 .

IR (Infrared) geçiren filtre ile donatılmış.

640 x 480 pixel resim çözünürlüğüne sahiptir.
Görüş Alanı;

Yatay görüş alanı: 57 derece.

Dikey görüş alanı: 43 derece.

Fiziksel Tilt alanı: 27 derece.

Derinlik sensörü alanı: 1.2m - 3.5m.
Data Akışı;

320x240 16- bit derinlik - 30 frame/sn.

640x480 32-bit renk - 30 frame/sn.

16-bit audio - 16 kHz.
2.2. Akıllı Ev Otomasyonlarında İletişim
Ev otomasyonlarında kullanılan altyapı ve protokoller
şunlardır:
Cihaz elektronik kartı: Herhangi bir elektronik cihazın
izlenebilmesi ve kontrolü için temel unsur cihazla
haberleşebilmektir. Buna imkân tanıyan aracı ise cihazda
bulunan elektronik devre kartlarıdır [14].
Seri haberleşme: Seri haberleşme genelde asenkron bir
haberleşme kullanılması anlamına gelir. Çoğu seri haberleşme
şekli çift yönlüdür: her iki uç veri gönderip alabilir [15].
Tablo 1’de görüldüğü gibi seri haberleşme kanalı gömülü
sistemler arası ya da elektronik birimler arası birçok
haberleşme biçimi için çok uygundur. Ayrıca, aynı sistemi
kullanmayan birimler arası seri bağlantı noktası için yine
uygun bir seçimdir.
Tablo1: En çok kullanılan arayüzler arası karşılaştırma
Arayüz
Uzaklık
RS–232
Cihaz
Sayısı
2
15–30
Hız
(bps)
20k
Ethernet
1024
500
10G
USB
127
5
1.5M480M
Genel
Kullanımı
Basit
haberleşme
PC ağ
haberleşmesi
PC çevre
birimleri
Şekil 3: Kinect’in yapısal özellikleri
63
3.2. Kinect teknolojisinin iskelet algılama ve izleme sistemi
(C#)
if (data != null)
{
SetEllipsePosition(leftHand, data.Joints[JointID.HandLeft]);
SetEllipsePosition(rightHand,
data.Joints[JointID.HandRight]);
}
İnsanın hareketleri algılanıp uygulamaya aktarıldıktan
sonra hareketlerinin anlık görülebilmesi için temsili dairelere
konumları aktarılmaktadır.
(C#)
private void KonumAta(Ellipse daire, Joint joint)
{
Microsoft.Research.Kinect.Nui.Vector vector = new
Microsoft.Research.Kinect.Nui.Vector();
vector.X = ScaleVector(640, joint.Position.X);
vector.Y = ScaleVector(480, -joint.Position.Y);
vector.Z = joint.Position.Z;
Joint updatedJoint = new Joint();
updatedJoint.ID = joint.ID;
updatedJoint.TrackingState = JointTrackingState.Tracked;
updatedJoint.Position = vector;
Canvas.SetLeft(daire, updatedJoint.Position.X);
Canvas.SetTop(daire, updatedJoint.Position.Y);}
Kinect üzerinde bulunan kızılötesi kamera sayesinde insanın
hareketli eklemleri algılanabilmekte ve izlenebilmektedir.
İnsan anatomisine bakıldığında 20 farklı hareket noktası
görülmektedir. Kinect insanda bulunan bu 20 farklı noktayı
algılayabilme özelliğine sahiptir. Kinect kameraları aynı anda
2 farklı kişinin 20 farklı bölgesini aktif olarak algılayıp
izleyebilmektedir. Kinect’in algıladığı 20 farklı bölge Tablo
2’de verilmiştir [19].
Tablo 2: Kinect’in algıladığı bölgeler
Baş
Algılanan Bölgeler
Sağ diz
Sol omuz
Sağ omuz
Sol ayak
Sol ayak bilek
Sol dirsek
Sağ ayak bilek
Sol bilek
Boyun
Sağ bilek
Sağ el
Sağ ayak
Sol kalça
Sol el
Sağ kalça
Sol diz
Orta kalça
Sağ dirsek
Göğüs
4. WPF ile Kinect’in Kontrolü
5. Otomasyonun Yapısı
Microsoft gelişen yazılım teknolojisine, kullanıcı etkileşimli
uygulamalar konusunda çok önemli bir teknoloji sunarak
destek olmuştur. WPF teknolojisine baktığımızda ilk olarak
tasarım ve kod alanlarının birbirinden ayrıldığı göze
çarpmaktadır. Bu yenilik sayesinde hem tasarımcı hem de
geliştirici kendi alanlarında daha verimli olabileceklerdir.
WPF, teknolojinin karmaşık ama umut verici bir parçasıdır
[20].
İlk olarak uygulamanın Kinect donanımını kullanabilmesi
ve insan yapısı izlemesi için ortak tanımlamaların yapılması
gerekmektedir.
(C#)
runtime.Initialize(Microsoft.Research.Kinect.Nui.RuntimeOpti
ons.UseColor | RuntimeOptions.UseSkeletalTracking);
runtime.VideoStream.Open(ImageStreamType.Video, 2,
ImageResolution.Resolution640x480, ImageType.Color);
Kinect’in uygulamanın çalıştığı zaman bilgisayara USB
arabirimi ile takılı olması gerekmektedir. Kinect insan
hareketlerini algıladığı zaman, tanımlı sınıfı aracılığı ile
parametreleri aktarmaktadır. WPF uygulaması içerisinde
SkeletonFrame isimli sınıf Kinect cihazından gelen eklem
hareketlerini saklamaktadır. Aşağıdaki örnek kod ile eklem
hareketleri alınabilmektedir.
Gerçekleştirilen çalışmanın blok yapısı Şekil 4’de
görülmektedir.
Kullanıcı uygulamayı ilk kullanmaya başladığı zaman ev
sistemlerini hangi uzuvu ile kullanacağını açılış ekranında
seçmesi gerekmektedir. Seçimi yaptıktan sonra seçtiği uzuvu
ile kontrol işlemi gerçekleşecektir.
Kullanıcı, Kinect teknolojisi kullanılarak ayak, el ve kafa
hareketleri ile ev içerisinde bulunan sistemleri kontrol
edebilmektedir. Engellinin kontrol edebileceği örnek sistemler
aşağıdaki gibi verilmiştir.








Lamba açma / kapatma.
Televizyon açma / kapatma.
Alarm açma/ kapatma.
Klima açma/ kapatma.
Kapı açma / kapatma.
Müzikçalar açma / kapatma.
Panjur açma / kapatma.
Perde açma / kapatma.
(C#)
SkeletonFrame skeletonSet = e.SkeletonFrame;
SkeletonData data = (from s in skeletonSet.Skeletons
where s.TrackingState == SkeletonTrackingState.Tracked
select s).FirstOrDefault();
Kinect üzerinden gelen insan hareketlerinin hepsi bazen
kullanılmamaktadır. Bu uygulamada daha önceden seçili
hareketler ile komut verilebilmektedir. Bu yüzden
SkeletonFrame isimli sınıftan gelen el hareketlerini süzmek
gerekmektedir. Ufak bir sorgulama ile bu işlem
gerçekleştirilmiştir.
Şekil 4: Gerçekleştirilen otomasyonun blok diyagramı
64
6. RF Röle Kontrol Kartı
7. Sistemin Çalışması
Çalışmada kullanılan röle kontrol kartı, yazılım ile iletişimini
RF alıcı verici devresi ile gerçekleştirmektedir. Bu kablosuz
alıcı devresi Şekil 5’da görüldüğü gibi röle kontrol kartı
üzerinde bulunmaktadır. Verici devresi ile yazılımın çalıştığı
sistem üzerine USB arabirimi ile takılmıştır.
Kinect teknolojisi kullanılarak gerçekleştirilecek otomasyon
kullanıcı tarafından ilk kez kullanıma başladığı zaman Şekil
7’de görüldüğü gibi bir açılış ekranı ile karşılaşmaktadır.
Kullanıcı ev içerisindeki sistemleri hangi uzuvu ile kontrol
edeceğini ellerini kullarak ekrandan seçmesi gerekmektedir.
Seçim yapıldıktan sonra kayıtlı uzuvları kullanmaya
başlayacaktır.
Şekil 5: RF alıcı ve röle kontrol kartı
Röle kontrol devresi üzerinden bulunan alıcı devresine, RF
olarak sistemden veri aktaran verici devresi de Şekil 6‘de
görülmektedir.
Şekil 7: Kullanıcı uzuv seçim ekranı
Kullanıcı başlangıçta seçtiği uzuvları ile kendisi karşılayan
ekrandan görevleri seçebilmektedir. Örnek olarak ellerini
kullanmak için seçen kullanıcı, Şekil 8 ‘de görüldüğü gibi
müzikçaların açılması için sol eli ile görevin üzerinde 3 saniye
beklemektedir. Süre sonunda “Görev” kutucuğu aktif olarak
röle devresine görevi yollamaktadır. Röle devresi görevi
yaptıktan sonra cevap komutu yollarak “Durum” kutucuğunu
aktif hale getirecektir. Bu durumda görev sistem tarafından
gerçekleştirilmiştir. Şekil 9 ‘da görevi alan röle kontrol
kartının istenin röleyi aktif duruma getirdiği görülmektedir.
Şekil 6: USB RF verici kartı
Röle kontrol kartı üzerinde bulunan 8 adet röleyi aynı
anda kontrol edebilen, durumlarını saklayabilen bir PIC
devresi kart üzerinde bulunmaktadır. Bu PIC devresi üzerinde
PIC16F877A entegresi kullanılmıştır. Bu entegre yazılımdan
gelen komutlara göre hangi rölenin açılıp kapatılacağını
belirlemektedir. Aynı zamanda rölelerin durumu hakkında
yazılıma bilgi göndermektedir.
Uygulama yazılımı tasarından kullanıcı hareketleri ile
görevlerin biri seçerse, seçili görevin kodu aşağıdaki kodlar
sayesinde verici devresi üzerinden PIC’e aktarılmaktadır. PIC
ile gelen komuta göre röleyi aktif veya pasif yapabilmektedir.
(C#)
public bool Gonder(string islem)
{
Byte[] cikis = new Byte[9];
cikis [0] = 0;
cikis [1] = 14;
cikis [2] = Convert.ToByte(islem);
int bufferPointer;
for (bufferPointer = 3; bufferPointer < 9; bufferPointer++)
{
outputBuffer[bufferPointer] = 255;
}
bool basarili;
success = writeRawReportToDevice(cikis);
return basarili; }
Şekil 8: Kullanıcının yazılıma komut verme işlemi
65
Teşekkür
3234-YL1-12 No’lu proje ile bu çalışmayı destekleyen
Süleyman Demirel Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri
Yönetim Birimi Başkanlığı’na teşekkür ederim.
Kaynakça
[1] İ.Göktaş, Akıllı Ev Teknolojisi, Gazi Üniversitesi, Yüksek
Lisans Tezi, 91s, 2006.
[2] H.B. Stauffer, “Smart Enabling System for Home
Automaiton Systems ”, IEEE Trans. on Consumer
Electronics, Cilt: 37, No:2, s:29-35, 1991.
[3] K. Lee and H. Lee, “Network-based Fire-Detection
System via Controller Area Network for Smart Home
Automation”, IEEE Transactions on Consumer
Electronics, Cilt: 04, s:1093-1100, 2004.
[4] B. Bittins, “Supervision and regulation of home
automation systems with smartphones”, Computer
Modeling and Simulation UKSim Symposium, s:444448, Germany, 2010.
[5] E. Dandan, “Ev Ortamında Çocuk Güvenliği Amaçlı
Akıllı Gözetleme Sistemi”, Yıldız Teknik Üniversitesi,
Yüksek Lisans Tezi, s:69, 2010.
[6] J.Stowers and M. Hayes, “Quadrotor Helicopter Flight
Control Using Hough Transform and Depth Map from a
Microsoft Kinect Sensor,” IAPR Conference on Machine
Vision Applications, Nara, JAPAN., s:9-31, 2011.
[7] M. Sergey, D. Berdnikov ,” Temporal Filtering For
Depth Maps Generated by Kinect Depth Camera”,
Moscow State University, s:35-42, 2011.
[8] L. Xia, C.K. Aggarwal,” Human Detection Using Depth
Information by Kinect”, Department of Electrical and
Computer Engineering, The University of Texas at
Austin, 2010.
[9] E. Santos, A.Cordosa, “Interaction in Augmented Reality
Environments Using Kinect”,Symposium on Virtual
Reality, Cilt:8/11 s:112-120, 2011.
[10] M. T. Gençoğlu, “Akıllı Evler”, Fırat Üniversitesi,
Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü, s:1-10, 2011.
[11] V. Ricquebourg, V.Menga, D.Durand, D. Marhic,B.
Delahoche, C.Logé, “The Smart Home Concept : our
immediate future”,2006.
[12] G., Demiris,K. Brian, M.Skubic, M.Rantz, ,”Senior
residents perceived need of and preferences for “smart
home” sensor technologies”. International Journal of
Technology Assessmentin HealthCare, Cilt: 24, S:120124, USA, 2008.
[13] C. Douligeris, “Intelligent Home Systems”, IEEE, 2005.
[14] B. Cincirop, “GSM Kontrollü Akıllı Ev Otomasyonu”,
Sakarya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek
Lisans Tezi, S:68, Sakarya, 2009.
[15] K.İnal, M.A. Akçayol, ”GSM Tabanlı Akıllı Ev
Uygulaması”, Gazi Üniversite Bilişim Teknolojileri
Dergisi, Cilt:2, S:39-45, Ankara, 2009.
[16] H. Hua, L. Bin, C.Yi, , “Interaction System of Treadmill
Games based on Depth Maps and CAM-Shif”, Huazhong
University of science and technology, China, 2011.
[17] Kinect, İnternet Sitesi. http://www.xbox.com/enGB/kinect. Erişim Tarihi: 31.03.2012.
[18] A. Padilla, M. Hayashibe, P. Poignet, ,”Joint Angle
Estimation in Rehabilitation with Inertial Sensors and its
Şekil 9: Röle kontrol kartının çalışması
8. Sonuçlar
Son yıllarda endüstrinin artan gereksinimlerini karşılamak
üzere görüntü işleme tekniklerine olan ilgi ve firmaların bu
konulara ait yatırımları gün geçtikçe artmaktadır. Özelikle
insan vücudu hareketlerinin dijital ortamlara taşıyan
teknolojilerde
hızlı
gelişmeler
yaşanmaktadır.
Bu
teknolojilerin geneli literatürde, hareket temelli işlemler olarak
adlandırılmaktadır. Bunun en kullanışlı ürünü Kinect’tir.
İnsan hayatını kolaylaştıran, gereksiz zaman kaybı gibi
görülen birtakım işleri hızlı ve kolay bir şekil yapan böyle
sistemler aynı zamanda kullanıcının güvenliğini de yüksek
oranda sağlamakta, insanın kendine daha fazla zaman
ayırmasına neden olmaktadır.
Gerçekleştirilen otomasyon uygulaması, kullanıcıların ev
içerisindeki
sistemleri
temassız
kontrol
etmeleri
amaçlanmaktadır. Akıllı ev otomasyonlarına bakıldığında aynı
amaçla yapılmış sistemler görülmektedir. Bu sistemlerde
kullanıcının hareketleri kameraler ile görüntü işleme tekniği
kullanılarak yapılmıştır. Görüntü işleme tekniklerinin
dezavantajı, kontrolün insan hareketi yerine bir nesne ile de
yapılmasıdır. Bu sebeple kullanıcı yanlışlıkla istemediği bir
işlemi yapabilmektedir. Ayrıca görüntü işleme tekniği, Kinect
teknolojisine göre daha yavaş çalışmaktadır.
Sadece temassız hareketin dışında kontrol kartı, kumanda,
telefon vb. gibi araçlarla ev sistemleri kontrol edilmektedir.
Bunları birçoğu kullanıcıyı sabit noktalarda çalışabilmekte ya
da kullanıcın konforuna yönelik değildir.
Hareket temelli işlemler elektronik cihazların vücut
hareketleriyle kontrol edilebilmesi olarak tanımlanmaktadır.
Bu teknoloji mühendislik, sanat, oyun ve eğitim gibi birçok
alanda etkili bir şekilde kullanılabilir.
Bu uygulamayı gerçekleştirmek için kullandığımız Kinect
cihazı yakın bir süreçte mobil cihazlar, bilgisayarlar vb. gibi
teknolojilerle birleşerek tamamen temassız bir iletişim ortamı
sağlanması ön görülmektedir. Bu çalışma ile gelecek süreçte
yapılacak uygulamalara referans olması planlanmaktadır.
Konutta akıllılığın gerektirdiği bazı olumsuz durumlarında
ortaya çıktığı görülmektedir. Bu olumsuzluklardan bir çoğu,
sistemin entegre bir yapıya sahip olmamasından kaynaklanan
sorunlardır. Ayrıca sistemlerdeki teknik yetersizlikler, bakım
ve tamirin uzman gerektirmesi, herhangi bir problemin hangi
üreticinin sorunu olduğunun anlaşılmaması vb. olumsuzluklar
da yaşanmaktadır.
66
Integration with Kinect”, Annual International
Conference of the IEEE EMBS, Cilt: 8/11, S:3479-3483.
[19] M.Sidik, M.Sunar,I, Ismail, M. Mokhtar, “ A Study on
Natural Interaction for Human Body Motion using Depth
Image Data”, Workshop on Digital. Media and Digital
Content Management, UTM ViCubeLab, Department of
Computer Graphics and Multimedia Faculty of Computer
Science and Information System, Universiti Teknologi
Malaysia, Cilt: 26, S:97-102, Malaysia, 2011.
[20] A.A. Süzen, “WPF ile Programlama”. Kodlab Yayın
Evi, 13206, 400s., İstanbul, 2011.
67
EVLER VE SOĞUK HAVA DEPOLARI İÇİN SMS VE
MİKRODENETLEYİCİ TABANLI BUZDOLABI - SOĞUTUCU ARIZA
UYARI SİSTEMİ
M.Serhat CAN1, Bülent TURAN2, Y.Selim ARI3, Ali AĞCA4
1
Elektronik ve Otomasyon Bölümü, Mekatronik Programı
Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Zile Meslek Yüksekokulu
[email protected]
2
[email protected]
3
[email protected]
4
[1],[2]. Buna karşın buzdolabı arızasının
bulunmayışı bir eksiklik olarak görülmüştür.
Özetçe
bildiriminin
Bu çalışmada, buzdolabı arızaları (elektrik kesilmesi, kart
bozulması, soğutucu arızası) ve dolayısıyla sonrasındaki
istenmeyen sonuçlarının giderilmesi için, olası arıza
durumlarında SMS ( Short Message Service = Kısa Mesaj
Servisi ) yolu ile belirtilen numaraya arıza bilgisini iletecek bir
sistemin oluşturulması amaçlanmıştır. Çalışma aynı zamanda,
sadece ev uygulamaları ile sınırlı kalmayıp, soğuk hava
depoları içinde çözüm sağlayabilecektir. Ayrıca,
bu
çalışmanın buzdolabı ve soğutucu üreten firmalar için yeni bir
ürün modeli fikri getireceği düşünülmektedir.
Akıllı ev otomasyon sistemleri incelendiğinde, gaz kacağı
alarmı, yangın alarmı, hırsız alarmı, aydınlatma, havalandırma
ve ısıtma sistem kontrolleri vb. çözümler bulunmaktadır.
Evlerde düşünülmesi gereken başka bir konu, ev sakinlerinin
evde bulunmadıkları dönemlerde (kısa/uzun süreli tatiller
v.b.), elektrikli cihazların çeşitli sebeplerle bozulması ve
sonrasında istenmeyen sonuçların ortaya çıkmasıdır. Çalışma
ile evlerdeki buzdolapları için ve soğuk hava depolarındaki
soğutucular için olası arıza durumlarında SMS ile bilgi
verecek bir ürün geliştirilmiştir. Ürün, ev tipi bir buzdolabı
üzerinde test edilmiş ve başarı elde edilmiştir.
Buzdolabı ( veya soğutucu ) için olası üç arıza üzerinde
durulmuştur. Bunlar;
1. Giriş
Teknolojideki gelişmelerle birlikte insanların gereksinimleri
ve beklentileri de değişmektedir. Yine bu gelişmeler
doğrultusunda, haberleşme sistemlerinin ve ürünlerinin
gelişmesi bu beklentileri çeşitlendirmekte ve beklentilere ivme
kazandırmaktadır. Özellikle mobil iletişimin hızlı gelişip
yaygınlaşması, evlerde, ofislerde, alış veriş merkezlerinde,
kurumsal yapılarda güvenlik ve uyarı sistemlerinin etkinliği
artırmıştır. Mobil iletişim sayesinde ev dışındaki başka bir
yerden sadece bir SMS ile kombi ayarlanabilmekte,
havalandırma çalıştırılabilmekte, çiçekler sulanabilmekte hatta
ev içi görüntülenebilmektedir.
1.
Elektrik Yok ( Elektrik kesintisi, sigorta düşmesi
v.b. sebeplere bağlı olarak )
2.
Kart Arızası ( Gerilim dalgalanması, sıcaklık v.b.
sebeplere bağlı olarak )
3.
Soğutucu Arızası ( Gaz kaçağı, dolap motoru arızası
v.b. sebeplere bağlı olarak )
Elektrik kesintisi arızası diğer iki arıza kaynağına göre
daha sık karşılaşılacak arızadır. Gün içerisinde gerçekleşme
sayısı ve süresi de çok değişkendir. Bu arıza, şehir elektrik
şebeke kesintisine, buzdolabı linye hattı koruma sigortasının
atmasına bağlı olarak ortaya çıkabilmektedir. Sistem, elektrik
kesintisi durumunda belli bir süre beklemekte ve bu süre
sonunda elektrik gelmediyse, ilave bir süre bekledikten sonra
SMS göndermektedir.
Hali hazırdaki ev otomasyon sistemlerinde, gaz kacağı
alarmı, yangın alarmı, hırsız alarmı, aydınlatma, havalandırma
ve ısıtma sistem kontrolleri vb. çözümler bulunmaktadır
68
Göz önüne alınan ikinci arıza, buzdolabı elektronik kart
arızasıdır. Elektrik dalgalanmaları, gerilim uzun süreli
yükselmesi veya düşük seyretmesi, rutubet, toz ve sıcaklık gibi
genel kart arıza kaynaklarına bağlı olarak oluşabilmektedir.
Buzdolabının elektrik besleme hattında 220 Volt AC şebeke
gerilimi olsa bile, kartın bozulması durumunda buzdolabı
doğru çalışmayacaktır.
Bu durumda buzdolabı motoru
devreye ya hiç girmeyecektir, ya da sürekli devrede kalacaktır.
Bu durumda sistem bir kart arızasını tespit etmekte, kart
arızasını gösterir bir SMS göndermektedir.
2x16 karakterlik LCD ekran PIC16F877‟nin D portuna
bağlanmıştır.
Üçüncü arıza ise buzdolabı soğutucu sistemi arızasıdır. Bu
arıza, yukarıda bahsedilen kart arızasına, buzdolabı motoru
arızasına ve soğutucu gaz sisteminden kaynaklanan sebeplere
bağlı olarak ortaya çıkabilmektedir. Bu arıza, buzdolabı
kabinine yerleştirilen LM35 sıcaklık sensörü ile tespit
edilmeye çalışılmıştır. LM35 ile ölçülen sıcaklık değeri
normal değerler dışında ise sistem soğutucu arızasını görüp bir
SMS göndermektedir.
SMS gönderimi için Siemens C55 cep telefonu
kullanılmıştır. Cep telefonunun seri bağlantı uçları,
PIC16F877 RX ve TX uçları olan RC7 ve RC6 numaralı
uçlarına bağlanmıştır. Mikrodenetleyici ile cep telefonu
arasındaki haberleşme gerilim seviyelerinin uygunlaştırılması
için aşağıdaki ara devre parçası kullanılmıştır.
Dolabın ne kadar süre ile devre dışı ( uyku ) kaldığını
tespit etmek için DS1302 gerçek zaman entegresi,
mikrodenetleyicinin B portuna bağlanmıştır.
Buzdolabı beslemesinde elektrik varlığını tespit etmek için
220 Volt röle kullanılmıştır. Rölenin kapalı kontağı üzerinden
5 Voltluk gerilim 10 K direnç ile mikrodenetleyicinin C
portunun 4. ucuna uygulanmıştır.
Yukarıdaki üç farklı arıza durumundan birinin/birkaçının
oluştuğu durumlarda, sistemin belirtilen numaraya ilgili arıza
mesajını göndermektedir.
Diğer akıllı ev sistemlerinde olduğu gibi, sistemin çok
karmaşık olmaması, I/O ( giriş-çıkış) sayısının çok olmaması,
sistem maliyetinin düşük tutulmak istenmesi gibi sebeplerden
ötürü çalışmada kontrol işlemleri için mikrodenetleyici
kullanılmıştır. Kullanım alanının geniş olması, program
geliştirme araçlarının kolay erişilebilir olması gibi sebeplerden
ötürü, mikrodenetleyici olarak Microchip firmasına ait
PIC16F877 kullanılmıştır.
Şekil 1: PIC ile Siemens C55 seri haberleşme ara yüzü
Elektrik kesintileri durumunda sistemin çalışmasını
sürdürebilmesi için, cep telefonu ve akü şarj ünitesi sisteme
dahil edilmiştir. Sistemin donanım şeması aşağıda verilmiştir.
Kontrol kartı ile iletişimi sağlamak amacıyla, kablolu
iletişim ağları, kablosuz iletişim ağları veya optik ( kızılötesi )
iletişim ağları kullanılabilir [3]. Kablolu iletişimin kullanıldığı
bazı çalışmalarda DTMF ( Dual Tone Multi Frequency )
iletişim sistemi kullanılırken [2],[4],[5] kimi uygulamalarda
TCP/IP iletişim sistemi kullanılmıştır [6]. Uygulamanın
gereksinimlerine göre DTMF‟nin ve TCP/IP‟nin birlikte
kullanıldığı çalışmalar da mevcuttur[7].
Çalışmada, kablosuz mobil iletişim ortamlarından GSM
(Global System for Mobile Communications ) sistemi tercih
edilmiştir. Sistem arıza bilgilerinin GSM ortamında SMS yolu
ile iletilebilmesi için, SMS yapılarından olan PDU formatı
kullanılmıştır. Mobil iletişim aracı olarak, PDU formatını
desteklemesi ve [1] numaralı referans çalışmada tecrübe
edilmiş olması sebebiyle Siemens C55 cep telefonu
kullanılmıştır.
2. Sistem Donanımı
Sistemde, tüm hesap ve kontrol işlemlerini gerçekleştirmek
amacıyla PIC16F877 mikrodenetleyicisi, 4 Mhz kristal
osilatörlü kullanılmıştır.
PIC16F877‟nin A portunda bulunan analog kanallardan
birincisine LM35 sıcaklık sensörü, ikinci analog kanala akım
sensörü bağlanmıştır. LM35 sıcaklık sensörü buzdolabı
sıcaklık bilgisini sağlarken, akım sensörü buzdolabının zaman
zaman devreye girip girmediğini ( buzdolabı elektronik kartı
veya motor arızası ) tespit etmek amacıyla kullanılmıştır.
Şekil 2: Sistemin donanım bileşenleri
Arıza
kodlarının
görüntülenebilmesi
ve
gerek
duyulduğunda dolap sıcaklık bilgisine ulaşılabilmesi amacıyla
69
3.1. SMS ve PDU formatı
3. Sistem yazılımı
SMS ( Short Message Service = Kısa Mesaj Servisi ), ETSI
( European Telecommunications Standards Institute )
tarafından standartlaştırılmıştır (GSM 03.40 and 03.38 ). Bu
standarda göre SMS en fazla 160 karakter içerebilir. Bir SMS
göndermenin iki yolu vardır. Bunlar PDU ( Protocol
Discription Unit ) ve Tekst modu. [8]
Mikrodenetleyici programlama ara yüzü olarak CCS C
programı kullanılmıştır. Çalışmada olası üç arıza durumu
sonrasında yapılacaklar, aşağıdaki algoritma ile sağlanmıştır.
Algoritmada, öncelikle elektrik şebekesinde elektrik olup
olmadığına bakılır. Eğer sistemde elektrik yoksa, belirlenen
süre kadar beklenir ( bu dolap/soğutucu ebat ve kapasitesine
göre değişir) ve süre sonunda elektrik yoksa, “Elektrik
Kesildi” mesajı alıcıya gönderilir. Eğer elektrik tekrar gelecek
olursa, alıcıya “Elektrik Geldi. Dolap Son … Saat…..Dakika
Çalışmadı. Dolap Sıcaklığı….” mesajı gönderilir.
Bu çalışmada, SMS modu olarak PDU kullanılmıştır.
PDU‟nun bir kodlama yapısı vardır. Bu yapının anlaşılması
için aşağıda bir örnek verilmiştir.
079109558900080011000C910945568856640000AA104576
794D97A7D7A065799E6693D3
Elektrik kesintisi yoksa, ikinci adım olarak dolabın
belirlenen süre içerisinde devreye girip girmediğine,
dolayısıyla dolabın çalışıp çalışmadığına ( motorun akım
çekip çekmemesi akım sensöründen ) bakılır. Eğer dolap son
belirlenen süre içerisinde ( 7-10 saat) devreye girmişse dolap
çalışıyordur ve üçüncü adıma geçilir, şayet son belirlenen
kadarlık süre içinde dolap devreye girmemişse ilave bir
bekleme süresi kadar beklenir ve hala soğutucu devreye
girmemişse, “Kart Arızası” mesajı alıcıya gönderilir.
Bu örnek kodda,
SMSC numarası +905598008000 ( Avea ) [9]
Alıcı numarası +905465886546
SMS mesajı Elektrik Kesildi
SMS Mesaj uzunluğu 16
Yukarıdaki PDU kodu, [8] numaralı referansta bulunan
PDU çevirici ile otomatik olarak elde edilmiştir. PDU format
yapısının daha iyi anlaşılması için [1] numaralı referans
incelenmelidir.
Üçüncü adım olarak dolap sıcaklığı kontrol edilir. Eğer
dolap yüksek değerlerde ise ( t>4-5 ˚C ) belirli bir bekleme
süresinden sonra, “Soğutucu Arızası” mesajı alıcıya
gönderilir.
PDU formatında, mobil iletişim hizmeti veren firmaya ait
SMSC ( short message service center = kısa mesaj servis
merkezi ) numarası bulunmalıdır. Yukarıdaki örnekteki
SMSC numarası [9] numaralı referanstan elde edilmiştir.
Sistemin algoritması aşağıdaki gibidir.
Yukarıdaki PDU kodunun PIC16F877 üzerinden Siemens
C55 cep telefonuna gönderilmesi için, CCS C „de aşağıdaki
örnek C kodu yazılmalıdır.
}
delay_ms(5000);
fprintf(gsm,"AT+CMGS=28"); //Toplam iletilecek mesaj
uzunluğu =28
delay_ms(3000);
fputc(0X0d,gsm);
delay_ms(3000);
fprintf(gsm,"079109558900080011000C9109455688566
40000AA104576794D97A7D7A065799E6693D3");
delay_ms(3000);
fputc(0X1A,gsm);
delay_ms(3000);
}
4. Sonuçlar
Bu çalışmada, daha önce yapılan benzer çalışmalardan farklı
olarak, evlerde ve soğuk hava depolarında kullanılan
buzdolabı/soğutucular için oluşabilecek elektrik kesintisi, kart
arızası ve soğutucu sistemi arızaları için PIC ( peripheral
interface controller ) ve SMS tabanlı bir uyarı sistemi
tasarlanmıştır.
Çalışmada bahsedilen olası üç arıza durumu, bir ev tipi
buzdolabı üzerinde test edilmiştir. Testler sonucunda, her üç
Şekil 3: Sistem algoritması
70
arıza durumu da SMS yolu ile sağlıklı bir biçimde alıcıya
iletilmiştir.
Çalışmada SMS gönderimi için bir Siemens marka cep
telefonu kullanılmıştır. Günümüzde mobil GSM modülleri çok
cazip fiyatlarda kolayca temin edilebilmektedir, dolayısıyla
cep telefonu kullanmak yerine bir GSM modülü de
kullanılabilir.
Oluşturulan sistem, bir ev tipi buzdolabı üzerinde test
edilmiş olup, ek bir maliyet getirmeden, soğuk hava
depolarına rahatlıkla uygulanabilir.
Çalışmada oluşturulan sistem, buzdolabı ve soğutucu
üreten firmalar için yeni bir ürün modelinin geliştirilmesine de
katkı sağlayabilir.
Kaynakça
[1] B. Cincirop, F. Vatansever, “GSM Kontrollü Akıllı Ev
Otomasyonu”, 6th International Advanced Technologies
Symposium (IATS’11), s: 129-133, Elazığ, Turkey, 16-18
May 2011.
[2] G. N. Güğül, M. Sarıtaş, “Akıllı Ev Sistemleri Ve
Uygulması,” Dumlupınar Üniversitesi Fen Bilimleri
Enstitüsü Dergisi, Sayı: 25, s:49-60, Ağustos 2011.
[3] A. Keçebaş, Ġ. Yabanova, Y. Oğuz, S.V. Neşe, M.
Yumurtacı, “Akıllı Evlerde Güvenlik Sistemleri ve
Eğitsel Bir Uygulama”, 6th International Advanced
Technologies Symposium (IATS’11), s: 264-268, Elazığ,
Turkey, 16-18 May 2011.
[4] C-S. Leong, B-M Goi, “Smart Home Microcontroller:
Telephone Interfacing”, International Conference on
Computational Science and its Applications (ICCSA
2006), s: 424-431.
[5] G. N. GÜĞÜL, “Akıllı Ev Tasarımı Ve Uygulaması”,
Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans
Tezi, Ankara, Ocak 2008.
[6] O. Tosunoğlu, M. Göktürk, “Akıllı Ev Sistemlerinde
Ethernet Üzerinden Cihaz Kontrolü Ve Ġzlenmesi”,
Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği
Sempozyumu ( ELECO 2008) ,Bursa, 26-30 Kasım 2008.
[7] T. Wang, Y. Li, H. Gao, “The Smart Home System
Based On TCP/IP And DTMF Technology”, 7th World
Congress Intelligent Control and Automation, ( WCICA
2008 ), p: 7686 – 7691, 25-27 June 2008.
[8] http://www.smartposition.nl/resources/sms_pdu.html#PD
U
[9] http://smsclist.com/downloads/default.txt
71
İnternet Üzerinden Akıllı Ev Otomasyon Sistemi
Ahmet Şenpınar 1, Emin Aydın Eroğlu 2
1
Fırat Üniversitesi, Teknik Bilimler MYO, Elazığ, Türkiye,
[email protected]
2
Fırat Üniversitesi, Teknoloji Fakültesi, Mekatronik Mühendisliği Bölümü, Elazığ, Türkiye,
[email protected]
GSM teknolojisi ile akıllı ev sistemi tasarlanmıştır. Bu
sistemin yer ve zamandan bağımsız olarak kullanım
avantajı sağladığı görülmüştür [3]. Bazı araştırmacılarda
akıllı ev otomasyonu sisteminin bilgisayar ile kontrolü
üzerine çalışmalar yapmıştır. Bu çalışmalarının sonucunda
bu sistemlerin hayatı kolaylaştırma noktasında büyük
avantaj sağladığı görülmüştür [4]. Bunların dışında akıllı ev
otomasyon sistemi üzerine farklı çalışmalar mevcuttur. Bu
çalışmaların çoğunda mikro denetleyiciler ile tasarım
yapılmıştır [5-8]. Bazı bilim adamları da çalışmalarında
akıllı ev otomasyonu sistemlerinin genel yapılarını
incelemişlerdir [9].
Akıllı ev otomasyon sistemleri ile insanların yaşam
mekânlarındaki aydınlatma, sıcaklık, güvenlik, televizyon,
ses sistemi, sulama sistemi, perde kontrolü, bahçe/garaj
kapı kontrolü…vb. elektronik cihaz ve sistemler kontrol
edilebilir. Bu sistemler, özellikle engelli ve yaşlı insanların
hayatında büyük ölçüde kolaylıklar sağlar.
İnsanlar evlerinden uzak olduğu zamanlarda, akıllı ev
otomasyonu sistemi üzerinden evindeki bazı durumları
merak eder ve bunları kontrol etmek isterler. Örneğin,
yazın tatile giden bir aile, evinin güvenlik sistemini veya
bahçeli bir evi varsa bahçesindeki sulama sistemini gittiği
yerden kontrol etmek isteyebilir. Benzer şekilde misafirliğe
giden bir aile eve dönmeden önce evinin sıcaklığını web
sayfası üzerinden görebilir ve bu değere göre klima
sistemini kontrol ederek evinin istediği sıcaklıkta olmasını
sağlayabilir.
Bu çalışmanın amacı, evden uzakta bulunduğumuz
zamanlarda herhangi bir konumda iken tasarlanan akıllı ev
otomasyon sistemi ile internet üzerinden bilgisayar
yardımıyla evimizdeki farklı elektronik sistemlerin
kontrolünü sağlamaktır. Bilgisayar tarafından kontrol
edilen bu sistemler; iki odanın aydınlatmaları, bir odanın
sıcaklık kontrolü, güvenlik sistemi kontrolü, sulama sistemi
kontrolü ve bir odanın priz hattına bağlı elektronik
cihazların kontrolüdür.
Özetçe
Gelişen teknoloji ile birlikte insanların yaşam standartları
yükselmektedir. Zamanla yükselen bu standartlar lüks
olmaktan çıkarak, akıllı ev otomasyonu sistemleriyle
birlikte hemen hemen her evde kullanılabilecek hale
gelmiştir. İnternet teknolojisinin gelişimiyle birlikte,
insanlar ev ve iş yerlerinin internet üzerinden kontrol
edilmesini istemektedir. Bu çalışmada, bilgisayar
yardımıyla internet üzerinden bir evin akıllı ev otomasyon
sistemine ait altı farklı sistemi kontrol edilmektedir. Bu
sistemler; farklı iki odanın aydınlatılması, bir odanın
sıcaklık kontrolü, bahçe sulama sisteminin kontrolü,
güvenlik sisteminin kontrolü ve herhangi bir odanın priz
hattına bağlı elektronik cihazların kontrolüdür. Hazırlanan
yazılım programı yardımıyla bütün bu sistemler web
sayfası üzerinden online olarak izlenmektedir. Tasarlanan
akıllı ev otomasyonu sistemiyle bu kontroller örnek model
ev üzerinde deneysel olarak başarıyla tamamlanmıştır.
Anahtar Kelimeler: Akıllı Ev Otomasyonu, İnternet
Erişimi, Uzaktan Kontrol.
1.Giriş
İnsanoğlunun ihtiyaçları, teknolojiyle birlikte gün geçtikçe
değişmektedir. Bu değişim zamana bağlı olarak
artmaktadır. Milyonlarca mühendis ve bilim adamı
teknolojiyi ileriye taşımak için çalışmaktadır.
Son zamanlardaki artan insan ihtiyaçları, zamanımızı
en çok geçirdiğimiz ev ve iş yerlerimizdeki hayatımızı
kolaylaştırmaya yönelmiştir. Bu alandaki çalışmalar genel
olarak “Akıllı Ev Otomasyon Sistemi” olarak isimlendirilir.
Bu kavramın temel amacı ise; daha güvenli, kolay, konforlu
ve ekonomik bir hayat imkânı sağlamaktır. Akıllı ev
otomasyon sistemlerinde yaygın olarak kullanılan
yöntemler şunlardır:
 Telefon ile kontrol,
 İnternet üzerinden kontrol,
 PLC ile kontrol,
 Bilgisayardan kontrol,
 X-10 teknolojisi.
M.Yumurtacı ve arkadaşı çalışmalarında, akıllı ev
sistemlerini ve bu sistemlerde genel olarak kullanılan
teknolojileri incelemişlerdir [1]. Farklı bir çalışmada ise
akıllı ev sisteminde X-10 teknolojisi kullanılmış ve
sistemin orta gelirli ailelerinde hizmetine sunulabileceği
sonucuna varılmıştır [2]. İncelenen bir başka çalışmada ise
2. Sistem Tasarımı
Tasarlanan akıllı ev otomasyonu sistemi, internet erişimiyle
sağlanmaktadır. Sistem, temel olarak bilgisayar programı
üzerinden çalışır. Web sayfası üzerinden sistem durum
bilgileri veri tabanına yazılır. Bilgisayar programı, düzenli
olarak veri tabanından verileri okuyarak kontrol devresine
aktarır. Sistemde bilgisayar çıkışına bağlanan altı adet çıkış
vardır. Bu çıkışlar, istenilen bir veya iki odanın
aydınlatılması, bir odanın klimasının çalıştırılması/
72
işleminin yapıldığı kısımdır. Ayrıca bu bölüm güvenlik
sistemi devredeyken oluşan bir alarm durumunda web
sayfası üzerinden görüntülü olarak haberdar olmamızı
sağlar. Üçüncü bölüm ise sistemi kurduğumuz evin
önceden belirlenen bir odasının sıcaklık değerinin ekranda
görüldüğü kısımdır. Bu gördüğümüz değer doğrultusunda
klima sistemi kontrol edilebilir. Şekil 3 web sayfasını
göstermektedir.
durdurulması, bahçe sulama sisteminin açılıp/kapanması,
güvenlik sisteminin aktifleştirilmesi/ pasifleştirilmesi ve
istenilen herhangi bir odanın priz hattına bağlı elektronik
cihazın açılıp kapanmasıdır. İsteğe bağlı olarak, bu priz
hattı üzerindeki herhangi bir ütü, televizyon, elektrikli fırın
gibi değişik cihazların kontrolünü sağlanabilir. Tasarlanan
sistemde 18 adet çıkış vardır ve bunların 6 tanesi aktif
olarak kullanılmaktadır. Ayrıca bu sistemle evin istenilen
herhangi bir odasının sıcaklığı kontrol edilebilir. Sistem
üzerinde mevcut olan diğer bir özellik ise güvenlik
sisteminin web sayfası üzerinden takip edilmesidir. Şekil-1,
tasarlanan sistemin blok diyagramını göstermektedir.
Şekil-2, tasarlanan akıllı ev otomasyon sisteminin
kurulabileceği örnek model evi gösterir. Sistem elektrik
enerjisinin kesilmesine karşı bir UPS tarafından
desteklenebilir.
Şekil 3: Web sayfası
2.2. Bilgisayar Yazılım Programı
Bilgisayar yazılım programı tasarladığımız sistemi kontrol
eden bir masaüstü uygulamasıdır. Bu uygulama ile
tanımladığımız internet sitesi ve kontrol devresi arasında
bağlantı kurulur. Uygulamanın ilk çalıştığı zamanki ekran
görünümü aşağıdaki gibidir (Şekil 4):
Şekil 1: Tasarlanan sistemin blok diyagramı
Şekil 2: Model ev görünümü
Şekil 4: Bilgisayar uygulaması ekran görüntüsü
Tasarlanan sistem; internet erişimi, bilgisayar yazılım
programı, kontrol devresi ve sürücü devresi olmak üzere
dört bölümden oluşur.
Bu uygulamamız dört bölümden oluşur. Birinci
bölüm, uygulamanın tasarlanmış olan kontrol devresi ile
yapacağı bağlantı ayarlarını içerir. Buradan bağlanılacak
COM portu ve kullanılacak haberleşme hızı seçilerek
bağlantı kurulur. İkinci bölüm ise sisteme bağlı olan
cihazların kontrolünün gerçekleştirildiği kısımdır. Bu kısım
5 adet cihazı kontrol etmek için tasarlanmıştır. Bu yüzden
açma/kapama işlemi için 10 adet buton içermektedir. Üst
sıradaki butonlar, cihazları devreye almak için, alt
sıradakiler ise devreden çıkarma işlemi için kullanılır.
İstenildiği takdirde bu tasarımla 18 adet farklı çıkış
kontrol edilebilir. Üçüncü bölüm ise kontrol devresine bağlı
olan sıcaklık algılayıcısının ölçtüğü oda sıcaklığının
ekranda görüldüğü kısımdır. Son bölüm ise evimizde
2.1. İnternet Erişimi
İnternet erişimi, tasarlanan sistemin uzaktan erişim
özelliğinin sağlandığı kısımdır. Bu kısımda insanlar daha
önceden tanımlanmış bir web sitesi üzerinden evlerine
kurulmuş olan sistemi kontrol edebilirler.
Web sitesinin tasarımı 3 bölümden oluşmaktadır. İlk
bölüm, genel olarak kontrol edilmesi düşünülen cihaz ya da
sistemlerin devreye alınıp/devreden çıkarılma işleminin
gerçekleştirildiği kısımdır. Buradaki butonlar sırasıyla
açma/kapama işlemi için kullanılır. İkinci bölüm, eve
kurulmuş olan güvenlik sisteminin devreye alınıp/çıkarılma
73
Şekil 7, kontrol devresinin tamamlanmış halini gösterir.
kurulmuş olan güvenlik sisteminin aktifleştirilip/
pasifleştirildiği bölümdür. Ayrıca bu bölüm güvenlik
sistemi aktifken herhangi bir alarm oluştuğu zaman, bu
durum için ekranda uyarı verir.
Bilgisayar uygulaması üzerinde yapılan tüm
kontroller eş zamanlı olarak tasarlanan web sitesi üzerinde
görülmektedir. Yani, tasarlanan akıllı ev otomasyon sistemi
istenirse hem web sayfası hem de bilgisayar üzerinden
kontrol edilebilir. Şekil 5 ’de bilgisayar yazılım programı
görülmektedir.
Şekil 7: Kontrol devresinin tamamlanmış hali
2.4. Sürücü Devresi
Sürücü devresi, kontrol devresinden gelen lojik-1 (+5V) ve
lojik-0 (GND) durumlarına göre yük olarak bağlanmış
cihazları devreye alma ve devreden çıkarma işlemi için
kullanılır. Üzerinde bir adet röle ve transistör bulunur. Bu
röle sayesinde küçük akımlarla yüksek gerilim ve akımların
kontrolü sağlanır. Transistör, gelen lojik bilgiye göre
yükseltme işlemi yaparak röle için gerekli enerjiyi sağlar.
Devreye bağladığımız led sayesinde ilgili sürücünün aktif
mi yoksa pasif mi olduğunu anlayabiliriz. Bu devre sadece
bir çıkışı kontrol etmek için tasarlanmıştır. Diğer her bir
çıkış için bu devreler benzer şekilde çoğaltılabilir.
Aşağıdaki şekillerde herhangi bir cihaz kontrolü için sürücü
devresinin şeması ve tamamlanmış hali gösterilmektedir
(Şekil 8-9).
Şekil 5: Bilgisayar yazılım programının
2.3. Kontrol Devresi
Kontrol devresi bilgisayar ile giriş/çıkış işlemlerinin
yapıldığı birimdir. Bu devre bilgisayar çıkışına bağlanarak,
gelen komutlara göre sürücü devresini kontrol eder. Aynı
zamanda güvenlik sisteminden gelen bilgiyi ve ısı
algılayıcısından okuduğu değeri bilgisayara gönderir.
Devrede ısı algılayıcısı olarak Dallas firmasının ürettiği
DS18B20 entegresi kullanılmıştır. Bu algılayıcının tercih
edilmesinin sebebi hassasiyeti istediğimiz değerler
ölçüsünde olması, kolay temin edilebilir ve ekonomik
olmasıdır. Mikroişlemci olarak Microchip firmasının
üretmiş olduğu PIC ailesinden 16F877A kullanılmıştır. Bu
mikroişlemci, sistemin ihtiyaç duyduğu bilgisayar ile
haberleşmede kullanılan RS-232 seri iletişim protokolünü
sağlar. Mikroişlemci istediğimiz kontrolleri yapacak yeterli
sayıda giriş/çıkış portlarına sahiptir. Kontrol devresi
üzerinde Maxim firmasının MAX232 entegresi vardır. Bu
entegre, mikroişlemcimiz ile bilgisayar arasındaki iletişim
anında gelen ve giden verilerin, parazit sinyallerinden filtre
edilmesi ve veri bitlerinin terslenmesini sağlamaktadır. Bu
sayede iletişim hattında veri kayıpları minimuma
düşmektedir. Kontrol devresinin şeması Şekil 6’ da
gösterilmektedir.
Şekil 8: Her bir sürücü için devre şeması
Şekil 9: Sürücü devresinin tamamlanmış hali
Şekil 6: Kontrol devresinin şeması
74
3.Sistemin Deneysel Uygulanması
Tasarlanan akıllı ev otomasyon sistemi kullanıcının isteğine
göre hem web sayfasından hem de evdeki bilgisayar
üzerinden kontrol edilmektedir. Bu sistem uygulamaya
geçirilirken bir dizüstü bilgisayar kullanılmıştır. İlk olarak
dizüstü bilgisayara tasarlanan masaüstü uygulaması
yüklenir. Sonra kontrol ve sürücü devrelerinin bilgisayar
bağlantısı kurulur. Son olarak sürücü devresine kontrol
etmeyi planladığımız yükler bağlanarak sistem çalışmaya
hazır hale getirilir. Çıkışlara yük olarak ise, oda
aydınlatmalarını temsilen bir adet lamba, enerji hattı
üzerine bağlı cihazı temsilen flaşör ve klimayı temsilen bir
fan bağlanmıştır. Deneysel sistemin genel görünümü Şekil
10 ’da görülmektedir.
Şekil 12: Alarm durumunun değişimi
Sonra bilgisayarımızdan kişisel web (www.eaeroglu.com)
sayfasına bağlanarak devremizdeki güvenlik sistemine
bağlı olan alarm durumunun değişimi gözlemlenmiştir.
Normal çalışma sırasında alarm göstergesi yeşil iken, alarm
durumu aktifleşir ise göstergenin kırmızı hale geçtiği
görülmüştür (Şekil 12).
Şekil 10: Deneysel sistemin genel görünümü
Şekil 13: İnternet sitesinde sıcaklık değişimi
Farklı zaman dilimlerine ait oda içerisindeki sıcaklık
değişimleri internet sayfası üzerinden görülür (Şekil 13).
Şekil 11: Masaüstü uygulaması çalışır hali
Akıllı ev otomasyonu sistemimizi çalıştırmak için önce
masaüstü uygulaması çalıştırılarak kontrol devresinden
gelen sıcaklık bilgisi ve alarm durumu ekrandan
gözlenmiştir (Şekil 11).
Şekil 14: Tek çıkış aktif
Web sayfası üzerinden priz hattının bağlı olduğu çıkış aktif
edilerek flaşörün çalışmaya başladığı gözlemlenmiştir
(Şekil 14).
75
Şekil 15: İki çıkış aktif
Şekil 18: İki çıkış aktifken Led durumu
Farklı bir durumda ise bilgisayardaki masaüstü
uygulamasından diğer bir çıkış daha aktif edilerek bağlanan
lambanın yandığı ve aynı zamanda web sayfası üzerinden
de basılan butonun konum değiştirdiği gözlemlenmiştir
(Şekil 15). Bu durumda bilgisayara bağlı iki çıkış aktif
haldedir.
Şekil 19: Üç çıkış aktifken Led durumu
Şekil 16: Üç çıkış aktif
Yine web sayfası üzerinden klima çıkışını aktifleştirerek
çıkışa bağladığımız fanında çalışmaya başladığı
görülmüştür (Şekil 16). Bu durumda tasarlanan akıllı ev
otomasyonu sistemine ait olan temsili tüm çıkışlar (3 tane)
aktiftir. Bunların haricinde istenirse bilgisayar çıkışına
bağlı diğer iki röle tarafından güvenlik sistemi ile bahçe
sulama sistemi de web sayfası veya bilgisayar üzerinden
kontrol edilebilir.
Şekil 20: Beş çıkış aktifken Led durumu
Şekil 17-20 arasındaki resimler, sürücü devresi üzerindeki
ledlerin durumu göstermektedir. Çıkışa bağlı yük aktifken,
o çıkışa bağlı led ışık yayar. Bunun sonucunda çıkışın aktif
mi pasif mi olduğunu gözlemlenir. Yukardaki gibi tüm
çıkışlar aktif olduğunda (Şekil 20), akıllı ev otomasyon
sistemine ait olan; 2 odanın aydınlatılması, 1 odanın
sıcaklık kontrolü (klima kontrolü), sulama sisteminin
kontrolü, 1 odanın prizindeki yüklerin enerji kontrolü ve
evin güvenlik sisteminin kontrolü olmak üzere toplam 6
farklı sistemin kontrolünün sağlanabildiği görülmektedir.
Şekil 17: Tek çıkış aktifken Led durumu
76
4.Sonuç
Yapılan bu çalışmada, internet üzerinden bir bilgisayar
aracılığıyla bir evin aydınlatma sistemi, sıcaklık sistemi,
sulama sistemi, güvenlik sistemi ve priz hattına bağlı
elektronik cihaz sisteminin kontrolü gerçekleştirilmiştir.
Tasarlanan bu akıllı ev otomasyon sisteminin hem web
üzerinden hem de bilgisayar üzerinden kontrolü sistemin
avantajlı olduğunu gösterir. Bu otomasyon sisteminin
ekonomik olması ver her eve uygulanabilmesi sistemin bir
diğer avantajıdır. Bu sistem, insan yaşamına çok büyük
kolaylıklar sağlar.
Gelecek çalışmalarda ise, elektrik enerji kesintilerine
karşı sistemin enerjisi, evin çatısına yerleştirilecek güneş
panelleri ile sağlanacak şekilde tasarlanabilir. Ayrıca
sisteme mobil cihaz yazılımı ve RF kumanda gibi
donanımlar eklenerek daha kullanışlı hale getirilebilir.
Kaynaklar
[1] M.Yumurtacı ve A.Keçebaş, “Akıllı Ev Teknolejileri ve
Otomasyonu Sistemleri”, 5. (IATS’09), 13-15, Karabük,
Türkiye, Mayıs 2009.
[2] M.Yıldız ve N. Karaboğa, “Genişletilebilir Ev
Güvenliği ve Otomasyonu”, Elektrik-Elektronik-Bilgisayar
Mühen- disliği 11. Ulusal Kongresi ve Fuarı.
[3] İ.Çayıroğlu ve S. Görgünoğlu, “Mobil Telefon ve Pic
Mikrodenetleyici Kullanarak Uzaktan Esnek Kontrol
Sağlanması”,Int.J.Eng.Research&Development,Vol.2,No.1,
January 2010.
[4] L.Birgül ve G. Cansever, “Mikrokontrollör ile Akıllı Ev
Otomasyonu ve Bilgisayar Arayüzü”, ELECO`2008 ,
Elektrik-Elektronik-Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu
ve Fuarı.
[5] K. İnan ve M. Ali Akçayol, “GSM Tabanlı Akıllı Ev
Uygulaması”, Bilişim Teknolojileri Dergisi, Cilt: 2, Sayı: 2,
Mayıs 2009.
[6]H.Korkmaz,“Akıllı Ev Otomasyonunun Mikrodenetleyici
ile Gerçekleştirilmesi”, Yıldız Teknik Üniversitesi Elektrik
Mühendisliği Yüksek Lisans Tezi, 2007.
[7] G. Arslanoğlu, “Rf Ev Otomasyonu”, Gazi Üniversite
Elektrik-Elektronik Mühendisliği Yüksek Lisans Tezi,
2009.
[8] B. Cincirop, “Gsm Kontrollü Akıllı Ev Otomasyonu”,
Sakarya Üniversitesi Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi
Yüksek Lisans Tezi, 2009.
[9] F. Cem Uzun, “Akıllı Binalarda Otomasyon”, Makine
Mühendisliği Yüksek Lisans Tezi, 2009.
77
Akıllı Kavşak Kontrol Sistemi Tasarımı
Zeki Güler 1, Mehmet Demirer2, Kemal Leblebicioğlu3
1
Hacettepe Üniversitesi, Ankara
[email protected]
2
Hacettepe Üniversitesi, Ankara
[email protected]
3
Elektrik-Elektronik Mühendisliği
Ortadoğu Teknik Üniversitesi, Ankara
[email protected]
Her kavşağın kendi
sinyal sürelerini doğru olarak
belirleyebilmesi, kavşakta bekleme sürelerini azaltacak ve
kavşatan ayrılan araç miktarını en yüksek seviye çıkartacaktır.
Bu çalışmada önerilen çözüm, her kavşak için daha
önceden belirlenmiş kurallar ve o kuralın vereceği en uygun
kararların olduğu bir kural bloğunun yaratılması ve elde edilen
kararlara göre her bir fazdaki ışık sürelerini yeniden ayarlayan
bir kontrol algoritmasının geliştirilmesidir. Bir kavşağın her
bir yönündeki araç kuyruğu uzunluğu ve kuyruk uzunluğunun
artış hızı biliniyorsa bir sonraki döngüde ortalama araç
yoğunluğunu en aza indirecek şekilde ışık süreleri
ayarlanabilir.
Özetçe
Bu çalışmada ulaşım ağlarındaki trafik sıkışıklığını önlemek
amacıyla, sıkışıklığa neden olan kavşakların uyarlamalı
kontrolünü sağlayan ve kural tabanlı çalışan bir algoritma
önerilmiştir. Kavşakta bulunan araçların miktarını (her bir
yöndeki kuyruk uzunluğunu) ve bu miktardaki artışı
gözlemleyen algoritma en iyi ışık sürelerini bir sonraki
döngüde kullanacak şekilde ayarlamaktadır. Böylelikle her
kavşağın kendi sinyal sürelerini belirleyebilmesi, kavşakta
bekleme sürelerini azaltmakta ve kavşağın en iyi
performansta çalışmasını sağlamaktadır.
Kural tabanlı çalışan kavşak modeli oluşturulurken gerçek
trafik verilerine benzer veriler kullanılmış ve bu veriler ile
eğitilen kural blokları standart bir kavşağa göre %20-%30
daha fazla araçın kavşaktan ayrılmasına olanak sağlayan bir
algoritma meydana getirilmiştir.
2. Metodoloji
Işık sürelerinin ayarlanabilmesi için çok katmanlı bir kural
tabanı geliştirilmiştir. Her bir kural kavşakta olası bir durumu
temsil etmekte (her bir yöndeki araç yoğunluğu, araç kuyruk
uzunluğu, trafik yoğunluğundaki artış hızı vb.) ve bu durumda
kavşağın ışık sürelerinin nasıl olması gerektiğine karar
vermektedir.
Bir araya gelen kuralların verdikleri kararlar bulanık
mantık [2] (fuzzy logic) yapısında ele alınmış ve çıktı olarak
tek bir karar elde edilmiştir. Ortaya çıkan bu karar o katmanın
oluşturduğu son karardır.
Kuralların vereceği kararlar kavşağın performansının
belirlenmesinde kilit rol oynamaktadır. Çıkan kararlara göre
kavşağın ışık süreleri artırılır, azaltılır, ya da hiç değişmeden
bir sonraki döngüde aynen kullanılır.
Kavşakta araç miktarı ve yoğunluğu ile ilgili oluşabilecek
her bir duruma karşı verilecek en uygun kararı bulmak zor ve
zahmetli bir iştir. Bunun yerine olası tüm durumlara en uygun
kararları veren bir kural seti oluşturulur. Testler göstermiştir ki
bir çok durum için verilen kararlar benzer olmaktadır. Aynı
kararı veren kuralların kural setinde ikinci kez bulunmasına
gerek yoktur.
En uygun kuralların seçilebilmesi için karmaşık, çok
boyutlu arama uzayında en iyinin hayatta kalması ilkesine
1. Giriş
Uyarlamalı trafik kontrol yöntemi, bir başka deyişle akıllı
trafik kontrol sistemi son yirmi yıldır gelişen teknoloji ile
birlikte uygulama alanı bulabilmiştir[1]. Tek bir kavşakta
bekleme sürelerini en aza indirmeye çalışan bu tür sistemler,
kavşağın yönlerinde araç olup olmamasına bakarak daha
önceden belirlenen en az veya en fazla ışık sürelerini
uygulamaktadır. Böylelikle kavşağın araç olan yönüne geçiş
hakkı tanıyarak trafik sıkışıklığını önlemeye çalışmaktadır. Bu
tür sistemler kavşağın tüm yönlerinde araç varsa her bir yöne
en az veya en fazla ışık süresini atayarak sabit zamanlı bir
kavşak gibi çalışmaktadır. Bu durum günümüz şehirlerinde
her zaman karşılaşılan bir durum olduğu için trafik
sıkışıklığına bir çözüm getirmemektedir.
Bir kentin tümünde veya belli bir bölgesinde trafik
ışıklarının yanma sürelerine ve birbirlerine göre fazlarına karar
verebilmek için öncelikle her kavşağın kendi başına verdiği
kararın her şart altında doğru olması gerekir.
78
Şekil-1’de kural katmanlarının oluşturulması ve
birbirlerine nasıl birleştirildiklerinin gösterildiği bir akış
şeması gözükmektedir.
Her bir katmanda alınan kararın bir sonraki katman ile
birleştirilmesi için bir kaynaştırma işleminden geçirilmesi
gerekmektedir. Kaynaştırma işlemi yapılırken kural tabanlı
kavşağın sıradan bir kavşağa göre başarımı ele alınmış ve bir
performans değeri elde edilmiştir. Performansın kötü olduğu
yerlerde bir önceki katmanın verdiği karar, iyi olduğu yerlerde
ise yeni katmanın verdiği karar daha baskın olacak şekilde
optimizasyonun parametreleri ayarlanmıştır.
göre bütünsel çözümü arayan optimizasyon tekniklerinden
Genetik Algoritma kullanılmıştır [3] [4].
Belli bir adette bir araya gelen kuralların oluşturduğu kural
katmanı veya kümesi, eğitim verileri (training data) ile
eğitilmiş ve performans en iyi olana kadar kümenin içinde
bulunan kurallar ve verdiği kararlar değiştirilmiştir.
Birinci
Katman
Kararı
Data
KURAL BLOĞU
Optimizasyon
3. Trafik Sinyal Kontrolünde Kullanılan
Temel Parametreler
Cost
3.1. Sinyal Döngüsü
BIRINCI KATMAN
Kavşakta bulunan sinyallerin kendini tekrar ederek yanmaya
başlamadan önceki durumuna sinyal döngüsü denir. Her
kavşak bünyesinde bulundurduğu sinyalleri belli bir zaman
sonunda tekrar yakar. Böylelikle kavşakta tanımlanmış olan
her bir yöne geçiş hakkı verilmiş olunur.
Calculate
Performans
3.2. Sinyal Döngü Zamanı (c)
Kavşaktaki sinyallerin bir döngüyü tamamlaması için geçen
süreye sinyal döngü zamanı denir. Bir sinyal döngü zamanında
kavşakta bulunan tüm yönlere geçiş hakkı en az bir kere
verilir. Standart kavşakta bu süre sabit iken uyarlamalı
kavşakta bu değer, kavşakta bulunan araç sayısına, kavşağın
doygunluk miktarına, diğer kavşakların durumuna ve merkezi
bir birimden alınan bilgilere göre değişebilir.
FIZYON
Karar
KURAL BLOĞU
Optimizasyon
Cost
İkinci
Katman
Kararı
3.3. Trafik Akış Yoğunluğu (q)
İKİNCİ KATMAN
Birim zamanda her bir yönden kavşağa gelen araç miktarına
trafik akış yoğunluğu denir. Daha detaylı analizler yapabilmek
için trafik akış yoğunluğunun değişimi ele alınarak sistemin
performansı artırılabilir.
Calculate
Performans
3.4. Sinyal Fazı
Karar
Bir sinyal döngüsü zamanı boyunca aynı renkte yanan
sinyallere sinyal fazı denir
Şekil 2 de iki fazlı bir kavşakta araçların kavşağı kullanış
biçimleri gösterilmektedir. Birinci fazda araçların 1 ve 2
yönlerine geçişlerine izin veriliyorken, ikinci fazda araçların 3
ve 4 yönlerine geçişlerine izin verilmektedir.
FIZYON
KURAL BLOĞU
Optimizasyon
Cost
N’ninci
Katman
Kararı
3.5. Doygunluk Debisi (s)
Bir kavşaktan belli bir yöne birim zamanda çıkabilecek
maksimum araç sayısına doygunluk debisi denir. Bu değer
kavşağın fiziki yapısına (kaç şeritli olduğuna) bağlıdır ve her
bir kavşak için farklı olabilir. Eğer kavşağa birim zamanda
doygunluk debisinden daha fazla miktarda araç geliyorsa
kavşakta kuyruk oluşmaya başlayacaktır. Bu durumdaki
kavşağa aşırı yüklenilmiş kavşak denilmektedir. Kavşağa
gelen araç miktarı doygunluk debisinden az ise, kavşaktaki
kuyruk miktarı azalacak ve kavşaktan ayrılan araç sayısı birim
zamanda gelen araç sayısına eşitlenerek bir dengeye
ulaşacaktır. Bu durumdaki kavşağa ise az yüklenilmiş kavşak
denilmektedir.
N’inci KATMAN
Şekil-1: Kural katmanlarının oluşturulaması ve diğer
katmanlar ile birleştirilmesi
Daha sonraki aşamada tek bir kural katmanından oluşan
kavşağın performansının artırılması için başka diğer kural
katmanları olşturulmuş, eğitim verileri ile eğitilmiş ve bir
önceki kural katmanına birleştirilmiştir. Böylelikle tek bir
kural katmanının yeterli sonuç alamadığı yerlerde diğer kural
katmanları çalıştırılarak performans artırılmıştır [5].
79
Şekil 2: Iki fazlı bir kavşak
Şekil 3: Girdi için kullanılan üyelik fonksiyonun grafiği
Bir kavşağın her hangi bir yönündeki araç kuyruk
uzunluğu ve trafik akış yoğunluğu AZ, ORTA ve ÇOK olacak
şekilde sınıflandırıldıktan sonra her bir girdi için bir kural
oluşturulur .
Rasgele seçilmiş kuralların oluşturduğu kural tabanı
aşağıdaki gibidir:
3.6. Kayıp Zaman (L)
Bir sinyal döngüsü zamanında etkin olarak kullanılmayan
zamana kayıp zaman denir. Örneğin bir yöne yeşil yandığında
araçlar hemen harekete geçemedikleri için bir miktar zaman
kaybı oluşacaktır.
3.7. Fazladan Geçiş Süresi (y)
IF(
(3)
Kırmızı ışık yandığında araçlar bir anda duramayacakları için
bir miktar araç belirli bir süre daha kavşağı terk edecektir. Bu
süre fazladan geçiş süresi olarak ele alınır. Kavşaklarda bu
durum sarı sinyalin bir miktarı olarak düşünülebilir.
)
THEN (
3.8. Ettkin Yeşil Süresi (ge)
Bir sinyal döngüsü boyunca etkili olan yeşil süresine etkin
yeşil süresi denir. Kayıp zamanı, sinyalin yeşil süresi ve
fazladan geçiş süresi dikkate alınarak aşağıdaki şekilde
hesaplanır [5]:
gei = gi + yi – L
(1)
i: faz endeksi.
4. Model ve Çözüm Metodu
4.1. Üyelik Fonksiyonlarının Seçimi ve Durulaştırma
(Defuzzification) İşlemi
Bu çalışma kullanılan kavşak modeli şekil 2 de gösterilen iki
fazlı kavşak modelidir. İkiden daha çok fazlı modellere de
geliştirilen çözüm metodu kolayca uygulanabilir.
Kavşakta bir döngü zamanı sonunda oluşacak kuyruk
miktarı aşağıdaki şekilde hesaplanır [6],
̅(
)
( )
̅( )
(2)
burada, k döngü zamanı endeksi,
[
)
Burada 9 adet değişken bulunmaktadır. , , , , , ,
,
öncül değişkenler,
ise karar değişkenidir.
Öncül değişkenler her bir yön ile alakalı değişkenler olup,
karar değişkeni sadece ikinci fazın yeşil süresindeki
değişimini göstermektedir. Birinci fazdaki değişim, eğer
döngü zamanı sabit ise kolaylıkla bulunur.
Üyelik fonksiyonu seçilirken iki tip fonksiyon tercih
edilmiştir: Üçgensel fonksiyon (triangular) ve eşkenar yamuk
fonksiyon (trapezoidal). Her bir fonksiyonun altında kalan
alan birbirine eşit olacak şekilde ayarlanmıştır [7].
Şekil 3 de öncü değişkenleri için kullanılan üyelik
fonksiyonun bir örneği bulunmaktadır.
Durulaştırma işlemi yapılırken etkin yeşil süresindeki
değişimin ne kadar olacağı aşağıdaki formül ile
hesaplanmıştır.
]
∑
∑
[
( )
(4)
( )
Buradan ikinci fazda kullanılacak olan bir sonraki etkin yeşil
süresi aşağıdaki şekilde bulunur.
]
(
A birim matrisi, s her bir yöndeki doygunluk debisi, q her bir
yöndeki trafik akış yoğunluğudur.
Kavşaktaki kuyruk miktarı bir döngü içerisindeki trafik
yoğunluğuna, kuyrukta bekleyen araç miktarına ve döngü
boyunca belirlenmiş etkin yeşil süresine bağlıdır. Etkin yeşil
süreleri değiştirilerek kavşaktaki kuyruk miktarı ve araçların
kavşaktaki bekleme süreleri değiştirilebilir. Olası her duruma
karşı etkin yeşil süresindeki değişim miktarı bulunabilirse
kavşağın en iyi perfermonsta çalışması sağlanacaktır.
)
(5)
veya
(6)
80
Tablo 1: Durulaştırma işlemi sonucu ikinci fazdaki etkin
yeşil süresindeki değişim örneği
Durulaştırma
sonucu
bulunan
değer
PID
PI
0
değişiklik
yapma
değişiklik
yapma
-0.25
Bir önceki
etkin yeşil
süresini %25
azalt
Bir önceki etkin
yeşil süresini
belirli bir değerin
%25'i kadar azalt
0.75
Bir önceki
etkin yeşil
süresini %75
artır
Bir önceki etkin
yeşil süresini
%75'i kadar artır
Bir önceki
etkin yeşil
süresini %100
artır
Bir önceki
etkin yeşil
süresini %100
azalt
Bir önceki etkin
yeşil süresini
belirli bir değer
kadar artır.
Bir önceki etkin
yeşil süresini
kadar azalt
1
-1
işlenmesi için evrensel bir çözüm metodu olan GA
kullanılmıştır.
Sistemin girdisi olan araç yoğunluğu ve kuyruk
uzunlukları (AZ, ORTA, ÇOK) ve sistemin çıktısı olan etkin
yeşil süresindeki değişim miktarı (AZALT, DEĞİŞTİRME,
ARTIR) “iki ikil (bit)” ile temsil edilmiştir. Bu durumda
GA’nın bir kromozomu 9 parçadan (Genden) oluşmakta ve
her bir parça iki ikil ile temsil edilmektedir.
4.3. Karmaşık Çok Boyutlu Arama Uzayı
Kuralların oluşturduğu havuz, problemin uygun çözümlerinin
uzayını meydana getirir. Bu havuzdaki her bir kromozom
uygun birer çözümdür. Her bir “uygun çözüm” için bir
uygunluk (fitness) hesabı yapılır ve ilgili kromozom bu
uygunluk değeri ile işaretlenir.
GA’nın burada yerine getirdiği görev iyi sonucu veren
kromozomları tutmak ve bunların oluşturacağı yeni nesli bir
sonraki döngüde kullanarak en iyi çözümü bulmaktır.
Uygunluk hesabı yapılırken kötü sonuç veren kromozomlar
arama uzayından atılır.
Geliştirilen algoritmada önerilen çözüm, birden fazla
kuralın en iyi sonucu verecek şekilde seçilmesi ve karar
kısımlarının ayarlanması olduğu için kromozom tek bir kuralı
değil birden fazla kuraldan meydana gelen bir kural bloğunu
temsil etmektedir.
4.3.1. Uygunluk Hesabı
Uygunluk hesabı yapılırken kavşağın N adet sinyal döngüsü
zamanı sonundaki toplam kuyruklanma miktarı ele alınmıştır.
Bir başka deyişle, her döngü sonunda biriken araç miktarı
toplanarak bir gider fonksiyon değeri (Cost) elde edilmiştir. N
adet döngü sonucu oluşan gider fonksiyon değeri sistemin
uygunluk değerinin bulunmasında kullanılmıştır.
Durulaştırma işlemi sonunda -1 ile +1 arasında bir sonuç elde
edilmektedir. Çıkan bu sonuca göre etkin yeşil süresindeki
değişimin ne olacağı belirlenir. PID kontrolcu kullanılacaksa
bu değişim (5) nolu denklemde gösterildiği gibi kullanılırken;
PI kontrolcu için (6) nolu denklem kullanılır. Durulaştırma
sonucuna karşılık gelen etkin yeşil süresindeki örnek
değişimler tablo 1 de gösterilmiştir.
(7)
Gider fonksiyonu değeri ne kadar küçük olursa uygunluk
değeri o kadar büyük olacaktır. Bu da kavşakta her bir döngü
zamanı sonunda beklemelerin az, kuyruklanmanın kısa ve
kavşağın performansının iyi olacağı anlamına gelmektedir.
Toplam gider değerini hesaplamak için aşağıdaki formül
kullanılmıştır:
4.2. Kuralların ve Karar Kısımlarının Belirlenmesi
Gerçek bir çözüm için tüm koşulların ele alınması ve
kuralların karar kısımlarının en uygun şekilde belirlenmesi
gerekir. Tasarlanmış olan sistem sadece 8 adet girdiden ve bir
adet çıktıdan oluşturulmuş bir sistemdir. Her bir girdi için en
az üç farklı (AZ, ORTA, ÇOK) kombinasyon bulunmaktadır.
Bu şekilde düşünülmüş bir yapıda
farklı durum
oluşmaktadır. Eğer sistemin çözünürlüğü artırılmak istenirse
olası durum miktarı katlanarak çoğalacaktır. Her bir olası
durum içinde en mantıklı kararların belirlenmesi gerekecektir.
Başlangıçta işe yarar belirli bir sayıda kuralı bir araya
getirerek bir kural seti oluşturulmuştur. Her bir kuralın
vereceği karar kısmı kullanıcı tarafından önerilerek çözüm
kümesine en yakın bir başlangıç noktası seçilmiştir.
Başlangıçta seçilen ve işe yarar kuralların oluşturduğu bloğa
daha sonra rastgele oluşturulmuş kurallar kaynaştırılmıştır.
Kaynaştırılmadan önce genetik algoritma yardımı ile kavşağın
ortalama kuyruk miktarı, bir başka değişle gider fonksiyonu
değeri, en az olacak şekilde ve performans değeri gözetilerek
optimize edilmiştir.
(8)
Şekil 4 de bir kavşağın toplam kuyruk miktarının artışı
gösterilmektedir.
4.3. Çözüm Uzayı
Daha öncede belirtildiği gibi
adet kural kümesi için uygun
kararların üretilmesi zahmetli bir iştir. Bu tür verilerin
Şekil 4: Her bir döngü zamanında kuyruk miktarındaki artışın
toplam gösterimi
81
erformans de erini göstermektedir
Tablo 2: Kromozomlar arası genetik materyalin aktarımı
4.3.4. Kaynaştırma İşlemi
İkil Gösterimi
Performans değeri elde edildikten sonra en iyi sonucu vermiş
olan kural bloğunun kararı, bir önceki kural bloğunun kararı
ile birleştirilmelidir. Birleştirme işi her bir döngü sonunda
kavşağın bir önceki kural bloğunun performansına bakılarak
yapılır. Eğer performans bir önceki blokta iyi ise o bloğun
vermiş olduğu karar; değilse yeni kural bloğunun verdiği karar
daha ağırlıklı olacaktır.
İki kural bloğunun vermiş olduğu karar aşağıdaki şekilde
birleştirme işleminden geçirilmektedir.
Çocuk1
1 1 0 1 || 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1
1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 || 1 1 0 0 0 1 1 1
1 0 0 1 1 1 1 || 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1
1 0 1 || 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1
0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 || 1 1 0 0 1 1
1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 || 1 0 1 0
Çocuk2
kromozom2
kromozom1
1 1 0 1 || 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0
1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 || 0 1 1 0 0 0 1 1
1 0 0 1 1 1 1 || 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1
1 0 1 || 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1
0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 || 0 0 0 1 1 1
1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 || 1 1 1 1
1 1 0 1 || 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 01
1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 || 1 1 0 0 0 1 1 1
0 0 1 1 0 0 1 || 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1
0 1 0 || 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1
0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 || 1 1 0 0 1 1
1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 || 1 0 1 0
1 1 0 1 || 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0
1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 || 0 1 1 0 0 0 1 1
0 0 1 1 0 0 1 || 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1
0 1 0 || 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1
0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 || 0 0 0 1 1 1
1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 || 1 1 1 1
( )
( )
(
)
(
( )
( ))
(
( ))
( )
(10)
Her yöndeki kuyruk yoğunluğu,
Kural bloğu,
Durulaştırma fonksiyonu ya da karar fonksiyonu,
Karar, etkin yeşil süresindeki değişim oranı,
Bir önceki bloğun c döngüsü zamanındaki performansı,
Bir önceki bloğun c döngüsü zamanındaki asıl kararı,
Asıl karar, uygulanacak asıl değişim oranı.
4.3.2. Kormozomlar Arası Genetik Değişim (Çaprazlama,
Crossover)
İki kromozom çaprazalama işleminden geçirilirken Tablo 2’
de gösterildiği gibi bir yöntem izlenmiştir.
Çaprazlama işlemi gerçekleştirildikten sonra çocuklar bir
miktar
mutasyona
maruz
bırakılmıştır.
Böylelikle
optimizasyon yerel bir çözüme takılırsa bu noktadan dışarı
çıkıp evrensel bir çözüm bulabilme şansı artırılmıştır.
4.3.3. Performans Değerinin Bulunması
Şekil 5: Kural tabanlı çalışan kavşak ile sıradan çalışan
kavşağın ilk kural ataması sonundaki gider fonksiyon değeri
karşılaştırması
Her bir kural bloğunu bir önceki kural bloğu ile entegre
edebilmek için bir performans parametresine ihtiyaç vardır.
Bu parametre ancak bir referans noktasına göre belirlenebilir.
Bu çalışmada referans noktası olarak standart bir kavşak
seçilmiştir.
Her bir döngü zamanı sonunda standart kavşak ile kural
tabanının çalıştığı kavşaktan ayrılan toplam araç sayısı
sayılmış,
ihtiyaç
duyulan
performans
değerinin
hesaplanmasında kullanılmıştır.
Performans değeri hesaplanırken aşağıdaki formül
kullanılmıştır:
( )
( )
( )
(9)
Burada,
Kural tabanlı çalışan kavşaktan ayrılan araç sayısı ile
standart kavşaktan ayrılan araç sayısı arasındaki fark,
Kural tabanlı kavşaktan c döngü zamanı sonucunda
ayrılan toplam araç miktarı,
Standart kavşaktan c döngü zamanı sonunda ayrılan
toplam araç miktarı,
enge de eri
,
Şekil 6: Kural tabanlı çalışan kavşak ile sıradan çalışan
kavşağın beşinci kaynaştırma işlemi sonundaki gider
fonksiyon değeri karşılaştırması
82
önlemesi, bir başka değişle, her bir fazın etkin yeşil sürelerinin
değişen trafiğe göre en iyi şekilde anlık olarak ayarlanması
gerekmektedir. Trafik sıkışıklığını yerel olarak çözümleyen bir
kavşak daha sonra evrensel bir çözüm sağlayıcısının otonom
çalışan birer parçası olacaktır. Sabit olan döngü zamanları
merkezi bir denetçi tarafından artırılarak veya azaltılarak
evrensel bir çözümleyici elde edilebilir. Bu durumda sadece
tek bir kavşağın değil, tüm şehrin, hatta bölgelerin birbirleri ile
olan trafik akışı denetlenerek optimal bir çözüm bulunabilir.
Bu çalışmada kullanılan perfermons parametresi sıradan
bir kavşağa göre oluşturulmuştur. Sıradan bir kavşak ile kural
tabanlı çalışan kavşağın aynı şartlar altında performansları
gözlenerek bulunan bu değer, sistemin can alıcı noktasını
oluşturmaktadır. Bu değer hesaplanırken sıradan bir kavşak
yerine hali hazırda çalışan başka bir uyarlamalı kavşak modeli
seçilebilir. Bu durumda hesaplanan performans değeri sıradan
bir kavşak modeli yerine uyarlamalı çalışan kavşak ile
karşılaştırılarak bulunacak ve bu kavşaktan daha iyi çalışan bir
kavşak modeli ortaya çıkacaktır. Algoritmanın temelinde
performans değeri hesaplanırken daha iyi bir kavşak oluşturma
çabası olduğu için bu beklenen bir sonuçtur.
Şekil 7-a :Birinci faz ve ikinci faz boyunca gelen araç
yoğunluğu grafiği (arac/saniye).
Teşekkür
Maddi, manevi her tür desteği sağlayan ORTANA Şirket
Müdürü Umut AYDIN’a, ArGe müdürü İbrahim DEMİR’e ve
diğer tüm ORTANA ailesine yapmış olduğu yardım ve
desteklerinden dolayı teşekkür ederiz.
Kaynakça
Şekil 7-b:Ortalama Kuyruk miktarındaki toplam artış
(gider_değeri / döngü_numarası)
[1] Hunt, P.B., Robertson, D.L., Bretherton, R.D., Royle,
M.C.,1982. The SCOOT on-line traffic signal
optimisation technique. Traffic Engineering & Control
23, 190–199
[2] Novák, V., Perfilieva, I. and Močkoř, J. (1999)
Mathematical principles of fuzzy logic Dodrecht: Kluwer
Academic. ISBN 0-7923-8595-0
[3] Beasley, d., Bull, d.r., and Bartın, r.r., 1993a. An
Overview of Genetic Algorithms: Part 1, Fundamentals.
University Computing, Vol.15(2), pp. 58–69, UK
[4] Jain, L.C. and Martin, N.M., Fusion of Neural Networks,
Fuzzy Sets, and Genetic Algorithms: Industrial
Applications, 1st Edn., CRC Press, FL, USAISBN:
0849398045, (1998).
[5] Beldek, U., Leblebicioğlu, M.,K. A new systematic and
flexible method for developing hierarchical decisionmaking models. 10.3906/elk-1302-3, 2013
[6] Motawej F., Bouyekhf R., Abdellah El Moudni, A
dissipativity-based approach to traffic signal control for
an over-saturated intersection (2011) Journal of the
Franklin Institute 348 (2011) 703–717
[7] Defuzzification: criteria and classification, from the
journal Fuzzy Sets and Systems, Van Leekwijck and
Kerre, Vol. 108 (1999), pp. 159-178
Şekil 7-c : Kural tabanlı kavşak ile standart kavşaktağın etkin
yeşil sürelerinin döngü boyunca karşılaştırılması
(ikinci_fazdaki_etkin_yeşil_süresi / döngü_numarası)
4.3.4. Kaynaştırma İşlemi Sonuçları
Beş adet kaynaştırma işlemi sonunda kural tabanlı çalışan
kavşağın standart kavşağa göre performansı Şekil 5 ve Şekil 6
da gösterilmektedir.
Şekil 7-a ve 7-b de bulunan grafikler incelendiğinge, kural
tabanlı çalışan kavşağın standart bir kavşağa göre Şekil 7-a
daki gibi trafik yoğunluğunda daha efektif çalıştığı Şekil 7-b
de görülebilir.Bu durumdaki Kural tabanlı kavşağın etkin yeşil
ışık süresindeki değişim Şekil 7-c gösterilmiştir.
5. Öneriler ve Tartışma
Bir kentin tamamının trafik sıkışıklığını önlemek için
öncelikle her bir kavşağın kendi içerisinde trafik sıkışıklığını
83
Güvenli Bilişsel Hizmet Robotu C O C OA’nın Geliştirilmesi:
Tasarım, Modellenme ve Dinamik Benzetim
Gökay Çoruhlu
Volkan Patoğlu
Sabancı Üniversitesi, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, İstanbul, Türkiye
{gokaycoruhlu,vpatoglu}@sabanciuniv.edu
Özetçe
garantilenebilen robot sistemlerinin tasarımı ancak robotun
mekanik yapısından, güç iletim elemanlarının seçimine, kontrol algoritmalarının belirlenmesinden, bu algoritmaların uygulanmasına kadar sürecinin her aşamasında güvenlik ile ilgili
kısıtları göz önünde bulundurarak gerçekleştirilebilir.
Günümüzde robot sistemleri, özel olarak yapılandırılmış
ve insandan arındırılmış endüstriyel ortamlarda, çevre ile fazla
fiziksel etkileşim gerektirmeyen, tekrara dayalı görevleri yerine getirmek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Robot sistemlerinin bu tür ortamlardan çıkıp, günlük toplumsal hayatta yer
alabilmeleri için, bu sistemlerin insanların yoğun olarak mevcut olduğu ve dinamik olarak değişen ortamlarda güvenli olarak
çalışabilmeleri ve insanlar ile ortak görevleri de içeren karmaşık
vazifeleri yerine getirebilmeleri gereklidir. Robot sistemlerinin
insanlar ile aynı ortamda güvenli olarak çalışabilmeleri, bu tür
robotların ev/hastane gibi mekânlarda günlük hizmetleri yerine
getirmek amacıyla yaygın kullanımının önünü açacaktır.
Bu bildiride, insanlar ile aynı ortamda, yan yana
çalışabilecek düzeyde güvenli, insanların gerçekleştirdiği
günlük hizmet görevlerini gerçekleştirebilecek düzeyde mobil ve hünerli, çift kola sahip, gezgin bir otonom robot sistemi olan C O C OA hizmet robotunun tasarımı, modellenmesi
ve dinamik benzetimi ele alınmıştır. C O C OA, özgün hafif kol
tasarımı sayesinde, ev/hastane gibi mekanlarda insanlara zarar
vermeden günlük manipülasyon görevlerini yerine getirebilecek, holonomik gezgin tabanı ile de tekerlekli sandalye uyumlu
binalarda dolaşabilecek nitelikte tasarlanmıştır. C O C OA’nın dinamik modeli oluşturulmuş, ters kinematik, kavrama/tutma ve
erişilebilirlik hesapları gerçekleştirilmiştir. Ayrıca C O C OA’ya
ait bir prototip üretilmiş ve sistem dinamik benzetim ortamında
test edilmiştir.
Robotların güvenliğinin arttırılması yönündeki ilk
çalışmalar kuvvet/tork algılayıcıları ile donatılmış yüksek
atalete sahip esnemez robot manipülatörlerin yazılım düzeyinde
uygulanan güvenlik takip algoritmaları ile denetlenmesi üzerine
yoğunlaşmıştır. Ayrıca bu sistemlerde keskin köşeler yuvarlatılıp ve sıkıştırma noktaları kapatılarak istenmeyen basit
yaralanmaların önünde geçilmiştir. Ancak bu yaklaşımlarda,
ölümle sonuçlanabilecek derecede tehlikeli olan, robotun
hareket halindeyken insan ile çarpışması olasılığı göz önünde
bulundurulmamıştır. Nitekim yüksek atalete sahip esnemez
robot manipülatörleri düşük hızlarda bile yüksek kinetik
enerjilere sahiptirler ve ani çarpışma halinde güvenlik takip
ve denetleme algoritmaları devreye giremeden kazaya karışan
insana büyük zarar verebilmektedirler.
İstenmeyen çarpışmaların insan üzerindeki yaralanma
riskini değerlendirmek amacıyla geliştirilen ve otomotiv
sektöründeki çarpışma testlerinde yaygın olarak kullanılan
kafa yaralanma endeksi (Head Injury Criteria – HIC), 2007
yılında robotların güvenlik düzeyini değerlendirmek amacıyla
kullanılmaya başlanmıştır [5]. HIC tıbbı standartlara göre
deneysel olarak belirlenmiş olan MAIS yaralanma ölçütü ile
ilişkilendirilmiş olduğundan, HIC kullanılarak ciddi yaralanmaların meydana gelme olasılığı tahmin edilebilmektedir [6].
1. Güvenli Hizmet Robot Tasarımı
Son yıllarda hizmet robotlarının yaygınlaşıp günlük hayatta
yoğun olarak yer alabilmeleri amacıyla yapılan çalışmaların
önemli bir kısmı, bu sistemlerin güvenli olmaları için insan
merkezli olarak tasarımı ve kontrolü üzerinde yoğunlaşmıştır.
Aşağıda, tasarlanan robot ile ilgili literatürdeki çalışmalar
özetlenip, bu çalışma kapsamında tasarlanan robotun dolduracağı boşluklar ortaya konulmuştur.
İnsan merkezli ve güvenli robot tasarımı özellikle rehabilitasyon robotları, medikal robotlar ve hizmet robotları
gibi insanlar ile robotların yan yana çalıştığı, hatta robotlar ile doğrudan fiziksel etkileşimin mümkün olduğu uygulamaların yaygınlaşması nedeniyle daha da önem kazanmıştır.
İnsan merkezli olarak tasarlanan robot sistemlerinde, geleneksel
başarım ölçütlerine ek olarak bu sistemlerin güvenliğine ilişkin
ölçütler de göz önünde bulundurulmalıdır [1–4]. İnsanla fiziksel
etkileşim, hatta istenmeyen çarpışmalar altında, dahi güvenliği
Şekil 1: HIC Endeksi
84
Örneğin yüksek atalete sahip, esnemez endüstriyel bir robot
olan PUMA 560’ın, bir robot kol için yavaş sayılabilecek, 1
m/s hızla hareket ederken insanla çarpışması sonucunda hesaplanan HIC 500’ün üzerindedir ve endekse göre bu tür bir
çarpışma % 90 olasılıkla ciddi yaralanma ile sonuçlanacaktır.
Şekil 1’de HIC ile yaralanma olasılığı arasındaki ilişki robotun ataleti ve esnekliğine bağlı olarak gösterilmiştir. HIC endeks analizleri robotların güvenli mekanik tasarımı ile ilgili
önemli bazı tasarım ölçütlerini ortaya çıkartmıştır. Şekil 1’de
resmedildiği şekilde çarpışmalar altında yaralanma riskini kabul
edilebilir düzeye düşürebilmek için üç yaklaşım mevcuttur: (a)
robotun hızını sınırlandırmak, (b) robotu yumuşak malzeme ile
kaplamak ve (c) robotun etkin ataletini düşürmek. Endüstriyel
robotların güvenli düzeye çekilmesi için robot hızının kabul
edilemez derecede düşürülmesi gerektiğinden ilk seçenek uygulanabilir değildir. Bu tür bir robotun HIC endeksinin esnek kaplama kullanılarak 5 kat düşürülebilmesi için bütün
yüzeylerde yaklaşık 150 mm kauçuk kullanılması gereklidir ki,
kaplamanın sisteme ekleyeceği ekstra kütle de göze alındığında
ikinci seçenek de gerçekçi bir çözüm teşkil etmemektedir [7].
Bu nedenle insan merkezli ve güvenli robot tasarımları hızlı
hareket eden robot kollarının etkin kütlesinin düşürülmesi
üzerine yoğunlaşmıştır. Bütün hizmet robotlarının tasarımında
kollara ait ataleti düşürmek hedeflemekle beraber, literatürde insanlar ile fiziksel etkileşime girebilen güvenli hizmet robotları
için dört temel tasarım yaklaşım yer almaktadır. Bu dört farklı
tasarım yaklaşımının uygulanması ile hayata geçirilmiş olan ve
bu alandaki en önemli çalışmaları temsil eden hizmet robotları
Şekil 2’de sunulmuştur.
Şekil 2(a)’da gösterilen DLR Justin hizmet robotunun
tasarımında karbon fiber eklemler ve özel tasarlanmış olan
hafif motor-harmonik dişli grupları ile robot kollarının kütlesi
yaklaşık 6 kg’a kadar düşürülmüştür [1, 8]. Ayrıca eklemlerde
yer alan harmonik dişli gruplarının esnemeleri sistemin kontrol
için kullanılan dinamik modelinde göz önünde bulundurulmuş
ve harmonik dişli gruplarına yerleştirilen tork algılayıcıları
sayesinde eklem bazında (motor konumu, motor hızı, eklem
tork ve eklem torkunun türevinde oluşan) tam durum geribeslemeli tork kontrolü çok yüksek gerçekleme zamanında
uygulanmıştır [9–11]. Tork kontrolü sayesinde hissedilen ataleti
azaltılıp, aktif geri-sürülebilirliğe kavuşan sistem, kontrol bant
genişliğinde yüksek başarıma sahiptir. Ancak, bu sistem ani
çarpışma gibi kontrol bant genişliğin üzerinde bir dış etki ile
karşılaştığında tork kontrolün empedans üzerindeki düzenleyici
etkisi etkinliğini kaybettiğinden, insana sistemin açık döngü
ataleti yansımaktadır. Bu nedenle insanlı ortamlarda bu robot
kolların hızları HIC endeksine göre sınırlandırılmalıdır.
Şekil 2(b)’de sunulan Meka M1 hizmet robotunda
güvenlik için seri-elastik eyleyici (SEE) prensibi kullanılmıştır.
SEE’lerdeki temel yaklaşım, yüksek güç iletim oranına sahip
dişli kutusuyla donatılmış geri-sürülemez motor grubu ile
robot eklemi arasına bilinçli olarak esnek bir bağlantı elemanı (yay) yerleştirmektir [12]. Böylece dışarıdan uygulanan kuvvetler altında motor grubu geri-sürülemese bile, eklemin esnemesi garanti altına alınabilir. Ayrıca SEE’lerin
tork kontrolü amacıyla, bozucu etkiler altında esnek bağlantı
elemanında meydana gelen dönme miktarı standart konum
algılayacıları ile ölçülebilir ve Hook yasası kullanılarak eklemdeki anlık tork hesaplanabilir. SEE’ler tork ölçümünü
kolaylaştırıp eklem bazında tork kontrolünü klasik konum kontrol problemine dönüştürmeleri nedeniyle avantajlıdır. Ayrıca
tork algılayıcılarına oranla 100 ile 1000 kat daha esnek yay
katsayıları sayesinde çevre ile etkileşim sırasında kapalı döngü
kontrol katsayılarının doğrudan kuvvet kontrolüne göre çok
daha yüksek seçilebilmesine imkân tanırlar. Yüksek kontrol
katsayıları kontrol bant genişliği içerisinde gürbüz konumlamayı mümkün kıldığından, bu tür sistemlerde güç iletim sisteminin başarımı ön planda değildir ve SEE’ler düşük maliyetli
olarak hayata geçirilebilirler [13]. SEE’lerin eklem bazında
tork-kontrol yaklaşımından en önemli farkı, SEE’ler için
empedansın kontrol bant genişliğinin üzerinde de düşük tutulabilmesidir. Özellikle, bozucu etkiler ve ani çarpışmalar altında
sistemde meydana gelecek olan bu esnemeler sistemin fiziksel yapısından kaynaklandığı için esneklik/geri-sürülebilirlik
her şart altında garanti edilebilir. Meka M1 hizmet robotunu
kol ve parmaklarına ait eklemlerinde SEE’lere yer verilmiştir.
SEE’lerin yukarıda belirtilen avantajlarına karşı önemli dezavantajları da mevcuttur. Öncelikle sisteme bilinçli olarak eklenen esneklik, sistemin kontrol bant genişliğini önemli ölçüde
düşürmekte ve SEE’leri sadece yavaş hareketler için uygun
kılmaktadır. Ayrıca bozucu etkiler altındaki esneme miktarı kontrol edilemediği için hassas konumlama görevlerinde
SEE’lerin başarımı ve tekrarlanabilirliği düşüktür. Konumlama görevlerini gerçekleştirecek seri-elastik robotların görüntü
tabanlı kontrol gibi ekstra algoritmalara ve bu yöntemlerin
uygulanabilmesi için sonradan eklenen global algılayıcalara
gereksinimi mevcuttur. Son olarak SEE’ler elastik bağlantı
elemanlarında önemli miktarda potansiyel enerji depolayabilmeleri nedeniyle istenmeyen durumlarda yüksek hızlara
ulaşabilirler ve insanlar için tehlikeli olabilirler [7].
Değişken esnekliğe sahip eyleyiciler (DESE), seri-elastik
eyleyici prensibinin genellenmesi olarak ortaya atılmıştır [9,
14]. Bu tip eyleyicilerin altında yatan fikir SEE’lerin esneklik
katsayısını yapılacak göreve göre değiştirmektir. Her bir eklem
için iki adet tahrik elemanı kullanmayı gerektiren DESE’ler,
konumlama görevlerinde düşük esneklik, çevre ile etkileşim ve
tork kontrol gerektiren görevlerde ise yüksek esnekliğe sahip
olacak şekilde kontrol edilirler. DESE’lerin tasarımı, her eklemde iki tahrik elemanı gerektirmesi nedeniyle karmaşıktır.
Farklı esnekliğe sahip olabilmekle beraber, temel çalışma prensibi SEE’ler ile aynı olan DESE yaklaşımı, SEE’ler ile benzer dezavantajlara sahip olmanın yanı sıra, esneklik ayarının
sisteme dışarıdan ekstra enerji ekleyebilmesi nedeniyle yüksek
hızlara ulaşabilme ve insanlar için tehlikeli olabilme ihtimalleri
SEE’lere göre daha yüksektir.
Şekil 2(c)’de yer verilen Willow Garage PR2 hizmet
robotunun tasarımında makro-mikro tahrik yaklaşımı
uygulanmıştır [15].
Makro-mikro tahrik yaklaşımındaki
temel fikir, her eklem hareketi için, biri güçlü ve yavaş, diğeri
küçük ve hızlı iki eyleyiciden yararlanmaktır [2, 7]. Özellikle,
düşük bant genişliğine sahip (yavaş) tork gereksinimleri için
tabana sabitlenmiş SEE türü eyleyicilerden yararlanılırken,
yüksek bant genişliğine sahip (hızlı) tork gereksinimleri için
eklemde yer alan, hafif, doğrudan tahrikli (veya gerdirilmiş kasnak tabanlı güç iletimine sahip) geri-sürülebilir eyleyicilerden
yararlanılmaktadır. Makro-mikro tahrik yaklaşımı seri-elastik
eyleyicilerin bant genişliği kısıtını aşabildiği için avantajlı
olmakla beraber, tasarım olarak daha karmaşıktır. Willow
85
Şekil 2: (a) DLR Justin, (b) Meka M1, (c) Willow Garage PR2 ve (d) Darpa Arm
2.1. C O C OA’nın Kollarının Tasarımı
Garage PR2 robotunun sadece gövdeye yakın olan iki ekleminde makro-mikro tahrike yer verilmiştir. Ayrıntılandırmak
gerekirse, bu tasarımda bahsedilen iki eklemde, kolun yer
çekimi altında dengede kalabilmesini sağlamak amacıyla yay
tabanlı pasif yer çekimi telafi yöntemleri makro eyleyici olarak
ele alınmış, hızlı ve aktif hareketler için de bu eklemlere
geri-sürülebilir motorlar ile sürülen büyük çaplı gerdirilmiş
kasnaklar eklenmiştir. Kolun gövdeden uzakta olan serbestlik
derecelerinde, uygulaması zor makro-mikro tahrik yaklaşımına
yer verilmeyip, düşük tork gerektiren bu eklemlerde küçük ve
hafif motorlara yer verilmiştir.
İnsan merkezli güvenli robot kol tasarım amacıyla literatürdeki
örneklerin hepsinden önemli ölçüde (en az 2 kat) daha hafif
bir robot kol tasarımı yapılmıştır. Literatürdeki hizmet robotlarından farklı olarak, kütleyi düşürmek amacıyla Bowden
kablo tahrikli bir tasarım tercih edilmiş ve kolun ilk beş
serbestlik derecesine ait bütün motor-redüktör grupları tabana sabitlenmiştir. Böylece kablo dolaşım elemanları en aza
indirgenmiş ve redüktör-motor kütlelerinin çarpışma anında insana yansımasının önüne geçilmiştir. Robot eklemlerinde karbon fiber malzeme kullanımı ile her bir kola ait etkin ataletin 2,5
kg düzeyinde tutulabilmesi mümkün olmuştur. Bowden kablolarda tercih edilen, çelikten çok daha hafif ve daha düşük esnekliğe sahip Dyneema polimer malzeme, kablonun kütlesinde
kaynaklanan dinamik etkilerini en aza indirgemekle kalmayıp,
sistemin bant genişliğinin hizmet robotları için yeteri kadar
geniş (hızlı) olmasına imkân tanımıştır. Sistemin bileğe ait
son serbestlik derecesinde ise PR2 robotun tasarımına benzer
şekilde hafif ve küçük motor grupları tercih edilmiştir.
Şekil 2(d)’de sunulan DARPA ARM robotunun kollarında ve benzer şekilde HERB hizmet robotunun kolunda [16] kablo tahrikli Barrett Whole Arm Manipulator
(WAM) kullanılmıştır [17]. WAM bütün motorları tabanına
sabitlenmiş olması dolayısıyla hafif, çok düşük sürtünmeli
gerdirilmiş kasnak tabanlı güç iletim mekanizması nedeniyle
de geri sürülebilirdir. WAM robotunun özelliklerinden birisi
redüksiyon mekanizmalarına motor tarafında değil de, eklem
tarafında yer verilmesidir. Böylece kablo tahrikli sistemin esnekliği azaltılırken, bant genişliği motor tarafında redüksiyona
oranla önemli ölçüde arttırılabilmiştir [18]. WAM yüksek gerisürülebilirliği nedeniyle insanlarla fiziksel etkileşim için çok
yüksek başarımlı bir robot olmakla beraber, eklemlerde yer
alan seramik kasnaklardan oluşan redüktörler nedeniyle ataleti
göreceli olarak yüksek bir robot koldur ve HIC endeksine göre
hizmet robot senaryolarında ani çarpışmalarda insana zarar vermemesi için bu sistemin de hızının kısıtlanması gereklidir.
2. Güvenli Bilişsel Hizmet Robotu
C O C OA’nın Tasarımı
Bu çalışma kapsamında, insanların da mevcut olduğu ve dinamik olarak değişen ortamlarda, otonom ve güvenli bir şekilde
çalışabilecek, çift kollu gezgin bir hizmet robotu olan C O C OA
(C Ollaborative and C Ognitive Assistant) geliştirilmiştir. C O C OA gezgin tabanı ile tekerlekli sandalye uyumlu binalarda
dolaşabilen ve çift kolu ile günlük manipülasyon görevlerini
yerine getirebilen yenilikçi bir hizmet robot platformu olarak
tasarlanmıştır. C O C OA’nın özgün mekanik tasarımı sayesinde,
ev/hastane gibi mekanlarda insanlara zarar vermeden çalışması
garanti altına alınmıştır. C O C OA’nın mekanik tasarımına ait
ayrıntılar aşağıda özetlenmiştir.
Şekil 3: C O C OA’ya ait kol, bilek ve esnek tutucu tasarımı
86
Şekil 4: (a) CoCoA’nın prototipi ve (b) katı cisim modeli
Şekil 3’te güvenli robot kollara ait ön tasarım sunulmuştur.
Ön tasarıma göre her bir robot kolu 6 serbestlik derecesine
(θ1 − θ6 ) sahiptir. Ayrıca her bir kolun iki serbestlik derecesine
(ψ1 − ψ2 ) sahip olarak tasarlanan sonlandırıcı, objelerin şeklini
alabilen ve kolay değiştirilebilme özelliğine sahip, esnek parmaklarla donatılmıştır. Bileğe ait serbestlik derecesi ve tutucu
için küçük ve hafif servo motor gruplarından faydalanılmıştır.
Böylece toplamda 3 serbestlik derecesine sahip bilek ve tutucu
grubunun toplam ağırlığının 400 g ile sınırlandırılabilmiştir.
Robota ait kollar pasif geri-sürülebilirliğe sahiptir. Ancak kolların son serbetlik derecesinde Bowden kablolarındaki
sürtünme etkileri hissedilebilir düzeylere ulaşmaktadır. Ayrıca
bilekte kullanılan dişli tabanlı redüktörlerde de önemli düzeyde
sürtünme mevcuttur.
Robotun insanla fiziksel etkileşimi
sırasında geri sürülebilirliğini geliştirmek amacıyla her bir
bileğe, tutucuya olabildiğince yakın olacak şekilde, altı eksenli
kuvvet/tork algılayıcısı yerleştirilmesi planlanmıştır. Böylece
bütün eklemler kuvvet kontrolü altında aktif geri sürülebilirliğe
sahip olabilecektir.
Sistemin kontrolü için, hem motor hem de eklem tarafında
konum ve hız ölçümlerinin göz önünde bulundurulması
planlanmıştır. İnsanla etkin fiziksel etkileşimin sağlanabilmesi
için bileklerdeki kuvvet/tork algılayıcıları kullanılarak pasif hız
alanı [19, 20] ve admitans kontrol algoritmaları kullanılarak
insan-robot sisteminin toplam kararlılığı (coupled stability)
garanti altına alınabilecektir.
gin tabanların büyük kısmı holonomik kinematiğe sahiptir.
Ayrıca literatürde holonomik hareketin elde edilmesi için
uygulanabilecek omni-tekerlek, mecanum tekerlek ve hem
yönlendirebilen hem de sürülen tekerlek yaklaşımlarından sonuncusu, yüzey değişikliklerine karşı gürbüz başarımı, eğimli
yüzeyleri çıkabilme ve küçük engelleri aşabilme yetisi nedeniyle sıkça tercih edilmiştir. Omni-tekerlekler yeterli yol
tutuşunu sağlayamazken, mecanum tekerleklerin halı türü
yüzeylerde başarımı önemli ölçüde düşmektedir. Hem omni,
hem de mecanum tekerleklerin üzerilerinde yük varken eğim
çıkabilme başarımı yetersizdir. Hem yönlendirebilen, hem
de sürülen tekerlek yaklaşımı, tekerlek başına iki tahrik elemanı bulunan iki adet tekerlek ve bir adet pasif tekerlek kullanarak uygulanabilir olmasına karşın, motorlardan istenen tork
çıktılarının dağılımına imkân vermesi ve enkoder tabanlı konumlama başarımını yükseltmesi nedeniyle (DLR Justin, Meka
M1, Willow Garage PR2 dâhil) literatürdeki örneklerde genellikle 4 adet tekerlek kullanılarak hayata geçirilmiştir.
C O C OA’nın gezgin tabani için literatürdeki pek çok hizmet
robota benzer şekilde, 4 adet hem yönlendirebilen hem de
sürülen tekerlek kullanılarak holonomik bir gezgin taban
tasarlanmıştır. Holonomik taban üzerindeki enkoderler ve lazer
tarayıcı sayesinde eşzamanlı konum belirleme ve haritalama
gerçekleştirebilecektir.
Gezgin tabanların insanlarla fiziksel etkileşim altında insana uyumlu şekilde hareket edebilmesi ve ortak görevleri
yerine getirebilmesi için ortak kararlılığını garantileyen kontrolü gereklidir. Holonomik gezgin tabanın kinematik ve dinamik modeli oluşturulmuş ve pasif hız alanı rota takip kontrol
yönetimi [19, 20] ile güvenli fiziksel etkileşimi garanti altına
alan kontrolü geliştirilmiştir.
2.2. C O C OA’nın Gezgin Tabanın Tasarımı
Hizmet robotlarının tasarımında güvenlik açısında kritik önem
taşıyan kolların tasarımına ek olarak gezgin taban tasarımlarına
da yer verilmiştir. Gezgin tabanlar yavaş hareket ettikleri ve hızlı lazer tarayıcılar ile donatıldıkları için güvenlik
açısından tasarımlarında özel kısıtlar mevcut değildir [15].
Gezgin tabanların tasarımında, dar alanlarda çalışabilmeye
imkân sağlayan yüksek manevra kabiliyeti, özellikle de olduğu
yerde dönebilme ve yan yan gidebilme yeteneği ön plana
çıkmaktadır. Bu nedenle hizmet robotlarında kullanılan gez-
2.3. C O C OA’nın Entegrasyonu
Kollar ile gezgin tabanı birbirine bağlayabilmek ve robotun yukarı aşağı haraket etmesini sağlayabilmek amacıyla
teleskopik doğrusal bir eyleyiciden yararlanılmıştır. Şekil 4
robotun ön prototipi ve katı cisim modeli sunulmuştur.
87
- Seri kinematik yapidaki tüm eklem dizilimlerinin ters
kinematiğini milisaniyeler içerisinde çözebilmektedir,
- Bir manipulatöre ait ayrık ters kinematik çözümlerin
tamamını (max 16 adet) hesaplayabilmektedir,
- Çözüm için kullanılan hesaplara dair C++ kodunu
otomatik olarak oluşturabilmektedir,
- Tekil konumları hesaplayıp mümkünse tekil olmayan alternatif çözümler önerebilmektedir.
Nesneleri kavrama/tutma amacıyla yine OpenRave’de
tanımlı olan “grasping” modülünden yararlanılmıştır. Bu modül
nesnenin ve tutucunun üstüne atadığı rastgele vektörleri kullanarak bir veri tabanı oluşturur. Veri tabanı oluşturulduktan
sonra deneme yanılma metodu ile birbiri ile çakışan vektörleri
bulup buna göre tutucuyu nesneyi kavrayabileceği bir konum ve
oryantasyona getirir.
Ters kinematik ve kavrama veri tabanları oluşturulduktan
sonra her bir kolun erişebileceği hacim belirlenmiştir. Bu
amaçla OpenRave’in “kinematic reachability” modülünden
yararlanılmıştır. Bu modül aracılığı ile her bir kola ait
erişebilirlik grafiği Şekil 6’de sunulduğu şekilde hesaplanmıştır.
Şekil 7’de ters kinematik, kavrama/tutma ve erişilebilirlik
algoritmaları birlikte kullanılarak OpenRave ortamında C O C OA’nın bir nesneye uzanıp nesneyi kavramasına ait benzetim
sonuçlarına yer verilmiştir.
Şekil 5: C O C OA’nın holonomik gezgin tabanı
Tutucuları ile 8 serbestlik derecesine sahip olacak her
kolun, geri sürülebilirlik açısından kritik olan Bowden kablo
tahrikli ilk 5 ekleminin kontrolü ve sürülmesi için EtherCAT
veri yolu kullanılmıştır. Bilek ve tutuculardaki hafif servo motorlarının kontrolü içinse EtherCAT veri yoluna bağlanan RS485 haberleşme protokolü kullanılmıştır. Gezgin tabanın 8 aktif
ekseninin donanım düzeyinde kontrolü için EtherCAT veri yolu
kullanan sürücülerden yararlanılmıştır.
EtherCAT veri yolunun tercih edilmesi hem modüler bir
tasarım elde edilmesine imkân tanımakta, hem de sistemin
1 kHz gibi yüksek örnekleme hızlarında akım kontrolünü
mümkün kılmaktadır. EtherCAT veri yolu kablolama ve programlama açılarından da avantajlı olmuştur.
C O C OA’nın 2 serbestlik derecesine sahip boynu, stereo
kameralar ve 3 boyutlu nokta bulutu algılayıcıları barındıran
kafası henüz erken tasarım aşamasındadır.
3. C O C OA’nın Modellenmesi ve Dinamik
Benzetimi
C O C OA’nin dinamik modeli OpenRave [21] ortamında
oluşturulmuştur. Bu amaçla C O C OA’ya ait tüm bağlantıların
ve eklemlerin kinematik, dinamik ve görsel özellikleri .xml
uzantılı dosyalar kapsamında tanımlanmıştır. Bağlantıların
tanıtımı için CAD datalarından alınmış geometrik ve malzeme
özellikleri kullanımış, eklemler içinse en yüksek ve en düşük
çalışma alanı ve hız değerleri belirtilmiştir. Kollar, tutucular,
gövde ve gezgin taban için yapılan tanımlamalar C O C OAiçin
tek bir robot tanımı altında birleştirilmiştir. Bu tanımlamalar
sonrasında OpenRave’de C O C OA’nın her bir koluna ait ters
kinematik ve erişilebilirlik hesapları yapılabilmektedir.
OpenRave’de tanımlı olan IKFast ters kinematik çözücüsü,
pek çok seri manipulatörlerin ters kinematiğini analitik olarak
çözebilmektedir. Ayrıca, ters kinematik çözümün tamamını
analitik olarak çözmenin mümkün olmadığı durumlarda, kısmı
analitik çözümler oluşturup kullanabilmektedir.
IKFast,
kinematik denklemlerin oluşturulması sonrası ters kinematik
çözümü bir veritabanına kaydetmesi dolayısıyla çok hızlı ve
gürbüz sonuçlar verebilmektedir. IKFast’nın diğer avantajları
aşağıda özetlenmiştir:
Şekil 6: Kinematik erişebilirlik grafiği
4. Sonuçlar
İnsanların da mevcut olduğu ve dinamik olarak değişen ortamlarda, otonom ve güvenli bir şekilde çalışabilecek, çift
kollu gezgin bir hizmet robotu olan C O C OA geliştirilmiştir.
İnsan merkezli güvenli robot kol tasarım amacıyla literatürdeki
örneklerin hepsinden önemli ölçüde daha hafif bir robot kol
tasarımı yapılmıştır. C O C OA’nın dinamik modeli türetilmiş ve
dinamik benzetimleri yapılmıştır.
C O C OA’nın otonom algılama ve karar verme yetenekleri
ile donatılması ve insanların da mevcut olduğu dinamik ortamlarda karmaşık görevlerde test edilmesi devam etmekte olan
çalışmalarımız kapsamında öncelikli olarak ele alınacak konular arasındadır.
88
Şekil 7: C O C OA’nın OpenRave altında uzanma ve tutma hareketine dair dinamik benzetimi
5. Teşekkür
[10] C. Ott, A. Albu-Schaffer, A. Kugi, S. Stramigioli, and
G. Hirzinger, “A passivity based cartesian impedance controller for flexible joint robots - Part I: Torque feedback
and gravity compensation,” in Proc. of ICRA, 2004.
Bu çalışma TUBITAK 111E116 ve 113M422 projeleri kapsamında kısmi olarak desteklenmiştir.
6. Kaynakça
[11] A. Albu-Schaffer, C. Ott, and G. Hirzinger, “A passivity based cartesian impedance controller for flexible joint
robots - Part II: Full state feedback, impedance design and
experiments,” in Proc. of ICRA, 2004.
[1] A. Albu-Schaffer, O. Eiberger, M. Grebenstein, S. Haddadin, C. Ott, T. Wimbock, and S. Wolf, “Soft robotics,”
IEEE Robotics and Automation, vol. 15, no. 3, pp. 20–30,
2008.
[12] M. Pratt, G. ve Williamson, “Series elastic actuators,” in
Proc. of IEEE/RSJ Int. Conf. Intell. Robots Syst., 1995, pp.
399–406.
[2] M. Zinn, “A new actuation approach for human-friendly
robotic manipulation,” Ph.D. dissertation, Stanford University, 2005.
[13] D. Robinson, “Design and analysis of series elasticity
in closed-loop actuator force control,” Ph.D. dissertation,
Massachusetts Institute of Technology, 2000.
[3] V. Duchaine, N. Lauzier, and C. ve Gosselin, On the Design of Human-Safe Robot Manipulators. Intech, 2010,
pp. 420–435.
[14] H. Vallery, J. Veneman, E. van Asseldonk, R. Ekkelenkamp, M. Buss, and H. van Der Kooij, “Compliant actuation of rehabilitation robots,” IEEE Robotics and Automation Magazin, vol. 15, pp. 60–69, 2008.
[4] M. Vermeulen and M. Wisse, “Intrinsically safe robot
arm: Adjustable static balancing and low power actuation,” International Journal of Social Robotics, 2010.
[15] K. Wyrobek, E. Berger, and K. Van der Loos, H.F.M.
nad Salisbury, “Towards a personal robotics development
platform: Rationale and design of an intrinsically safe personal robot,” in Proc. of ICRA, 2008.
[5] S. Haddadin, A. Albu-Schaffer, and G. Hirzinger, “Safe
physical human-robot interaction: measurements, analysis and new insights,” in Proc. of ISRR, 2007, pp. 439–
450.
[16] S. Srinivasa, D. Ferguson, C. Helfrich, D. Berenson,
A. Collet, R. Diankov, G. Gallagher, G. Hollinger,
J. Kuffner, and M. VandeWeghe, “Herb: A home exploring robotic butler,” 2009.
[6] S. Haddadin, A. Khoury, T. Rokahr, S. Parusel,
A. Burgkart, R.and Bicchi, and A. Albu-Schaffer,
“On making robots understand safety: Embedding injury knowledge into control,” International Journal of
Robotics Research, vol. 31, pp. 1578–1602, 2012.
[17] W. Townsend and J. Guertin, “Teleoperator slave - WAM
design methodology,” 1999.
[7] M. Zinn, O. Khatib, B. Roth, and J. Salisbury, “Playing
it safe,” IEEE Robotics and Automation Magazin, vol. 11,
no. 2, pp. 12–21, 2004.
[18] W. Townsend, “The effect of transmission design on
force-controlled manipulator performancel,” Ph.D. dissertation, Massachusetts Institute of Technology, 1988.
[8] C. Ott, O. Eiberger, W. Friedl, B. Bauml, U. Hillenbrand,
C. Borst, A. Albu-Schaffer, B. Brunner, H. Hirschmuller,
S. Kielhofer, R. Konietschke, M. Suppa, T. Wimbock,
F. Zacharias, and G. Hirzinger, “A humanoid two-arm
system for dexterous manipulation,” in Proc. of HUMANOIDS, 2006, pp. 276–283.
[19] P. Li and R. Horowitz, “Passive velocity field control
(PVFC): Part I - Geometry and robustness,” IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 46, no. 9, pp. 1346–
1359, 2001.
[20] ——, “Passive velocity field control (PVFC): Part II - Application to contour following,” IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 46, no. 9, pp. 1360–1371, 2001.
[9] A. Albu-Schaffer, S. Haddadin, C. Ott, A. Stemmer,
T. Wimbock, and G. Hirzinger, “The dlr lightweight robot
lightweight design and soft robotics control concepts for
robots in human environments,” Industrial Robot Journal,
vol. 34, no. 2, pp. 2–3, 2007.
[21] R. Diankov, “Automated construction of robotic manipulation programs,” Ph.D. dissertation, Carnegie Mellon
University, Robotics Institute, August 2010.
89
Öğrenci – Akademisyen İletişim Modülü
Muhammet Erdoğan Özalp1, Utku Büyükşahin2
1,2
Mekatronik Mühendisliği Bölümü
Yıldız
Teknik Üniversitesi, İstanbul
1
2
[email protected]
[email protected]
Özet
Dönemin en büyük sorunlarından biri ise kişisel bilgilerin
gizliliğidir. Bu çalışmanın başlıca amaçlarından biri de
iletişimi sekteye uğratmadan, kişisel bilginin korunumunu
maksimum düzeye taşımaktır.
Elektronik sistemlerin insan hayatının hemen her noktasına
yoğun bir şekilde girmesi, beraberinde dış dünya
problemlerinin algılanması ve çözümlenmesi sorumluluğunun
da bu cihazlara yüklenmesine neden olmuştur. Öğretim
üyelerine ulaşmak isteyen kişilerin, öğretim üyelerinin
odalarına gittiklerinde görüşme saatleri dışında onlara
ulaşamamaları ciddi bir iletişim problemini meydana
getirmiştir. “Öğrenci - Akademisyen İletişim Modülü” öğretim
üyelerine ulaşımın daha kolay hale getirilmesine yönelik
yapılan bir tasarım ve uygulamadır.
Sistem; video kamera sunucu modülü ve kullanıcı arayüzü
modülünden oluşmaktadır. Öğretim üyesinin odasının dışına
konumlandırılmış video kamera sunucu modülünde, Video
kameradan alınan görüntü, IP adresine anlık olarak
gönderilerek, yayın akışı haline getirilmiştir. Kullanıcı arayüzü
modülünde ise kullanıcının bırakmak istediği mesajın girişi
yapılmakta ve mesaj yollanmaktadır. Mesajın yolanması ile
birlikte o anki görüntü mesaja eklenerek, öğretim görevlisinin
mail adresine mesaj iletilmektedir.
Bu çalışma ile, öğretim üyelerinin kişisel bilgilerini vermeden
insanların onlara hızlı bir şekilde ulaşabilmesi sağlanmıştır.
Öğretim üyesini yerinde bulamayan kişi, öğretim üyesinin
odasının dışına konumlandırılmış iletişim paneli ile ad, soyad
ve iletişim bilgilerinin yanı sıra yazılı mesaj bırakabilmektedir.
Sistem, çekmiş olduğu fotoğrafı da ekleyerek, mesajı ve
ziyaretçi bilgilerini ilgili öğretim üyesine e-posta ile anında
göndermektedir.
Matija ve diğerleri [1] çalışmalarında LPC 1768 işlemcisi ve
Wifi modülü ile bilgisayar tetiklemeli kablosuz bir görüntü
aktarım sistemi oluşturmuştur. Çalışmada çözünürlüğe göre
veri aktarım hızları buna bağlı sistem çalışma hızı verilmiştir.
Duanchun ve Guangxing’in çalışmasında [2] ise gömülü
sisteme “Linux” işletim sistemi kurularak resim verisinin, IP
üzerinden yayın haline getirilmesidir. Bu çalışmada sistem
başlatıldıktan sonra kullanıcı gerekli ayarlamaları yaparak
gömülü sisteme bir IP adresi tain etmelidir. Daha sonrasında
bu IP adresi üzerinden kamera görüntülerine ulaşılabilir hale
getirilmiştir. Ryoei ve Chiaki’nin çalışmasında [3] asıl
hedeflerden biri maliyetin düşük tutulmasıdır. Düşük maliyet
ile birlikte sistem değişik ortam koşullarına dayanıklıdır. Tüm
bunlarla birlikte elde edilen resim verisi birkaç milyon piksele
sahiptir. [4] ve [5] numaralı çalışmalarda [2] numaralı
çalışmada olduğu gibi video kamera sisteme “Linux” işletim
sistemi yardımı ile entegre edilmiştir. 0,3 megapiksellik bir
video kamera kullanılmıştır. Veriler gömülü sistem içine
alınıp işlenmektedir. LCD kullanıcı ara yüzü yardımı ile
veriler anlık olarak takip edilebilmektedir. Alarm durumunda
ise ethernet ile bağlantısı sağlanmış olan sistem hastane ile
iletişime geçmektedir. Ulrich ve arkadaşları, çalışmalarında
[6] CMOS tabanlı yüksek hızlı kamera yapmışlardır. Bu
sistem için Gömülü olarak FPGA kullanmışlardır. Ayrıca
verilerin transferi içinde USB 2.0 kullanmışlardır. Bu
çalışmada USB veri aktarımı ile ilgili önemli açıklamalara yer
vermişlerdir. Alessandro ve çalışma arkadaşları çalışmalarında
[7] ev kullanımında büyük bir yer edinmiş olan USB bazlı
sistemleri sanayide efektif olarak kullanabilmek için yeni bir
sistem geliştirmişlerdir. Sistemi gerçeklemek için USB HostDevice sistemleri üzerinden gitmişler ve bu verilerin
aktarımını yine ethernet yardımı ile sağlamışlardır. [8]
İletişim kurmak isteyen insanların, öğretim üyesi odasında
mevcut olsun ya da olmasın, onlara ulaşabilmesi sayesinde
hem iletişimin görüşme saatlerine sıkıştırılmasının hem de
öğretim üyelerinin görüşme saatleri içinde odalarına bağımlı
hale gelmesinin önüne geçilmiştir.
1. Giriş
Bilişim Çağı, bilişim ve iletişim teknolojilerindeki gelişimin
insanlık tarihinde toplumsal, ekonomik, ve bilimsel değişimin
yönünü yeniden belirlediği ve giderek ağ toplumunun ortaya
çıktığı dönemdir. Başta sanayi olmak üzere, ulaştırma, inşaat
ve enerji sektörlerindeki gelişmelerin toplumsal ve ekonomik
değişimin itici gücü olduğu endüstri toplumunun gelecekte
neye evrileceği konusundaki tartışmalar 1950'lerin sonlarında
başlamıştır. Başlangıçta bu döneme Endüstri Sonrası Çağı
denmiştir.1980'lerde İnternet'in kullanımının yaygınlaşması ve
nihayet 1995'te tamamen serbest bırakılmasından sonra
endüstri sonrası terimi yerini enformasyon sözcüğüyle
değiştirmiş, bu kavram Türkçe’ye Bilişim Çağı ya da Bilgi
Çağı olarak yerleşmiştir. Günümüzde "Bilişim Çağı" terimi,
1990'lardan bugüne kadar olan süre için kullanılmaktadır.
90
numaralı çalışmadada Yong-Seok ve çalışma arkadaşları USB
bazlı ev kontrol sistemleri üzerine çalışmışlardır.
Çalışmalarında sunucu olarak gömülü bir sistem modülü
kullanmışlardır. Bu çalışmada da önceki incelenen
çalışmalarda olduğu gibi gömülü işletim sistemi kullanılmıştır
ve bu işletim sistemi “Linux”dur. Gömülü sistemin ethernet
bağlantılarını gerçekleştirerek, sisteme Web server üzerinden
bağlanabilme ve kontrol edebilme olanağı sağlamışlardır.[9]
numaralı çalışmada Pamba ve diğerleri bluetooth üzerinde
yüksek çözürlüklü görüntü aktarımını hedeflenmişlerdir.
Çalışmalarında Acme Fox Board isimli geliştirme kartı ve
Quickcam Zoom video kameralarını kullanmışlardır.
Sistemlerini linux işletim sistemi üzerinden kontrol
etmişlerdir. Sistemlerinin enerji tüketimi ve konumunun
bilinebilmesi için gps modülleri eklemişllerdir. Daha sonra bu
sistemi bir ağ yapısına çevirerek birden fazla kamera
kullanımını aktif hale getirmişledir. Jing Li ve Weidong Hao
[10] numaralı çalışmada S3C2410 işlemcisine gömülü linux
işletim sistemi yükleyerek sistemlerini kullanmışlardır. Video
kameraları toplanan görüntü verilerini TCP/IP üzerinden Web
servera aktarmaktadır. Bu sayede kullanıcılar web
tarayıcılarından, resim akışı haline getirilmiş görüntüleri
izleyebilmektedir. Çalışmalarının bir diğer önemli noktası ise
2 video kamera kontrol kartına bağlanarak ikisi aynı anda
kontrol edilebilmektedir. Matej ve Martin [11] numaralı
çalışmada Arm Cortex-M9 OMAP 4430 işlemci
kullanmışlardır. Sistemde görüntü işleme yapılacağı için
yüksek hızlı işlemci tercih edilmiştir. İşlemci 2 adet 1 GHZ
çekirdeklere sahiptir. Böylece multi-processing denilen aynı
anda birden fazla işlem yapabilme kabiliyetine sahiptir.
İşlemci Linux işletim sistemine sahiptir. Programlaması
C/C++ dili ile OPENCV kütüphanesi kullanılarak yapılmıştır.
Tiancheng ve diğerleri [12] numaralı çalışmada uzaktan
kontrollü ev kontrol sistemi gerçeklemişlerdir. Çalışmada
S3C2410 işlemci ve işletim sistemi olarak Linux
kullanılmıştır. Görüntü aktarımı TCP/IP protokolü ile IP
adresi üzerinden yapılmaktadır.
2.1. İşlemci – Ethernet Bağlantısı
Sistemi bilgisayardan bağımsız hale getirmek ve
ulaşılabilirliğini arttırmak amacı ile IP adresi üzerinden yayın
yapması hedeflenmiştir. Sistemin günümüz IP kameralarından
farkı ise MJPEG formatı desteğini veren herhangi bir video
kamera bağlanabilmesidir. Bu avantaj ile belirlenen sistem
maliyetine
göre
optimum
video
kamera
seçimi
gerçekleştirilebilmektedir.
Ethernet soket tipine göre birkaç bağlantı şekli mevcuttur.
Kullanılan standart RJ-45 soketinin bağlantı şekli Şekil 1’de
görülmektedir.
Şekil 1. Ethernet RJ-45 Bağlantı Şeması [19]
İşlemci ile ethernet kontrollerini gerçekleştirebilmek için
DP83848J sürücüsü kullanılmıştır [14]. İşlemci dahili ethernet
bağlantısı içermediği için harici bir sürücü ile ethernet
bağlantısı kontrol edilmiştir. İşlemci –Ethernet Sürücü-RJ45
jack bağlantısı Şekil 2’deki gibidir.
2. Bölümde video kamera sunucu modülü tasarımına, 3.
bölümde kullanıcı arayüzü modülü tasarımına değinilecektir.
4. Bölümde ise sonuçlar yer alacaktır.
2. Video Kamera Sunucu Modülü Tasarımı
Bu kısımda USB – Video Kamera bağlantısı oluşturulmuştur.
Modülü sunucu haline getirebilmek için ethernet bağlantısı
kullanılarak işlemcinin IP adresi alması sağlanmıştır.
İşlemciye DHCP ile boştaki bir IP adresini otomatik olarak
aldırıldıktan sonra, video kamera bloğu çalıştırılmıştır. İşlemci
video kamerayı tanıyıp gerekli parametreleri ayarlar ve video
kamerayı başlatır. Tüm hazırlıklar tamamlandıktan sonra UVC
1.x protokolü yardımı ile USB üzerinden işlemciye gelen
görüntü verileri arka arkaya sırayla dizilerek bir yayın akışı
haline getirilmiştir. Bu yayın akışı işlemci IP adresi üzerinden
yayınlanmıştır.
Şekil 2. İşlemci – Entegre Bağlantı Şeması [13]
2.2. İşlemci – USB Bağlantısı
Sistemde MJPEG destekli USB video kamera
kullanılması uygun görülmüştür. Bunun ilk nedeni USB
video kamera tedariğinin günümüzde çok kolay
olmasıdır. İkinci sebebi ise maliyet-performans açısından
video kameralar diğer kamera çeşitlerine göre bir adım
öndedirler.
91
Video kameraların soketleri Şekil 3’de görüldüğü üzere
USB A tipi sokettir. Sol baştan başlamak gerekirse ilk
bacak toprak, ikinci bacak D+, üçüncü bacak D-, 4. ve
son bacak ise 5V besleme gerilimidir.
3. Kullanıcı Ara Yüz Modülü Tasarımı
Ara yüzün ergonomik olması için dokunmatik ekran
kullanılmıştır. Dokunmatik ekranda mevcut olan klavyeden
basılan tuşların değerlerinin bir işaretçiye alınması daha sonra
bu işaretçilerin ekrana yazdırılması prensibi esas alınmıştır.
Kullanıcı girişi tamamlandığında basılan “Gönder” butonu ile
işaretçilerde bulunan veriler seri iletişim yardımı ile
bilgisayara aktarılmıştır.
3.1. TFT LCD
Uygulaması
-
Dokunmatik
Ekran
TFT-LCD (Thin Film Transistor - Liquid Crystal Display)
monitörlerde ana teknoloji sıvı kristallerdir. Bu kristaller
ışığın geçişini engeller ya da ışığı serbest bırakır. TFT
teknolojisi LCD panellerden görüntü üretilmesinde kullanılır.
Şekil 3. USB A Tipi Soket [13]
LCD paneller, iki kat polarize cam arasında yer alan yüz
binlerce likit kristal hücreden oluşur. Panelin arkasında
bulunan güçlü lambalardan gelen ışık, yayılmayı sağlayan
tabakadan geçerek ekrana homojen bir şekilde dağılır. Işık
daha sonra TFT adı verilen ince film transistor tabakasından
ve arkasından da her likit kristal hücresine iletilen elektrik
miktarını ayarlayan renk filtrelerinden geçer. Voltaj farkına
göre likit kristaller harekete geçer. Bu hareket şekline göre
arkadan verilen ışığın şiddeti ve kutuplaşma yönü değişir. Bu
işlemlerin sonucunda da farklı oranda ve parlaklıkta kırmızı,
mavi ve yeşil renkleri oluşturan ve nihai görüntüyü sağlayan
yüz binlerce piksel elde edilmiş olur.
Bu pinler ile işlemci arasındaki elemanlar ve bağlantılar Şekil
4’te gösterilmiştir.
Bu modülde 3.2” boyutunda, 320*240 çözünürlüklü ve 65 bin
renkli HY32C TFT-LCD kullanılmıştır.
Şekil 4. İşlemci – USB A Bağlantı Şeması [13]
Bu bilgiler ışığında sunucu modülü gerçeklenmiştir. Sunucu
modülünün geliştirme aşamasındaki resmi Şekil 5’te
görülmektedir.
Şekil 6. HY32C TFT-LCD [18]
Bu TFT LCD’yi sürebilmek için ise ILITEK firmasının
ILI9320 kodlu TFT LCD sürücüsü kullanılmıştır. Belirtilen
sürücünün kaynak kütüphane kodları data sheetinde
mevcuttur. [17]
Uygulamanın dokunmatik ekran kısmı için ise Texas
Instruments firmasının ADS7843 kodlu dokunmatik ekran
sürücüsü kullanılmıştır. Kod SPI (Serial Peripheral Interface
Şekil 5. Video Kamera Sunucu Modülü
92
Bus)
iletişimi
baz
alınarak
yazılmıştır.
Ekrana
dokunulduğunda gelen kesme ve daha sonra ekran ile
etkileşim kesildiğinde kesme işaretleri ile istenilen işlemler
yaptırılmıştır.
posta ile iletilmektedir. Tüm bu işlemler 30 ms ile 50 ms
arasında tamamlanmaktadır.
Şekil 7. ADS7843 Bağlantı Şeması [17]
3.2. Veri Aktarımı ve Bilgisayar Arayüzü
Şekil 8. Bilgisayar Arayüzü
Kullanıcı tarafından dokunmatik ekran vasıtasıyla yapılan ve
gönder komutu ile gönderilmek istenen veriler işlemciden
bilgisayar ara yüzüne UART vasıtası ile alınmıştır.
Kullanıcı - Bilgisayar arayüzü görseli Şekil 8’de görüldüğü
gibidir. Şekil 9’da ise gömülü sistem arayüzü ve kontrol kartı
görülmektedir.
UART modülü mikro denetleyicilerin çoğunda bulunan
kullanımı basit ve standart seri RS232 haberleşme birimidir.
Universal Synchronous Asynchronous Receiver Transmitter
(Evrensel Senkron Asenkron Alıcı Verici) anlamına
gelmektedir. Bu modülde, gönderilmek istenen veriler sıra ile
en düşük değerlikli bitten en yüksek değerlikli bite doğru
gönderilmektedir. Gönderici taraf TX (transmitter) hattını veri
gönderilmezken Lojik (1) seviyesinde tutmaktadır. Veri
gönderileceği anda hat Lojik (0) seviyesine çekilerek veri
gönderilmeye başlanılmaktadır. Bu işlemdeki hattı Lojik (1)
den Lojik (0) seviyesine çekme olayına start biti
denilmektedir. Start bitinden sonra, veriler bit bit gönderilip
dataların sonunda ise Stop biti gönderilmektedir. Stop biti ise,
son bitten sonra hattı lojik 1 seviyesine çıkarma işlemidir.
Eğer 9 bitlik veri gönderimi veya parity (eşlik biti gönderimi
yapılmıyor ise) bir byte veri gönderimi için toplam 10 bit
gönderilmektedir. 1 start bit + 8 data bit + 1 stop bit olarak
toplam 10 bit gönderilmektedir.
Şekil 9. Gömülü Sistem Arayüzü ve Kontrol Kartı
Alıcı taraf ise hattın Lojik (1) den Lojik (0) seviyesine
çekildiğinde veri gönderiminin başladığını anlamakta ve gelen
bitleri ara belleğine yazmaktadır. Stop biti ile ara belleğe gelen
veri yazılmış olmaktadır.
Şekil 10’da ise modüllerin birbiriyle entegrasyonunun
tamamlanmış hali görülmektedir. Testler bu sistem üzerinde
yapılmıştır.
Aktarılan veri, Visual Basic 6 ile yazılmış bilgisayar ara yüzü
ile işlenmiştir. İşlemcide alınan veriler, bilgisayara aralarına
noktalı virgül (“ ; ”) konularak ayrılmıştır. Bilgisayar ara yüzü
gelen veriyi noktalı virgüllerden ayrıştırıp ilgili adreslere
yerleştirmektedir. Bu işlemleri yaptıktan sonra “Video Kamera
Sunucu Modülünün” IP adresine bağlanıp o anki resim verisi
alınarak mesaja eklenmekte ve veri tabanına kaydedilmektedir.
Kullanıcı talep ettiği takdirde bu veriler kullanıcıya elektronik
93
•
Tasarımdaki değişiklikler ile kullanımın daha kolay
hale getirilmesi.
Kaynakça
[1] Matija D. Strbac, Ljubinko B. Kevac, Ivan T. Popovic,
Nenad S. Jovicic, Wireless Camera Network System: Test
of Concept, 20th Telecommunications forum TELFOR
2012
[2] Duanchun ZHOU, Guangxing TAN, Network Video
Capture and Short Message Service Alarm System
Design Based on Embedded Linux, 2010 Sixth
International Conference on Natural Computation
[3] Ryoei Ito, Chiaki Yamaguchi, Low Cost Image
Acquisition System for Field Monitoring, SICE Annual
Conference, 2010
[4] Ying-Wen Bai, You-Wei Chen, Wen-Tai Li, Design of
an Embedded Monitor System with a Low-Power Laser
Projection fort he Detection of a Patient’s Breath, IEEE
International Conference on Consumer Electronics, 2011
[5] Ying-Wen Bai, You-Wei Chen, Wen-Tai Li, Design and
Implementation of an Embedded Monitor System for
Detection of a Patient's Breath by Double Webcams in
the Dark, 2010 IEEE
[6] Ulrich Muehlmam, Miguel Ribo, Peter Lag, Axel Pinz, A
New High Speed CMOS Camera for Real-Time Tracking
Applications IEEE International Conference on Robotics
& Automation, 2004
[7] Alessandro Depari, Alessandra Flammini, Daniele
Marioli, Andrea Taroni, USB Sensor Network for
Industrial Applications, IEEE TRANSACTIONS ON
INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT, VOL.
57, NO. 7, JULY 2008
[8] Yong-Seok Kim, Hee-Sun Kim, Chang-Goo Lee, The
development of USB Home Control Network
System,2004 8th International Conference on Control,
Automation, Robotics, Vision, 2004
[9] Eugene Pamba Capo-Chichi,Jean-Michel Friedt,Design
of Embedded Sensor Platform for Multimedia
Application,IEEE, 2008
[10] Jing Li, Weidon Hao, Research and Design of Embedded
Network Video Monitoring System Based on Linux,
IEEE Computer Society, 2008
[11] Matej Cerny, Martin Dobrovolny, Eye Tracking System
on Embedded Platform, 2012
[12] Tiancheng LIN, Shengbo HU, Heng SHU,Design and
Implementation of Home Remote Monitor System Based
on Embedded System, IEEE, 2010
[13] Mbed-005.1 Datasheet, 2010.
[14] DP83848J PHYTER Mini Ls Single Port Ethernet
Transceiver Datasheet, Texas Instrument, 2008
[15] Bss84 Mode Field Effect Transistor, Fairchild
semiconductor, 2002
[16] LCD
ve
TFT
LCD
teknolojisi
nedir?
http://www.dijitalmagazin.net/dosya/konu/maddenin-4hali-plazma/lcd-ekran-teknolojisi-nedir.html
[17] ILITEK, ILI9320 TFT LCD Single Chip Driver
http://www.densitron.com/uploadedFiles/Displays/Suppo
rt/ILI9320AN_V0.92.pdf
Şekil 10. Genel Sistem
4. Sonuçlar
Bu çalışmada, öğretim üyesi ile iletişim kurmak
isteyen insanların, öğretim üyesi odasında mevcut olsun
ya da olmasın, onlara ulaşabilmesini sağlayan, düşük
maliyet ile bilgisayar ihtiyacı olmaksızın IP üzerinden
çalışan bir web kamera uygulamasını içeren, “Öğretim
Üyesi İletişim Modülü” geliştirilmiş ve başarıyla
gerçeklenmiştir.
Sistemin mevcut diğer sistemlere göre avantajları
aşağıdaki gibidir:

Sistem maliyeti 100$’ın altındadır.

Herhangi
bir
gömülü
işletim
sistemi
kullanılmamıştır. Böylece işletim sisteminin,
tasarımı kısıtlaması söz konusu değildir

Sistemin 160*120 piksellik resim ile çalışma hızı 30
ms ile 50 ms arasındadır.

Olası bir güç kaybında veya sistemin kendini tekrar
başlattığı durumlarda IP adresini sistem otomatik
olarak atadığı için, sistem otomatik olarak tekrar
çalışmaya başlayacaktır. Herhangi bir kullanıcı
ayarlamasına gerek kalmayacaktır.
İleriki çalışmalarda, aşağıdaki işlemlerin yapılması ile
sistemin
kullanılabilirliğinin
artabileceği
öngörülmektedir.
•
Veri aktarımının bir sunucu üstünden gerçekleşmesi
ile bilgisayara olan bağlılığın tamamen ortadan
kaldırılması.
•
Daha büyük bir LCD ekran kullanılarak kullanımın
daha kolay hale getirilmesi.
•
Resim verisi aktarım protokolünün değiştirilerek,
resim aktarım hızının artırılması.
94
[18] HAOYU electronics, HY32C TFT LCD modüle
schematic
http://www.haoyuelectronics.com/Attachment/HY32D/H
Y32D%20LCD%20module%20schematic.pdf
[19] Mbed Application Board,www.mbed.org
95

akıllı şehir, akıllı bina ve akıllı ev otomasyonu

Transkript

Benzer belgeler

Fizik-1 Uygulama-5

çeşitli yöntemlerle kurutulmuş hünnaptan bisküvi ve kurabiyeler için

GOT-It 2.0.1 ile Elektromanyetik Sistemlerin

Bu PDF dosyasını indir - Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part

güzellikajanı

Hayata Yön Veren Özlü Sözler -2-

3D Bilgisayar Grafikleri

Değiştiriyoruz - Sıcak İklimin Sıcak İnsanlarına