Views
1 year ago

OCAK - MART 2017 SAYI 75

YpB6sb

Robot çeşitli makine

Robot çeşitli makine öğrenmesi metotları/sınıflandırıcılar kullanarak insanın içinde bulunduğu ruh halini algılayıp uygun duygu durumunu ve iç dünyasını belirtecek davranışları gerçekleyebilir. Resim 3. İngiltere’de gerçekleştirilen çocuklarla etkileşimli müzik oyunundan bir sahne. olduğu gibi doğal görünen iletişim rutinlerini kullanması ve sosyal ipuçlarından yararlanması esastır. Bunlar yüz ifadeleri, göz ve baş hareketleri, el jestleri şeklinde ifade edilebilir [Kose, vd., 2010]. Ancak işaret dili çalışmalarında dikkat edilecek unsur sözlü iletişimde kullanılabilecek bu tür jest ve mimiklerin, işaretlerde kullanılanlarla karıştırılmaması için belirli sınırlar içinde tutulmasıdır. Robot çeşitli makine öğrenmesi metotları/sınıflandırıcılar kullanarak insanın içinde bulunduğu ruh halini algılayıp uygun duygu durumunu ve iç dünyasını belirtecek davranışları gerçekleyebilir. Dr. Köse ve ekibi çalışmalarında insan duygu durumlarını da robota yansıtmak ve robot öğretmenin çalışma süre ve zorluğunu buna göre ayarlamasını da amaçlamaktadır. Bu amaçla, özel sensörlerle insan nabız ve EMG bilgisi alınarak bu bilgilerden, insanın duygu duna geçer. “Pasif test” modunda robot hiçbir ipucu vermeden hareketleri karışık bir sıra ile gerçekleştirir, her hareketi bitirdikten sonra çocuktan gerçekleştirdiği hareket/işaret ile ilgili renkli kartı göstermesini bekler. Çocuk önündeki kartlar arasından doğru olduğunu düşündüğü kartı robota gösterir (Resim 2). Robot görü modülü yardımıyla bu kartı tanır. İşaretle eşleşen doğru kart gösterilirse gülümser, yanlış kart gösterilirse nötr yüz ifadesi gösterir ve her iki yüz ifadesini de sesli geribildirim ile destekler. Robotun “aktif test” modunda ise, çocuğa kartlar gösterilir ve çocuğun hareketi yapması beklenir. Çocuk hareketi yapınca, robot hareket tanıma modülü yardımı ile hareketin doğruluğunu kontrol eder eğer doğru ise robot gülümser ve hareketi tekrarlar, yanlış ise nötr yüz ifadesi ile çocuktan tekrar etmesini ister. Bu çalışmaya kelimelerin tahminine dayalı bir çocuk oyunundan esinlenilerek “iSpy-uSign”ya da kısaca “iSign” ismi verilmiştir. İnsan-robot etkileşiminde temel unsur robotun insan ile iletişimde bulunmasıdır. Robotlar etkileşim sırasında insanın üç duyusunu (görme, işitme, dokunma) tetikleyebilir. Bu nedenle sadece sözlü değil, bu çalışmada olduğu gibi sözsüz jestlere dayalı iletişim de kurulabilir. Özellikle sözlü iletişim konusunda sorun yaşayan işitme engelliler, otizmliler ya da konuşma bozukluklarına sahip bireyler için bu önemli bir unsurdur. Robotun insan ile etkileşimi sırasında ya da etkileşimi için insanlar arasındaki iletişimde Resim 4. Çocuk Nao ile etkileşim oyunu oynuyor. rumunun çıkarımı üzerinde çalışılmaktadır. İşaret dili dışında müzik de çocuk-robot sözsüz iletişimini sağlamak için etkin bir yoldur. Dr. Köse’nin konu ile ilgili çalışmalarında çocuklar ve robot arasındaki sözsüz etkileşimin düzenlenmesi için müzikten ve hesaplamalı bilişsel metotlardan yararlanılmıştır [Kose vd. 2009; Kose vd. 2010]. Bu çalışma İngiltere’de 70’i ilkokul öğrencisi olmak üzere yaklaşık 100 katılımcı ile test edilmiştir (Resim 3). Literatürde farklı işaret dillerini tanımak için bilgisayar destekli başarılı çözümler sunulmuştur. Ancak bu çalışmalar yetişkinler için geliştirilmiştir. Çocukların iskelet sistemleri farklı boyut ve orandadır. Çocuklar tarafından yapılan işaretlerin yüksek başarım ile tanınabilmesi için çocukların iskelet sistemine uygun ve çocukların yaptıkları işaret verileri kullanılarak makine öğrenmesi metotları ile eğitilen sistemlere ihtiyaç vardır (Resim 7). Bu çalışma bu anlamda ilk çalışmalardan olma özelliğine sahiptir. Robotun işaretleri tanıdığı modül, Saklı Markov Modelleri (SMM) tabanlı bir sistemdir. Her işaret primitifi Yapay Sinir Ağları (YSA) ile tanınır ve bu primitiflerden oluşan hareket sekansını Saklı Markov Modelleri tanır. Her primitif için özel eğitilmiş bir YSA ve her bir işaret için özel eğitilmiş bir SMM vardır. Derinlik ölçen kameralar (Örn. Kinect) yardımı ile insanlardan her bir hareket için alınan veriler ile sistem eğitilir. Veri sayısı arttıkça başarım yükselir. itü vakfı dergisi 33

İNSANLAŞAN MAKİNALAR - YAPAY ZEKÂ Resim 5. R3 insansı robotu ve Nao insansı robot Resim 6. Deneylerden bir sahne 34 itü vakfı dergisi Çalışmalarda 2 adet Nao H25 insansı robot ve 1 adet Robovie R3 insansı robot kullanılmaktadır. Nao robotlar 25 serbesti derecesine sahip küçük ve kompakt robotlardır. Bu nedenle kolayca taşınıp okullara ve kreşlere götürülebilmekte ve testlerde kullanılabilmektedirler. miştir. Ancak insandan Kinect kamera aracılığıyla alınan verinin doğrudan robota gönderilmesi ve robotun insan hareketine en yakın hareketleri üretmesi amaçlanmaktadır. Robotun üst vücut eklemleri ve insan eklemleri birebir eşleşmemektedir, bu yüzden insanın eklem bilgilerinin en az veri kaybıyla robotunkilere aktarılacak şekilde düzenlenmesi gerekir. Bu aktarım sırasında robotun eklem sınırlarını da göz önünde bulundurmak ve hassas olan kol eklemlerine ve parmaklarına zarar vermeyecek şekilde hareket etmesini sağlamak esastır. Bu amaçla Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık tabanlı bir koruma modülü geliş- Resim 7. “Arkadaş” işareti için veri toplanması Resim 8. Leap Motion sensör ile parmak ve avuç hareketlerinin takibi Parmak hareketlerinin tanınması ve gerçeklenmesi için ise Leap Motion sensörü kullanılır. Proje dahilinde [Demircioğlu vd. 2016] ‘de parmak primitiflerinin tanınması için kural tabanlı bir sistem önerilmiş ve bu sistem Random Forest ve SVM metotları ile karşılaştırılmıştır. Bu çalışma 2016’da İTÜ ARI Teknokent’in düzenlediği Girişimci ve Yenilikçi Bitirme Tasarım Projesi (BTP) Yarışması’nda 3.lük ödülüne layık görülmüştür. Sistem aynı zamanda Türk İşaret Dili’ndeki parmak primitiflerini tanıyan ilk sistemdir (Resim 8). Testler sırasında kullanılan işaretler robot üzerinde manuel olarak geliştiriltirilmiştir. Robotun insan öğretmenden alınan veri ile eğitildiği Gaussian Karışım Modelleri tabanlı bir hareket gerçekleme modülü üzerinde çalışılmaktadır. Çalışmalarda 2 adet Nao H25 insansı robot ve 1 adet Robovie R3 insansı robot kullanılmaktadır. Nao robotlar 25 serbesti derecesine sahip küçük ve kompakt robotlardır. Bu nedenle kolayca taşınıp okullara ve kreşlere götürülebilmekte ve testlerde kullanılabilmektedirler (Resim 4). Ancak 3 bağımlı parmaklı elleri bazı işaretlerin gerçeklenmesi için uygun değildir. Robovie R3 robotu bu proje için özel olarak orijinal tasarımından değişikliğe uğramış, bağımsız 5 parmaklı eller, bilekte ek serbesti, insanlara çarpmasını önlemek için Kızılötesi algılayıcılar, hareket algılaması için RGB-D sensör (ASUS Xtion) ve gereğinde geribildirim için kullanılmak üzere üst gövdeye takılabilen bir tablet ile donanmıştır. Ayrıca duygu durum geri bildirimi için LED ışıklarla ağız eklentisi yapılmıştır. Japonya dışında bu robot sadece İTÜ’de bulunmaktadır. Ancak bu eklentilere sahip tek robot İTÜ’deki versiyondur (Resim 5).

MEDYATABLET 2017 MART
MEDYATABLET 2017 OCAK
Kobilife Mart 2018
OCAK 2017