This study is a part of a joint team effort to transform a small-scale model car into an autonomous moving robot. This transformation includes several routines that are essential and attached together. Integration of various equipment on the model car is the first step of that routine which is shared among different thesis studies conducted at RAVLAB (Robotics and Autonomous Vehicles Laboratory) of Işık University. Hence. The resulting hardware system which is explained in this thesis is mostly the co-produce of RAVLAB team. The integration is followed by implementing the software required to establish control and communication links between different units. During this thesis, the author has developed a multi-threaded main control software to facilitate obstacle avoiding movements of the robot while reading and analyzing sensory inputs. This thesis study mainly focuses on detection of the obstacles with visual information collected from an ordinary color camera. The main obstacle detection algorithm that is proposed in this thesis is adapted from a powerful background subtraction algorithm ViBe [1] (Visual Background Extractor). The proposed algorithm uses the model of the ground plane in order to detect obstacles. A different ground plane model is kept for each pixel location as in ViBe. The proposed algorithm is robust against illumination differences, shadows and the changes in the appearance of the ground plane. A comparison is provided (using ground trurh data) with another obstacle detection algorithm [2] which also uses a ground plane based model to detect obstacles. The results of the proposed algorithm under different conditions compared to a counterpart. In addition to the obstacle detection, during this study two obstacle avoidance algorithms are developed to facilitate navigation of the robot in indoor environments. The experiments show that the robot is able to move while avoiding obstacles by using ultrasonic sensors as well as using the visual camera input.

Bu çalışmadaki amaç küçük boyutlu model bir arabanın otonom hareket edebilen bir robot haline getirilmesidir. Bu dönüşümü sağlamak için birbirine bağlı ve önemli aşamalar vardır. Bu aşamaların ilki model arabanın üzerine gerekli ekipmanın yerleştirilmesi kısmıdır ve bu kısım Işık Üniversitesi Robotik ve Otonom Araçlar Laboratuvarı araştırmacıları tarafından birlikte gerçekleştirimiştir. Araç donanımsal olarak hazırlandıktan sonra robot kontrolü ve robotla iletişim kurma amacıyla gerekli programların kodları yazılmıştır. Tez çalışmaları sırasında, yazar ana programı aynı anda engel tanıma, engelden sakınma ve sensör bilgilerini almak amacıyla çok iplikli bir yapıda tasarlanmıştır. Bu tez çalışmasında ele alınan en önemli konu normal bir kamera kullanarak engelleri robotun hareket ettiği zeminden ayırt edebilmektir. Geliştirilen engel tanıma algoritması algoritması, ViBe (Vısual Background Extractor) [1] isimli hareket algılama algoritmasından uyarlanmıştır. Geliştirilen algoritma engelleri ayırt edebilmek için hareket edilen zeminin modelini kullanmaktadır. Zemini modellemek amacıyla her piksel lokasyonu için bir zemin modeli saklanmaktadır.Geliştirilen algoritma ortamdaki ışık düzeyi farklılıklarına , gölgelere ve zemindeki görüntü değişiliklerine karşı gürbüzdür.Bunun yanı sıra ,söz konusu algoritma engelleri ayırt etmek için zemin modelini kullanan başka bir algoritmayla (2) elle işaretlenmiş datalar vasıtasıyla karşılaştırılmıştır.Yapılan detaylı deneyler sonucunda ortaya çıkarılan algoritmanın stabil olduğu,değişik koşullarda çalışabildiği ve diğer algoritmadan daha üstün olduğu gözlenmiştir. Engel tanımının yanında ,tez çalışması sırasında robot için kapalı alanda engelden sakınma algoritmaları da geliştirilmiştir.Yapılan deneyler robotun sesötesi sensörler kullanarak veya sadece normal bir kameradan elde ettiği görüntüyü işleyerek kapalı alanda dolaşabildiği göstermiştir.