Robotik Sistemlerde Uyum Sağlamayı Öğrenme: Çoklu Sensör Füzyonu, Alan Değişimi ve Test Anında Planlama

Başlık: “Robotik Sistemlerde Uyum Sağlamayı Öğrenme: Çoklu Sensör Füzyonu, Alan Değişimi ve Test Zamanında Planlama”

Tarih: 6 Temmuz 2026 (Pazartesi)

Saat: 15:00

Yer: EEE Yorgo Istefanopulos Seminer Salonu - Kare Blok

Özet: Gerçek dünya ortamlarında çalışan robotik sistemler, belirsizlik koşulları altında algılama, akıl yürütme ve hareket etme yeteneğine sahip olmalıdır. Bu konuşma, çoklu sensörlü, çoklu görevli algılamadan uyum bilincine sahip planlama ve tahminlere uzanan bir araştırma yolunu sunmaktadır. Konuşmama, otonom sistemler için LiDAR tabanlı algılama ile başlayacağım; ardından zorlu sahnelerde radar ve kızılötesi algılamanın LiDAR’ı nasıl tamamlayabileceğini ele alacağım. LiDAR doğru geometrik yapı sağlarken, radar olumsuz koşullarda sağlamlık sunabilir ve kızılötesi algılama, standart görsel yöntemlerle elde edilmesi daha zor olan bilgileri yakalayabilir. Bu sensörleri çoklu görev çerçevesinde birleştirmek, segmentasyon, sahne anlayışı ve yol veya nesne düzeyinde akıl yürütme gibi ilgili algılama problemlerini desteklemek üzere ortak temsillerin oluşturulmasına olanak tanır.

Bu avantajlara rağmen, dağıtım ortamları eğitim koşullarından farklı olduğunda sensör füzyonu tek başına yeterli olmaz. Bu nedenle, alan kayması altında algılama için denetimsiz alan adaptasyonu üzerine yaptığımız çalışmayı ele alacağım. Bu tür yöntemler genellemeyi iyileştirebilir, ancak hedef alan verilerine duyulan ihtiyaç, ek eğitim prosedürleri ve bazen dengesiz optimizasyon gibi pratik kısıtlamalar da getirir. Bu durum, robotik sistemlerin nasıl daha doğrudan uyum sağlayabileceği sorusunu gündeme getirir.

Konuşmanın ikinci bölümü, bu soruyu planlama perspektifinden ele almaktadır. Manipülatör planlaması hâlâ zorlu bir konu olsa da, arama alanı genellikle açık dünya algılamasından daha sınırlıdır; bu da onu test anında adaptasyon için yararlı bir ortam haline getirir. Bu oturumda, yaygınlaşma temelli planlama üzerine yaptığımız son çalışmaları anlatacağım; bu çalışmalarda, dağıtım sırasında aday hareketleri örneklemek ve iyileştirmek için üretici modeller kullanılmaktadır. Ayrıca bu yönelimi, difüzyon tabanlı eylem üretimini giderek daha fazla kullanan ve uyarlanabilir robot davranışına giden başka bir yol sunan görme-dil-eylem modelleriyle de kısaca ilişkilendireceğim.

Son olarak, bu fikirleri ego hızına bağlı yörünge tahmini yoluyla otonom araçlarla ilişkilendireceğim. Genel olarak, bu konuşma uyumu robotik sistemlerdeki algılama, planlama ve tahmin arasında ortak bir tema olarak ele almaktadır.