Bölüm 7 · Görüntü işleme · Ders 31

Tehlikeli bölge ihlali ve KKD

Işın atma ile çokgen içi testi: robot hücresine kim, nasıl girdi?

Veri. Bir endüstriyel robot hücresi 12 m × 8 m. Ortadaki robot kolunun çalışma alanı, 11 köşeli bir çokgenle işaretlendi (altta konveyör için içe girinti var). Tavan kamerası 30 saniye boyunca saniyede 10 kez her işçinin kutusunu (±5 cm) ve kask/yelek sınıflandırıcısının kararını veriyor (kararların %6'sı hatalı). İşçilerden biri kasksız, biri yeleksiz, biri ikisi de olmadan dolaşıyor.

tehlike bölgesi: kolun çalışma alanı, 11 köşebölge × 1,00 · 4 kişi · 30 s

1 / 156

Bölge büyüklüğü (×) 1Kişi sayısı 4

bolge.pypython

import numpy as np
rng = np.random.default_rng(5)
Z = np.array([[3.4, 2.4], [6.4, 1.6], [8.8, 2.6], [9, 4.8], # tehlike bölgesi (m)
[8.6, 6.6], [7.6, 6.6], [7.3, 5.3], [6.7, 5.3], # altta konveyör girintisi
[6.4, 6.6], [4.2, 6.4], [3, 4.4]])
def inside(x, y, P): # ışın atma
c = False
for (x1, y1), (x2, y2) in zip(P, np.roll(P, -1, 0)): # her kenar
if (y1 > y) != (y2 > y): # kenar ışının hizasında mı?
xs = x1 + (y - y1) * (x2 - x1) / (y2 - y1) # kesişimin x'i
if xs > x: c = not c # sağdaysa say
return c # tek sayı = içeride
print(inside(6, 4, Z), inside(1, 1, Z), inside(7, 6.2, Z)) # merkez, köşe, girinti
start = np.array([[1.0, 5], [11, 6], [11, 2]]) # ayak noktaları
goal = np.array([[5.5, 3.6], [7.5, 4.5], [8.5, 2.2]])
msg, was = ['ALARM', 'UYARI', 'ALARM'], [False] * 3 # KKD yok → alarm
for t in np.arange(0, 6, 0.1):
foot = start + min(t / 4, 1) * (goal - start) # hedefe yürü
foot += rng.normal(0, 0.05, foot.shape) # kutu gürültüsü
for k, (x, y) in enumerate(foot):
now = inside(x, y, Z)
if now and not was[k]: # yeni giriş
print(round(t, 1), k, msg[k])
was[k] = now

Sahnedeki her sayı, aynı algoritmanın tarayıcında yapılan gerçek çalıştırmasından gelir (sabit tohum, her seferinde aynı sonuç). Python kodunu kendi bilgisayarında çalıştırırsan rastgele başlangıçlar farklı olacağı için sayılar biraz değişebilir.

Veri seti

Tüm veri setleri →

Bu dersin kodu verisini kendi içinde üretir; indirilecek dosya yok. Kodu yine de aşağıda tarayıcında çalıştırabilirsin.

Kodu tarayıcıda çalıştırPython · NumPy · matplotlib · Pyodide

Python ve NumPy bu sayfada, tarayıcında çalışır (Pyodide). Kodu değiştirip yeniden çalıştırabilirsin; dersin veri setleri çalışma klasöründe hazır. Kod matplotlib kullanırsa grafikler çıktının altında görünür, yazdığı dosyalar (ör. egitim_gecmisi.csv) indirilebilir.

bolge.pypython

import numpy as np
rng = np.random.default_rng(5)
Z = np.array([[3.4, 2.4], [6.4, 1.6], [8.8, 2.6], [9, 4.8],  # tehlike bölgesi (m)
     [8.6, 6.6], [7.6, 6.6], [7.3, 5.3], [6.7, 5.3],  # altta konveyör girintisi
     [6.4, 6.6], [4.2, 6.4], [3, 4.4]])
def inside(x, y, P):                          # ışın atma
    c = False
    for (x1, y1), (x2, y2) in zip(P, np.roll(P, -1, 0)):  # her kenar
        if (y1 > y) != (y2 > y):              # kenar ışının hizasında mı?
            xs = x1 + (y - y1) * (x2 - x1) / (y2 - y1)  # kesişimin x'i
            if xs > x: c = not c              # sağdaysa say
    return c                                  # tek sayı = içeride
print(inside(6, 4, Z), inside(1, 1, Z), inside(7, 6.2, Z))  # merkez, köşe, girinti
start = np.array([[1.0, 5], [11, 6], [11, 2]])  # ayak noktaları
goal = np.array([[5.5, 3.6], [7.5, 4.5], [8.5, 2.2]])
msg, was = ['ALARM', 'UYARI', 'ALARM'], [False] * 3  # KKD yok → alarm
for t in np.arange(0, 6, 0.1):
    foot = start + min(t / 4, 1) * (goal - start)  # hedefe yürü
    foot += rng.normal(0, 0.05, foot.shape)   # kutu gürültüsü
    for k, (x, y) in enumerate(foot):
        now = inside(x, y, Z)
        if now and not was[k]:                # yeni giriş
            print(round(t, 1), k, msg[k])
        was[k] = now

Kendi CSV’ni yükle

Çıktı

Çıktı burada görünecek.

Nasıl çalışır

Kişinin yeri kutunun ortası değil, ayak noktasıdır (alt kenarın ortası): yere değen nokta budur.
Işın atma: ayak noktasından sağa yatay bir ışın gönder, çokgenin kaç kenarını kestiğini say. Tek sayı içeride, çift sayı dışarıda. İçbükey çokgende de çalışır.
Titreşim yüzünden sınırda gidip gelmesin diye giriş, iki ardışık karede aynı sonuçla onaylanır. KKD kararı son 5 karenin çoğunluk oyudur.
KKD'li giriş uyarıdır ve robot yavaşlar; kask ya da yelek eksikse alarm çalar ve robot durur.
Şunu dene: bölgeyi 1,3 kat büyüt; çevrede dolaşan işçiler de bölgeye girer. Kişi sayısını 6'ya çıkar; daha çok alarm görürsün.

Neden önemli

Endüstriyel robot hücrelerinde, şantiyelerde ve depolarda kamera tabanlı güvenlik bölgeleri ışık perdelerinin ve çitlerin yerini alıyor; iş birlikçi robotlar insan yaklaşınca hızını düşürür (ISO/TS 15066). Aynı nokta-çokgen testi haritalarda konum sorgusunda, drone coğrafi çitlerinde (geofence) ve otonom araçlarda şerit içinde olup olmamayı anlamada kullanılır.

ESOF 323, 11. hafta: robotlarda derin öğrenme →