Studies in robotics have gained tremendous momentum with the development of embedded system cards which can be reprogrammed, with high processor capacity, with many features. In addition, this development will continue to evolve rapidly thanks to the facilitation of mechanical material processing techniques with the help of Computerized Numeric Control (CNC) and similar devices, the advancement of software technology and the reduction of mechanical materials and electronic hardware cards designed for various purposes. Parallel to this development, robotic applications have begun to serve gradually in social spheres. In the near future, robots will be among the indispensable parts of our lives in many countless areas. In particular, robots which help people will serve in homes, hospitals, offices, factories and many other areas. For example, Segways, which are popular vehicles of recent times, are used by private security units as short distance transportation in shopping malls, airports, factories, hospitals and lots of areas. The Mobile Balance Robots (MDRs) are often used as a software development platform for many researchers working in the field of robotics and control due to its nonlinear structure. In recent years, parallel to the development of Micro Mechanic Elektronik Sensor (MEMS) technology, robots with different mechanical designs have been built in real time by researchers. Most of these robots can keep balance on smooth and flat grounds. It's difficult for mobile balance robots to keep balance autonomously and move on different surfaces. In particular, if the surface is rough, sloping and loose, the robot must have the ability to detect the surface it is on. Based on these perceived surface conditions, the controller algorithm of the mobile balance robot needs to be adaptively updated. Experimental studies have shown that the designed MDR must update its controller parameter according to the surface. Thus, Surfaces which have Different friction Coefficient have been chosen by British Inverted Pendulum and balance performance of the robot has been observed considering Different controller parameters.In this thesis, a novel Artificial Neural Network (YSA) based Switching Adaptive Controller (AAK) algorithm has been developed and practically implemented to be used for real time control of two wheeled balance robot which can keep balance on different surfaces. In order to examine the effectiveness of this proposed AAK structure, a mobile balance robot with a unique design in software and hardware structure has been designed. At the same time, a test platform consisting of three different surfaces (soil, pebble and sand) has been created for the balance problem on rough and loose grounds. In the adaptive controller algorithm developed for adaptation to different floor types, an YSA based surface estimation unit has been designed and Absolute Referance Angle Deviation Error Mean (MRASHO), Absolute Referance Displacement Deviation Error Mean (MRYSHO) and Absolute Controller Output Mean (MKÇO) data of three different surfaces have been used for surface estimation. The new data obtained from the robot has been used as YSA input data. Thus, the surface of the robot has been estimated. As a result, an adaptive controller has been designed to enable that the robot can keep balance on different surfaces in a more stable way. Robot tilt angle change has been estimated by extended Kalman filter in the designed mobile balance robot system. In addition, in this thesis, a visual Robot Control Interface (RC-GUI) has been developed in the C ++ software development environment in which the robot controller parameters can be changed as desired, robot equilibrium angle, linear displacement and controller output can be monitored online. This new AAK structure applied to the balance robot has been compared with other classical controller algorithms and it is seen that this new AAK performs better than conventional controllers according to the experimental results obtained in real time.In the thesis, Inertial Measurement Unit (IMU) has been designed by fusing MEMS based multi sensors (Gyroscope senssor, acceleration sensor, magnetometer sensor and barometric pressure sensor) with Kalman filter properly. After They are calibrated on the balance test platform, orientation angles obtained from the sensors used for MDR system have been acquired correctly. In addition, a new PI-V controller algorithm and motion control algorithms have been developed for the designed MDR. Moreover, image transfer has been realized from the environment during motion control of the robot into the operator panel thanks to the Internet Protocol (IP) camera on the robot. So, the robot could be controlled easily by an operator.

Robotik alanında yapılan çalışmalar, birçok özelliği üzerinde barındıran yüksek kapasiteli işlemcilere sahip tekrar programlanabilen gömülü sistem kartlarının geliştirilmesi ile büyük bir ivme kazanmıştır. Ayrıca, mekanik malzeme işleme tekniklerinin Bilgisayarlı Sayısal Kontrol (CNC) ve 3D yazıcılar benzeri cihazlar yardımıyla kolaylaşması, yazılım teknolojisinin ilerlemesi ve değişik amaçlar için kullanılabilecek şekilde tasarlanan mekanik malzeme ve elektronik donanım kartlarının ucuzlaması sayesinde de hızlı bir şekilde gelişmeye devam edecektir. Bu gelişmeye paralel olarak robotik uygulamalar toplumsal alanlarda artarak hizmet vermeye başlamışlardır. Yakın bir gelecekte ise sayısız birçok alanda robotlar hayatımızın vazgeçilmezleri arasına girecektir. Özellikle insanlara yardımcı olan robotlar evlerde, hastanelerde, ofislerde, fabrikalarda ve birçok farklı alanda hizmet vereceklerdir. Örneğin, son zamanların popüler araçlarından olan Segway'ler özel güvenlik birimlerince alışveriş merkezlerinde, hava alanlarında, fabrikalarda, hastanelerde ve birçok alanda kısa mesafe ulaşım aracı olarak kullanılmaktadır.Mobil Denge Robotları (MDR) lineer olmayan yapısından dolayı robotik ve kontrol alanında çalışan birçok araştırmacı için üzerinde yazılım geliştireceği bir platform olarak sıklıkla kullanılmaktadır. Son yıllarda Mikro Elektro Mekanik Sensör (MEMS) teknolojisinin gelişmesine paralel olarak farklı mekanik tasarımlara sahip MDR'ler araştırmacılar tarafından gerçek zamanlı uygulamalar olarak inşa edilmiştir. İnşa edilen bu robotların çoğu pürüzsüz ve düz zeminlerde dengesini sürdürmektedir. Denge robotlarının otonom olarak pürüzlü, eğimli veya gevşek zeminlerde dengesini sürdürebilmesi ve hareket edebilmesi oldukça zordur. Yüzeyin pürüzlü, eğimli veya gevşek olduğu zeminlerde robotun bulunduğu yüzeyi algılama yeteneğine sahip olması gerekmektedir. Algılanan bu yüzey koşullarına göre MDR'nin sahip olduğu denetleyici algoritmasının adaptif olarak güncellenmesi gerekmektedir. Tasarlanan MDR'nin yüzeye göre denetleyici parametresini güncellemesi gerektiği yapılan deneysel çalışmalarla gösterilmiştir. Bunun için farklı sürtünme katsayısına sahip yüzeyler İngiliz Ters Sarkaç (İTS) sistemi ile belirlenmiş ve robotun denge performansı farklı denetleyici parametreleri dikkate alınarak izlenmiştir. Bu tezde, farklı zeminlerde kendi kendini dengeleyebilen iki tekerlekli denge robotunun gerçek zamanlı denetiminde kullanılmak üzere yeni bir Yapay Sinir Ağı (YSA) tabanlı Anahtarlamalı Adaptif Kontrol (AAK) algoritması geliştirilmiş ve pratik olarak uygulanmıştır. Önerilen bu YSA tabanlı AAK yapısının etkinliğinin incelenebilmesi için yazılım ve donanım yapısı bakımından özgün bir tasarıma sahip MDR tasarlanmıştır. Aynı zamanda gevşek zeminlerdeki denge problemi için üç farklı yüzeyden oluşan (toprak, çakıl ve kum) bir denge test platformu da oluşturulmuştur. Farklı zeminlere uyum için geliştirilen adaptif denetleyici algoritmasında YSA tabanlı bir yüzey tahmin birimi tasarlanmış ve yüzey tahmini için üç farklı yüzeye ait Mutlak Referans Açı Sapma Hatası Ortalaması (MRASHO), Mutlak Referans Yerdeğiştirme Sapma Hatası Ortalaması (MRYSHO) ve Mutlak Kontrolör Çıkışı Ortalaması (MKÇO) verileri kullanılmıştır. Robottan elde edilen bu yeni özellikli veriler YSA'nın giriş verisi olarak kullanılmıştır. Böylece gerçek zamanlı olarak robotun bulunduğu yüzey tahmin edilmiş ve robotun daha kararlı bir şekilde farklı yüzeylerde dengesini sürdürebilmesi için adaptif bir denetleyici tasarlanmıştır. Geliştirilen MDR sisteminde, robot eğim açısı değişimi Kalman filtresi aracılığıyla tahmin edilmiştir. Ayrıca bu tezde, robota ait denetleyici parametrelerinin istenilen şekilde değiştirilebileceği, robot denge açısının, lineer yer değiştirmenin ve kontrolör çıkışının anlık olarak izlenebileceği C++ yazılım geliştirme ortamında görsel bir Robot Kontrol Arayüzü (RC-GUI)'de geliştirilmiştir. Denge robotuna uygulanan bu yeni AAK yapısı ile diğer klasik denetleyici algoritmaları karşılaştırılmış ve geliştirilen bu yeni adaptif denetleyicinin klasik denetleyicilere göre daha etkili sonuçlar verdiği, gerçek zamanlı olarak elde edilen deneysel sonuçlarla gösterilmiştir.Ayrıca bu doktora tez çalışmasında MEMS tabanlı çoklu sensörler (jiroskop sensörü, ivme sensörü, manyetometre sensörü ve barometrik basınç sensörü) uygun şekilde kalman filtresi ile birleştirilerek Ataletsel Ölçüm Birimi (IMU) tasarlanmıştır. MDR sistemi için kullanılan sensörlerden elde edilen yönelim açıları, tasarlanan denge testi platformunda kalibrasyonu yapılarak doğru bir şekilde elde edilmiştir. Bunlara ilave olarak tasarlanan MDR'ye ait yeni bir PI-V denetleyici algoritması ve hareket kontrol algoritmaları da geliştirilmiştir. Ayrıca robotun üzerinde bulunan Internet Protokolü (IP) kamera sayesinde robotun hareket denetimi esnasında bulunduğu ortamdan bilgisayar üzerinde çalışan RC-GUI'ye görüntü aktarması sağlanmıştır. Bu sayede robotun bir operatör tarafından kolayca kontrol edilebilmesi sağlanmıştır.