Intelligent methods for dynamic analysis and navigation of autonomous land vehicles
Otonom kara araçlarının dinamik analizi ve seyrüseferleri için akıllı metodlar
- Tez No: 153330
- Danışmanlar: PROF. DR. AYDAN ERKMEN, PROF. DR. İSMET ERKMEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Ataletsel Seyrüsefer Sistemi (ASS), Küresel Konumlama Sistemi (KKS), Yapay Sinir Ağı (YSA), Otonom Araçlar, Yardımlı Seyrüsefer, Kaos, Doğrusal Olmayan Analiz. vıı, Inertial Navigation System (INS), Global Positioning System (GPS), Artificial Neural Network (ANN), Autonomous Vehicles, Aided Navigation, Chaos, Nonlinear Analysis
- Yıl: 2004
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 204
Özet
oz OTONOM KARA ARAÇLARININ DİNAMİK ANALİZİ VE SEYRÜSEFERİ İÇİN AKILLI METODLAR Kaygısız, Hüseyin Burak Doktora, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Aydan ERKMEN Ortak Tez Yöneticisi: Prof. Dr. İsmet ERKMEN Temmuz 2004, 1 82 sayfa Otonom kara araçları (OKA) askeri ve ticari kullanımlara girmesinden sonra çok fazla ilgi çekmeye başlamışlardır. OKA' lar hala önemli bir araştırma konusu olmaya devam etmektedirler. OKA uygulamalarında karşılaşılan ana soranlardan biri sistemin operasyonu sırasında karşılaşılan seyrüsefer hassasiyeti iken bir diğeri yoldan gelen ve araç ile yükünün çalışmasını engelleyebilecek dinamik etkilerdir. Bu tezde, OKA'nm bu iki sorunu için akıllı çözümler önerilmiştir. Öncelikle, küresel konumlama sisteminden (KKS'den) sinyal alınamadığı durumlarda tümleştirilmiş küresel konumİama/ataletseî seyrüsefer sisteminin (KKS/ASS) kara sistemlerindeki başanmını yükseltmek için bir akıllı yöntem önerilmiştir. Yöntemimiz KKS sinyalinin olmadığı zamanlarda KKS/ASS sistemine yardım etmek için kullanılan bir yapay sinir ağına (YSA) vıdayanmaktadır. Önerilen YSA yardımlı KKS/ASS sistemi dimaik bir testle denemiş ve sonuçlar burada verilmiştir. Böylece, KKS/ASS+YSA sisteminin başarımı yer denemeleri ile gösterilmiştir. Bundan sonra, çalışmamız OKA'nm kararlılık bölgesinin belirlenmesi ve genişletilmesi üzerine yoğunlaşmıştır. Bu tezde, OKA'nm çekim bölgesinin kaotik ve kesirli boyut ile pürüzlü kümeler kullanılan hücreden hücreye dönüşüm ile ortaya çıkarılan kaotik sınırlara sahip düzenli alanlardan oluştuğu bulunmuştur. Pürüzlü küme teorisi kullanılarak, hücresel durum uzaymdaki bütün hücreler, kesirli boyutlarına göre alt yaklaşımın (kesinlikle kararlı), üst yaklaşımın (olasılıkla kararlı) veya sınır bölgesinin üyeleri olarak asmıflandınlmıştır. Elde edilen pürüzlü küme düzenli bölgedeki belirsizliği modellemek için kullanılmıştır. Bu belirsizlik, araç şasisi denetimi için kullanılacak ve titreşimden oluşacak yük bozulmalarım önleyecek düzenli bölgeyi genişletmek amacı ile bir zorlamalı öğrenme yöntemi kullanılarak düzgünleştirilmiştir. Bu sayede, OKA'nm dinamik anlamda olabilecek en geniş güvenli alanda çalışması ve araç ile yükün korunması sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT INTELLIGENT METHODS FOR DYNAMIC ANALYSIS AND NAVIGATION OF AUTONOMOUS LAND VEHICLES Kaygısız, Hüseyin Burak Ph.D., Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Prof. Dr. Aydan ERKMEN Co-Supervisor: Prof. Dr. İsmet ERKMEN July 2004, 182 pages Autonomous land vehicles (ALVs) have received considerable attention after their introduction into military and commercial applications. ALVs still stand as a challenging research topic. One of the main problems arising in ALV operations is the navigation accuracy while the other is the dynamic effects of road irregularities which may prevent the vehicle and its cargo to function properly. In this thesis, we propose intelligent solutions to these two basic problems of ALV. First, an intelligent method is proposed to enhance the performance of a coupled global positioning/inertial navigation system (GPS/INS) for land navigation applications during the GPS signal loss. Our method is based on using an artificial neural network (ANN) to intelligently aid the GPS/INS coupled navigation system in the absence of GPS signals. The proposed enhanced GPS/INS is used in the ivdynamic environment of a tour of an autonomous van and we provide the results here. GPS/INS+ANN system performance is thus demonstrated with the land trials. Secondly, our work focuses on the identification and enlargement of the stability region of the ALV. In this thesis, the domain of attraction of the ALV is found to be patched by chaotic and regular regions with chaotic boundaries which are extracted using novel technique of cell mapping equipped with measures of fractal dimension and rough sets. All image cells in the cellular state space, with their individual fractal dimension are classified as being members of lower approximation (surely stable), upper approximation (possibly stable) or boundary region using rough set theory. The obtained rough set with fractal dimension as its attribute is used to model the uncertainty of the regular regions. This uncertainty is then smoothed by a reinforcement learning algorithm in order to enlarge regular regions that are used for chassis control, critical in ALV in preventing vibration damages that can harm the payload. Hence, we will make ALV work in the largest safe area in dynamical sense and prevent the vehicle and its cargo.
Benzer Tezler
- Otonom mobil robotlarda doğruluk ve hız odaklı lokalizasyon algoritmalarının geliştirilmesi, uygulaması ve karşılaştırmalı analizi
Development, implementation, and comparative analysis of accuracy and speed-oriented localization algorithms in autonomous mobile robots
OZAN VAHİT ALTINPINAR
Doktora
Türkçe
2025
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VOLKAN SEZER
- 3D nokta bulutu verileri kullanılarak otonom sürüş için nesne algılama yöntemi ile karayolu envanterlerinin tespit edilmesi
Determination of highway inventories with object detection method for autonomous driving using 3D point cloud data
HİLAL GEZGİN
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REHA METİN ALKAN
- İnsansız sualtı aracının matematiksel modelinin durum ölçümlerine dayalı olarak tanılanması ve hata toleranslı kontrol
Identification of the mathematical model of an unmanned underwater vehicle based on state measurements and fault tolerant control
EMRE ÜNEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇİNGİZ HACIYEV
- Applications of artificial intelligence for the security of networks
Ağ güvenliği için yapay zeka uygulamalari
SELEN GEÇGEL ÇETİN
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT
- Cfd-based pı/pıd controller for velocıty and headıngcontrol of the darpa suboff
Had tabanlı PI/PID kontrol yaklaşımı ile darpa suboffdenizaltısının hız ve rota kontrolü
DUYGU ÜNLÜ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CİHAD DELEN