Taşıtın yanal ve doğrusal kontrolü için sürücünün modellenmesi
Human driver modeling for lateral andlongitudinal control of a vehicle
- Tez No: 166177
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Teorisi ve Dinamiği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
TAŞITIN YANAL VE DOĞRUSAL KONTROLÜ İÇİN SÜRÜCÜNÜN MODELLENMESİ ÖZET Klasik ve akıllı kontrol yöntemlerindeki bütün gelişmelere rağmen, birçok uygulamanın karmaşık ve belirsiz olması nedeni ile insan operatörlerin yerine otomatik kontrol sistemleri hala kullanılamamaktadır. Araba kullanma, uçağın kumandası veya karmaşık bir prosesin elle kontrolü bu uygulamalara örnek gösterilebilir. Genellikle insan operatör görsel geri besleme bilgisini kullanarak makina ile etkileşim halindedir. Bu görsel bilgiye dayanarak operatör yapacağı eylemin tipine ve miktarına karar verir ve böylece kapalı çevrimi oluşturur. Motor ya da taşıtın gelişimiyle uğraşan mühendisler bunları açık çevrim olarak simüle etmişlerdir. Ancak, bir kontrolör olan sürücü olmadan simülasyonlardan en iyi performansın elde edilmesi mümkün değildir. Taşıt sürücüsünün gerçeğe en yakın şekilde modellenmesi ile kapalı çevrim çalışan başarılı simülasyonlar yapılabilir. Bu tez çalışmasının amacı, doğrusal ve yanal kontrolü bir arada gerçekleştiren bir sürücü modeli çıkarmaktır. Sürücünün taşıtla etkileşiminin karmaşıklığından, insan operatörlerin iç rasgeleliğinden ve yanlılığından ötürü modelleme zorlaşmakta ve bu durum, çalışmayı, verilerin içindeki bilginin kullanılmasına dayalı sistem tanılama yöntemlerine götürmektedir. Çalışmalara ilk olarak doğrusal parametrik model olan ARX (Auto Regressive with exogenous input) ile başlanmış ve daha iyi performans vereceği düşünülerek doğrusal olmayan modeller (YSA Yapay Sinir Ağlan) de denenmiştir. Uygun giriş-çıkış bileşenleri ve uygun ağ mimarisi seçilerek yapılan denemelerde YSA modelde gaz pedalı için %82.5, fren için %83.5, vites için %81.7 ve direksiyon açısı için %93.3 başarım elde edilmiştir. Çalışma, taşıt sürücüsü modeline olan ihtiyacın açıklanması ile başlamaktadır ve konuyla ilgili literatürde yer alan, bu çalışmaya esin kaynağı olan yayınların anlatılması ile devam etmektedir. Bölüm 2'de ise detaylı bir şekilde sistem tanılamanın tüm aşamaları anlatılmaktadır. Bölüm 3 ve 4'te ise klasik ve akıllı yöntemler ile modelleme hakkında teorik bilgiler verilmektedir. Bölüm 5 ise daha önceki bölümlerde anlatılan bilgiler kullanılarak taşıt sürücüsün modellenmesi için yapılan çalışmaları içermektedir. Son bölümde de çıkarılan sonuçlar tartışılmıştır. ıx
Özet (Çeviri)
HUMAN DRIVER MODELING FOR LATERAL AND LONGITUDINAL CONTROL OF A VEHICLE SUMMARY Despite many classical and intelligent control methods, it is still very difficult to replace human operators in many applications due to complexity, uncertainty and vagueness. Driving a car, piloting an airplane or manually controlling a complicated process can be given as examples for such applications. Generally a human operator interacts with a machine by using the visual data as feedback. Based on the visual information, the operator decides on the type and the amount of action to be taken, hence closing the loop between the inputs and the outputs of the plant. Engine and vehicle have been simulated as open loop models by engineers that have been working on engine and vehicle development. But without having the human driver as a controller it is not possible to constitute realistic simulations. Unless an accurate model of the driver exists, perfect closed loop simulations can not be accomplished. Main objective of this study is obtaining a human driver model containing both lateral and longitudinal control of a vehicle. Human driver-vehicle interactions, human operators' randomness and bias make the modeling difficult and system identification approach seems to be the only choice for modeling. Firstly, human driver was modeled using a linear parametric model structure, namely ARX (Auto Regressive with exogenous input), then nonlinear model structures based on Neural Networks are also tried. Neural Network model outputs fit the real data much more satisfactorily. For the best results, fitting percentages for accelerator pedal, brake, gear, steering wheel angle are 82.5%, 83.5%, 81.7%, 93.3% respectively. Study begins with explaining the need for a human driver model. Next, the literature survey is summarized. In Section 2, system identification procedures that are applied to obtain the human driver model are mentioned. Section 3 contains the information on classical and intelligent modeling. Studies on modeling the human driver based on this information are given in Section 5. Finally, modeling results are discussed in Section 6.
Benzer Tezler
- Multi input multi output intelligent modeling techniques and application to human driver
Çok giriş çok çıkışlı akıllı modelleme teknikleri ve insan sürücüye uygulanması
EMRE TEKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
- Taşıtın eş zamanlı yanal ve boyuna hareket kontrolu için evrimsel-takagi-sugeno bulanık sürücü modeli geliştirilmesi
Evolving takagi-sugeno fuzzy driver model for simultaneous lateral and longitudinal vehicle control
SERDAR AKÇA
Doktora
Türkçe
2014
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
- Collision avoidance and crash mitigation via intelligent steering intervention
Aktı̇f dı̇reksı̇yon müdahalesı̇ ı̇le kaza önlenmesı̇ ve çarpışma etkı̇sı̇nı̇n azaltılması
HASAN ŞAHİN
Doktora
İngilizce
2020
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGEN AKALIN
- Yüksek hızlı demiryolu taşıtı yanal titreşimlerinin aktif kontrolü
Active control of lateral vibrations of high-speed railway vehicle
NİHAT BULDUK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Makine MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUZAFFER METİN
- Modeling and control of electric vehicles with electronic differantial
Elektronik diferansiyelli elektrikli araçların modellenmesi ve kontrolü
KÜBRA TURAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. ORHAN ATABAY