Geri Dön

Sürücü davranışlarının modellenmesine bilişsel mimari yaklaşımı

A cognitive architecture approach for modelling drivers' behavior

  1. Tez No: 202318
  2. Yazar: GÖKHAN YENİKAYA
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HALİL YEŞİLÇİMEN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Araç Sürücü Modelleme, Modelleme, Bilissel Mimari, Pekistirmeli Ögrenme, Q-Ögrenme, Seçenekler, Otomatik Alt Görev Belirleme, Drivers? Behavior Modelling, Cognitive Architecture, Reinforcement Learning, Q-Learning, Options, Automatically Subgoal Discovery, Reverse Reinforcement Learning
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Uludağ Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 162

Özet

Geçen yüzyılın sonlarına dogru ulasım teknolojilerindeki hızlı gelismeler, can veya mal kaybına yol açan trafik kazaları ve zaman kaybına yol açan trafik sıkısıklıkları seklinde sorunları da beraberinde getirmistir. statistiksel olarak bakıldıgı zaman bu sorunların büyük oranda insan kaynaklı hatalardan ortaya çıktıgı görülmektedir. nsandan kaynaklı sorunların çözümünde, otomobil kullanma esnasında sürücünün üzerinden yükü alacak sürücü yardımcı sistemlerinin olusturulması fikri arastırmacılar tarafından büyük ilgi görmüs ve bu konuda yogun çalısmalar gerçeklestirilmistir. Sürücü yardımcı sistemlerinin olusturulmasında en önemli asama, sürücü davranısının modellenmesi asamasıdır. Bilissel mimari insan davranısının modellenmesi için gelecek vaat eden en önemli seçeneklerden biri durumundadır, fakat araç sürme problemine uygulanmasıyla ilgili literatür oldukça kısıtlıdır. Bu tez çalısmasının bir katkısı, araç sürme davranısının modellenmesinde, bilissel mimariyi temel alan bir yöntemin önerilmesidir. Önerilen mimarinin çekirdeginde, deneyimler yoluyla sürücü davranıslarını ögrenmeye imkan saglayan pekistirmeli ögrenme yöntemi, pekistirmeli ögrenme yöntemi olarak da Q-Ögrenme yöntemi kullanılmıstır. Literatür taramasında standart Q-Ögrenme tekniklerinin insan davranıslarının modellenmesinde kullanılmasının, insan davranıslarının sürekli olmasıyla durum uzayının büyüdügü, içinde bulundugu durumun dinamik oldugu ve insan davranısları için bir pekistirme fonksiyonu olusturmanın oldukça zor oldugu durumlarda problemlere sahip oldugu görülmüstür. Bu tez çalısmasının bir diger katkısı, süreklilik ve büyük durum uzayı probleminin çözümü için alt görevlerin otomatik olarak belirlenmesi tekniginin gelistirilmesi, dinamik ortamlarda çalısabilmenin saglanması için bir hafıza yapısı eklenmesi ve pekistirme fonksiyonunun gözlenen sürücüden otomatik olarak çıkarılmasının saglanması, ve bu yöntemleri içeren gelistirilmis Q-Ögrenme yöntemini kullanan bilissel mimari temelli bir modelin olusturulmasıdır.

Özet (Çeviri)

Near the end of the last century, the rapid developments in transportation technologies lead the traffic accidents which cause the loss of human or assets and increase the traffic congestions which cause the loss of time. Statistically, it is obvious that the most important source of these problems are human-centered. To solve these problems, researchers have focused on driver assistance systems which support human while driving and increasingly vigorous efforts have been put in this area. The most important stage in developing driver assistance systems is modelling the driver?s behaviour. Cognitive architecture is a very promising appproach in modelling human behavior. But for modelling drivers? behavior based cognitive architecture, there exists very limited literature. In this thesis, for modelling drivers? behavior, a method based on cognitive architecture is proposed. In the core of the proposed method, reinforcement learning which allows learning with experience, is used. Q-Learning method as the reinforcement learning method is implemented in the architecture. Standard QLearning methods suffer from large state sets rising from continual operation, from the dynamic operating environment, and from providing a reinforcement function which seems as a hard process for human behavior. In this thesis, for solving the continual operation problem a novel sub-goal discovery algorithm is introduced, for tackling dynamic environments usage of history memory is implemented and a method for automatically extracting the reinforcement function is inserted. Using the modified Q-Learning structure, a model based on cognitive architecture is developed. The proposed method is tested experimentally and good results have been obtained.

Benzer Tezler

  1. Sürücü davranışlarının modellenmesi için makine öğrenmesi tabanlı bir sistem gerçekleştirimi

    Development of a machine learning based system for modeling driver behaviours

    ŞERAFETTİN ATMACA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ASIM SİNAN YÜKSEL

  2. The effect of traffic applications on travel behaviour

    Trafik uygulamalarının sürücü davranışlarına etkisi

    GÖZDE BAKİOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    TrafikBoğaziçi Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ILGIN GÖKAŞAR

  3. Sürücüsüz karayolu taşıtlarının İstanbul trafiğinin kesintisiz akıma sahip kesimlerinde serbest akım koşullarında beklenen davranışlarının modellenmesi

    Modeling the expected behaviors of autonomous vehicles in Istanbul traffic sections which have free flow conditions

    HİKMET GAMZE ALPERGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Okan Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SELİM DÜNDAR

  4. Tek bölmeli bobinli elektromanyetik fırlatıcının zaman uzayında sonlu farklar yöntemi ile üç boyutlu kartezyen koordinatlarda ısıl davranışlarının modellenmesi

    Modeling thermal behaviour of the single stage coil gun using finite difference time domain method in three dimensional cartesian coordinate system

    EMRULLAH BIÇAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERKAN AKSOY

  5. Video görüntülerinden trafik kazası riskini gerçek zamanlı belirleyen bir sistem tasarımı

    A system design for determining traffic accident risk from real-time video images

    UYGAR ER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. M. ELİF KARSLIGİL