Driver's maneuvering recognition and assistance system based on particle filter
Parçacık filtresi tabanlı sürücü manevra algılama ve uyarı sistemi
- Tez No: 425892
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TANKUT ACARMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 52
Özet
Trafik kazaları ciddi maddi ve manevi sonuçları olan sosyo-ekonomik bir problemdir. Trafik kazalarının önüne geçmek için araştırmacılar tarafından İleri Sürücü Destek Sistemleri önerilmiştir. Bu sistemler temel olarak sürüş güvenliği sağlamak için sürücüye sürüş esnasında trafik akışı ve ortam hakkında gerçek zamanlı yardımcı uyarılar/bilgiler sunmaktadırlar. Bu çalışmada, sürüş esnasında oluşabilecek olası tehlikeleri algılayarak sürücüyü uyaran bir sistem sunulmaktadır. Görüntü işleme tabanlı olan geliştirilen sistemin temel amacı olası sürüş durumları ve tehlike senaryolarında doğru anda uyarılar üretmektir. Bunun yanı sıra sistem sürücülerin sürüş kabiliyetlerini tespit etmek için de kullanılabilir. Geliştirilen sistem iki modülden oluşmaktadır; bunlar particle filter ile oluşturulan referans sürüş modeli ve sürücü değerlendirme sistemidir. Referans sürücü modeli oluşturulurken yol durumları ve çevresel bigilerin olasılıksal olarak değerlendirildiği particle filter sistemi kullanılmıştır. Elde edilen model, sürüş esnasındaki verilerle beslenerek boylamsal ve yanal araç kontrolu görevleri ve manevra kararları hakkında sürücüye uyarılar sunulur. Sürüş manevralarının değerlendirilmesi için geniş kapsamlı manevra kümesi oluşturulmuştur. Bu kümede hem doğrusal hem de yanal eksende araç hakimiyet kabiliyeti, sollama ve fren yapma gerektiren görevler bulunmaktadır. Bu senaryolar esnasında sürücüye cep telefonu kullanmak gibi ikinci bir görev verilmiştir ve bunun sürüş hakimiyetine etkisi incelenmiştir. Testler bir simülasyon ortamında gerçekleştirilmiştir. Deneyler boyunca genç, orta yaşlı ve yaşlı profillerinden oluşan test kümesi kullanılmıştır. Herbir sürücü için testler esnasında bir normal sürüş gerçekleştirirken bir de telefon kullanırkenki sürüş performansı test edilmiştir. Kişilerin başarıları parçacık filtresinden elde edilen en iyi bir sonraki adım baz alınarak elde edilmiştir. Böylece, bu çalışmada sürücülerin doğrusal ve yanal hareketlerdeki yetenekleri değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Road traffic accidents are a serious socio-economic problem which causes moral and material cost. To reduce traffic incidents researchers introduce Advanced Driver Assistance Systems. Essentially, these systems provide real-time warning, information about the traffic flow and environment during driving to enhance safety. In this study, we present a driving assistant system capable of generating warning to the driver about the possible emergency situation. The main aim of the proposed vision-based driver assistant system is to accurately trigger timely warnings with respect to the driving scenarios especially possible dangerous situations. Moreover, the proposed system can be further used for evaluating the driver's driving performance. The system consists of two modules; a reference driver model and a driver evaluation system. While building the reference driving model, the particle filter is used. Basically, the particle filter probabilistically evaluates the driver by taking into account surrounding traffic environment and the interaction with other vehicles. Following that, by feeding the obtained reference model with the driver's behaviors during driving, the system gives support to the driver to improve his/her maneuvering tasks in both longitudinal and lateral direction. Experiments are conducted through a vehicle simulator. For evaluating our system, a testing set containing young, middle-aged and old drivers is used. Each driver's performance and authority is tested with and without using mobile phone while driving. The success of the drivers is measured by comparing their actions with the best optimal following action obtained from the particle filter.
Benzer Tezler
- Sürücü postürünün tanımlanması ve makine öğrenmesi tabanlı tahmini
Driver posture recognition and machine learning-based posture estimation
CEYHUN IBOLAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Mekatronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERHAN AKDOĞAN
DR. A. EMRE ÇETİN
- Measurement of human driver's authority and implementation of assistance system on a simulator study
Akıllı araçlar için sürücü hakimiyetinin ölçülmesi ve destek kontrol sisteminin simülatör tabanlı uygulanması
PINAR ULUER
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TANKUT ACARMAN
- Human factor based advanced driver-assistance system (ADAS) design for electric vehicle
Elektrikli araç için insan faktörü tabanlı gelişmiş sürücü yardım sistemi (ADAS) tasarımı
DAĞHAN DOĞAN
Doktora
İngilizce
2022
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA
- Sürüş karakteristiği çıkarma
Extracting driving characteristic
FURKAN ÇAKMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NESRİN AYDIN ATASOY
- Robotic fish for monitoring water pollution
Su kirliliğini denetlemek için robotik balık
MOHAMMED JAVED ANSARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN