Geri Dön

Vehicle tracking by fusing monocular camera and vehicle to vehicle comunication on a real time basis

Kamera ve araç-araç haberleşmesi birleşimli gerçek zamanlı araç takibi

  1. Tez No: 465363
  2. Yazar: MUSTAFA TEKELİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. TANKUT ACARMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 58

Özet

Günümüzde otonom araçlar trafikte aktif olarak kullanılmaya başlanmış durumda. Bu araçları sürücüden geri bildirim almaksızın belirli koşullarda kendini sürebilen taşıtlar olarak tanımlayabiliriz. Otonom araçlar şeritleri algılayıp takip edebildiği gibi diğer araçları da algılayarak gerekli durumlarda fren sistemini devreye sokabilmekte ve hatta şerit değiştirebilmektedir. Bu teknolojinin alt yapısı ise sürücü destek sistemleri tarafından oluşturulmaktadır. Bu sistem sayesinde araçlar yol ve trafik durumunu analiz ederek gerekli eylemleri uygulayabilmektedirler. Bu işlemler yol üzerindeki diğer araçların, şeritlerin, bariyerlerin ve hatta yayaların algılanması problemini önemli kılmaktadır. Bu nedenle bu sistemlerin gerçek zamanlı olarak çalışma gereksinimi de doğmaktadır. Bu alanda yapılan çalışmalar çoğunlukla görüntü sensörü, LIDAR, mikrodalga sensör vb. kullanımı ile gerçekleştirilmiştir. Ancak bu cihazlar hali hazırda nesnelerin çok çeşitlenmesi, ışık değişimleri, kısa menzil, yüksek işlem gücü gereksinimi ve maliyet gibi parametrelerden etkilenmektedir. Bu çalışmamızda IEEE 802.11p araç-araç haberleşmesiyle desteklenmiş tekil görüntü sensörü tabanlı bir sistem önerilmektedir. IEEE 802.11p araç-araç haberleşmesi sayesinde yukarıda belirtilen görüntü sensörünün eksilerinin telafi edilmesi hedeflenmiştir. Sensör ölçümleri particle filter algoritması kullanılarak birleştirilmiştir. Ayrıca gerçek zamanlı çalışma gereksiniminden dolayı NVIDIA Tegra Jetson TK1 geliştirme kartı kullanılarak üzerindeki GPU üzerinde de performans testleri yapılmış ve CPU sonuçları ile de karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Nowadays autonomous cars have already started to be used in our daily lives. They are the new generation vehicles, which are able to operate themselves under certain conditions without the need of a driver's response. They can follow the lane markers and keep themselves inside the lane, track the vehicles around and decide and perform a break or even change the present lane where necessary. Driver assistance systems are the underlying technology of these vehicles. It enables them to analyze the road and traffic conditions in order to take these kinds of necessary actions. This makes the task of detection of objects at the road such as vehicles, lane markers, guardrails and even pedestrians walking by highly important. For this reason, it is also very substantial to be able to operate in real time conditions. Current studies focused on this area are mostly based on vision sensor, LIDAR, microwave sensors etc. However, they alone suffer from conditions such as high variety of targets, lighting fluctuations, short range, requirement of high process power, cost etc. In this work, we introduce a monocular camera based system, which is enhanced with the IEEE 802.11p vehicle-to-vehicle communication standard. By the help of IEEE 802.11p we aim to compensate the cons of the vision sensor systems which are mentioned above. Sensor measurements are fused using the particle filter algorithm. Due to importance of real time requirement, we also made tests on the GPU accelerated NVIDIA Tegra Jetson TK1 development board and compare with the CPU results for future development.

Benzer Tezler

  1. Alternative navigation methods: Fusion of optical flow and visual-inertial pose estimation using EKF

    Alternatif navigasyon metotları: EKF kullanılarak, poz tahmini için optik akışı ile görsel ataletliyi füzyon etmektedir

    ABDEL SALAM BAWARSHI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE KOYUNCU

  2. Decision making in tracking applications by using Dempster-Shafer theory

    Hedef takip uygulamalarında Dempster-Shafer teorisi kullanarak karar verme

    HASAN İHSAN TURHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER

  3. Design, implementation and comparison ofsensor fusion methods for object detection and trackingbased on multiple 3D lidar sensors

    Çoklu 3D lidar sensörleri üzerindenesne algılama ve takibi için sensör füzyon yöntemlerinintasarımı, uygulaması ve karşılaştırılması

    ELİF AKSU TAŞDELEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VOLKAN SEZER

  4. Control in unmanned aerial vehicles

    İnsansız hava araçlarının kontrolü

    MOUSS-AB MOUSSA DIRIEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER CİVELEK

  5. A practical implementation of navigation and obstacle avoidance for quadcopters

    Dört pervaneli helikopterler için bir engelden kaçınma ve seyrüsefer uygulaması

    ONUR YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA