Derin öğrenme tabanlı sürücüsüz araç sistemleri
Deep learning based autonomous vehicle systems
- Tez No: 595829
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET EMİR DİRİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 109
Özet
Makine öğrenmesi (Machine Learning) ve özellikle derin öğrenme (Deep Learning) alnındaki gelişmeler pek çok farklı alanda ve özellikle de karmaşık problemlerin çözümü gibi birçok uygulamanın geliştirilmesine olanak sağlamaktadır. Makine öğrenmesi otomotiv endüstrisi üzerinde ve sürücüsüz araçların geliştirilmesinde büyük bir etkiye sahiptir. Sürücüsüz araç, insan müdahalesi olmadan kendi kendine hareket edebilen bir araçtır. Son yirmi yılda, sürücüsüz araçlar askeri, lojistik ve endüstriyel üretimdeki potansiyel uygulamaları ile hem akademiden, hem de endüstriden büyük ilgi görmeye başlamıştır. Sürücüsüz araçların geliştirilmesi, ölüm sayısını ve günümüz trafiğinin çevresel etkilerini azaltmak gibi birçok konuda toplumsal fayda sağlamaktadır. Sürücüsüz araç herhangi bir insan etkileşimi olmadan kendi kendini yönlendirebilmektedir. Sürücüsüz araçlar navigasyon için GPS, çarpışmaları önlemek için sensörler ve nesne tespit etmek için kameralar gibi çeşitli teknolojiler kullanmaktadırlar. Derin öğrenme ve PID kontrol ile otonom sürüş yapılabilmektedir. Bu tez çalışmasında simülasyon ortamında sürücüsüz araç eğitimi gerçekleştirilmiştir. Aynı zamanda PID kontrol ile aracın otonom hareket etmesi sağlanmış ve derin öğrenme ile eğitilen aracın otonom hareketi ile PID kontrol ile otonom hareket eden aracın performansları karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Developments in Machine Learning and in particular Deep Learning focuses on the complexity of applications in a wide range of areas and in various issues related to solving problems. Machine learning has a significant impact on the automotive industry and in the development of autonomous vehicles. The autonomous vehicle is a vehicle which can drive itself without human intervention. Over the last two decades, autonomous vehicles have been receiving considerable interest from both academia and industry, with potential applications in military, logistics and industrial production. The development of autonomous vehicles provides social benefits in many aspects, such as reducing the number of deaths and reducing the environmental impact of today's traffic. The autonomous vehicle can steer itself without any human interaction. Autonomous vehicles use various technologies such as GPS for navigation, sensors to avoid collisions, and cameras for object detection. Autonomous driving can be performed with Deep Learning and PID control. In this study, autonomous vehicle training was conducted in a simulation environment. At the same time, the autonomous movement of the vehicle is achieved with PID control and the performances of the autonomous movement of PID control and the autonomous movement of the vehicle trained with deep learning are compared.
Benzer Tezler
- Development of a learning based trajectory tracking controller for autonomous vehicles
Otonom araçlar için öğrenme tabanlı yörünge takip kontrolörünün geliştirilmesi
HASAN ŞENER
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Makine MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR TÜMERDEM
DR. İSMAİL HAKKI SAVCI
- Öndeki aracı geçme probleminin derin pekiştirmeli öğrenme yöntemiyle modellenerek otonom sistem tasarımı
Autonomous system design by modeling the problem of passing the front vehicle with deep reinforcement learning method
YASİN ATILKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FEHİM KÖYLÜ
- Automated lane change decision making for autonomous vehicles using machine learning techniques
Makine öğrenmesi teknikleri ile otonom araçlarda şerit değişimine karar verme
MEHDI NASIRI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. GÜLAY ÖKE GÜNEL
- Derin öğrenme tabanlı sürücü yorgunluğu sezme ve tahmin sistemi geliştirilmesi
Detecting drivers' fatigue and development of a prediction system based on deep learning
BURCU KIR SAVAŞ
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAŞAR BECERİKLİ
- Distracted driver detection by combining sensor and image data using deep learning
Derin öğrenme ile sensör ve görüntü verilerini kullanarak dikkati dağılmış sürücü tespiti
FURKAN ÖMERUSTAOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMAL OKAN ŞAKAR
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖRKEM KAR