Geri Dön

Şerit izleme ve araç-araç haberleşmeden faydalanarak trafik kaza önleme sistemlerinin geliştirilmesi

Developing crash prevention systems using lane tracking and vehicle to vehicle communication

  1. Tez No: 603504
  2. Yazar: ÖMER MEŞEDİLCİ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜMİT ALKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mekatronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Gelişim Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 126

Özet

Günümüzde artan trafik yoğunluğu nedeniyle maddi hasar veya can kaybına sebebiyet veren kazaların sayısında önemli ölçüde artışların oluğu görülmektedir. Bu gelişmelere paralel olarak, gelişen otomotiv teknolojilerinin tasarımında sürücü ve yolcuların güvenliğinin sağlanması önemli hale gelmektedir. Bu amaçla otomotiv sektöründe son yıllarda daha güvenli araçlar üretmek için birçok çalışma yapıldığı gözlemlenmektedir. Bu proje, hem hatalı sürüş gerçekleştiren sürücülerin kendi güvenliği, hem de trafikte seyir halinde bulunan diğer araçlardaki yolcuların güvenliğini arttırmak amacıyla tasarlanmıştır. Tez çalışmasında araçları temsilen, şerit izleyen robotlar tasarlanmıştır. Kullanılan robotların şerit takibi yapabilmesi için PD (Proportional Derivative- Oransal Türev) kontrol algoritmasından faydalanılmıştır. Ayrıca robotların birbiriyle otonom olarak haberleşmesini sağlamak amacıyla HC05 ve HC06 Bluetooth modülleri sisteme entegre edilmiştir. Robotlardan herhangi birinin şerit takip sistemine yazılım ile müdahale edilerek hatalı sürüş senaryolarından birini yapmaya zorlanmıştır. Hatalı sürüşü yapan araç tarafından iletilen bilgiyi alan robotun ise kendi güvenliğini temin etmek için gerekli önlemleri alması sağlanmıştır. Üretilen kaza senaryolarında, trafikte seyir halinde bulunan araçların şerit takip sistemleri yardımıyla sürücüleri tarafından nasıl kullanıldığı, araçta bulunan sistem tarafından değerlendirilmektedir. Değerlendirme aşamasında; sürücünün şerit ihlali yapması, kısa mesafede çok sık şerit değiştirmesi, hatalı sollama girişiminde bulunması, kör noktada yer alan aracı fark etmemesi, yüksek hızda ve düşük hızda ilerlemesi gibi hataların yanı sıra arkadan yaklaşmakta olan ambulans, itfaiye araçları gibi taşıtlara geçiş önceliği verilmesi uyarılarından oluşmaktadır. Tasarımın uygulamadaki sonuçlarını doğrulamak için tesis edilen parkur ve test robotları ile yapılan uygulama çalışmasında; hatalı sürüş gerçekleştirmekte olan sürücülerin kendi araçları tarafından uyarıldıkları ve hatalı sürüş bilgisini alan çevredeki diğer araçların da oluşabilecek kazaları önlemeye yönelik aksiyon aldıkları gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Nowadays, there is a significant increase in the number of accidents that cause material damage or loss of life due to increasing traffic density. In parallel with these developments, it becomes important to ensure the safety of drivers and passengers in the design of developing automotive technologies. For this purpose, it is observed that many researches have been conducted in the automotive sector in recent years to produce safer vehicles. This project has been designed to improve the safety of drivers who perform faulty driving and the safety of passengers in other vehicles in traffic. In the thesis, robots that follow the lanes were designed as representing the vehicles. Proportional Derivative (PD) control algorithm was taken advantage in order to lane tracking of the robots that were designed. In addition, the HC05 and HC06 Bluetooth modules are integrated into the system to enable the robots to communicate with each other autonomously. One of the robots was intervened with the software of the lane tracking system and forced to drive incorrectly. The robot, which receives the information transmitted by the vehicle driving the faulty, is provided to take the necessary measures to ensure its own safety. The other robot, which receives the information transmitted by the vehicle driving at fault, has taken the necessary precautions to ensure its own safety. In the accident scenarios created, the drivers of the vehicles moving in traffic are evaluated with the help of lane tracking systems in the vehicles. Faulty driving analysis covers the lane infringement of the driver, lane change very frequently at short distance, wrong overtaking, zone-out the vehicle located at the blind spot, driving at high speed and low speed as well as warning for the vehicles that have priority of way such as ambulance and fire trucks. In the study conducted with the racecourse and test robots established to test the application results; It is observed that the drivers who are driving at fault were warned by their own vehicles, and other vehicles in the environment receiving faulty driving information took necessary action for their own safety and to prevent accidents.

Benzer Tezler

  1. Predictive and adaptive channel estimation models for cooperative wireless communications

    İşbirlikli kablosuz haberleşme için öngörüsel ve adaptif kanal kestirim modelleri

    OMAR GATERA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET HAMDI KAYRAN

  2. Model reference adaptive controller design with augmented error method for lane tracking

    Serit takibi kontrolü için artıtılmış hata yöntemi ile model referans uyarlanabilir kontrolör tasarımı

    MEHMET NURİ DİYİCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAPRAK YALÇIN

  3. Channel modeling for vehicular visible light communication

    Araç görünür ışık iletişimi için kanal modelleme

    HOSSIEN BADR HOSSIEN ELDEEB

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÖzyeğin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. MURAT UYSAL

  4. Derin evrişimsel sinir ağlarını kullanılarak araç, insan ve trafik işaretlerinin tanınması

    Recognition of vehicle, human and traffic signs using deep convolutional neural networks

    GÜLYETER ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Mekatronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAŞİT KÖKER

  5. Vehicular visible light communication channel modeling and performance analysis

    Araç görünür ışık haberleşmesi kanal modellemesi ve performans analizleri

    BUĞRA TURAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SİNEM ÇÖLERİ