Şerit izleme ve araç-araç haberleşmeden faydalanarak trafik kaza önleme sistemlerinin geliştirilmesi
Developing crash prevention systems using lane tracking and vehicle to vehicle communication
- Tez No: 603504
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜMİT ALKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mekatronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Gelişim Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Predictive and adaptive channel estimation models for cooperative wireless communications
İşbirlikli kablosuz haberleşme için öngörüsel ve adaptif kanal kestirim modelleri
OMAR GATERA
Doktora
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET HAMDI KAYRAN
- 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
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAPRAK YALÇIN
- Channel modeling for vehicular visible light communication
Araç görünür ışık iletişimi için kanal modelleme
HOSSIEN BADR HOSSIEN ELDEEB
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÖzyeğin ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. MURAT UYSAL
- 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
2020
Mekatronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAŞİT KÖKER
- Vehicular visible light communication channel modeling and performance analysis
Araç görünür ışık haberleşmesi kanal modellemesi ve performans analizleri
BUĞRA TURAN
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİNEM ÇÖLERİ