Otonom araçlarda eş zamanlı lokasyon ve haritalandırma ile genetik algoritma kullanılarak optimum yol seçimi
Optimal road selection by using genetic algorithm and simultaneous location and mapping in autonomous vehicles
- Tez No: 606150
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YUSUF ALTUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Düzce Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Teknolojik gelişmeler ve bu zamana kadar biriken bilgilerin ışığında otonom sistemlerde muazzam bir ilerleme kaydedilmiştir. Bu sayede otonom sistemler çarpışmadan kaçınma, trafik işareti tespiti, haritalama vb. sayısız akıllı işlevleri gerçekleştirebilmektedir. Gerçek zamanlı otonom araçların en zorlu problemi aracın kendi kendine haritalandırma ve lokasyon işlemlerini yapabilmesidir. Genetik Algoritma (GA) kullanarak optimize edilmiş lokasyon uygulaması ile otonom araçlar için sürüş güvenliğinin artması beklenmektedir. Bu çalışma da lazer tabanlı bir lokalizasyon ve haritalama tekniğinin üzerine odaklanılmıştır. Gerçekleştirilen sistemde sanal bir test ortamı kurulmuş ve bir otonom araç üzerinde denemeler yapılmıştır. Çalışma kapsamında sanal makineler oluşturularak üzerlerine Linux işletim sistemi kurulmuştur. Sonra bu sanal makinelere ROS ortamında TurtleBot3 kurulmuş ve iç mekân lokalizasyonu yapılarak bir harita elde edilmiştir. Bu harita genetik algoritma ile en kısa mesafelerin bulunmasını sağlamak için kullanılmaktadır. Gözlemler neticesinde simülasyon ortamındaki robot yüksek başarımla istenilen konuma gidebildiği sonucuna ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
Significant progress has been made in autonomous systems in the light of technological advances and accumulated knowledge to date. In this way, autonomous systems, collision avoidance, traffic sign detection, mapping and so on. It can perform numerous intelligent functions. The most challenging problem of real-time autonomous vehicles is that the vehicle can perform self-mapping and location operations. Optimized location application using Genetic Algorithm (GA) is expected to increase driving safety for autonomous vehicles. This study focuses on a laser-based localization and mapping technique. In the system, a virtual test environment was established and experiments were performed on an autonomous vehicle. Within the scope of the study, virtual machines were created and Linux operating system was installed on them. Then, TurtleBot3 was installed in these virtual machines in ROS environment and a map was obtained by localizing the interior. This map is used to find the shortest distances by genetic algorithm. As a result of the observations, it was concluded that the robot in the simulation environment can go to the desired position with high performance.
Benzer Tezler
- Otonom sürüşte blockchaın ve makine öğreniminin entegrasyonu
Integration of blockchain and machine learning in autonomous driving
HUSSAM ALKASHTO
- Otonom araçların şerit algılama sistemlerinde YOLO mimarilerinin (v9, v11, v12, v26) semantik segmentasyon performanslarının karşılaştırmalı değerlendirilmesi
Comparative evaluation of the semantic segmentation performance of YOLO architectures (v9, v11, v12, v26) in lane detection systems of autonomous vehicles
ZEYNEP KUBİLAY YUNSO
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Sakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Sabit ve döner kanatlı insansız hava araçlarının aerodinamik iyileştirmeler ile otonom performans maksimizasyonu
Autonomous performance maximization of fixed and rotary wing unmanned aerial vehicle with aerodynamic improvements
YÜKSEL ERASLAN
- Sensor processing and controller design for trajectory tracking of autonomous vehicles
Otonom araçların yörünge takibi için sensör işleme ve denetleyici tasarımı
MUZAFFER TEMELLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Orta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Adaptive autonomous emergency braking system based on estimation of tire/road friction coefficient
Yol ve tekerlek arasındaki sürtünme katsayısının kestirimine dayalı uyarlamalı otonom acil frenleme sistemi
ABDULLAH ÖMER SEVİL
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...