Batarya elektrikli aracın derin öğrenme ve görüntü işleme ile otonom denetiminin gerçekleştirilmesi
Realization of autonomous control by battery electric vehicle deep learning and image processing
- Tez No: 613204
- Danışmanlar: PROF. DR. RAİF BAYIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 116
Özet
Gelişen batarya teknolojisi ile batarya elektrikli araçlarla uzun mesafe yolculukları mümkündür. Bu sebeplerle elektrikli araçlara olan ilgi giderek artmaktadır. Batarya elektrikli araçların gelişmesiyle bu araçların otonom hareketinin sağlanması büyük önem arz etmektedir. Otonom, batarya elektrikli araç geliştirmenin amacı olası trafik kazalarını en aza indirmek ve sürücü açısından daha konforlu ve güvenli sürüş sağlamaktır. Bu çalışmada sürücüsüz araç yazılımları geliştirmek için küçük boyutlu akülü bir araç üzerinde modifiyeler yapılarak test düzeneği oluşturulmuştur. OpenCV kütüphanesi ile birlikte görüntü işleme yöntemi kullanılarak Canny hough estimation of. vanishing points (CHEVP) algoritması ile şerit takibi sistemi gerçekleştirilmiştir. Tabela tanıma sistemi derin öğrenme yöntemlerinden evrişimsel sinir ağının transfer öğrenmesi yöntemi kullanılarak geliştirilmiştir. Yazılım testleri deney düzeneği boyutlarına göre tasarlanan pist üzerinde aracın gerçek zamanlı kontrolü yapılmaktadır. Deneysel çalışmalarda otonom sürüş için tasarlanan şerit takibi ve tabela tahmini görevlerinin yüksek doğrulukta yapıldığı görülmektedir.
Özet (Çeviri)
With the developing battery technology, long distance trips are possible with battery electric vehicles. For these reasons, interest in electric vehicles is gradually increasing. With the development of battery electric vehicles, ensuring the autonomous movement of these vehicles is of great importance. The aim of developing autonomous, battery electric vehicles is to minimize possible traffic accidents and provide more comfortable and safe driving for the driver. In this study, modifications were made on a small battery powered vehicle in order to develop driverless vehicle software and a test setup was created. Canny hough estimation of using image processing method in conjunction with the OpenCV library. Lane tracking system was implemented with the vanishing points (CHEVP) algorithm. Signage recognition system has been developed by using the transfer learning method of the convolutional neural network, which is one of the deep learning methods. Real-time control of the vehicle is carried out on the track, which is designed according to the dimensions of software tests, experimental setup. In experimental studies, it is seen that lane tracking and signage estimation tasdesigned for autonomous driving are performed with high accuracy.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme tabanlı görevlerin kenar bilişim yöntemiyle uzak sunucuya taşınması
Offloading tasks to remote server for deep learning based applications over edge computing system
HÜSEYİN ENES İLHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- Hibrit elektrikli araçlarda batarya performans ve yakıt tüketimi değerlerinin modellenmesi ve optimizasyonu
Modeling and optimization of battery performance and fuel consumption in hybrid electric vehicles
YAVUZ ERAY ALTUN
Doktora
Türkçe
2024
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN AKIN KUTLAR
- Energy management of P2 hybrid electric vehicle based on event triggered nonlinear model predictive control and deep Q network
Olay tetiklemeli nonlineer model öngörülü kontrol ve derin Q ağı temelli P2 hibrit elektrikli aracın enerji yönetimi
MEHMET CÜNEYT HASPOLAT
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAPRAK YALÇIN
- Elektrikli araçlar için batarya ve ultrakapasitörden oluşan hibrit enerji depolama sisteminin yönetimi
Energy management of electric vehicle supplied from battery /ultracapacitor hybrid energy storage system
ZÜLFÜ KUZU
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET İLYAS BAYINDIR
- Elektrikli otobüsler için batarya yönetim sistemi tasarımı
Battery management system design for electric buses
SERHAT NAFİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSA ALCI