Sürücü postürünün tanımlanması ve makine öğrenmesi tabanlı tahmini
Driver posture recognition and machine learning-based posture estimation
- Tez No: 637200
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERHAN AKDOĞAN, DR. A. EMRE ÇETİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Trafik kazalarının çoğu sürücünün sürüş esnasında başka bir iş yapmasından veya sürücünün o anki fiziksel ve ruhî durumundan (uykulu, yorgun, kızgın, vb.) kaynaklanmaktadır. Literatürde sürücünün sürüş dikkatini takip eden ve buna bağlı olarak sürücüye geri bildirim yapan sistemlere dair birçok çalışma bulunmaktadır. Günümüzde, yeni nesil araçlarda kullanılan akıllı sürüş sistemlerinin çoğunda görüntü işleme yöntemi kullanılmaktadır. Buna bağlı olarak, sürücünün fiziksel davranışlarını tespit ederek yorumlayan algoritmaların geliştirilmesine ilişkin çalışmaların ivmelenerek sürdüğü görülmektedir. Zamanla, sürücü davranışlarını yorumlayan bu algoritmaların geliştirilmesine olan ilgi sensörlerin ölçme hassasiyetlerinin artması ve maliyetlerinin azalması ile artmıştır. Bu algoritmalarda kullanılan önemli sensörlerden biri de kuvvet/tork sensörüdür. Kuvvet/tork sensörü ile direksiyona uygulanan kuvvetler incelenerek sürücünün davranışı tahmin edilebilir ve buna bağlı olarak çıkarımlar yapılabilir. Böylece el pozisyonu ve sürücünün uyguladığı kuvvet/tork değerleri kullanılarak, sürücünün duruşu ve o anki fiziksel durumu yorumlanabilir. Bu tez çalışmasında bu amaçla 6 eksenli kuvvet/tork sensörü ve bir enkoder içeren bir deney düzeneği tasarlanıp üretilmiştir. Bu düzenek ile sürücü postür analizi, tensör matrisinin kartezyen bileşenleri dönüşüm yasasını kullanarak yapılmıştır. Aynı zamanda deneysel olarak elde edilen veriler ile bir makine öğrenmesi algoritması geliştirilerek sürücünün sürüş esnasındaki bazı temel davranışları da incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
Most of the traffic accidents are because of driver distraction that may be as a result of engagement in a secondary activity or the driver's state of mind (sleepy, tired, angry, etc.). There are many studies available in the literature about determining and monitoring the driver attention. Almost all academic studies and commercial products on some luxury intelligent cars on the market use vision based systems for this purpose. Furthermore, researches are ongoing to improve the algorithms that interpret the driver's physical measures. On the other hand, driver performance can be interpreted using the variables collected in intelligent cars by suitable algorithms. Some commercial products use the history of steering wheel torque and position variables to identify the driver distraction. With continually improving technology, sensors are evolving both in terms of precision and price. An example is the torque sensor which started to be used to measure the torque applied by the driver in order to determine the level of assistance of the steering system. Torque/force sensors can be used to interpret both the driver posture and the state of mind as the steering wheel is one of the most critical parts of the car where the driver interacts with. For instance, if the driver is maneuvering with single hand, the position of the driver hand can be determined analytically from the torques and forces that the driver exerts to the steering wheel. Hence, interpreting the driver's posture as well as state of mind may become possible using the hand position and the torques and forces that the driver exerts. In this study, a steering wheel jig is designed and produced equipped with a 6 axes torque/force sensor and an encoder in order to develop algorithms to determine
Benzer Tezler
- Detection of drowsiness by using deep cascade based on a convolution neural network (CNN)
Bir evrişim sinir ağı (CNN) tabanlı derin kademeli kullanarak uyuşukluk tespiti
MAHDI SALAH MAHDI AL-INIZI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. GALİP CANSEVER
- Sürücü memnuniyet ölçeği ile araçtan duyulan memnuniyet düzeyi ve trafik kazası ilişkisinin incelenmesi
Analysing the relationship between satisfaction level from car and traffic accident with driver satisfaction scale
NERMİN AVŞAR ÖZCAN
Doktora
Türkçe
2014
KazalarGazi ÜniversitesiKazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜLYA BAYRAK
DOÇ. DR. YEŞİM YASAK
- Sürücü asistan sistemleri için mobil GPU tabanlı gerçek zamanlı durum analizi ve tespit uygulamaları
Mobile GPU based real-time status analysis and detection applications for driver assistant systems
EMİN GÜNEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CÜNEYT BAYILMIŞ
- Transfer functions with positive impulse response: Feedback controller design and application to cooperative adaptive cruise control
Pozitif dürtü tepkili transfer fonksiyonları: Geribeslemeli kontrolcü tasarımı ve kooperatif adaptif seyir kontrolü uygulaması
İBRAHİM TAYYİP İŞLER
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KLAUS VERNER SCHMİDT