Kamera görüntülerinden otonom bir aracın konumunun ve yönünün belirlenmesi
Determining the position and orientation of an autonomous vehicle from the camera images
- Tez No: 638483
- Danışmanlar: PROF. DR. BÜLENT ÇAVUŞOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Amaç: Stereo kamera ve özellik tabanlı görsel odometri yöntemi kullanılarak, otonom araçlar için görsel girdiden hareket yörüngesini tahmin etme problemi ele alınarak etkili bir algoritmanın kurulması ve algoritma aşamalarının yörünge tahminindeki başarıya etkilerinin değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Yöntem: Temel yapısı iki görüntü arasında özellik noktası takibi, 3B model ve 2B görüntüler arasında örtüşmeyi kurarak poz tahmini ve yeni özellikleri üçgenleme yapmaya dayanan özellik tabanlı bir görsel odometri algoritması sunulmuştur. Algoritma ayrıca aykırı değerlere karşı sağlamlığı artırmak için M-Kestiricisi Örnek Konsensüsü (M-SAC) kullanır. Algoritmanın sonuçlarını değerlendirmek amacıyla KITTI veri seti kullanılmıştır. KITTI veri seti otonom sürüş algoritmalarının değerlendirilmesinde en sık kullanılan veri kümelerinden birini temsil etmektedir. Bulgular: Literatürde yapılan Mittal (2018)'in çalışması, tezde kullanılan algoritma ile karşılaştırılmış ve tezde kullanılan algoritmanın kesin yer referansını daha doğru bir şekilde kestirdiği gösterilmiştir. Sonuç: Bu tez kapsamında elde edilen sonuçlar değerlendirildiğinde dikdörtgen (bucket) büyüklüğü, özellik sayısı gibi unsurların yön takibi başarısında önemli bir rol oynadığı tespit edilmiştir. Veri setinin özelliklerine göre önerilen algoritmaların belirli bir uyarlama sürecinden sonra kullanılmasının veya uyarlanabilir algoritmalarla birlikte entegre edilmesinin daha faydalı olabileceği değerlendirilmektedir.
Özet (Çeviri)
Purpose: It is aimed to establish an effective algorithm and evaluate the effects of algorithm steps on success in trajectory prediction by addressing the problem of predicting motion trajectory from visual input for autonomous vehicles by using stereo camera and feature-based visual odometry method. Method: A feature-based visual odometry algorithm, whose basic structure is based on feature point tracking between two images, pose estimation and triangulation of new features by establishing the overlap between 3D model and 2D images, is presented. The algorithm also uses the M-Estimator Sample Consensus (M-SAC) to increase robustness against outliers. KITTI data set is used to evaluate the results of the algorithm. The KITTI dataset represents one of the most frequently used datasets in the evaluation of autonomous driving algorithms. Findings: The study of Mittal (2018) in the literature has been compared with the algorithm used in the thesis, and it has been shown that the algorithm used in the thesis predicted the exact location reference more accurately. Results: As the results obtained within the scope of this thesis are evaluated, it has been determined that factors such as the size of the rectangle (bucket) and the number of features play an important role in the success of following the direction. it is considered that it may be more beneficial to use the proposed algorithms after a certain adaptation process or to integrate them with adaptive algorithms based on the characteristics of the data set.
Benzer Tezler
- Estimation of position and orientation with visual odometry for ground vehicles
Kara araçları için görsel odometri yöntemi ile pozisyon ve duruş tahmini
BURAK ALİ ARSLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET ÇALIŞKAN
- Sert negatif öğrenme ile yayaların yürüyüş rotalarının belirlenmesi
Walking path detection of pedestrians by using hard negative learning
CİHANGİR KOLCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Mühendislik BilimleriYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT BOLAT
- Araçlarda sürücü destek amaçlı yapay zeka yöntemlerinin uygulanması
Application of artificial intelligence methods for driver assistance in vehicles
CEMRE BELEMİR ŞAFAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKTO Karatay ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ ÖZTÜRK
- Row following and altitude estimation with UAV images for agricultural fields
Tarım alanları için İHA görüntülerinden sıra takibi ve irtifa kestirimi
BURAK YÖRÜK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YALIN BAŞTANLAR
- Monodepth-based object detection and depth sensing for autonomous vehicle vision systems
Monodepth tabanlı otonom araç görüş sistemleri için nesne tespiti ve derinlik algılama
EMRE ÇETİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN SEÇİNTİ