Geri Dön

Araçların şerit değişikliğinin dalgacık dönüşümü ile analizi ve sınıflandırılması

Analysis and classification of the lane changing of vehicles by wavelet transform

  1. Tez No: 692503
  2. Yazar: YUNUS EMRE AVCI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN HİLMİ KOÇAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yalova Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

Artan araç talebi ve kentleşme nedeniyle trafik yönetimi giderek zorlaşmaktadır. Trafik koşullarını iyileştirmeye yönelik akıllı ulaşım sistemleri kullanılarak birçok model geliştirilmekte, bu modeller ve trafik verileri kullanılarak çözümler sunulmaktadır. Trafiğin önemli bir parçası olan şerit değişikliği, trafik verimliliği, güvenliği ve akımı üzerinde büyük etkisi olan temel sürüş davranışlarından biridir. Bu tez çalışmasında şerit değişikliği tespitine yönelik yeni bir model geliştirilmiştir. Şerit değişikliği tespiti için ilk olarak pNEUMA veri seti ile sağlanan WGS-84 koordinatları kullanılarak araçların azimut açıları hesaplanmıştır. Bunun yanı sıra araçlara ait katedilen mesafe verisi de kullanılarak araçların yanal sapmaları hesaplanmıştır. Azimut serisine çok seviyeli ayrık dalgacık dönüşümü uygulanarak her bir araca ait maksimum genlik elde edilmiştir. Şehir içi yollarda araçların şerit değiştirme davranışları, yanal sapma ve maksimum genlik özniteliklerinin K-NN ile sınıflandırılmasıyla tespit edilmiştir. Şerit değişikliğinin gerçekleştiği zaman aralığı, uygulanan dalgacık tipi ve maksimum genlikli dalgacık katsayısı ile belirlenmiştir. Zaman aralığı tespitine ek olarak aracın geçiş yaptığı hedef şerit, maksimum genlikli dalgacık katsayısı işaretine göre belirlenmiştir. Şerit değişikliği tespitinin yanı sıra, haar, symlet ve daubechies dalgacık dönüşümü taban fonksiyonları uygulanarak şerit değişiminin seviye bilgisini içeren öznitelikler elde edilmiş ve bu öznitelikleri kullanarak şerit değişimi yumuşak ve ani olarak sınıflandırılmıştır. Çalışmada önerilen dalgacık dönüşümü yaklaşımının şerit değişikliğini tespit etmede başarılı olduğu görülmüştür. Literatürdeki diğer yaklaşımlarla karşılaştırıldığında önerilen yöntemin yüksek başarı oranı sağladığı ve daha az işlem karmaşıklığına sahip olduğu belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Traffic management is getting more difficult because of increasing vehicle demand and urbanization. Many models are developed using intelligent transportation systems to improve traffic conditions, and solutions are offered using traffic datasets with these developed models. Lane changing is an important part of traffic and, it's one of the basic driving behaviors that has a major impact on traffic efficiency, safety and flow. In this thesis, a new model has been developed for the lane changing detection. In order to detect lane changing, the azimuth angles of the vehicles were calculated using the WGS-84 coordinates provided with the pNEUMA data set. In addition, the lateral deviations of the vehicles were calculated using the traveled distance data of the vehicles. The maximum amplitude of each vehicle was obtained by applying multilevel discrete wavelet transform to the azimuth series. The lane changing behavior of vehicles in urban roads has been determined by classifying the lateral deviation and maximum amplitude features with K-NN. The time interval at which the lane changing takes place was determined by the applied wavelet type and the maximum amplitude wavelet coefficient. In addition to the time interval detection, the target lane that the vehicle passes through was determined according to the wavelet coefficient sign of the maximum amplitude. Besides of the lane changing detection, lane changing was classified as smooth and sudden using the features including level information of lane changing were obtained by applying wavelet transform base functions of haar, symlet and daubechies. It is observed that the wavelet transform approach proposed in the thesis is successful in detecting the lane changing. Compared to other approaches in the literature, it was determined that the proposed method provides a high success rate and has less processing complexity.

Benzer Tezler

  1. Lane keeping control for self-driving vehicles

    Sürücüsüz arabalar için şerit koruma kontrolü

    KIVANÇ SARAÇOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankaya Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KLAUS VERNER SCHMİDT

  2. Adaptive equivalent consumption minimization strategy with driving pattern recognition for hybrid electric vehicles

    Hibrit elektrikli araçlar için sürüş tanıma ile uyarlanabilir eşdeğer yakıt tüketimi minimizasyonu stratejisi

    BARIŞ KALAYCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VOLKAN SEZER

  3. Elektrikli otobüsler için hibrit enerji depolama sistemlerinin genetik algoritma ile optimizasyonu

    Optimization of hybrid energy storage systems for electric buses with genetic algorithm

    SEDA SAVAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT YILMAZ

  4. Amelioration de la qualite d'un systeme de production

    Bir üretim sistemiminin kalitesinin iyileştirilmesi

    SAVAŞ BALİN

    Yüksek Lisans

    Fransızca

    Fransızca

    2003

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. H. ZİYA ULUKAN

  5. Avrupa Birliği'nin yumuşak gücü: Küresel iklim değişikliği politikaları

    Soft power of the European Union: Global climate change policies

    EDİBE KALA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Uluslararası İlişkilerAtılım Üniversitesi

    Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖZDE YILMAZ