Kötü hava koşullarında otonom araçlar için matematiksel programlama temelli yaklaşımlar
Mathematical programming based solutions for autonomous vehicle in adverse weather
- Tez No: 724959
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EMRE ÇİMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Otonom araçlar sahip oldukları yazılım ve donanımlar sayesinde, herhangi bir sürücüye ya da müdahaleye ihtiyaç duymadan etraflarındaki trafik akışını, yayaları ve diğer araçları algılayarak seyir halinde gidebilen robotlardır. Bu algılama işlemini radar, lidar, stereo kamera gibi sensörlerden elde edilen veriler üzerinden yaparlar. Sonrasında elde edilen sensör verisini işleyerek, trafik akışına katılırlar. Ancak otonom araçların beklenildiği gibi günlük hayatımızın birer parçası olabilmesinin önündeki en büyük engellerden biri, sensör performanslarının kötü hava koşullarında dramatik olarak düşmesidir. Bu çalışmada yağmurlu hava koşulunda, bir otonom araçtaki stereo kamera sensöründen elde edilen görüntüler üzerindeki nesne sınıflandırma problemi ele alınmıştır. Bu problemin çözümü ve karşılaştırmalı sonuçların alınabilmesi için aynı gerçek hayat senaryosunun hem güneşli hem de yağmurlu havada çekilen görüntülerini barındıran iki ayrı veri seti kullanılmıştır. Yağmur damlaları nedeniyle bozulmaya uğramış görüntülerin temizlenmesi için derin sinir ağı tabanlı bir otokodlayıcı model önerilmiştir. Elde edilen sonuçlar, önerilen otokodlayıcının yağmur gürültüsünü temizleyerek, gürültülü fotoğraflardaki nesne sınıflandırma performansını iyileştirdiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Autonomous vehicles are robots that can navigate by sensing the traffic flow, pedestrians and other vehicles around them without the need for any driver or intervention, thanks to their software and hardware. They do this detection process over the data obtained from sensors such as radar, lidar, stereo cameras. Afterward, they process the obtained sensor data and participate in the traffic flow. However, one of the biggest obstacles to autonomous vehicles being a part of our daily lives is the dramatic decrease in sensor performance in bad weather conditions. In this study, the object classification problem on images obtained from a stereo camera sensor in an autonomous vehicle. In order to solve this problem and obtain comparative results, two separate datasets containing images of the same real-life scenario taken in both sunny and rainy weather were used. A deep neural network-based autoencoder model is proposed to clean the images in the data set, which were taken in rainy weather conditions and deteriorated due to raindrops adhering to the lens of the stereo camera. The obtained results show that the proposed autoencoder improves the object classification performance.
Benzer Tezler
- Modelling-control of shimmy oscillations in aircraft landing gear and application design
Uçak iniş takımlarında shimmy titreşiminin modellenmesi kontrolü ve uygulama tasarımı
KEMAL OKUYAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEHER EKEN
- Advanced reinforcement learning applications in autonomous driving
Otonom araçlarda ileri pekiştirmeli öğrenme uygulamaları
MUSTAFA BURAK GÜNEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE
- Deep image prior based high resolution isar imaging for missing data case
Eksik veri için derin görüntü önceli tabanlı yüksek çözünürlüklü tyar görüntüleme
NECMETTİN BAYAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIN ERER
- Fighter pilot behavior cloning and transferring to another aircraft
Savaş pilotu davranışı klonlama ve farklı bir hava aracına transferi
GÜLAY SEVER
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE
- Farklı hava koşullarında trafik hız-akım-yoğunluk modelleri
Traffic speed-flow-density models in different weather conditions
ERSİN GÜNEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
İnşaat MühendisliğiKırıkkale Üniversitesiİnşaat Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ PAYIDAR AKGÜNGÖR