Yapay sinir ağı tabanlı otonom park sistemi geliştirilmesi
Development of artificial neural network based autonomous parking system
- Tez No: 727930
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FATİH ŞAHİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Otomotiv Mühendisliği, Automotive Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Otomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Taşıtlarda sürüş destek sistemleri sürücü ve yolcular için can güvenliğini sağlamakla birlikte konfor alanı yaratmaktadır. Bu çalışmada en çok karşılaşılan sürüş destek sistemlerinden biri olan otonom park sistemi geliştirilmiştir. Otonom park sisteminin teorik analizleri yapılmış daha sonra 1/10 ölçekli model araç üzerinde uygulaması yapılarak performansı değerlendirilmiştir. Otonom park yazılımı araç kontrol kartı ve bilgisayar kontrol yazılımlarından oluşmaktadır. Park rotasının belirlenmesi için kontrol algoritmasında yapay sinir ağı modeli kullanılmıştır. Yapay sinir ağı araç kinematik denklemleri ve farklı park başlangıç konumlarına göre eğitilmiştir. Eğitilen ağ bilgisayar kontrol yazılımına entegre edilmiştir. Geliştirilen sistemin testleri için araç boyutlarına uygun test parkuru oluşturulmuştur. Bu parkur içerisinde tekrarlı testler gerçekleştirilmiş ve sistemin performansı belirlenmiştir. Test sonuçları önerilen otonom park sisteminin başarısını ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Driving assistance systems provide life safety for the driver and passengers, as well as create a comfort zone in vehicles. In this study, the autonomous parking system, which is one of the most common driving support systems, was developed. Theoretical analyzes of the autonomous parking system were carried out and then its performance was evaluated by applying it on a 1/10 scale model car. Autonomous parking software consists of vehicle control card software and control computer software. An artificial neural network model was used in control algorithm to determine parking path planning. The artificial neural network was trained according to vehicle kinematic equations and different parking starting positions. The trained network was integrated into the control computer software. A test parkour was set according to vehicle geometric boundaries to test the developed system. A number of parking tests were carried out on test parkour and the system performance was determined. The test results reveal the success of proposed autonomous parking system.
Benzer Tezler
- Neural network based multi-carrier receiver design and doppler estimation
Yapay sinir ağı tabanlı çok taşıyıcılı alıcı tasarımı ve doppler kestirimi
YASİN YILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
DR. SEDAT ÖZER
- A multi-fidelity prediction framework with convolutional neural networks using high-dimensional data
Yüksek boyutlu veriler ile çok-doğruluklu evrişimsel sinir ağı tabanlı kestirim
HÜSEYİN EMRE TEKASLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELİKE NİKBAY
- Deep reinforcement learning for autonomous air combat under noisy observations
Gürültülü gözlem altında otonom hava muharebesi için derin pekiştirmeli ögrenme
AHMET SEMİH TAŞBAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE
- Quadcopter trajectory tracking control using reinforcement learning
Pekiştirmeli öğrenme ile quadcopter yörünge takibi kontrolü
MUSTAFA ERDEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- Farklı yüzeylere uyum sağlayabilen denge robotu için zeki ve adaptif kontrol algoritmalarının geliştirilmesi
Development of intelligent and adaptive control algorithms for balance robot capable of adapting different surfaces
ALİ ÜNLÜTÜRK
Doktora
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER AYDOĞDU