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: Belirtilmemiş.
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
- İnsansız hava araçlarının gerçek zamanlı otonom kontrolü için yapay sinir ağı tabanlı görsel algılama mimarilerinin geliştirilmesi
Development of artificial neural network based visual sensing architectures for real-time autonomous control of unmanned aerial vehicles
EMRAH ŞİMŞEK
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BARIŞ ÖZYER
- 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
- Hücresel yapay sinir ağı ve kaotik devre temelli rasgele sayı üreteci tasarımları
Designs of cellular neural network and chaotic circuit based random number generator
BARIŞ KARAKAYA
Doktora
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ARİF GÜLTEN
- Yapay sinir ağları ile veriye dayalı modelleme için diferansiyel evrim tabanlı bir nöroevrim uygulaması
A neuroevolution application based on differential evolution for data driven modeling with artificial neural network
NİDA TEKEDERELİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. BARIŞ BAYKANT ALAGÖZ
- 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
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELİKE NİKBAY