Geri Dön

Designing an obstacle detection and avoidance system using a 2D LIDAR and a stereo camera for autonomous vehicles

Otonom araçlar için 2D LIDAR ve stereo kamera kullanarak engel tespiti ve kaçınma sistemi tasarımı

  1. Tez No: 733576
  2. Yazar: ZEYNEP YASEMİN ERDOĞAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ULUS ÇEVİK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Nesne Algılama, Otonom Araç, Yol Planlama, Hareket Kontrolü, Derin Öğrenme, Object Detection, Autonomous Vehicle, Path Planning, Motion Control, Deep Learning
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 55

Özet

Bu tezde, NVIDIA Jetson X2 , LİDAR, ve ZED Kamera ile engelleri tespit etmek, otonom aracın çevresini haritalamak ve yol planlaması için derin öğrenme yöntemleri uygulanarak bazı yazılımlar geliştirilmiştir. Aracın işletim sistemi Linux tabanlı işletim sistemidir (Ubuntu). NVIDIA'nın JetPack yazılım paketi yüklenerek bu işletim sistemine CUDA, VisionWorks ve OpenCV yazılımları yüklenecektir. LIDAR ve kameranın çalışması için sürücüler yüklenecektir. Mobil robotların simülasyonu ve kontrolü için Robot İşletim Sistemi (ROS) ve ZED stereo kamera yazılım desteği için ZED SDK yüklenecektir. Bu çalışmada, Lidar ve stereo kamera ile otonom araç tasarımı için Hector Slam Haritalama ve 3 farklı Yol Planlama Algoritması kullanılmıştır. Rviz'de haritalama uygulaması yapılarak anlık olarak Lidar'dan harita bilgelrinin çekildiği gözlenlemiştir ve yol tahmini kullanılarak bir sonraki konum belirlenebilmiştir. Son olarak Gazebo simülasyon aracı ile başlangıç ve bitiş noktaları arasında test ve simülasyon yapılarak, 3 farklı algoritmanın yol planlamasını farklı bir güzergahta gerçekleştirdiği gözlemlenmiştir ve sonuçları karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study, some software has been developed by applying processing, and deep learning methods to detect obstacles, to map the environment of the autonomous car and to plan of car's path with the Nvidia Jetson TX2, Lidar, and ZED Camera. The operating system of the tool is Linux-based operating system (Ubuntu). CUDA, VisionWorks, and OpenCV software will be installed on this operating system by installing NVIDIA's JetPack software package. Drivers will be installed for LIDAR and camera to work. Robot Operating System (ROS) for simulation and control of mobile robots and ZED SDK for ZED stereo camera software support will be uploaded. In this study, Hector Slam Mapping and 3 different Path Planning Algorithms were used for autonomous vehicle design with Lidar and stereo camera. By applying mapping in Rviz, it was observed that map information was taken from Lidar instantly, and the next location could be determined by using route estimation. Finally, testing and simulation was performed between the start and end points with the Gazebo simulation tool, and it was observed that 3 different algorithms performed the road planning on a different route and the results were compared.

Benzer Tezler

  1. Design of mobility, manipulation and vision system of a conceptual lunar micro-rover

    Gezici mikro ay robotunun hareketlilik, manipülasyon ve görüntü işleme sistemleri tasarımı

    NECMİ CİHAN ÖRGER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    ÖĞR. GÖR. TURGUT BERAT KARYOT

  2. A study on safe system construction with the analogy of pain perception and its application to obstacle avoidance system with vibration feedback for welfare vehicles

    Acı algısı benzetimi ile güvenli sistem oluşturulması ve bakım araçları için titreşim geribeslemeli engelden kaçınma sistemlerine uygulanması üzerine bir çalışma

    AYDIN TARIK ZENGİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKumamoto Daigaku

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NOBUTOMO MATSUNAGA

  3. Designing and manufacturing small scale autonomous vehicle

    Küçük ölçekli otonom aracın tasarlanması ve imal edilmesi

    MUSTAFA YASİR GÖREN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Makine MühendisliğiAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL BÖĞREKCİ

  4. Empedans değişimi üzerinden mikroorganizma tayini yapmayı hedefleyen sensör sistemi çalışması

    Sensor system study targeted to microorganism detection under impedance change

    SEVİLAY BURCU ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Biyolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEVİN GÜL-KARAGÜLER

  5. Derin öğrenmede öznitelik seçim yaklaşımları kullanılarak metin verilerinden covıd-19 aşı karşıtlığı tespiti

    Covid-19 anti-vaccination detection from text data using feature selection approaches in deep learning

    SERDAR ERTEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL ÖZBAY