Driver behavior modeling
Sürücü davranış modellemesi
- Tez No: 765013
- Danışmanlar: PROF. DR. LALE AKARUN ERSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 53
Özet
Sürücüsüz araçlar trafiğin önemli bir parçası olma yolunda ilerliyorlar. İnsanların çoğunlukta olduğu bir trafikte sürücüsüz araçların kullanılması bazı zorluklar getiriyor. Trafikte araç sürdüğümüz her hangi bir deneyim bize gösteriyor ki, her sürücü kendi sürüş stilinde farklıdır. Bu sürüş zenginliği trafik simülasyonlarındaki modellere henüz aktarılmamıştır. Bu trafik modelleri, testlerden anlık davranış tahminine, sürücüsüz araç çalışmasının önemli bir noktasıdır. Dolayısıyla, trafiğin gerçekçi bir modelini oluşturmak çok önemli bir problemdir. Bu çalışmada, problemin kökenine inen bir analiz mevcuttur. Sonra, farklı sürüş metodlarını kapyasan bir model önerilmiştir. Öncelikle, veri seri üzerinde derin bir sürücü davranış modeli çalışması yapılarak belirgin davranış örüntüleri belirlenmiştir. Sonra bu belirgin özellikler pekiştirmeli öğrenme kullanılarak modellenmiştir. Değerlendirme zamanında, bir trafik sahnesi gözlemlenmiş, her bir araç önceden modellenen araçlarla eşleştirilmiştir. Sonuç olarak bir trafik sahnesi veri ile doğrulanmış modeller kullanilarak yeniden yaratılmıştır. Araç davranışını simülasyona entegre eden bu yeni yaklaşım trafiğin daha gerçekçi modellenmesi için bir adım oluşturmaktadır. Bu gerçekçi trafik modeli sürücüsüz araç test ve validasyonu için önemli bir adım oluşturmaktadır.
Özet (Çeviri)
Autonomous vehicles are set to be a part of everyday traffic. Their presence in traffic dominated by humans possesses some challenges. Any experience with driving in traffic shows us that each driver is unique in their driving style. So far, this richness in differences in human behavior has not been projected into the models used in traffic simulations. These models are an essential part of the development of autonomous vehicles; from the inference of other vehicle intentions to virtual testing. Therefore creating a more realistic traffic environment is a very important task. In this work, a deep dive into the state of the problem is given. Then, a framework that accounts for different driving styles, as well as different vehicle types, is introduced. Firstly, an in-depth analysis of distinct patterns of driving is carried out in the dataset. Then these distinct patterns are modeled with simulated agents using reinforcement learning. In inference time, a traffic scene is observed, each vehicle is assigned to the pre-trained driver model and a simulation is carried out. As a result, a traffic scene is reconstructed with data-validated models. This new approach that incorporates previous driver modeling work with a behavioral component, paves the way for a more realistic model of the traffic. This realistic traffic model can be used in AV testing and validation.
Benzer Tezler
- Predicting human behavior using static and dynamic models
Statik ve dinamik modeller ile insan davranışının tahmini
BERAT MERT ALBABA
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YILDIRAY YILDIZ
- Türkiye'deki dönel kavşaklar için kapasite hesap yöntemi
A Capacity calculation method for roundabouts in Turkey
SERHAN TANYEL
- Driver recognition and driver verification using data mining techniques
Veri madenciliği teknikleri kullanılarak sürücü tanıma ve sürücü doğrulama
KRİSTİN SURPUHİ BENLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIşık ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. MUSTAFA TANER ESKİL
- Sürücü davranışlarının modellenmesi için makine öğrenmesi tabanlı bir sistem gerçekleştirimi
Development of a machine learning based system for modeling driver behaviours
ŞERAFETTİN ATMACA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ASIM SİNAN YÜKSEL
- Modeling of multi lane highway traffic and analysis of jam formation
Çok şeritli otoban modellemesi ve trafik tıkanıklığının analizi
AYŞE NİHAN İMREM
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Fizik ve Fizik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. MEHMET LEVENT KURNAZ