Geri Dön

Driver behavior modeling

Sürücü davranış modellemesi

PDF İndir

  1. Tez No: 765013
  2. Yazar: FERHAT MELİH DAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. LALE AKARUN ERSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Sürücü davranışları, Sürücüler, İnsansız araçlar, Driver behaviors, Drivers, Unmanned vehicles
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. Tez No

    315227

    Multi input multi output intelligent modeling techniques and application to human driver

    Çok giriş çok çıkışlı akıllı modelleme teknikleri ve insan sürücüye uygulanması

    EMRE TEKİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL

  2. Tez No

    818555

    The driver acceptance of intelligent speed adaptation systems in Türkiye and Israel: The utility of theory of planned behavior and prototype willingness model

    Türkiye ve İsrail'de akıllı hız uyarlama sistemlerinin sürücü kabulü: Planlanmış davranış teorisi ve prototip isteklilik modelinin kullanılabilirliği

    BERFİN TÖRE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    TrafikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜRKER ÖZKAN

    PROF. DR. ORIT TAUBMAN-BEN-ARI

  3. Tez No

    571987

    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

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ASIM SİNAN YÜKSEL

  4. Tez No

    403358

    Behavior based malware classification using online machine learning

    Başlık çevirisi yok

    ABDURRAHMAN PEKTAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilim ve TeknolojiUnıversıte de Grenoble

    Prof. Dr. JEAN-CLAUDE FERNANDEZ

    Dr. TANKUT ACARMAN

  5. Tez No

    687449

    Predicting human behavior using static and dynamic models

    Statik ve dinamik modeller ile insan davranışının tahmini

    BERAT MERT ALBABA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Makine Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YILDIRAY YILDIZ

Geri Dön