Geri Dön

Otonom sürüşte blockchaın ve makine öğreniminin entegrasyonu

Integration of blockchain and machine learning in autonomous driving

  1. Tez No: 810254
  2. Yazar: HUSSAM ALKASHTO
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH ELEVİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Mersin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

Son yıllarda, ulaşım sektörü, otonom sürüş sistemlerinde dikkate değer ilerlemeler kaydetmiştir. Blockchain ve makine öğrenmesi teknolojilerinin birleşimi, daha güvenli, daha güvenilir ve daha verimli otonom araçların geliştirilmesi yolunu iyileştirebilir. Blockchain, otonom araçların sensörler ve kameralar tarafından üretilen verilerin miktarını saklamak, yönetmek ve paylaşmak için kullanılabilir, veri bütünlüğü ve güvenliğini sağlar. Eş zamanlı olarak, makine öğrenmesi algoritmaları bu verileri gerçek zamanlı olarak analiz edebilir, aracın navigasyon ve değişen koşullara adaptasyon için bilinçli kararlar almasını sağlar. Bu teknolojilerin birleşimi, otonom araç sistemlerinde güvenliği, performansı ve ölçeklenebilirliği artırma potansiyeline sahiptir, bu da onları tüketiciler ve sektör paydaşları için daha uygulanabilir ve çekici bir seçenek haline getirir. Bu tez, otonom araçlarda makine öğrenmesi ve blockchain teknolojilerinin entegrasyonunu araştırıyor. Tez, otonom araçları blockchain aracılığıyla birbirine bağlayan yeni bir yaklaşım önermektedir. Bu yaklaşım, araçların eğitim süreci boyunca elde edilen öğrenme deneyimlerini takas etmelerine izin verir, bu süreç Neuro Artırımlı Topolojilerin Evrimsel Gelişimi (NEAT) algoritmasını pekiştirmeli öğrenme ile kullanır. Sonuçlar, önerilen yaklaşımın otonom araç eğitiminin geleceği hakkında değerli içgörüler sunduğunu ve bu verileri blockchain teknolojisi aracılığıyla saklama yöntemi olarak daha verimli ve etkili bir yöntem sunduğunu göstermektedir. Bu da otonom araçların eğitim sürecini çok daha hızlı ve etkili hale getirir, bu durum birçok farklı değerlendirme metriği ile doğrulanmıştır.

Özet (Çeviri)

In recent years, the transportation industry has witnessed remarkable advancements in autonomous driving systems. The fusion of blockchain and machine learning technologies can improve the way for the development of safer, more reliable, and more efficient autonomous vehicles. Blockchain can be employed to store, manage, and share the amounts of data produced by the sensors and cameras of autonomous cars, ensuring data integrity and security. Simultaneously, machine learning algorithms can analyze this data in real time, enabling the vehicle to make well-informed decisions for navigation and adaptation to changing circumstances. This combination of technologies holds the potential to enhance safety, performance, and scalability in autonomous car systems, making them a more viable and appealing option for consumers and industry stakeholders. This thesis explores the integration of machine learning and blockchain technologies in autonomous vehicles. The thesis proposes a novel approach for connecting autonomous vehicles through blockchain, allowing them to exchange obtained learning experiences during the training process, which utilizes Neuro Evolution of Augmenting Topologies (NEAT) algorithm with reinforcement learning. The results show that the proposed approach has valuable insights into the future of autonomous vehicle training and offers a more efficient and effective method for storing this data through blockchain technology making the training process of autonomous vehicles much faster and more efficient according to many different evaluation metrics.

Benzer Tezler

  1. Otonom sürüşte zorunluluk halinden doğan sorumluluk

    Liability arising out of necessity in autonomous driving

    SALİH ÖZKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    HukukBahçeşehir Üniversitesi

    Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE NUHOĞLU

  2. Stochastic future prediction in real world driving scenarios

    Başlık çevirisi yok

    ADİL KAAN AKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA GÜNEY

  3. On differentiable costs and local planning for end-to-end urban driving

    Uçtan uca şehir içi sürüş için türevlenebilir maliyetler ve yerel planlama üzerine

    VOLKAN AYDINGÜL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA GÜNEY

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ AKGÜN

  4. An optimization approach to autonomous parallel parking

    Otonom paralel park için optimizasyon yaklaşımı

    TAHİR EREN MUNGAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN

  5. Design of a modular mobile multi robot system: ULGEN (Universal-Generative Robot)

    Modüler mobil çoklu robot sistemi tasarımı: ULGEN (Universal-Generative Robot)

    HASAN ERCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ