Uydu verileri ile konum takibi yapan otonom araç
Autonomous vehicle tracking location with satellite data
- Tez No: 826614
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SONER ÖZGÜNEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Haliç Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Otonom araçlar ulaşımın geleceği açısından önemli bir rol oynamaktadır. Yapay zekâdaki gelişmeler sayesinde, gelecekte akıllı otomobillerin ve kamyonların sürücüsüz olması, kazaların azalması ve daha verimli hale gelecekleri öngörülmektedir. Aynı zamanda tepki süresi gecikmesini azaltarak, güvenli şerit değiştirme ihtimalini artırarak ve insan sürüş hatalarını ortadan kaldırarak güvenli seyahat sağlamaktadırlar. Otomobil üreticileri halihazırdaki zorluklarla ilgili araştırma alanlarına yatırım yapmışlardır. Bu çalışma, uydu verilerini işlemek ve konum takibi için kullanılan bir programlama dilini araştırmaktadır. Araştırma kapsamında, uydu verilerinin analizi, uydu sinyallerinin çözümlenmesi, konum tahmini ve doğrulama yöntemleri gibi konular ele alınmaktadır. Ayrıca, uydu verileri ile konum takibi yapabilen bir otonom araç prototipi üzerinde pratik uygulamalar da gerçekleştirilebilmektedir. Bu çalışmada, otonom araçların konum takibinde uydu verilerinin etkin bir şekilde kullanılabilmesi için geliştirilen bir çalışma dilinin kullanımını ve uygulanmasını gerçekleştirilmiştir. Bu çalışma dili, otonom araç teknolojilerinin gelişimine katkı sağlayarak daha doğru ve güvenilir konum tespiti için bir araç olmayı amaçlamaktadır. Tez, araç dinamiklerinin modellenmesini, şerit değiştirme denetleyicisinin kullanımını, şerit değiştirme planlayıcısının çalışma prensibini, metrik değerlendirmeyi, görselleştirmeyi, senaryo ve çevre koşullarını, plan parametrelerini ayrıntılı bir şekilde ele almaktadır. Bu çalışma, gerçek dünya senaryolarına benzer sonuçlar elde etmek ve araştırılan konuların açıklığa kavuşmasını sağlamak için önemli bir adımdır.
Özet (Çeviri)
Autonomous vehicles play an important role in the future of transportation. Thanks to the developments in artificial intelligence, it is predicted that smart cars and trucks will become driverless, accidents will decrease and they will become more efficient in the future. They also provide safe travel by reducing reaction time delay, increasing the likelihood of safe lane changes, and eliminating human driving errors. Automakers have invested in research areas relevant to current challenges. This thesis study explores a programming language used for processing satellite data and location tracking. Within the scope of the research, subjects such as analysis of satellite data, analysis of satellite signals, position estimation and verification methods are discussed. In addition, practical applications can be realized on an autonomous vehicle prototype that can track location with satellite data. This thesis aims to design and implement a working language developed for the effective use of satellite data in position tracking of autonomous vehicles. This working language aims to be a tool for more accurate and reliable location detection by contributing to the development of autonomous vehicle technologies. The thesis covers modeling of vehicle dynamics, design of lane change controller, working principle of lane change planner, metric evaluation, visualization, scenario and environmental conditions, plan parameters in detail. This comprehensive study is an important step towards achieving results similar to real- world scenarios and clarifying the issues under investigation.
Benzer Tezler
- COLREGs-compliant and non-prioritized motion planning for autonomous unmanned surface vehicles
Otonom insansız deniz araçları için COLREG-uyumlu ve önceliksiz hareket planlaması
MUSTAFA BAYRAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medeniyet ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HALUK BAYRAM
- Dinamik yapay sinir ağı ile iç mekân konum kestirimi ve konum takibi
Indoor location estimation and location tracking with dynamic artificial neural network
MERT TUNÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN KAYA
- Bölgesel ve küresel boyuttaki afetlerin farklı jeosensörler ile incelenmesi ve analizi
Investigation and analysis of regional and global disasters using different geosensors
BİLAL MUTLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERDAR EROL
- Multitemporal co-polar x-band sar data classification as a tool for paddy-rice phenology estimation
Çeltik tarlası fenoloji kestirimi için çok zamanlı co-polar x-bant sar verisi üzerinde sınıflandırma yöntemi
ÇAĞLAR KÜÇÜK
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLŞEN TAŞKIN KAYA
YRD. DOÇ. DR. ESRA ERTEN
- Comparison of experimental and semi-experimental models for predicting solar thermal power plants with artificial neural network
Solar termal santralların yapay sinir ağlarıyla öngörüsünde deneysel ve yarı-deneysel modellerin karşılaştırılması
SHABNAM CHOOPANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimleri ve Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK BARUTÇU