Otonom araçlar için şerit takibi tekniği geliştirilmesi
Lane detection tecnique for autonomous cars
- Tez No: 899117
- Danışmanlar: DR. DENİZ KARAÇOR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 107
Özet
Bu tezde, otonom araçlar için yol çizgisi takibi algoritmalarının geliştirilmesi ve performanslarının değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Yol çizgisi takibi, otonom sürüş sistemlerinin güvenilirliği ve etkinliği açısından kritik bir bileşendir. Yol çizgisi takibi algoritmaları makine öğrenmesi tabanlı yöntemler ve geleneksel görüntü işleme teknikleri kullanılarak ikiye ayrılmaktadır. Makine öğrenmesi tabanlı yöntemler, belirli veri setleri üzerinde eğitilen modellerle çalışmakta olup, veri setinin dışındaki senaryolarda performans düşüşü yaşayabilmektedir. Bu yöntemlerin başarısı, kullanılan veri setinin çeşitliliği ve kapsamı ile doğrudan ilişkilidir [1]. Geleneksel yöntemler, veri setine bağımlı olmaksızın çalışmakta ve model eğitimi gerektirmediğinden hızlı bir şekilde uygulanabilmektedir. Bu yöntemler, yol çizgisi bilgilerini çıkartmak için kenar tespiti ve görüntü segmentasyonu gibi klasik görüntü işleme tekniklerinden yararlanmaktadır. Bu araştırmada yol çizgisi takibi için geleneksel yöntemlerin etkinliği değerlendirilmiştir. Yatay filtre komşuluk değerinin (τ) görüntünün parlaklığına göre adaptif hale getirilmesi gibi yenilikçi yaklaşımlar kullanılmıştır. Adaptif yöntem, değişen ışık koşullarında yol çizgilerinin doğru tespit edilmesini kolaylaştırmaktadır. Deneysel sonuçlar, adaptif τ seçiminin yol çizgisi tespiti üzerindeki olumlu etkilerini göstermiştir. Bu bulgular, otonom sürüş sistemlerinin güvenilirliğini ve etkinliğini artırmaya yönelik önemli katkılar sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the aim is to develop and evaluate lane tracking algorithms for autonomous cars. Lane tracking is a critical component for the reliability and efficiency of autonomous driving systems. Lane tracking algorithms are divided into two categories: machine learning-based methods and traditional image processing techniques. Machine learning-based methods work with models trained on specific datasets and may experience performance drops in scenarios outside of these datasets. The success rates of these methods are directly related to the diversity and scope of the dataset used [1]. Traditional methods, on the other hand, operate independently of the dataset and can be implemented quickly as they do not require model training. These methods utilize classic image processing techniques such as edge detection and image segmentation to extract lane information. In this research, the effectiveness of traditional methods for lane tracking has been evaluated. Innovative approaches, such as making the horizontal filter neighbourhood value (τ) adaptive to the brightness of the image, have been employed. The adaptive method facilitates the accurate detection of lanes under varying lighting conditions. Experimental results have shown the positive effects of adaptive τ selection on lane detection. These findings offer significant contributions to enhancing the reliability and efficiency of autonomous driving systems.
Benzer Tezler
- Otonom araçlarda şerit takip ve kontrol sisteminin makine öğrenmesi kullanılarak geliştirilmesi
Development of lane following and control system in autonomous vehicles using machine learning
FATMA NUR ORTATAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYozgat Bozok ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH ÇETİN
- Maneuver optimization for autonomous vehicles using trajectory templates
Yörünge şablonları kullanılarak otonom araçlar için manevra optimizasyonu
ÖMER FARUK ARSLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KLAUS WERNER SCHMIDT
- Development of a learning based trajectory tracking controller for autonomous vehicles
Otonom araçlar için öğrenme tabanlı yörünge takip kontrolörünün geliştirilmesi
HASAN ŞENER
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Makine MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR TÜMERDEM
DR. İSMAİL HAKKI SAVCI
- Boşluğu takip et metodu ile otonom sollama manevrası tasarımı
Autonomous overtaking maneuver design based on follow the gap method
MÜNİRE DAMLA DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN SEZER
- Şerit izleme ve araç-araç haberleşmeden faydalanarak trafik kaza önleme sistemlerinin geliştirilmesi
Developing crash prevention systems using lane tracking and vehicle to vehicle communication
ÖMER MEŞEDİLCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Gelişim ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜMİT ALKAN