Improving the accuracy of camera range estimates with automotive radar
Otomotiv radarı kullanarak kamera mesafe tahmin doğruluğunun iyileştirmesi
- Tez No: 940765
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EMRE ÖZKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Robotik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Robotik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
Gelişmiş Sürücü Destek Sistemleri (ADAS) ve otonom sürüş yeteneklerine sahip araçlar, sensörlerde ve bu sensörlerden elde edilen verileri işleyen algılama algoritmalarındaki hızlı gelişmeler sayesinde günümüzde gerçeğe dönüşmüştür. Yol güvenliğini artıran ve kazaya bağlı maliyetleri azaltan bu teknolojiler, aynı zamanda tasarım bütçelerine uyum sağlarken kritik güvenlik standartlarını da karşılamak zorundadır. Otomotiv sınıfı radarlar — diğer adıyla milimetre dalga radarlar — zorlu hava koşullarında dayanıklı sensörlerdir. Ancak, durağan ortamlarda ayrıntılı algılamayı sağlayacak çözünürlükten yoksundurlar ve çevresel gürültü bilinen bir sorundur. Kameralar ise çevrenin net bir görsel temsilini sunabilirken, çevreyi yüksek hassasiyetle üç boyutlu olarak temsil etmede yetersiz kalmaktadır. Bu tez, bu iki sensörün tamamlayıcı özelliklerini birleştirerek nesne takibini iyileştirmeye yönelik stratejileri incelemektedir. Özellikle, radarın sağladığı hassas 3B mesafe ölçümleri ve Doppler hız bilgisi ile kameranın sunduğu sınıflandırma ve açısal konum verilerinin birleştirilmesi yoluyla kamera tespitlerinin nasıl geliştirilebileceği araştırılmaktadır. Elde edilen sonuçlar, her iki sensörden elde edilen tamamlayıcı bilgilerin birlikte kullanılmasının hem takip doğruluğunu hem de mesafe ve hız tahminlerinin hassasiyetini artırdığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Cars equipped with Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) and autonomous driving capabilities are a reality today, thanks to rapid advancements in sensors and the perception algorithms that process their data. These technologies, which enhance road safety and reduce accident-related costs, must also adhere to design budgets while meeting critical safety standards. Automotive-grade radars—also known as millimeter-wave radars—are resilient sensors that perform well in harsh weather conditions. However, they lack the resolution needed to provide detailed perception in static environments, and ambient noise remains a known issue. Cameras, on the other hand, can provide a clear visual representation of the environment but struggle to represent surroundings in 3D with high precision. This thesis explores strategies for improving object tracking by leveraging the complementary strengths of these two sensors. Specifically, we investigate methods to enhance camera-based detections by integrating accurate 3D ranging and Doppler speed measurements from radar with the camera's unique classification and angular position data. The results demonstrate that combining complementary information from both sensors improves tracking accuracy, as well as the precision of range and velocity estimations.
Benzer Tezler
- Eş zamanlı konumlandırma ve haritalama tekniklerinin hız performansının geliştirilmesi
Improving runtime efficiency of simultaneous localization and mapping techniques
ZİYA UYGAR YENGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. VOLKAN SEZER
- Gerçek zaman-imge işleme temelli kumaş kalite kontrol sistemi
Real time-image processing based fabric quality control system
MEHMET ERDOĞAN
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN
- Mikro kanallarda akış hızı ölçümünde CCD kameranın özelliklerini kullanarak mikro-PIV sisteminin performansının arttırılması
Improving a micro-PIV system's performance by using a CCD camera features at the flow velocity measurement in micro-channels
BAŞAK AKSELLİ
Doktora
Türkçe
2016
Makine MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL TEKE
- Otomotiv sektöründe parça kontrolü için yapay zekâ destekli yazılım geliştirilmesi
Development of ai-supported software for part inspection in the automotive industry
ONUR ARDIÇ
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKÇEN ÇETİNEL
- Efficient deep learning approaches for signal and image analysis applications
Sinyal ve görüntü analizi uygulamaları için verimli derin öğrenme yaklaşımları
ONUR CAN KOYUN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN