Otonom bir elektrikli aracın adaptif hız uyarlamalı kontrolü için model öngörülü kontrol tasarımı
Model predictive control design for adaptive cruise control of an autonomous electric vehicle
- Tez No: 959784
- Danışmanlar: DOÇ. DR. UĞUR YILDIRAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 96
Özet
Günümüzde otomotiv endüstrisi, dijitalleşme, elektrifikasyon ve yapay zekâ gibi alanlardaki teknolojik ilerlemelerle birlikte köklü bir dönüşüm süreci yaşamaktadır. Bu dönüşümde etkili olan temel unsurlardan biri de Gelişmiş Sürücü Destek Sistemleri (ADAS) olup, bu sistemler sürücü kaynaklı hataları en aza indirerek trafik güvenliğini artırmakta; aynı zamanda sürüş konforunu ve enerji verimliliğini önemli ölçüde iyileştirmektedir. Modern araçlarda standart donanım hâline gelen ADAS sistemleri, otonom sürüşe geçişin temel yapı taşları arasında değerlendirilmektedir. ADAS kapsamında yer alan Adaptif Hız Uyarlama (ACC) sistemleri ise, lider araç ile hedef araç arasındaki güvenli mesafeyi otomatik olarak koruyarak, sürücünün müdahalesini azaltmakta ve özellikle yoğun trafik koşullarında sürüş yükünü hafifletmektedir. Bu bağlamda ACC sistemleri, otonom sürüş sistemlerinin güvenli, konforlu ve enerji verimli bir şekilde işlemesine katkı sağlayan temel bileşenlerden biridir. Bu tez çalışmasında, otonom bir elektrikli araç olan OTONOM E-CENTRO aracında kullanılmak üzere ACC sistemi tasarlanmıştır. Bu sistemin kontrolü için Oransal–İntegral–Türevsel (PID), Lineer Kuadratik Regülatör (LQR) ve Model Öngörülü Kontrol (MPC) tabanlı olmak üzere üç farklı kontrolcü tasarlanarak karşılaştırmalı bir analiz gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın temel amacı, farklı kontrol stratejilerinin ACC sistemine entegrasyonundaki etkilerini analiz etmek ve MPC'nin sağladığı avantajları ortaya koymaktır. Bu kapsamda, aracın boyuna hareketini temsil eden bir durum-uzay modeli oluşturulmuş ve ACC algoritması da bu modele dayalı olarak yapılandırılmıştır. Tasarlanan kontrolcüler, elde edilen durum-uzay modeli temel alınarak MATLAB/Simulink ortamında test edilmiştir. Bu simülasyon çalışmaları, kontrolcü parametrelerinin ayarlanması ve sistem davranışlarının ön değerlendirilmesi amacıyla yürütülmüştür. Simülasyon ortamında elde edilen uygun parametreler doğrultusunda kontrol algoritmaları, gerçek bir otonom elektrikli araca entegre edilmiş ve gerçek zamanlı testler gerçekleştirilmiştir. Böylece kontrolcülerin gerçek sürüş koşullarındaki performansları somut olarak gözlemlenmiş ve karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Today, the automotive industry is undergoing a profound transformation driven by technological advancements in digitalization, electrification, and artificial intelligence. One of the key elements influencing this transformation is Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), which aim to minimize driver-induced errors, enhance traffic safety, and significantly improve both driving comfort and energy efficiency. Now standard in modern vehicles, ADAS technologies are regarded as foundational components in the transition toward autonomous driving. Among these technologies, Adaptive Cruise Control (ACC) systems automatically maintain a safe following distance between a lead vehicle and a target vehicle, thereby reducing the need for driver intervention and alleviating the driving load, particularly under congested traffic conditions. In this context, ACC systems are considered essential components for ensuring the safe, comfortable, and energy-efficient operation of autonomous vehicles. In this thesis, an ACC system was designed for implementation on an autonomous electric vehicle, the OTONOM E-CENTRO. To control the system, three different controllers, which are Proportional–Integral–Derivative (PID), Linear Quadratic Regulator (LQR) and Model Predictive Control (MPC), were developed and comparatively analyzed. The primary objective of this study is to evaluate the integration of different control strategies into the ACC system and to highlight the advantages provided by MPC. To this end, a state-space model representing the longitudinal motion of the vehicle was developed and the ACC algorithm was constructed based on this model. The designed controllers were tested in the MATLAB/Simulink environment using the derived state-space representation. These simulation studies were conducted to adjust controller parameters and to perform a preliminary evaluation of system behavior. Based on the appropriate parameters obtained from the simulation environment, the control algorithms were integrated into a real autonomous electric vehicle and subjected to real-time testing. In this way, the performance of the controllers under actual driving conditions was concretely observed and comparatively evaluated.
Benzer Tezler
- Energy-efficient velocity trajectory optimization using dynamic programming for electric vehicles
Elektrikli araçlar için dinamik programlama kullanılarak enerji verimli hız yörünge optimizasyonu
ABDULLAH KIZIL
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN SEZER
- Development of advanced driver assistance system features for vehicles
Araçlar için gelişmiş sürücü destek sistemi özelliklerinin geliştirilmesi
EMRE ERCİYAS
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGE CİHANBEĞENDİ
- Adaptive control of a novel tilt-roll rotor quadrotor UAV
Adaptif dört rotorlu bir insansız hava aracının modellenmesi ve kontrolü
ABDULKERİM FATİH ŞENKUL
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- Improved trajectory tracking via multi obstacle avoidance utilizing nonlinear model predictive controller
Doğrusal olmayan model öngörülü kontrol kullanılarak çoklu engellerden kaçınma ile geliştirilmiş yörünge takibi
ÖNDER HOROZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ
- Recursive least squares estimator based adaptive slidingmode controller for an autonomous underwater vehicle
Bir otonom su altı aracı için yinelemeli en küçükkareler kestirimcisi tabanlı uyarlanabilir kayan kiplikontrolcü
SERTAÇ ÇAKIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA MERT ANKARALI