Kestirim öğrenmeli bulanık denetimli otonom taşıtlar için doku benzersizliği kullanılarak stabilize yol belirleme
Stabilized road recognition using texture dissimilarities for autonomous vehicles with fuzzy control and forecast learning
- Tez No: 96706
- Danışmanlar: DOÇ. DR. RIFAT YAZICI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Doku, Doku Benzersizliği, Otonom Araba, Bulanık Mantık, Kestirim Öğrenme, Sinir Ağı, Çağrışımlı Bellek, Texture, Texture Dissimilarity, Autonomous Car, Fuzzy Logic, Forcast Learning, Neural Networks, Associative Memory
- Yıl: 2000
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 207
Özet
Bu çalışmanın amacı, bulunduğu ortamdan aldığı görüntüleri değerlendirerek kendi kendine hareket eden bir otonom araba sistemi geliştirmektir. Geliştirilen otonom araba her türlü yol yapısmı değerlendirerek hareket etme özelliğine sahiptir. Yalnızca düzgün asfalt yollarda değil stabilize yollarda da güvenle hareket edebilmektedir. Bugüne kadar otonom arabalar için yol kenarları geleneksel kenar belirleme teknikleri ile bulunmaktaydı. Bu durum yol yapısmm düzgün olmasını yol kenarlarının çizgili olmasa bile çok belirgin olmasını gerektirmekteydi. Halbuki bu araba stabilize yollardan da gidebilmelidir. Bu tür yolların görüntüden eldesinde tek belirleyici bilgi doku özelliğidir. Dokuyla ilgili çalışmalar doku işlemenin uzun ve zor bir süreç olması nedeniyle başarısız kalmıştır. Bu tezde yol kısıtlaması olmaksızın dokuya dayalı kenar belirleme için bir yöntem geliştirilmiştir. Bu çalışmada Doku Benzersizlik ölçüsüne (DBÖ) dayalı yeni bir dilimleme yöntemi verilmektedir. Yöntem özellikle otonom arabaların stabilize yoldaki hareketine çözümler getirmiştir. Yöntem yalnız dokulu yüzeylerde değil dokusuz ve renkli yüzeylerde de aynı başarıyı göstererek renk bölgelerini dilimlemektedir. Bu yöntem gölge ve ıslaklığın cisim olarak algılanmasını gidererek hareket güvenliği sağlamıştır. Otonom arabanın bölge dilimlemeden sonra diğer önemli bir özelliği uzak ve yakın görüntüleri değerlendirerek arabayı bulanık mantıkla denetlemesidir. Bulanık kural takımının güncelleştirilmesi arabanın bulunduğu ortama uyumunu ve ileriki çerçevelerde yapacağı denetimin daha da güvenli olmasını sağlamıştır. Tezde sunulan diğer bir yenilik yaprak yöntemi olarak isimlendirilen özel bir çağrışımlı sinir ağı geliştirilerek cisimlerin tanınmasında etkin olarak kullanılmasıdır. Yöntem ZIP kod karakterlerde %98 başarıya sahipken diğer tanıma yöntemleri aynı başarı için daha fazla bellek alanı ve örüntü takımına ihtiyaç duymaktadır.
Özet (Çeviri)
Stabilized Road Recognition Using Texture Dissimilarities For Autonomous Vehicles with Fuzzy Control and Forecast Learning The aim of this thesis is to design an autonomous car which moves by observing its surrounding environment with a camera and processing the image taken. The car can move safely under every road condition on either asphalt road or stabilized roads. Until now the edges of road has been extracted from the images using conventional techniques such as gradient, Laplacian or moment methods. The success of these methods in finding find out road edges depends upon the road conditions, including road markers and/or contrast between the colours of the road surface and the road bank. In addition, the car is able to navigate on a stabilized road as well using only the texture primitive feature to effectively define the edges of such a road. Investigations on texture classification began many years ago, but none of the class methods have been succesraly indetermining road edges, due to high complexity in texture calculations and their inefficient processing algorithms. In this thesis a new method based on texture dissimilarity (TDM) is proposed to extract edges from road images without any constraint on road types. The proposed method is capable of dividing an area into subarea which differ significantly in texture primitives and their distributions. The method has been successful for not only textured surface but also coloured surfaces with no texture. Furthermore it also overcomes the shadowing and wetness problems which cause misunderstanding of a road environment. Another important feature included is the forecast learning technique, whereby that the car is controlled with fuzzy logic by processing far and near image segments. The fuzzy rule st is updated if necessary so that the car will be able to make appropriate decisions to easily avoid obstacles. Recognition of obstacles is implemented by a novel technique called leaf method which is a type of artificial neural network. The method when applies to character classification correctly classified 98% of previously unseen handwritten digits. This rate is greather that of its competitors.
Benzer Tezler
- Decision fusion for supervised, unsupervised and semi-supervised learning
Denetimli, denetimsiz ve yarı-denetimli öğrenme için veri füzyonu
METE ÖZAY
Doktora
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATOŞ TUNAY YARMAN VURAL
- A Comparison of different approaches to target differentiation with sonar
Sonarlı hedef ayırdetmede farklı yöntemlerin karşılaştırılması
BİRSEL AYRULU ERDEM
Doktora
İngilizce
2001
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİLLUR BARSHAN
- Metropoliten kent çeperindeki yerleşimlerde yapısal dinamikler-İstanbul metropoliten kent çeperi örneği
Structural dynamics in the settlements around metropolitan periphery-The case of İstanbul city periphery
ÖZLEM GÜNGÖR ÖZÇEVİK
- Sayısal haberleşme kanallarında hızlı parametre kestirim yöntemleri için bulanık mantık esaslı bir dış çevrim denetleyicisi ile hız ve başarım artırımı
A fuzzy based outer loop controller design improving the performance and convergence speed in high data rate digital communication receivers
ALİ ÖZEN
Doktora
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. İSMAİL KAYA
- Improved fuzzy logic based edge detection method on clinical images
Klinik görüntülerde bulanık mantık temelli iyileştirilmiş kenar tespit yöntemi
MURAT MERT ÇELEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER ÜSTOĞLU