Geri Dön

Sensor processing and controller design for trajectory tracking of autonomous vehicles

Otonom araçların yörünge takibi için sensör işleme ve denetleyici tasarımı

  1. Tez No: 975697
  2. Yazar: MUZAFFER TEMELLİ
  3. Danışmanlar: PROF. KLAUS VERNER SCHMİDT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Otonom araçlar, ulaşım alanında güvenliği, verimliliği ve konforu artırma potansiyeline sahiptir. Bu araçlarla ilgili temel zorluklardan biri, güvenlik ve kararlılık kısıtları gözetilerek yörüngenin doğru bir şekilde takip edilmesidir. Model Öngörülü Kontrol (MPC), sistem kısıtlarını ve gerçek zamanlı geri bildirimi dikkate alarak, öngörü ufku boyunca kontrol girdilerini optimize eden model tabanlı bir yaklaşımdır. Bu çalışmada, önceden tanımlanmış bir referans yörünge kullanılarak otonom araçlarda yörünge takibi için bir MPC algoritması geliştirilmiştir. Yörünge, doğru parçalar, klotoidler ve yay eğrilerinden oluşan bir yol kullanılarak oluşturulmuştur. Araç hızı, eğrilik bilgisine göre dinamik biçimde ayarlanarak güvenli viraj alma sağlanmıştır. Araç modeli olarak hem yanal hem de boylamsal dinamikleri dikkate alan dinamik bisiklet modeli tercih edilmiştir. Literatürde yaygın olarak, yanal ve boylamsal kontrollerin ayrı ayrı ele alındığı ve sabit boylamsal hız varsayımına dayanan yaklaşımlar görülmektedir. Bu çalışmada ise her iki kontrolü eş zamanlı gerçekleştiren birleşik bir MPC kontrolörü tasarlanmıştır. Kontrolcü, lineerleştirilmiş bir model üzerine inşa edilmiş olup, kontrol girdileri ve sistem durumlarına yönelik kısıtları dikkate alarak takip hatalarını en aza indirmeyi amaçlamaktadır. Önerilen yöntem, çeşitli yol eğrilikleri, zemin sürtünme katsayıları ve model kütlesi belirsizliğinin Monte Carlo analizi ile incelendiği koşullar altında değerlendirilmiştir. Bu değerlendirmelerde, takip doğruluğu ve hesaplama süresi gibi performans kriterleri incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar, MPC yaklaşımının doğruluk ve dayanıklılık açısından klasik yöntemlere kıyasla üstün performans sergilediğini ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

Autonomous vehicles (AVs) have the potential to transform transportation by improving safety, efficiency, and convenience. A key challenge in AVs is achieving accurate trajectory tracking while satisfying safety and stability constraints. Model Predictive Control (MPC) is a model-based approach that optimizes control inputs over a prediction horizon, considering system constraints and feedback. This study develops an MPC algorithm for trajectory tracking using a predefined reference trajectory. The trajectory is generated from a path composed of line segments, clothoids, and arc splines. Velocity is adjusted using curvature information to ensure safe cornering. The vehicle is modeled with a dynamic bicycle model including both lateral and longitudinal dynamics. Unlike common approaches that separate lateral and longitudinal control and assume constant longitudinal velocity, this study designs a unified MPC controller that manages both aspects simultaneously. The controller is built on a linearized model and minimizes tracking deviations while enforcing input and state constraints. A comparison with classical control methods is provided. Performance is evaluated under varying road curvatures, friction conditions, and model mass uncertainty through Monte Carlo analysis. Key metrics such as tracking accuracy and computational time are analyzed. This research demonstrates the effectiveness of constrained MPC for trajectory tracking in AVs. The proposed controller ensures stable and feasible control while handling coupled vehicle dynamics. The findings highlight the robustness and accuracy of MPC compared to classical methods, advancing autonomous vehicle control strategies.

Benzer Tezler

  1. 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

    Türkçe

    2019

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VOLKAN SEZER

  2. Değişken bir yörünge üzerinde hız ve konum kontrolü

    Speed and position controls on a variable trajectory

    MAHİT GÜNEŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. FEVZİ BABA

  3. Composite prototyping and vision based hierarchical control of a quad tilt-wing UAV

    Dört rotorlu döner-kanat mekanizmasına sahip bir insansız hava aracının kompozit prototip üretimi ve görüntü tabanlı hiyerarşik kontrolü

    EFE SIRIMOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Mühendislik BilimleriSabancı Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA ÜNEL

  4. Yönelim çıkarımı için arm tabanlı bir gömülü sistem tasarımı ve gerçeklenmesi

    Design and implementation of an arm based embedded system for estimation of the orientation

    SÜLEYMAN URMAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN

  5. FPGA üzerinde MAC/IP/UDP protokolünün gerçeklenmesi

    Implementation of MAC/IP/UDP protocol on FPGA

    SERVET AYOK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN