Frekans modülasyonlu sürekli dalga otomotiv radarı ve evrişimsel sinir ağı ile kentsel ormanlık alanlarda yaya tespiti ve hedef sınıflandırması
Pedestrian detection and target classification in urban forestry environment with FMCW automotive radar and CNN
- Tez No: 975877
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İMAM ŞAMİL YETİK, DOÇ. DR. HARUN TAHA HAYVACI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tobb Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, Frekans Modülasyonlu Sürekli Dalga (FMSD) otomotiv radarı kullanılarak karmaşık kent ortamlarında araç ve ağaç gibi engellerin yarattığı çevresel zorluklara odaklanarak yaya tespitini inceleyen bir çalışmayı sunmaktadır. Geleneksel çalışmaların sıklıkla basitleştirilmiş radar hedef modellerine dayandığı bir ortamda, bu araştırma ormansal bir alanın gerçekçi üç boyutlu temsilini kullanarak gerçek koşullara yakın olarak temsil eden sürüş senaryolarını analiz etmektedir. Çalışmanın önemli bir bileşeni olarak ağaç modelindeki rüzgar etkisiyle oluşan hareketin radar sinyal bütünlüğünü nasıl etkilediğini anlamak amacıyla farklı bakış açılarında Radar Kesit Alanı (RKA) analizleri gerçekleştirilmiştir. Rüzgarlı koşullarda dalların dinamik davranışı ilave gürültü ve mikro-Doppler imzaları oluşturmakta ve bu durum yaya tespit performansını olumsuz yönde etkileyebilmektedir. Bu sorunları ele almak için, radar spektrogramlarından mikro-Doppler özelliklerinin çıkarılması ve sınıflandırılması amacıyla Evrişimsel Sinir Ağı (ESA) tabanlı bir mimari kullanılmıştır. Geliştirilen ve eğitilen ESA modeli yaya imzalarını çevresel faktörlerden kaynaklanan gürültülerden ayırt edebilmek üzere tasarlanmıştır. Performans değerlendirmesi ise doğruluk fonksiyonu, kayıp fonksiyonu ve karışıklık matrisleri gibi ölçümlerle gerçekleştirilmiştir. Deneysel sonuçlar, önerilen ESA tabanlı tespit sisteminin çevresel gürültü ve hareket kaynaklı bozulmalar karşısında güçlü sınıflandırma yeteneği sunduğunu göstermektedir. Geleneksel yaklaşımlarla kıyaslandığında sistem, gerçekçi koşullarda daha yüksek güvenilirlik ve tespit doğruluğu sergilemektedir. Sonuç olarak bu çalışma çevresel gerçekçiliğin ve dinamik senaryo modellemesinin önemini vurgulayarak radar tabanlı yaya tespitinin gelişimine katkıda bulunmaktadır. Elde edilen bulguların otonom sürüş uygulamalarında daha güvenli ve dayanıklı algılama sistemlerinin tasarımına yönelik değerli fikirler sunması beklenmektedir.
Özet (Çeviri)
This thesis studies the pedestrian detection in complex urban environments by using Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) automotive radar with a particular focus on some challenges caused by obstacles such as trees and vehicles. While some studies rely on simplified radar target models, this research introduces realistic 3D representations of forestry environment to simulate driving scenarios that represents real world conditions. A significant component of this work includes Radar Cross Section (RCS) analysis across various aspect angles to understand how wind-induced motion in tree model affects radar signal integrity. The dynamic behavior of the branches of trees under windy conditions introduces additional clutter and micro-Doppler noise which can adversely impact pedestrian detection performance. To address these issues, convolutional neural network (CNN) is employed for the extraction and classification of micro-Doppler signatures from radar spectrograms. The CNN model is designed and trained to distinguish pedestrian features from signals which are under environmental interference. The performance evaluation is performed by using metrics such as accuracy function, lossfunction and confusion matrices. Experimental results indicate that the proposed CNN based detection method provides robust classification in the presence of environmental noise and distortions. When it is compared to traditional approaches, the detection and the classification system demonstrates improved reliability and detection accuracy under realistic conditions. All in all, this study contributes to the development of pedestrian detection systems by highlighting the importance of realistic and proper scenario modeling. It is expected that the results provide valuable conception for the development of safer and more resilient perception systems in autonomous driving applications.
Benzer Tezler
- Automotive radar interference mitigation with next generation sequence models
Yeni nesil dizi modelleri ile otomotiv radarlarında girişim giderme
ELİF ÖZTÜRK KOÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIN ERER
- Exploring the potentials of commercial radar chipsets for proximity sensing with resolving velocity ambiguity
Ticari radar yongalarının hız belirsizliğinin olmadığı tapa sensörü olarak kullanılması
BADAR-UD-DIN AHMED
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım ÜniversitesiMühendislik Sistemlerinin Modellenmesi ve Tasarımı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ KARA
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERTAN ZENCİR
- Detection of water contamination in fuel tanks using FMCW radars
Akaryakıt tanklarındaki su kirliliğinin FMCW radarları kullanılarak tespiti
MOHAMED SAYED ABDELKHALEK AFIFI
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAkdeniz ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. SELÇUK HELHEL
Prof. Dr. MELİH GÜNAY
DOÇ. DR. ABDULLAH GENÇ
- Development of frequency modulated continuous wave (FMCW) radar based shape identification system
Frekans modülasyonlu sürekli dalga (FMSD) radarı tabanlı şekil tanımlama sistemi geliştirilmesi
DOĞAN TUNCA ARIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ASAF BEHZAT ŞAHİN
- İha uygulamaları için düşük maliyetli mmDalga radar test platformu: 77 GHz'de SNR ve NRCS incelemesi
Alow-cost mmwave radar test platform for UAV applications: SNR and NRCS analysis at 77 GHz
ADEM ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM TUNA ÖZDÜR
PROF. DR. ALİ KARA