Otonom araçlar için 2D LIDAR ve stereo kamera kullanarak engel tespiti ve kaçınma sistemi tasarımı

Bu tezde, NVIDIA Jetson X2 , LİDAR, ve ZED Kamera ile engelleri tespit etmek, otonom aracın çevresini haritalamak ve yol planlaması için derin öğrenme yöntemleri uygulanarak bazı yazılımlar geliştirilmiştir. Aracın işletim sistemi Linux tabanlı işletim sistemidir (Ubuntu). NVIDIA'nın JetPack yazılım paketi yüklenerek bu işletim sistemine CUDA, VisionWorks ve OpenCV yazılımları yüklenecektir. LIDAR ve kameranın çalışması için sürücüler yüklenecektir. Mobil robotların simülasyonu ve kontrolü için Robot İşletim Sistemi (ROS) ve ZED stereo kamera yazılım desteği için ZED SDK yüklenecektir. Bu çalışmada, Lidar ve stereo kamera ile otonom araç tasarımı için Hector Slam Haritalama ve 3 farklı Yol Planlama Algoritması kullanılmıştır. Rviz'de haritalama uygulaması yapılarak anlık olarak Lidar'dan harita bilgelrinin çekildiği gözlenlemiştir ve yol tahmini kullanılarak bir sonraki konum belirlenebilmiştir. Son olarak Gazebo simülasyon aracı ile başlangıç ve bitiş noktaları arasında test ve simülasyon yapılarak, 3 farklı algoritmanın yol planlamasını farklı bir güzergahta gerçekleştirdiği gözlemlenmiştir ve sonuçları karşılaştırılmıştır. Anahtar Kelimeler: Nesne Algılama, Otonom Araç, Yol Planlama, Hareket Kontrolü , Derin Öğrenme