Otonom bir kara aracının yol takibi problemi için hibrit kontrolör yaklaşımı

Otomotiv endüstrisi iç döngüsünden dolayı en önemli ekonomik sektörlerden birisidir. 18. Yüzyılın sonlarından itibaren, otomotiv endüstrisi gelecek teknolojilerini yakından takip edip kendini güncellemiştir. Bu gelişmelere göre, otomobil sektörü göz önüne alındığında, otonom sürüş fonksiyonu olarak adlandırabileceğimiz otopilot sistemi en önemli konulardan birisi haline gelmiştir. Otonom olma fonksiyonu, her hangi bir insan gücü kullanmama prensibine dayanır, bu sayede insandan kaynaklı sürüş hatalarını en aza indirmek mümkün olabilmektedir. Bu amaç ile birlikte, teknolojinin gelişmesi ile gelecekte güvenli, rahat ve etkili bir seyahat, otonom araçlar tarafından sunulacaktır. Sıradan bir sürücü yolu takip etmek için sadece direksiyon, gaz ve freni kontrol eder ve aracın hızını düşünmeden ayarlar. Yine de, yol takip sorunu, literatürden de görüleceği gibi, yıllardır araştırılmaktadır. Çünkü otonom sürüş fonksiyonu derinlemesine analiz edilirse, birçok disiplinin ve konuların iş birliğinin gerektiği görülmektedir. Örnekleyecek olursak, bu disiplin ve konular; sensör teknolojileri, konum bulma ve haritalama teknolojileri, görüntü işleme algoritmaları, karar verme ve yol oluşturma algoritmaları, araç kontrol teorileri ve otomotiv mühendisliği gibi sıralanabilir. Yol takip metotları geometrik ve model tabanlı takip metotlar olmak üzere iki ana gruba ayrılabilir:. Geometrik metotlar yol takibi için sadece araç ve yol arasındaki geometrik ilişkiyi kullanılır. Bu metodlar için araç dinamikleri önemsizdir. Bu tezde incelenmek üzere 'Pure Pursuit' ve 'Stanley Metod'. olarak iki geometrik tabanlı metod seçildi. Ardından da bir tane model tabanlı metod olan 'Steady State Cornering' seçildi. Bu metod doğrusallaştırılmış bisiklet modelinden geliştirilmiştir. İlk iki metot sıradan bir sürücünün verilen bir yolu takip etmesi prensibine dayandırılır, bu açıdan ilk iki metot sonraki metoda göre daha sezgiseldir. Ancak model tabanlı metodun tasarımı için model parametrelerinin bilinmesi gerekmektedir. Model tabanlı yöntemin daha iyi açıklanması için tezin ikinci bölümü araç modelleme üzerine oluşturuldu. Bir araç ön iki tekerleğin ve arka iki tekerleğinin doğrusal eksen hizasında tek tekerleğe indirilerek bisiklet şekline indirgenebilmektedir. Literatürde bisiklet modeli olarak geçen bu model kinematik, dinamik ile doğrusal ve doğrusal olmayan bisiklet modeli olarak yer almaktadır. Bu modellerden kinematik model ile dinamik model arasındaki en temel fark şudur; kinematik model tekerlekteki kayma etkilerini dikkate almaz ama dinamik modelde kaymadan dolayı oluşan yatay kuvvet ve ivme hesaba katılır. Araç modellerinin çıkarımı bölümünün sonunda dinamik bisiklet modelinin küçük açılar yaklaşımı ile doğrusallaştırılmış hali de verilmiştir. Ardından yol takip modelleri anlatılmıştır. Yol takip algoritmalarından 'Pure Pursuit' ve 'Steady State Cornering' metotları manevra yapabilmek için ileri bakarlar ancak 'Stanley' metodu ön tekerleğe en yakın yolun durumuna bakar. Yani bir nevi araç hizasını kontrol etmektedir. Bu sebepten dolayı, 'Pure Pursuit' ve 'Steady State Cornering' yöntemleri ani değişimleri önceden algılayabilirler ve manevra yapabilmek için daha önceden harekete geçerler. Ancak, viraj derecesi düşük ve/veya düzgün bir yolda bu iki metot köşeleri keser ve performansları 'Stanley' metoduna göre daha düşüktür. Seçilen bu üç ayrı metod tezin üçüncü bölümünde detaylı bir şekilde anlatılmaktadır. Ayrıca bu bölümde, bu algoritmaların uygulanma aşamasında kullanılacak bazı önemli hesaplama algoritmaları detaylıca anlatılmıştır. Bunlar; belirlenmiş bir noktaya yol üzerinde en yakın nokta hesabı, Pure Pursuit metodu için gerekli olan hedef noktası hesabı ve yola olan uzaklık hesapları için gerekli algoritmalardır. Bu tez çalışmasının ana konusu olarak yenilikçi bir yaklaşım olan iki farklı metodun birleşimi olarak hibrid kontrolör tasarımı önerildi. Önerilen tasarımda bahsedilen farklı yol takip yöntemlerinin güçlü taraflarını aynı anda kullanıldı. Bu önerilen hibrid kontrolör temel olarak Pure Pursuit ve Stanley metotlarını kullanır. Pure Pursuit yolun ilerisine bakarak önceden dönmeye başlamaktadır, Stanley ise ön tekere en yakın yol bilgisine göre hareket ettiği için dönüşleri önceden göremez ve sert dönüşlerde yoldan daha çok uzaklaşır. Temel amaç sert olmayan virajlarda Stanley metodunun performansı ile , sert dönüşlerdeki Pure Pursuit metodunun performanslarını birleştirmektir. Bunu yapmak için iki metod aynı anda çalışmaktadır ve direksiyon işaretleri belirli ağırlıklar ile çarpılarak toplanır ve hibrit kontrolörün direksiyon işareti elde edilir. Burada temel nokta, virajların eğriliğine göre bu kontrol işaretlerinin ağırlıklarının değiştirilmesidir. Eğer sert dönüş var ise, kontrol işareti olarak Pure Pursuit in ağırlığı arttırılır, sert dönüş yoksa, yol takibi performansı çok iyi olduğu için Stanley metodun kontrol işareti ağırlıklandırılır. Kontrolör ağırlıklarını belirlemekte kullanılan yolun düzlük durumuna karar verebilmek için Steady State metotta kullanılan ileri yol stratejisi uygulanmıştır. Bu strateji, aracın boylamasına hizasından belirli mesafe ileriye bakarak, bu noktaya en yakın yolun değişimine bakar. Hibrit kontrolör tasarımından sonra, önerilen hibrid kontrolör ve 3 farklı yol takip metotlarının performansları üç farklı yol senaryosunda test edildi. Bu yollar; 50 metre çapında daire, dikdörtgen ve karmaşık yol dizaynı şeklindedir. Daire şeklinde yol, sert dönüş olmayan bir yoldaki performansları ölçerken, dikdörtgen şeklindeki yol sahip olduğu 90 derece dönüşler sayesinde sert virajları test etmek için kullanılmıştır. Karışık yol senaryosu ise, hem sert olmayan hem de sert virajlara karşı yol takip algoritmalarının performanslarını dengeli bir şekilde test etmek için tasarlanmıştır. Farklı hızların metodlarının performanslarını nasıl etkilediğini görmek amacı ile bütün senaryolar düşük hız orta hız ve yüksek hız olmak üzere üç farklı hız ile test edilmiştir. Bu hızlar, 20 km/h, 50km/h ve 80km/h olarak belirlenmiştir. Performansların karşılaştırılması olarak ise L1 ve L2 hata normları kullanılmıştır. L1 hata normu hataların toplamının ortalaması olarak hesaplanmış, L2 hata normu , bir diğer adı ile öklit normu, hataların karelerinin toplamının karekökü olarak hesaplanmıştır. Sonuçlara bakıldığında hibrit kontrolör L1 normuna göre dikdörtgen yol ve karışık yol senaryolarında en iyi sonucu vermiştir. Ayrıca grafikler incelendiğinde önerilen metodun, sert virajlarda diğer metodlara göre çok daha hızlı yol takibine devam ettiği görülmektedir. Özetlenecek olursa, bu tezin ilk bölümünde yol takibi problemi ile ilgili geniş çaplı bir literatür araştırması yapılmıştır. Günümüz otomotiv dünyasında hali hazırda firmaların çabaları, değişik yöntemler ve bu alanda yapılan çalışmaların artarak devam ettiği gösterilmiştir. Daha sonrasında Bölüm 2'de araç simülasyonlarda kullanılan araç modelleri incelenmiş ve detaylıca modeller arası farklar incelenmiştir. Sonrasında bu tez çalışması için seçilmiş olan yol takibi algoritmaları matematiksel olarak ele alınmıştır. Bölüm 4'e gelindiğinde ise önerilen yaklaşım olan hibrit metodun ortaya çıkışı uygulaması ve kalibrasyonu hakkında bilgiler yer almaktadır. Bütün metodlar toparlandıktan sonra Bölüm 5'te, metodların performanslarını test etmek üzere hazırlanmış pistler, hata kriterleri ve simülasyon sonuçlarına yer verilmiştir. Son bölümde ise bütün çalışma özetlenmiş, gelecekte ne tür geliştirmeler yapılabileceği hakkında bilgiler sunulmuştur.