Design and implementation of an autonomous vehicle enhanced by advanced driver assistance systems (ADAS) using ML

Bu tez, makine öğrenimi kullanılarak gelişmiş sürücü destek sistemleri (ADAS) ile geliştirilmiş otonom bir aracın tasarımını ve uygulamasını ele almaktadır. Bu araç, otonom araçlar alanındaki araştırmacılar ve uzmanlar için uygun bir eğitim platformu olarak sınıflandırılabilir. Yapısı, araştırmacıların ihtiyaçlarını karşılamak için kolayca değiştirilebilir ve kolayca yeniden programlanabilir. Çalışma, şasi yapısı, süspansiyon sistemi, direksiyon sistemi, frenler ve kilitlenme önleyici fren sistemi (ABS) dahil olmak üzere aracın yapısını ayrıntılı olarak açıklamaktadır. Aracın kontrolü, MIT App Inventor ile geliştirilen bir kontrol programı kullanılarak bir cep telefonu aracılığıyla sağlanır ve sürüş için kablosuz Bluetooth iletişimine olanak tanır. Tez ayrıca, hedefe en kısa yolu seçmek için özel bir algoritma kullanarak yol planlama ve navigasyon gibi aracın temel görevlerini de kapsar. Araç, hem sabit hem de hareketli engelleri algılamak için etrafına dağıtılmış ultrasonik sensörlerle donatılmıştır. Ek olarak, engel tespiti için bir LIDAR sensörü kullanılır. Engelleri algılamak için bir makine öğrenimi modeli oluşturulur, çeşitli sensörlerden ve senaryolardan toplanan verilerle eğitilir ve simülasyon ve artırılmış gerçeklikte otonom sürüşü uygulamak için kullanılır. Sonuçlar aracın yolculuğu sırasında engelleri aşma yeteneğini göstermektedir. Son olarak araç, 43 Alman trafik işareti sınıfının 50.000'den fazla örneğinden oluşan bir veri kümesi üzerinde makine öğrenimi kullanılarak eğitilen farklı trafik işaretlerini tanıyabilir. Model görselleştirme ve aracın kamerası aracılığıyla test edilerek tüm trafik işaretlerini uygun şekilde tanıması ve yanıt vermesi sağlanır.