FBE- Makine Mühendisliği Lisansüstü Programı
Bu topluluk için Kalıcı Uri
Makina Mühendisliği Ana Bilim Dalı altında bir lisansüstü programı olup, sadece doktora düzeyinde eğitim vermektedir.
Gözat
Konu "ACC" ile FBE- Makine Mühendisliği Lisansüstü Programı'a göz atma
Sayfa başına sonuç
Sıralama Seçenekleri
-
ÖgeAkıllı Araçlar Kapsamında İleri Sürüş Destek Sistemlerinde Sensör Füzyonu(Fen Bilimleri Enstitüsü, 2015-10-23) Altay, İlker ; Güvenç, Bilin Aksun ; 10054850 ; Makina Mühendisliği ; Mechanical EngineeringGüvenli Sürüş Projesi kapsamında, 2005 yılında İstanbul içinde şehiriçi ve çevreyolunu kapsayacak şekilde belirlenmiş 25 km’lik bir rotada araç çevresi, yol ve sürücü davranışları hakkında veri toplayan sensörlerle donatılmış Güvenli Sürüş aracının 108 farklı sürücü tarafından kullanılmasıyla toplanan verilerden oluşan bir veri tabanı oluşturulmuştur. Bu tezin ikinci bölümünde bu veritabanından rastgele seçilen sürücülerin verileri kullanılarak sürücünün fren pedal basıncı, gaz pedal ile direksiyon açısı kullanımı gibi sensör verilerinin marjinal dağılım analizi gerçekleştirilmiş, frekans spektrumları incelenmiş ve literatür ile karşılaştırılmıştır. Güvenli Sürüş aracı üzerinde bulunan lidar sensörü, çevre koşulları ile ilgili radar sensörüne göre daha çok bilgi sağlayabildiğinden İleri Sürüş Destek Sistemleri’nin (İSDS) gelecekteki uygulamalarında lidar kullanılması beklenmektedir. Bu sebeple üçüncü bölümde Güvenli Sürüş aracından alınan lidar verisinin detaylı analizi üzerine yoğunlaşılmıştır. Fren, gaz pedal basıncı, lidar ile GPS sensörü verilerinin zamanları eşitlenerek farklı sensör verilerinin birlikte incelenmesine temel oluşturulmuştur. İki farklı sürücü için takip mesafesi - araç hızı grafiğinden iki farklı sürüş karakteristiği tespiti yapılmıştır. Önemli bir sürüş parametresi olan takip süresi tanımlanmış ve örnek bir sürücü için sıkışık trafik ve çevreyolunda incelenmiştir. Izgara temelli ve nokta mesafe temelli yöntemler kullanılarak lidar verisinde Güvenli Sürüş aracının önündeki farklı araçlar tespit edilmiştir. Nokta mesafe temelli yöntem seçilip kullanılarak lidarda tespit edilen araçları bir sonraki lidar taramasında tanımak ve izlemek için Kalman filtresi kullanılmıştır. Kalman filtresi ile tespit edilen takip süresinin lidar taramasındaki araca dik doğru boyunca en yakın araç tespit edilerek tespit edilen takip süresine göre üstün yönleri tespit edilmiştir. Şehiriçi ve çevreyolunda Kalman filtresi ile tespit edilen ön araç takip süreleri farklı sürücüler için karşılaştırılmıştır. THW, araç hızı, bağıl mesafe, fren ve gaz basınçları kullanılarak farklı grafik denemeleri sunulmuştur. Bu veriler ışığında %90’ı sürücü hatasından kaynaklanan trafik kazalarını önlemek ve sürücü iş yükünü azaltmak için İleri Sürüş Destek Sistemleri ve otonom araç gerekliliği üzerinde durulmuştur. Dördüncü bölümde, üçüncü bölümde kazaları önlemek için tavsiye edilen İleri Sürüş Destek Sistemleri’nden araştırma grubumuz MEKAR takımının GCDC 2011 yarışmasında geliştirmiş olduğu Adaptif Seyir Kontrolü (ASK) sistemi Güvenli Sürüş proje veritabanından alınan sürüş verileri kullanılarak test edilmiştir. Güvenli Sürüş projesi verilerinden seçilmiş bir hız profiline sahip araç, kendi ASK kontrolcümüzün denetimindeki sanal araç tarafından takip edilmektedir. Bu test, ASK sisteminin İstanbul trafiğinde test edilmesi anlamına gelir. Güvenli Sürüş projesinden seçilen farklı sürücüler için takip süreleri incelenmiş ve ASK sisteminin gerekliliği vurgulanmıştır. Bir sonraki adım olarak, aynı ASK sistemi Carsim simülasyon ortamında aynı senaryo ile test edilmiştir. ASK sistemini Carsim sanal ortamında test ederken araç dinamiği GCDC’de kullanılan modelden daha kompleks bir model olan Carsim araç modeli olarak alınmıştır. Bu sanal ortam değişik senaryolarda ve farklı trafik koşullarında ASK sisteminin testine zemin oluşturur. Karayolu taşıtlarında yüksek otomasyonlu sürüş (YOS) amacıyla, İleri Sürüş Destek Sistemleri’nden biri olan Kooperatif Adaptif Sürüş Kontrol sistemi kullanılarak yapılan kooperatif sürüş ve otonom yörünge takibi için GPS sensör konumunun kullanımı iki güncel araştırma konusudur. Bu iki uygulamada da alınan GPS verisinin yüksek doğrulukta olması ve hızlı örneklenmesi gerekir. Beşinci bölümde tek başına GPS kullanımı ile karşılaştırıldığında daha hızlı örnekleme ve daha doğru konum ve hız verisi sağlayan geçici GPS kesilmelerinde belirli bir süre GPS konum ve araç hızı verisini tahmin edebilen bir gevşek bağlı GPS/INS entegrasyonu üzerine çalışılmıştır. Yol testlerine geçmeden önce ön hazırlık olarak Carmaker sanal ortamında INS algoritması ve GPS/INS entegrasyonu denenmiştir. Burada amaç farklı örnekleme frekanslarının, hatalarının ve viraj etkisini incelemek ve GPS/INS entegrasyonunu kullanarak GPS sensöründen daha yüksek örnekleme frekansında araç konum ve hız bilgisini yayınlamaktır. Deney kısmında ilk olarak GPS/INS entegrasyonunu kendi içinde gerçekleştiren hazır bir sensöre sadece rotasyon açıları uygulanarak literatürde yaygın olarak kullanılan çeşitli INS algoritmaları denenmiştir. INS algoritmalarının doğruluğu test edildikten sonra deneysel aracın yol testlerinde belirlenen bir rotada hazır sensör ile kendi programında veri toplanmıştır. Daha sonra toplanan bu veriler Matlab Simulink ortamında genişletilmiş Kalman filtresi kullanılarak geliştirilmiş olan farklı GPS/INS entegrasyonu yöntemlerinde kullanılmıştır. Düzlemsel INS denklemleri çıkarılmış ve düzlemsel GPS/INS entegrasyonu denenmiştir. Açık ve kapalı GPS/INS entegrasyonları karşılaştırılmıştır.