Veri artırma tekniği kullanımının araç sürüş kararlılığına etkisinin incelenmesi

Abstract

Bu tez çalışması kapsamında, zorlu çevre şartlarında araç sürüş kararlılığını incelemek için İleri Sürücü Destek Sistemlerinde (ADAS) kullanılan çeşitli sensör teknolojilerinin ayrıntılı değerlendirmesi ve karşılaştırmalı analizi yapılmıştır. Yapılan analiz ultrasonik mesafe sensörleri, radar, lidar, kamera gibi araç görüş sistemlerine dahil olan bir dizi teknolojiyi içermektedir. Bu çalışma, görüş sensörlerinin çalışma prensiplerini ve bileşenlerini inceleyerek, belirli avantaj ve dezavantajlarının net bir şekilde anlaşılmasını sağlamaktadır. Kalman filtreleri, Genişletilmiş Kalman filtreleri ve Kokusuz Kalman filtreleri gibi tekniklerin incelemesi eşliğinde sensör füzyonunun önemi vurgulanmaktadır. Tez çalışmasının temeli, KITTI veri setini kullanarak İleri Sürücü Destek Sistemleri(ADAS) uygulamaları için zorlu çevre şartlarında üç boyutlu nesne tanımlama modellerinin kapsamlı bir şekilde incelenmesinde yatmaktadır. Değerlendirme kriterleri, çeşitli durumlarda araçların, yayaların ve bisikletlilerin doğru tespiti ve tanınmasının yanısıra hesaplama etkinliğinin analizini de içermektedir. Bunun yanı sıra, zorlu koşulları içeren ortamlarda genelleme sürecini çevreleyen karmaşıklıklar ve aracın bu durumdaki sürüş kararlılığı kapsamlı bir şekilde incelenmiştir. Elde edilen bulgularda, Point Pillars modeli olağanüstü hassasiyet gösterdiğini ortaya koymuş ve böylece doğruluk odaklı uygulamalardaki etkinliğini doğrulamıştır. Bu model üstün hesaplama verimliliği göstererek gerçek zamanlı faaliyetler için uygun bir seçim olabileceğini ispatlamıştır. Özetle bu çalışma, İleri Sürücü Destek Sistemleri (ADAS) için sensör füzyonuna ilişkin bilinçli kararlar vermenin önemini destekleyen kanıtlar sunmakta ve bunun çok çeşitli araç güvenliği uygulamaları için etkileri bulunmaktadır.

In this thesis, a detailed evaluation and comparative analysis of various sensor technologies used in Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) to study vehicle driving stability under harsh environmental conditions has been carried out. The analysis includes a range of technologies involved in vehicle vision systems such as ultrasonic distance sensors, radar, lidar, camera. This study examines the operating principles and components of vision sensors, providing a clear understanding of their specific advantages and disadvantages. The importance of sensor fusion is emphasized through a review of techniques such as Kalman filters, Extended Kalman filters and Unscented Kalman filters. The basis of the thesis work lies in a comprehensive investigation of three-dimensional object recognition models under harsh environmental conditions for Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) applications using the KITTI dataset. The evaluation criteria include accurate detection and recognition of vehicles, pedestrians and cyclists in various situations, as well as analysis of computational efficiency. In addition, the complexities surrounding the generalization process in harsh environments and the driving stability of the vehicle in this situation have been extensively studied. In the findings, the PointPillars model demonstrated exceptional accuracy, thus validating its effectiveness in accuracy-oriented applications. This model demonstrates superior computational efficiency, proving that it can be a suitable choice for real-time activities. In summary, this study provides evidence to support the importance of making informed decisions regarding sensor fusion for Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), with implications for a wide range of vehicle safety applications.