Derin öğrenme tabanlı sürücüsüz araç sistemleri
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Bursa Uludağ Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: KORAY AKİ
Danışman: Ahmet Emir Dirik
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Makine öğrenmesi (Machine Learning) ve özellikle derin öğrenme (Deep Learning) alnındaki gelişmeler pek çok farklı alanda ve özellikle de karmaşık problemlerin çözümü gibi birçok uygulamanın geliştirilmesine olanak sağlamaktadır. Makine öğrenmesi otomotiv endüstrisi üzerinde ve sürücüsüz araçların geliştirilmesinde büyük bir etkiye sahiptir. Sürücüsüz araç, insan müdahalesi olmadan kendi kendine hareket edebilen bir araçtır. Son yirmi yılda, sürücüsüz araçlar askeri, lojistik ve endüstriyel üretimdeki potansiyel uygulamaları ile hem akademiden, hem de endüstriden büyük ilgi görmeye başlamıştır. Sürücüsüz araçların geliştirilmesi, ölüm sayısını ve günümüz trafiğinin çevresel etkilerini azaltmak gibi birçok konuda toplumsal fayda sağlamaktadır. Sürücüsüz araç herhangi bir insan etkileşimi olmadan kendi kendini yönlendirebilmektedir. Sürücüsüz araçlar navigasyon için GPS, çarpışmaları önlemek için sensörler ve nesne tespit etmek için kameralar gibi çeşitli teknolojiler kullanmaktadırlar. Derin öğrenme ve PID kontrol ile otonom sürüş yapılabilmektedir. Bu tez çalışmasında simülasyon ortamında sürücüsüz araç eğitimi gerçekleştirilmiştir. Aynı zamanda PID kontrol ile aracın otonom hareket etmesi sağlanmış ve derin öğrenme ile eğitilen aracın otonom hareketi ile PID kontrol ile otonom hareket eden aracın performansları karşılaştırılmıştır.