Sürücü Postürünün Tanımlanması ve Makine Öğrenmesi Tabanlı Tahmini
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Makine Fakültesi, Mekatronik Mühendisliği, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2020
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Ceyhun IBOLAR
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Erhan Akdoğan
Eş Danışman: Emre Çetin
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Trafik kazalarının çoğu sürücünün sürüş esnasında başka bir iş yapmasından veya sürücünün o anki fiziksel ve ruhî durumundan (uykulu, yorgun, kızgın, vb.) kaynaklanmaktadır. Literatürde sürücünün sürüş dikkatini takip eden ve buna bağlı olarak sürücüye geri bildirim yapan sistemlere dair birçok çalışma bulunmaktadır. Günümüzde, yeni nesil araçlarda kullanılan akıllı sürüş sistemlerinin çoğunda görüntü işleme yöntemi kullanılmaktadır. Buna bağlı olarak, sürücünün fiziksel davranışlarını tespit ederek yorumlayan algoritmaların geliştirilmesine ilişkin çalışmaların ivmelenerek sürdüğü görülmektedir. Zamanla, sürücü davranışlarını yorumlayan bu algoritmaların geliştirilmesine olan ilgi sensörlerin ölçme hassasiyetlerinin artması ve maliyetlerinin azalması ile artmıştır. Bu algoritmalarda kullanılan önemli sensörlerden biri de kuvvet/tork sensörüdür. Kuvvet/tork sensörü ile direksiyona uygulanan kuvvetler incelenerek sürücünün davranışı tahmin edilebilir ve buna bağlı olarak çıkarımlar yapılabilir. Böylece el pozisyonu ve sürücünün uyguladığı kuvvet/tork değerleri kullanılarak, sürücünün duruşu ve o anki fiziksel durumu yorumlanabilir. Bu tez çalışmasında bu amaçla 6 eksenli kuvvet/tork sensörü ve bir enkoder içeren bir deney düzeneği tasarlanıp üretilmiştir. Bu düzenek ile sürücü postür analizi, tensör matrisinin kartezyen bileşenleri dönüşüm yasasını kullanarak yapılmıştır. Aynı zamanda deneysel olarak elde edilen veriler ile bir makine öğrenmesi algoritması geliştirilerek sürücünün sürüş esnasındaki bazı temel davranışları da incelenmiştir.