Doktora Tezi Görüntüleme

Öğrenci: Hasan KARAL
Danışman: Doç. Dr. Rıfat YAZICI
Anabilim Dalı: Elektrik-Elektronik Müh.
Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
Tez Adı: KESTİRİM ÖĞRENMELİ BULANIK DENETİMLİ OTONOM TAŞITLAR İÇİN DOKU BENZERSİZLİĞİ KULLANILARAK STABİLİZE YOL BELİRLEME
Tezin Türü: Doktora
Kabul Tarihi: 16/6/2000
Sayfa Sayısı: 190
Tez No: Dt267
Özet:

      Bu çalışmanın amacı, bulunduğu ortamdan aldığı görüntüleri değerlendirerek kendi kendine hareket eden bir otonom araba sistemi geliştirmektir. Geliştirilen otonom araba her türlü yol yapısını değerlendirerek hareket etme özelliğine sahiptir. Yalnızca düzgün asfalt yollarda değil stabilize yollarda da güvenle hareket edebilmektedir.

      Bugüne kadar otonom arabalar için yol kenarları geleneksel kenar belirleme teknikleri ile bulunmaktaydı. Bu durum yol yapısının düzgün olmasını yol kenarlarının çizgili olmasa bile çok belirgin olmasını gerektirmekteydi. Halbuki bu araba stabilize yollardan da gidebilmelidir. Bu tür yolların görüntüden eldesinde tek belirleyici bilgi doku özelliğidir. Dokuyla ilgili çalışmalar doku işlemenin uzun ve zor bir süreç olması nedeniyle başarısız kalmıştır. Bu tezde yol kısıtlaması olmaksızın dokuya dayalı kenar belirleme için bir yöntem geliştirilmiştir.

      Bu çalışmada Doku Benzersizlik ölçüsüne (DBÖ) dayalı yeni bir dilimleme yöntemi verilmektedir. Yöntem özellikle otonom arabaların stabilize yoldaki hareketine çözümler getirmiştir. Yöntem yalnız dokulu yüzeylerde değil dokusuz ve renkli yüzeylerde de aynı başarıyı göstererek renk bölgelerini dilimlemektedir. Bu yöntem gölge ve ıslaklığın cisim olarak algılanmasını gidererek hareket güvenliği sağlamıştır.

      Otonom arabanın bölge dilimlemeden sonra diğer önemli bir özelliği uzak ve yakın görüntüleri değerlendirerek arabayı bulanık mantıkla denetlemesidir. Bulanık kural takımının güncelleştirilmesi arabanın bulunduğu ortama uyumunu ve ileriki çercevelerde yapacağı denetimin daha da güvenli olmasını sağlamıştır.

      Tezde sunulan diğer bir yenilik yaprak yöntemi olarak isimlendirilen özel bir çağrışımlı sinir ağı geliştirilerek cisimlerin tanınmasında etkin olarak kullanılmasıdır. Yöntem ZIP kod karakterlerde %98 başarıya sahipken diğer tanıma yöntemleri aynı başarı için daha fazla bellek alanı ve örüntü takımına ihtiyaç duymaktadır.

      

Anahtar Kelimeler: Doku, Doku Benzersizliği, Otonom Araba, Bulanık Mantık, Kestirim Öğrenme, Sinir Ağı, Çağrışımlı Bellek