Otonom araçlar için GPU kullanarak gerçek zamanlı yapay zeka temelli engel algılama sistem tasarımı
Obstacle detection system design based on real-time artificial intelligence using GPU for autonomous vehicles
Yazar: MUSTAFA ÇETİNKAYA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL KILIÇ ; DR. ÖĞR. ÜYESİ HACI ÖMER DOKUMACI
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Otonom araçlar = Autonomous vehicles ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Otonom araçlar donanımları ve yazılımları sayesinde insana ihtiyaç duymadan, çevre, trafik
ve yol koşullarını algılayıp ona göre hareket eden araçlardır. Birçok projeye konu olan 
otonom araçlar artık günümüzde çeşitli sensörler, GPS, radar, LIDAR gibi donanımlar ve 
bilgisayarlı görü, yapay zekâ, derin öğrenme mimarileri ile geliştirilmekte, trafikte yerini
almaktadır. Bu teknolojilerle dışardan alınan her türlü veri, araç kontrol sistemleri tarafından 
işlenmekte ve uygun tepkiler oluşturulmaktadır. Bu tepkilere yavaşlama, hızlanma, durma, 
şerit algılama, çarpışma engelleme, kazalardan kaçınma, otomatik park etme gibi örnekler 
gösterilebilir. 
Makine öğrenmesi ve derin öğrenmenin hızla gelişmesi, karmaşık problemlerin 
çözülebilmesi ve yeniliklerin otonom araçlara entegre edilmesi, geleceğin otonom araçlarda 
olduğunu göstermektedir. Otomotiv sektöründe de otonom araç teknolojilerine yapılan 
yatırım sürekli artmakta ve AR-GE çalışmaları yapılmaktadır. Otonom araçlar ve yapay zekâ
teknolojileri sanayi, ticari, askeri, nakliye, özel sektör, bireysel kullanım gibi çok farklı 
alanlarda kullanılmaktadır.
Bu çalışmada otonom araçlar tarihi gelişimi araştırılmış, zekâ eğitimciler gözünden 
incelenmiş, yapay zekâ ile ilgili genel bilgiler ve tarihi gelişimi verilmiştir. Yapay zekâ ile 
insan zekâsı karşılaştırılmış, yapay zekâ kullanım alanlarından bahsedilmiştir. Biyolojik 
sinir hücreleri araştırılmış, yapay sinir hücreleri ile karşılaştırılmış ve modellemeler 
gösterilmiştir. Yapay sinir hücresinin bölümleri incelenmiş, mesajın hücreye girişinden 
çıkışa kadar olan süreç anlatılmıştır. Yapay sinir hücrelerinin birleştirilmesiyle yapay sinir 
ağları oluşturulmuş, ağlar hakkında bilgilendirmeler yapılmıştır. Yapay sinir ağlarını 
bilgisayarda oluşturabilmek için programlama dilleri araştırılmış, kullanılan Python dili ve 
kütüphaneleri incelenmiştir. Derin öğrenme konusuna girilmiş, çalışmada kullanılan
evrişimli sinir ağı çeşitleri, mimarileri araştırılmıştır. Mimariler şekil olarak gösterilmiş, 
anlatılmış ve hata oranlarına göre karşılaştırılmıştır.
Araç şase, motor ve diğer donanımları ile oluşturulmuştur. Donanımsal malzemeler 
anlatılmıştır. Jetson Nano geliştirme kartı üzerine, işletim sistemi Ubuntu üzerinden gerekli 
yazılımlar araca yüklenmiştir. Uzaktan bağlantı ile bilgisayar üzerinden araca bağlantı 
kurulmuştur. Farklı yollar oluşturulmuş, bu yollarda engelsiz ve ardından engelli şekilde 
aracın otonom hareket kabiliyeti incelenmiştir. Araç yol üzerinde ilerlerken kamera ile 
görüntüler alınmış, evrişimli sinir ağ üzerinde Resnet18 mimarisi ile eğitilmiştir. Sonuçta 
aracın otonom olarak yoldan dışarı çıkmadan ilerlemesi, sonrasında engelle karşılaştığında 
sağ ya da soldan engeli aşması hedeflenmiştir. Sonuçta farklı yollarda testler yapılmış, aracın 
farklı yol ve renklerde hareket kabiliyeti araştırılmıştır. Aynı yolda, farklı Epoch
değerlerinde testler yapılmıştır. Hata oranları karşılaştırılmıştır. Her çalışma durumunda 
Epoch-Loss kıyaslaması yapılmış, sonuçlar grafiklerle gösterilmiştir.

Abstract:
Autonomous vehicles are vehicles that perceive traffic, environment and road conditions and 
act accordingly without the need for humans thanks to automatic control hardware and 
software. Autonomous vehicles, which are the subject of many projects, are now being 
developed with various sensors such as GPS, radar, LIDAR, and with software that exploits 
computer vision, artificial intelligence, and deep learning architectures. With these 
technologies, all kinds of data received from the outside world are processed by vehicle 
control systems and appropriate responses are created. Examples of these responses include 
deceleration, acceleration, stopping, lane detection, collision avoidance, accident avoidance, 
and automatic parking. 
In this study, the historical development of autonomous vehicles was investigated, artificial 
intelligence was examined through the eyes of educators, and general information about 
artificial intelligence and its historical development were given. Artificial intelligence and 
human intelligence were compared, and artificial intelligence areas were mentioned. 
Biological nerve cells have been studied, compared with artificial nerve cells, and modelling 
has been demonstrated. The sections of the artificial nerve cell were examined and the 
process from the entry of the message to the exit of the message to the cell was described. 
Artificial neural networks were created by combining artificial nerve cells and information 
was provided about the networks. To create artificial neural networks on the computer, 
programming languages have been researched, and Python language and libraries have been 
examined. The subject of deep learning was introduced, types of convolutional neural 
networks, and their architectures were investigated. Architectures are shown in figures, 
described, and compared according to error rates.
Our vehicle is built with chassis, engine, and other equipment. Hardware materials are 
described. On the Jetson Nano development board, the necessary software is installed via 
the operating system Ubuntu. A remote connection is established to the vehicle via a 
computer. Different paths were created, and the autonomous mobility of the vehicle was 
examined in an unobstructed road and then with obstructions on the road. As the vehicle 
drove on the road, images were taken with the camera and convolution neural network was 
trained on the network with Resnet18 architecture. As a result, it is aimed that the vehicle 
will proceed autonomously without leaving the road, and then it will overcome an obstacle 
from right or left when it encounters an obstacle. As a result, tests were carried out on 
different roads and the mobility of the vehicle on different roads with different colors was 
investigated. Different epochs were tested on the same path, and error rates were compared. 
In each case, the epoch-loss comparison is made and the results are shown on graphs.