Otonom araçlarda acil fren sistemi için stereo görüş kamerası ile mesafe ölçüm performansının incelenmesi
Investigation of distance measurement performance with stereo view camera for emergency braking systems in autonomous vehicles
Yazar: HAMID HOSSEINZADEH
Danışman: PROF. DR. ŞEREF SOYLU ; DR. ÖĞR. ÜYESİ ULAŞ YURTSEVER
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering ; Otomotiv Mühendisliği = Automotive Engineering

Özet:
Bu çalışmada, stereo görüş kameralarının otonom araçlarda otomatik acil fren sistemlerine entegrasyonu ve özellikle araçlarla olan mesafenin ölçülmesiyle bu sistemlerin performansının artırılması üzerine bir araştırma yapılmıştır. Kameraların yakın mesafedeki nesnelere mükemmel tepki performansı, geniş görüş alanı ve ekonomik verimliliği, bu entegrasyonun önemini vurgulamaktadır.
Çalışmanın ilk aşamasında, kameraların kalibrasyonu ve düzeltilmesi dama tahtası kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Üçgenleme yöntemiyle iç ve dış parametreler analiz edilerek hedef araca olan mesafe tahmin edilmiş ve ölçülmüştür. Bu süreçte OpenCV kütüphanesi ve Python programlama dili kullanılmış, araç tespiti için Yolov3 algoritması tercih edilmiştir.
Deneylerde, stereo kameralar aracılığıyla rastgele seçilen noktalardan ölçülen araç mesafeleri, gerçek mesafelerle karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, hata oranının 5 metre mesafeye kadar %1, 12 metre mesafeye kadar %3 ve 18 metre mesafeye kadar %5'in altında olduğunu göstermektedir. Kullanılan stereo kameranın özellikleri doğrultusunda ölçülen mesafelerle gerçek mesafe arasındaki fark, kabul edilebilir düzeydedir.
Çalışma, gelişmiş bilgisayarlı görüş teknolojilerini kullanarak kameraların kalibre edilmesi, stereo görüntülerin yakalanması, araç tespiti, üçgenleme ve mesafe ölçümü gibi adımları içermektedir. Ayrıca, stereo görüş kameralarının otomatik acil durum frenleme sistemlerinin performansı üzerindeki etkisi ve bu sistemlerin otonom araç güvenliğini artırmadaki potansiyel rolü de açıklanmaktadır.
Anahtar Kelimeler: Evrişimli Sinir Ağları, Görüntü İşleme, Otomatik Acil Fren Sistemi, Otonom Araç, Stereo Görüş

Abstract:
In this study, a research was conducted on the integration of stereo vision cameras into automatic emergency braking systems in autonomous vehicles and on increasing the performance of these systems, especially by measuring the distance to the vehicles. The cameras' excellent response performance to close-range objects, wide field of view and economic efficiency underline the importance of this integration.
In the first stage of the study, the calibration and correction of the cameras were carried out using a checkerboard. By analyzing internal and external parameters using the triangulation method, the distance to the target vehicle was estimated and measured. In this process, the OpenCV library and Python programming language were used, and the Yolov3 algorithm was preferred for vehicle detection.
In the experiments, vehicle distances measured from randomly selected points via stereo cameras were compared with real distances. The results show that the error rate is below 1% up to a distance of 5 meters, 3% up to a distance of 12 meters, and less than 5% up to a distance of 18 meters. Depending on the characteristics of the stereo camera used, the difference between the measured distances and the actual distance is at an acceptable level.
The study includes steps such as calibrating cameras, capturing stereo images, vehicle detection, triangulation and distance measurement using advanced computer vision technologies. We also describe the impact of stereo vision cameras on the performance of automatic emergency braking systems and the potential role of these systems in improving autonomous vehicle safety.
Keywords: Convolutional Neural Networks, Image Processing, Automatic Emergency Braking System, Autonomous Vehicle, Stereo Vision.