Gerçek sürücü davranışlarından şerit değiştirme eyleminin ysa ile tahmin modeli
Prediciton model of lane change action from real driver behaviors with ann
Yazar: ALİ GÜNEŞ
Danışman: PROF. CAN ÇINAR
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı / Otomotiv Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Kazalar = Accidents ; Otomotiv Mühendisliği = Automotive Engineering
Dizin: Görüntü işleme = Image processing ; Nesne tespiti = Object detection ; Sürücü davranışları = Driver behaviors ; Trafik kazaları = Traffic accidents ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Trafik kazaları sürücü, yol, çevre ve araç özelliklerine bağlı olarak bir veya birden fazla etkenin birleşimiyle meydana gelir. Kazaların oluşumunda en büyük etken sürücülerdir. Sürücülerin trafik güvenliğini riske sokan davranışlarından birisi de hatalı şerit değişimidir. Sürücülerin şerit değiştirme niyetleri eyleme dönüşmeden önce belirlenebilirse bu hatanın azaltılmasında büyük katkı sağlanabilecektir. Bu çalışmada sürücünün öndeki aracı geçmeden 3 s kadar önceki görsel hareketleri, aracın hız ve çevresel şartları ve öndeki araç ile olan mesafe dikkate alınarak bir model geliştirilmiştir. Oluşturulan model yapay sinir ağlarında iki çıktılı sınıflandırma modeli olarak kurulmuştur. Gerçek yol şartlarında 8 katılımcı ile yapılan yol testlerinde elde edilen veriler ışığında veri seti elde edilmiştir. Veri setinin oluşumunda öndeki aracın tespiti ve araç ile olan mesafesi, sürücü yüz ve göz tespiti için görüntü işleme yöntemlerinden, aracın hızı ve direksiyon açı bilgisi için ise taşıt CAN Bus sisteminden bilgi alınmıştır. Bu veriler ile hazırlanan yapay sinir ağı sınıflandırma modeli ile %93,1 doğruluk oranıyla sürücünün öndeki aracı geçme niyetinin olup olmadığının tahmini gerçekleştirilmiştir. Oluşturulan modelin diğer makine öğrenmesi, Naive Bayes, en yakın komşular algoritması, destek vektörleri algoritması, karar ağaçları algoritmalarına göre daha başarılı sonuç verdiği görülmüştür. Ayrıca bu çalışmayla kazaların oluşmasını önlemek adına yapılan araştırmalara da katkı sağlanmıştır.

Abstract:
Traffic accidents occur with the combination of one or more factors depending on the driver, road, environment and vehicle characteristics. The biggest factor in the occurrence of accidents is drivers. One of the behaviors of drivers that puts traffic safety at risk is incorrect lane change behaviors. If the lane change intentions can be determined before they turn into action, a great contribution can be made to reduce this fault. In this study, a model was developed considering the visual movements of the driver 3 s before passing the vehicle in front, the speed and environmental conditions of the vehicle, and the distance from the vehicle in front. The developed model is established as a two-output classification model in artificial neural networks. The data set was obtained in the light of the data obtained in the driving tests conducted with 8 participants in real road conditions. In the formation of the data set, information was obtained from image processing methods for the detection of the vehicle in front and its distance from the vehicle, driver face and eye detection, and from the vehicle CAN Bus system for the vehicle's speed and steering angle information. With the artificial neural network classification model prepared with these data, it was estimated whether the driver intended to pass the vehicle in front with an accuracy rate of 93.1%. It has been seen that the created model gives more successful results than other machine learning, Naive Bayes, nearest neighbors algorithm, support vectors algorithm, and decision tree algorithms. In addition, this study contributed to the researches to prevent the accidents.