Designing an obstacle detection and avoidance system using a 2D  LIDAR and a stereo camera for autonomous vehicles
Otonom araçlar için 2D LIDAR ve stereo kamera kullanarak engel tespiti ve kaçınma sistemi tasarımı
Yazar: ZEYNEP YASEMİN ERDOĞAN
Danışman: PROF. DR. ULUS ÇEVİK
Çukurova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Hareket denetimi = Motion control ; Nesne tespiti = Object detection ; Otonom araçlar = Autonomous vehicles ; Yol planlama = Path planning

Özet:
Bu tezde, NVIDIA Jetson X2 , LİDAR, ve ZED Kamera ile engelleri tespit etmek, otonom aracın çevresini haritalamak ve yol planlaması için derin öğrenme yöntemleri uygulanarak bazı yazılımlar geliştirilmiştir. Aracın işletim sistemi Linux tabanlı işletim sistemidir (Ubuntu). NVIDIA'nın JetPack yazılım paketi yüklenerek bu işletim sistemine CUDA, VisionWorks ve OpenCV yazılımları yüklenecektir. LIDAR ve kameranın çalışması için sürücüler yüklenecektir. Mobil robotların simülasyonu ve kontrolü için Robot İşletim Sistemi (ROS) ve ZED stereo kamera yazılım desteği için ZED SDK yüklenecektir.
Bu çalışmada, Lidar ve stereo kamera ile otonom araç tasarımı için Hector Slam Haritalama ve 3 farklı Yol Planlama Algoritması kullanılmıştır. Rviz'de haritalama uygulaması yapılarak anlık olarak Lidar'dan harita bilgelrinin çekildiği gözlenlemiştir ve yol tahmini kullanılarak bir sonraki konum belirlenebilmiştir. Son olarak Gazebo simülasyon aracı ile başlangıç ve bitiş noktaları arasında test ve simülasyon yapılarak, 3 farklı algoritmanın yol planlamasını farklı bir güzergahta gerçekleştirdiği gözlemlenmiştir ve sonuçları karşılaştırılmıştır.

Anahtar Kelimeler: Nesne Algılama, Otonom Araç, Yol Planlama, Hareket Kontrolü , Derin Öğrenme

Abstract:
In this study, some software has been developed by applying processing, and deep learning methods to detect obstacles, to map the environment of the autonomous car and to plan of car's path with the Nvidia Jetson TX2, Lidar, and ZED Camera.	 The operating system of the tool is Linux-based operating system (Ubuntu). CUDA, VisionWorks, and OpenCV software will be installed on this operating system by installing NVIDIA's JetPack software package. Drivers will be installed for LIDAR and camera to work. Robot Operating System (ROS) for simulation and control of mobile robots and ZED SDK for ZED stereo camera software support will be uploaded.
In this study, Hector Slam Mapping and 3 different Path Planning Algorithms were used for autonomous vehicle design with Lidar and stereo camera. By applying mapping in Rviz, it was observed that map information was taken from Lidar instantly, and the next location could be determined by using route estimation. Finally, testing and simulation was performed between the start and end points with the Gazebo simulation tool, and it was observed that 3 different algorithms performed the road planning on a different route and the results were compared.

Keywords: Object Detection, Autonomous Vehicle, Path Planning, Motion Control, Deep Learning