Otonom araçlarda şerit takip ve kontrol sisteminin makine öğrenmesi kullanılarak geliştirilmesi
Development of lane following and control system in autonomous vehicles using machine learning
Yazar: FATMA NUR ORTATAŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH ÇETİN
Yozgat Bozok Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Direksiyon = Steering ; Otonom araçlar = Autonomous vehicles ; Şeritler = Bond plates

Özet:
Otomotiv endüstrisi günümüzde büyük bir hızla otonom araç teknolojisine doğru büyük bir gelişme içindedir. Otonom araç teknolojisi, temel olarak güvenli bir sürüş ortamı hazırlamak ve sürücü hatalarından kaynaklanan trafik kazası oranlarını azaltmak için tasarlanmıştır. Otonom sürüş teknolojileri alanında bu amaç doğrultusunda çalışmalar gerçekleştirilmektedir. Bu amaç kapsamında şerit tespiti ve takibi, otonom sürüş teknolojilerinde önemli alanlardan biridir. Bu alan ile ilgili yapılan çalışmalara bakıldığında temel olarak görüntü işleme tekniklerinden faydalanıldığı görülmektedir. Ancak şerit tespiti ve takibi için görüntü işleme teknikleri uygulanırken esas olarak iki temel sorunla karşılaşılmaktadır. Bunlardan ilki görüntü de işlem yükünü azaltmak ve doğru alana yönelik çalışma yapmak için görüntü üzerinde belirli bir alan ile çalışmak gerekmektedir. İlgi bölgesi (ROI) işlemi genellikle görüntüden çalışılacak alanı filtrelemek için kullanılır. Ancak bu işlem için sabit koordinatlar ile bölgenin tespiti yapıldığından aracın dönmesi gereken durumlarda çalışılan alan konusunda kısıtlamalara neden olmaktadır. Çalışmada kullanılan Mask R-CNN algoritması ile her kare için yolun segmentasyonundan elde edilen yeni koordinatlar ile ROI bölgesi sürekli olarak güncellenmesi sağlanmaktadır. İkinci problem ise görüntü işleme teknikleri kullanılarak şeritlerin tespit edilme işlemlerinde hava koşulları oldukça etkili olmaktadır. Havanın bulutlu, güneşli veya anlık değişimlerinden görüntü işleme ile tespit işlemlerinde ciddi problemler ortaya çıkmaktadır. Yapılan çalışmada özgün olarak geliştirilen veri seti ile farklı hava koşullarında şerit tespit etme sorununa bir çözüm önerilmiştir. Ayrıca geliştirilen yöntem ile bu iki temel soruna çözüm olarak derin öğrenme yöntemleri kullanılmıştır. Mask R-CNN ve Faster R-CNN algoritmaları birlikte kullanılarak şerit tespiti ve takibi için bu iki temel problem ortadan kaldırılmış ve başarılı bir şekilde uygulanmıştır. İki algoritma ile çözülen problem, geliştirilmiş bir otonom araç üzerinde deneysel olarak test edilmiştir. Deneysel testler için gerçekleştirilen model eğitiminde hem özgün olarak geliştirilen veri seti hem de literatürde sıklıkla kullanılan KITTI veri setinde ayrı ayrı kullanılmıştır. Test sonuçları, otonom araçlar için şerit tespiti ve takibinde her iki algoritmanın birlikte kullanılmasının oldukça başarılı olduğunu kanıtlamaktadır.

Abstract:
Today, the automotive industry is in a rapid development towards autonomous vehicle technology. Autonomous vehicle technology is basically designed to prepare a safe driving environment and to reduce traffic accident rates caused by driver errors. Studies are carried out for this purpose in the field of autonomous driving technologies. Within the scope of this purpose, lane detection and tracking is one of the important areas in autonomous driving technologies. When we look at the studies on this field, it is seen that mainly image processing techniques are used. However, two main problems are encountered while applying image processing techniques for lane detection and tracking. First of all, it is necessary to work with a certain area on the image in order to reduce the processing load in the image and to work towards the right area. Region of interest (ROI) processing is often used to filter the area to be studied from the image. However, since the region is determined with fixed coordinates for this process, it causes restrictions on the working area in cases where the vehicle has to turn. With the Mask R-CNN algorithm used in the study, the ROI region is constantly updated with the new coordinates obtained from the segmentation of the path for each frame. The second problem is that the weather conditions are very effective in the detection of stripes using image processing techniques. Serious problems arise in image processing and detection processes from cloudy, sunny or instantaneous changes in the weather. In the study, a solution to the problem of lane detection in different weather conditions was proposed with the originally developed data set. In addition, with the developed method, deep learning methods were used as a solution to these two basic problems. By using Mask R-CNN and Faster R-CNN algorithms together, these two basic problems have been eliminated and successfully applied for lane detection and tracking. The problem, which is solved by two algorithms, has been experimentally tested on an improved autonomous vehicle. In the model training carried out for experimental tests, both the originally developed data set and the KITTI data set, which is frequently used in the literature, were used separately. The test results prove that the use of both algorithms together in lane detection and tracking for autonomous vehicles is quite successful.