Sürücü postürünün tanımlanması ve makine öğrenmesi tabanlı tahmini
Driver posture recognition and machine learning-based posture estimation
Yazar: CEYHUN IBOLAR
Danışman: DOÇ. DR. ERHAN AKDOĞAN ; DR. A. EMRE ÇETİN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Ana Bilim Dalı / Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering

Özet:
Trafik kazalarının çoğu sürücünün sürüş esnasında başka bir iş yapmasından veya sürücünün o anki fiziksel ve ruhî durumundan (uykulu, yorgun, kızgın, vb.) kaynaklanmaktadır. Literatürde sürücünün sürüş dikkatini takip eden ve buna bağlı olarak sürücüye geri bildirim yapan sistemlere dair birçok çalışma bulunmaktadır. Günümüzde, yeni nesil araçlarda kullanılan akıllı sürüş sistemlerinin çoğunda görüntü işleme yöntemi kullanılmaktadır. Buna bağlı olarak, sürücünün fiziksel davranışlarını tespit ederek yorumlayan algoritmaların geliştirilmesine ilişkin çalışmaların ivmelenerek sürdüğü görülmektedir. Zamanla, sürücü davranışlarını yorumlayan bu algoritmaların geliştirilmesine olan ilgi sensörlerin ölçme hassasiyetlerinin artması ve maliyetlerinin azalması ile artmıştır. Bu algoritmalarda kullanılan önemli sensörlerden biri de kuvvet/tork sensörüdür. Kuvvet/tork sensörü ile direksiyona uygulanan kuvvetler incelenerek sürücünün davranışı tahmin edilebilir ve buna bağlı olarak çıkarımlar yapılabilir. Böylece el pozisyonu ve sürücünün uyguladığı kuvvet/tork değerleri kullanılarak, sürücünün duruşu ve o anki fiziksel durumu yorumlanabilir. Bu tez çalışmasında bu amaçla 6 eksenli kuvvet/tork sensörü ve bir enkoder içeren bir deney düzeneği tasarlanıp üretilmiştir. Bu düzenek ile sürücü postür analizi, tensör matrisinin kartezyen bileşenleri dönüşüm yasasını kullanarak yapılmıştır. Aynı zamanda deneysel olarak elde edilen veriler ile bir makine öğrenmesi algoritması geliştirilerek sürücünün sürüş esnasındaki bazı temel davranışları da incelenmiştir.

Abstract:
Most of the traffic accidents are because of driver distraction that may be as a result of engagement in a secondary activity or the driver's state of mind (sleepy, tired, angry, etc.). There are many studies available in the literature about determining and monitoring the driver attention. Almost all academic studies and commercial products on some luxury intelligent cars on the market use vision based systems for this purpose. Furthermore, researches are ongoing to improve the algorithms that interpret the driver's physical measures. On the other hand, driver performance can be interpreted using the variables collected in intelligent cars by suitable algorithms. Some commercial products use the history of steering wheel torque and position variables to identify the driver distraction. With continually improving technology, sensors are evolving both in terms of precision and price. An example is the torque sensor which started to be used to measure the torque applied by the driver in order to determine the level of assistance of the steering system. Torque/force sensors can be used to interpret both the driver posture and the state of mind as the steering wheel is one of the most critical parts of the car where the driver interacts with. For instance, if the driver is maneuvering with single hand, the position of the driver hand can be determined analytically from the torques and forces that the driver exerts to the steering wheel. Hence, interpreting the driver's posture as well as state of mind may become possible using the hand position and the torques and forces that the driver exerts. In this study, a steering wheel jig is designed and produced equipped with a 6 axes torque/force sensor and an encoder in order to develop algorithms to determine