Sürücü benzetim sistemi ile sürücülerden elde edilen EEG sinyallerinden acil fren durumunun Yapay Sinir Ağları ile tahmin edilmesi
From the eeg signals obtained from the drivers with the drive simulator, the emergency braking situation is estimated by artificial neural networks
Yazar: BİLAL SARIKAYA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA TOSUN
Dumlupınar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Dünyada otomobil sayılarının giderek artması güvenlik önlemlerinin de artırılmasını beraberinde getirmektedir. 
Daha önce EEG sinyalleri kullanılarak acil fren durumlarının kontrolü ile ilgili yapılan çalışmalarda, Sequential Forward Floating Search (SFFS) yöntemi ve EEG aktivitelerinden elde dilen ERP işaretleri kullanılmıştır. Bu çalışma ile sürücü benzetim sistemi ile sürüş sırasında sürücülerden alınan Elektroensefalogram(EEG) sinyalleri kullanılarak acil fren durumlarının tahmin edilmesi sağlanmaktadır.
Bu çalışmada sürücü benzetim sistemi ile sürüş sırasında sürücülerden alınan EEG sinyallerinin öznitelikleri, pwelch metodu kullanılarak elde edilmiş ve sinyaller delta, teta, alfa ve beta alt frekans bantlarına ayrılmıştır. Elde dilen alt frekans banlarına ait sinyaller Yapay Sinir Ağları(YSA) kullanılarak eğitilmiştir. EEG sinyallerinin eğitilmesi aşamasında, YSA'da Feed-Forward Backpropagation ve Learning Vector Quantization(LVQ) metodları kullanılmıştır.  
Sürücülerden alınan EEG sinyallerine ait alt frekans bantlarında öncü araç ait acil fren durumlarının tahmini gerçekleşmiştir. Aynı zamanda öncü aracın fren sapma verilerindeki artış ve azalışların kestirimi yapılmıştır. Hatanın Karesel Ortalaması(MSE) 0,005 değerine ulaşıncaya kadar ağ eğitilmiştir. Ağa uygulanan test verilerinde, delta alt frekans bandında %70 doğrulukla verilerin kestirimi yapılmıştır. Bununla birlikte sürücülerin gaza basıp basmama durumunun da EEG verilerinden YSA ile kestirimi yapılmıştır. Ağ eğitiminde MSE değeri 0,000001 elde edilmiş ve test verilerinin %90 oranında doğru kestirimi yapılmıştır.

Abstract:
Increasing numbers of automobiles in the world are accompanied by an increase in security measures. 
Previous studies on the control of emergency braking situations using EEG signals have used Sequential Forward Floating Search (SFFS) method and Event Related Potentials (ERP) signs of EEG activities.  With this study, it is possible to estimate the emergency braking situations by using Electroencephalogram (EEG) signals from the drivers during driving with the driver simulation system. 
In this study, the features of the EEG signals received from the drivers during driving with the drive simulator system were obtained by using the pwelch method,   and the signals are divided into delta, tetra, and beta lower frequency bands.  The signals belonging to the sub frequency bands were trained using Artificial Neural Networks (ANN).   During the training of EEG signals, Feed Forward Backpropagation and Learning Vector Quantization (LVQ) methods are used at the ANN.
In the sub frequency bands of the EEG signals from the drivers, the prediction of the emergency brake conditions of the leading vehicle has been realized. At the same time, predictions were made for the increase and decrease in brake deviation data of the leading vehicle. The network was trained with the Mean Squared Error (MSE) 0,005 values. Estimates of the data were made with 70% accuracy in the delta sub frequency band and test data applied to the network. However, when the drivers pressed the gas pedal and did not push it, the EEG data was estimated with YSA. MSE value of 0,000001 was obtained in network training and 90% of the test data were correctly estimated.