Otonom kara araçlarında veri ilişkilendirme algoritmaları ile çoklu nesne takibi
Multi object tracking using data association algorithms for autonomous ground vehicles
Yazar: YEŞİM GÜRBÜZ
Danışman: PROF. DR. OSMAN PARLAKTUNA ; DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN KORUL ; DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK KALECİ
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Kontrol ve Kumanda Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Otonom sistemler = Autonomous systems ; Radar sistemleri = Radar systems ; Takip algoritmaları = Tracking algorithms ; İlişkilendirme = Associate

Özet:
Otomotiv teknolojisindeki en etkileyici eğilimlerden biri otonom araçların
geliştirilmesidir. Bu teknolojik gelişim, orjinal ürün üreticileri, tedarikçiler, teknoloji
şirketleri ve akademik kurumlar tarafından ele alınmaktadır. Otonom araç projeleri yolları
daha güvenli bir hale getirirken yolculuk sırasında insanlara başka şeyler yapabilme
özgürlüğü kılarak zamanın değerini arttıracaktır. Böyle karmaşık bir görev, algılama, görev
planlama, davranışsal yürütme, karar verme, hareket planlaması ve araç kontrolü gibi
birçok farklı konu üzerinde derin bir anlayış ve çalışmayı gerektirir. Bir aracı çevreleyen
ortamı algılamak veya anlamak otonom araçlarda çok önemli bir adımdır. Radar
algılayıcısından gelen ölçümler kullanılarak çevredeki trafik durumunu tahmin etmek bu
tezin ana odak noktasıdır. Her ne kadar modern radar algılayıcıları, otonom araçlarda
performans, güvenilirlik ve maliyet verimliliği açısından önemli bir unsur olsa da, algılayıcı
ölçümleri dağınık ortamlarda belirsizdir. Nesne takibi, radar sistemleri için temel bir
gerekliliktir. Ortamda birden fazla nesne mevcut olduğunda, problemin veri ilişkilendirme
algoritmaları ile değerlendirilmesi gerekir. Çoklu nesne takibi, algılayıcı çıktılarının tahmini
hedef yörüngeleri ile ilişkilendirilmesine ilişkin kararlar almak için kurallardan oluşan
zamana bağlı ortak karar ve tahmin problemidir.
Bu tezde, karmaşık bir ortamda çoklu nesne izleme için iki farklı algoritma
karşılaştırma amacıyla sunulmuştur. Her birinin belirgin avantajları ve dezavantajları kısaca
araştırılmış ve ileri analizler için öneriler yapılmıştır.

Abstract:
One of the most fascinating trends in automotive technology is developing
autonomous vehicles. This technology development is under consideration of original
equipment manufacturers, suppliers, technology companies and academic institution. While
autonomous vehicle projects make roads safer, they will increase the value of people's time
by giving them the freedom to do other things during the journey. Such a complex task,
requires deep understanding and studying over many different subjects such as perception,
mission planning, behavioral execution, decision making, motion planning and vehicle
control. Perceiving or understanding the environment surrounding a vehicle is a very
important step in autonomous vehicles. Estimating the surrounding traffic situation using
observations from radar sensors is major focus of this thesis. Although, modern radar
sensors will be a crucial element by their performance, reliability, and cost-efficiency in
autonomous vehicles, the sensor measurements are uncertain in clutter environment. Object
tracking is an essential requirement for radar systems. When multiple objects are present in
environment, the problem needs to be evaluated with data association algorithms. Multiple
object tracking is a time-varying joint decision and estimation problem consisting of rules
to make decisions concerning the association of sensor outputs with estimated target
trajectories.
In this thesis, two quite different algorithms for multiple target tracking in a cluttered
environment are presented for comparison. The apparent advantages and disadvantages of
each are briefly explored, and suggestions made for further analysis