Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: FATİH TAT
Danışman: Salih Bayar
Özet:
Bu tez, sürücüler için daha güvenli ve konforlu bir sürüş sağlayacak düşük maliyetli Alanda Programlanabilir Kapı (FPGA) cihazları üzerinde bir sürücü yardım sisteminin Şerit ve Engel algılama alt sistemlerini geliştirmeyi amaçlamaktadır. Tasarlanan algoritmada başlıca hedefler daha hızlı, verimli, farklı hava koşullarında ve farklı yol koşullarında çalışabilen bir sistem oluşturmaktır. Son zamanlarda Sürücü asistan sistemi, Uyarlanabilir hız sabitleyici, Kilitlenme önleyici fren sistemi, Otomotiv navigasyon sistemi, Çarpışma önleme sistemi, Acil durum sürücü asistanı vb. gibi benzer sistemlerle ilgili birçok çalışma yapılmıştır. Bu tez çalışmasında kenar algılama algoritmalarını, ilgi alanı yöntemini (ROI) ve Hough dönüşümünü (HT) kullanarak şerit takip ve nesne belirlemeyi gerçekleştirmektedir. Önerilen sürücü destek sistemleri Xilinx Zynq-7000 FPGA ve MATLAB yazılım platformu üzerinde 7 farklı hava ve yol koşulu üzerinde yaklaşık 1400 görsel üzerinde test edilmiştir. FPGA üzerinde elde edilen sonuçların MATLAB ile elde edilen sonuçlara göre 1322 kata kadar daha hızlı olduğu gözlemlenmiştir. 1400 görsel için test edilen Sobel operatörünün 1332 görsel ve Prewitt operatörünün 1288 görsel üzerinde şerit belirlemede doğru çalıştığını göstermiştir. Sobel filtresinin sonuç doğruluğu olarak Prewitt filteresine göre şerit belirlemede %6.2 ve engel algılamada %3.3 daha iyi olduğu kanıtlanmıştır. Look up Table (LUT) kullanımı açısından tasarlanan algoritma 1906 LUT kullanarak %38.95 daha verimlidir. Bu sistem, gerçek zamanlı uygulamalar için kabul edilebilir olup kenar algılama algoritmaları, ilgi alanı yönetimi ve Hough Dönüşümü yöntemlerini uygulayarak saniyede 27 kare işleyebilir.