Yüksek Lisans Tezleri / Master of Arts Theses (3.968Mb)
Bu tez çalışmasında, RC (Radio Control) otonom bir araç üzerine yerleştirilen kamera modülü ile Yapay Sinir Ağları algoritmaları kullanılarak, aracın şeritler arasında kalabilmesi amaçlanmıştır. Bir mikrobilgisayar olan RPİ ile 120x160 çözünürlüklü görüntü verileri elde edilerek, Python programlama dili üzerinde, TensorFlow görüntü işleme teknikleri kullanılmış ve uygulama yapılmıştır. Tezin birinci kısmında uygulamanın amacı, yöntemi, literatür taraması ve geçmiş bilimsel çalışmalar ele alınmıştır. Tezin ikinci kısmında Yapay Sinir Ağları hakkında detaylı bilgi verilmiştir. Tezin üçüncü kısmında, uygulama aşamasında kullanılan elektronik komponentler hakkında teknik bilgiler verilerek bağlantı şekilleri ele alınmıştır. Tezin dördüncü kısmında gerekli yazılım kurulumları, otonom aracın eğitimi, uygulaması ve simülasyon üzerindeki çalışmalar incelenmiştir. Son kısmında ise, uygulama sonuçları ele alınmış, gelişime açık öneriler ve karşılaşılan problemlerden bahsedilmiştir.
In this thesis, by using Artificial Neural Networks algorithms with the camera module placed on an RC autonomous vehicle it is aimed to keep the vehicle between the lanes. By obtaining 120x160 resolution image data with Artificial Neural Networks, a microcomputer, TensorFlow image processing techniques have been used and an experiment has been executed on the Python programming language. In the first part of the thesis, the purpose and methodology of experiment, literature review and past scientific studies are discussed. In the second part, detailed information about Artificial Neural Networks is released. In the third part of the study, the connection forms are discussed by giving technical information about the electronic components used in the application phase. In the fourth part of the thesis, necessary software installations, training of autonomous vehicle, application and studies on simulation are analyzed. In the final part, the results of the execution are handled, proposals being open for improvement and the problems encountered are mentioned