TEKNOFEST HAVACILIK, UZAY VE TEKNOLOJİ FESTİVALİ AKILLI ULAŞIM ARIŞMASI PROJE DETAY RAPORU

(1)

TEKNOFEST

HAVACILIK, UZAY VE TEKNOLOJİ FESTİVALİ

AKILLI ULAŞIM ARIŞMASI PROJE DETAY RAPORU

PROJE ADI: YAPAY ZEKA İLE AKILLI SÜRÜŞ DESTEK SİSTEMLERİ

TAKIM ADI: SDAL ROBOTICS MOBILITY TAKIM ID: 30099

TAKIM SEVİYESİ: LİSE

DANIŞMAN ADI: Mustafa KURT

(2)

İçindekiler

1. Proje Özeti (Proje Tanımı) ... 3

2. Problem/Sorun: ... 3

3. Çözüm ... 3

3.1. Makine Öğrenmesi Modeli ... 3

3.2. Pictoblox Programı Kodları ... 4

3.3. Otonom Araç Prototipi ... 4

3.4. Proje Etkileşim Şeması ... 4

4. Yöntem ... 5

5. Yenilikçi (İnovatif) Yönü ... 6

6. Uygulanabilirlik ... 6

7. Tahmini Maliyet ve Proje Zaman Planlaması ... 6

7.1. Tahmini Bütçe... 6

7.2. Proje Takvimi ... 7

7.3. Malzeme Listesi ... 7

8. Proje Fikrinin Hedef Kitlesi (Kullanıcılar): ... 7

9. Riskler ... 7

10. Proje Ekibi ... 8

11. Kaynaklar ... 8

(3)

1. Proje Özeti (Proje Tanımı)

Araçlarda tam otonomluğun sağlanabilmesi için aracımızın 360 derecelik bilgiye sahip olması ve bu sebeple de birçok sensörle donatılması gerekir. Sensörler geliştirme maliyetlerini ana aktörleridir (Kağızman & Altuğ, 2019). Yapılan araştırmalara göre kullanıcıların güvenlik ve rahatlık açısından otonom araçlarda en ilgi çekici özelliktir (Nasır & Özçelik, 2017). Sürüş güvenliği, trafik akışı hızı, park problemlerine yardımcı olunması, trafik kazalarının en aza indirilmesi açılarından otonom araçların yaygınlaşması beklenmektedir (Bingöl & Kaymak & Uçar, 2019).

Bu nedenlerle amacımız en uygun fiyat ile geliştirilen otonom araç üretebilmek ve gelen ziyaretçilerimizin daha rahat anlayabileceği bir sunum yapabilmektir.

Projemizde araç üzerine yerleştirilmiş cep telefonu kamerası aracılığı ile teachablemachine. withgoogle.com’da oluşturulan model eşleştirilecek ve arduino tabanlı arabamıza PictoBlox’dan gelen bilgiler Bluetooth ile gönderilecektir. Bu yöntemle yol üzerinde otonom sürüş gerçekleştirilmiştir.

2. Problem/Sorun:

Geleceğin şehirlerinin şekillenmesinde öncelikle karma araç modeli (otonom araç + mevcut araç) ve daha ileri süreçlerde sadece otonom araçlar büyük önem arz edecektir (Kızıltaş, M, 2020). Fakat araştırma ve üretim maliyetleri oldukça yüksektir. Örneğin Google’ın kullandığı Lidar sensör sistemi 75000$ civarındadır.

Her araştırmacının bu maliyetleri karşılayarak ürün geliştirmesi ve bu sayede kendini geliştirmedi mümkün olmamaktadır (Kağızman & Altuğ, 2019).

Bir aracı otonom hareket ettirebilmek için karmaşık ve maliyetli sistemlere ihtiyac duyulmaktadır. Raspberry veya Jetson TX1 kartları ile bunlara ait yüksel maliyetli Lidar sensörler ve python programlama dili kullanılarak hazır tensorflow öğrenme modelleri ile otonom sistemler geliştirilebilmektedir. Bu yöntem maliyet, zaman ve sunumunun zorluğu açısından araştırmacıları etkilemektedir. Her araştırmacı bu tarz bir proje geliştirememektedir.

3. Çözüm

Projemizi araştırmacıların düşük maliyetlerle kendilerini geliştirebilmesi ve dahası öğrencilerimizin kendi emekleri ile kolaylıkla otonom sistemler üzerinde çalışabilmeleri için geliştirdik. Projemizde Arduino 4wd araba, HC-05 Bluetooth sensör, wifi modem, Pictoblox programı, laptop ve cep telefonu ile düşük maliyeti ve yüksek sunum kolaylığını hedefliyoruz.

3.1. Makine Öğrenmesi Modeli

https://teachablemachine.withgoogle.com/ websayfası ile oluşturulan görsel öğrenme modelimizde ileri, sağ, sol, dur, yavaşla, sağ viraj ve sol viraj görselleri eklenerek öğrenme modeli dışa aktarılmıştır. Bu aşamaları öğrencilerin yapabiliyor olması kolay ve anlaşılır sunum yapılabileceği anlamına gelmektedir.

(4)

3.2. Pictoblox Programı Kodları Pictoblox blok tabanlı kodlama programına “Makine Öğrenmesi”

modülü eklenerek https://

teachablemachine.withgoogle.com ile oluşturulan görsel öğrenme modeli yüklenmiştir. Bu sayede kırmızı (Makine Öğrenmesi) bloklara ulaşılabilmiştir.

3.3. Otonom Araç Prototipi

Montajı yapılan arduino tabanlı 4wd arabamızda “Bluetooth ile araç”

kontrol kodları yüklenmiştir (Arduino IDE ile bluetooth_araba.ino). Cep telefonuna yüklü DroidCam ile bilgisayarımızda yüklü DroidCam arasında iletişim wifi üzerinden

sağlanmıştır. Kameradan gelen görüntüler PictoBlox makine öğrenmesi kodları aracılığı ile öğrenme modelimizle eşleştirilmiştir. Gelen görüntüye göre PictoBlox kodlarımızdan gelen veri 'F' ise araba ileri gitmekte, gelen veri 'G' ise araba ileri sol(çapraz) gitmekte, gelen veri 'L' ise araba sola dönmekte, gelen veri 'R' ise sağa gitmekte ve gelen veri 'S' ise araba durmaktadır. Hareket komutlarımız aracımıza bluetooth sensörümüz ile iletmekteyiz. (Bluetooth ide kodları için https://tinyurl.com/sdal-30099)

3.4. Proje Etkileşim Şeması Google Öğrenme Modelimiz içinde bulunduğu PictoBlox Programı laptop içerisinden çalışmaktadır. DroidCam (Sanal kamera) görüntülerimiz

cep telefonundan

bilgisayarımıza wifi üzerinden aktarılmaktadır. Yorumlanan görüntüler sonrası komutlar arabamıza bluetooth sensörümüz ile aktarılmaktadır.

(5)

4. Yöntem

İlk olarak 4 tekerlekli araba kiti satın alınarak montajı gerçekleştirilmiştir.

Arabamızın bluetooth ile hareket kabiliyeti test edilmek için bluetooth_araba.ino kodlarımız Arduino Uno içerisine yüklenmiş ve cep telefonu ile kullanılmıştır. İleri, geri, sağ, sol ve durma komutlarının sorunsuz çalışması sağlanmıştır.

Geliştirilen öğrenme modelimiz PictoBlox içerisine eklenmiş ve hazırladığımız algoritma ışığında kodlamamız yapılmıştır. Cep telefonu aracımızın üzerine yerleştirilerek kamerasından gelen görüntülerin PictoBlox içerisine aktarılması wifi aracılıgı ile sağlanmıştır. Öğrenme modelimizle eşleştirilen görüntüler sayesinde PictoBlox kodlarından gelen çıktılar Bluetooth sensörü aracılığı ile arabamıza gönderilmiştir. Bu sayede arabamız görüntü ile hareket etmeyi başarmıştır.

PictoBlox kodlarımız arabamıza yüklenmemiş anlık çalıştırılmıştır.

(6)

2m*1m ölçülerinde yolumuz üzerinde otonom sürüş denemeleri yapılmıştır. Yapılan sürüşlerin sonuçları analiz edilerek aşağıdaki tabloda sunulmuştur.

Tepkime Sonuçları

Deneme Sayısı

Algoritma ve Öğrenme Modeli Türü

İleri Sağ Sol Dur

10 A Orta Kötü Kötü Orta

20 B Orta Orta Orta Orta

50 C Çok İyi İyi İyi Çok İyi

Algoritma ve öğrenme modellerinin verdiği tepkime sonuçlarına göre deneme sayıları değiştirilmiştir. A ve B yönteminden alınan tepkime sonuçları istenilen başarıyı kazanamadığı için vazgeçilmiştir. C yönteminde ise alınan tepkime sonuçları iyi ve çok iyi olduğu için deneme sayısı giderek arttırılmıştır. Sonuç olarak C yöntemi ile devam etmeye ve bu yontemi geliştirmeye karar verilmiştir.

5. Yenilikçi (İnovatif) Yönü

Yüksek teknoloji fimaları otonom projelerinin sadece Lidar sensör mekanizmasını 75000$ bütçe ile finanse etmektedir. Raspberry Pi 4 400TL ve Jetson TX1 1500TL civarındadır. Bu nedenlerle projemiz minimum maaliyet ve maksimum sunum yeteneği üzerine kurgulanmıştır. Amacımız her öğrencinin yapay zeka farkındalığını arttırabilmek ve kendi çabaları ile okul imkanları çerçevesinde otonom araç geliştirmelerini sağlamaktır. Geliştirilen sistem karmaşıklıktan uzak ve her gelen ziyaretçiye kolaylıkla anlatılabilecektir.

6. Uygulanabilirlik

Projemiz prototip olarak hayata geçirilmiş ve testleri gerçekleştirilmiş ve gerekli malzemeler sağlandığı sürece her okulda her öğrencinin de otonom araç geliştirebileceği kanıtlanmak istenmektedir. Bir klavuz hazırlanarak kullanıma sunulabilir ve eğitim materyali olarak kullanılabilir. Hatta ders kitaplarımıza eğitim içeriği olarak eklenebilir.

7. Tahmini Maliyet ve Proje Zaman Planlaması 7.1.Tahmini Bütçe

Yol Baskısı 100TL (2m*1m yol görselimiz baskısı) ve Araba Şasesi ve Sensörler 177,5TL olarak hesaplanmıştır. Tahmini bütçemiz toplamda 277,5 TL’dir.

(7)

7.2.Proje Takvimi

7.3.Malzeme Listesi

4wd Araba şasesi, L298N motor sürücü, HC-05 bluetooth sensör, wifi için modem, kamera için cep telefonu veya tablet, telefon tutucu aparat, DroidCam uygulaması (laptop ve telefona yüklenecek), PictoBlox uygulaması, laptop, yol görselimizin baskısı (2m*1m).

Proje takvimine göre malzeme temini aşamasında Arduino araba şasesi ve sensörleri temin edilmiştir. Sadece kaliteli yıpranmaz malzemeye üzerine yol baskısı yapılamamıştır. Yol görseli yazıcıdan çıktı alınarak üzerinde çalışmalarımız gerçekleştirilmiştir.

8. Proje Fikrinin Hedef Kitlesi (Kullanıcılar):

Projemizde hedef kitlemiz ortaokul ve lise öğrencilerimizdir. Araştırmacılara düşük maaliyetlerle araştırma yapma imkanı sağlamak ana hedefimizdir.

9. Riskler

Projemizde ışığın farklı olduğu ortamda aracımız görsel algılamada farklılık gösterebilmektedir. Bu sebeple aracımızı ısıklandırmak ve farklı ısık ortamlarına göre öğrenme modelimizi çeşitlendirmek B planımızdır.

(8)

10. Proje Ekibi

Takım Lideri: İsa ÖKMEN

Adı Soyadı Projedeki Görevi Okul Projeyle veya

problemle ilgili tecrübesi

Mustafa KURT DANIŞMAN SÜLEYMAN

DEMİREL ANADOLU LİSESİ

Python,C#,Yapay Zeka Dersleri vermekte ve projeler geliştirmektedir.

İsa Ökmen KAPTAN- Projede kullanılan cihazların tasarımı ve montajında görevlidir.

SÜLEYMAN

Arduino, C# ve Python ile ilgili kurs görmüştür.

Fethiye Hilal Sılay Projede kullanılan cihazların kodlamasında görevlidir.

SÜLEYMAN

Ezgi Topsakal Yapay zeka model oluşturma ve rapor yazmada görevlidir.

SÜLEYMAN

11. Kaynaklar

Bingöl, M , Kaymak, Ç , Uçar, A . (2019). Derin Öğrenme Kullanarak Otonom Araçların İnsan Sürüşünden Öğrenmesi . Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi , 31 (1) , 177-185 . Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/fumbd/issue/43638/534773

Gökozan, H , Taştan, M . (2018). Akıllı Taşıtlar ve Kontrol Sistemleri . Mesleki Bilimler Dergisi (MBD) , 7 (2) , 58-62 . Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/mbd/issue/40281/442685

Kağızman, A , Altuğ, E . (2019). Otonom Araçlarda Navigasyon İçin Düşük Maliyetli, Taşınabilir ve 360 Görüş Alanına Sahip Yeni Bir 3B LIDAR Sisteminin Geliştirilmesi . Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi , 23 (3) , 759-769 . DOI: 10.19113/sdufenbed.527888

Kızıltaş, M . (2020). Otonom Araçların Özellikleri, Mevcut Durumu ve Gelecekteki Yerinin Ulaştırma ve Trafik Üzerine Etkisi Bağlamında İncelenmesi . Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi , 11 (3) , 1251-1259 . DOI:

10.24012/dumf.655830

Nasır, S , Özçelik, S . (2017). SÜRÜCÜSÜZ ARAÇLARA YÖNELİK TÜKETİCİ TUTUMLARI . Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi , 4 (12) , 590-603 . Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/asead/issue/52678/694436