TEKNOFEST İSTANBUL
HAVACILIK, UZAY VE TEKNOLOJİ FESTİVALİ
ROBOTAKSİ – BİNEK OTONOM ARAÇ YARIŞMASI KRİTİK TASARIM RAPORU
ARAÇ VE TAKIM ADI: UAC-1 / UMAKİT TAKIM KAPTANI: Furkan AVCI
DANIŞMAN ADI: Prof. Dr. Akın Burak ETEMOĞLU
4. Sensörler 13
5. Araç Kontrol Ünitesi 16
6. Otonom Sürüş Algoritmaları 22
7. Sistem Entegrasyonu 25
8. Özgün Bileşenler 27
9. Güvenlik Önlemleri 29
10. Test 30
11. Referanslar 33
rına projelerimizi anlatıp onların desteğini alıyoruz. Hidromobil kategorisinde katıldığımız ya- rışlarda hidrojen gazı ve yakıt pillerinin kullanımı ile ilgili birçok bilgi edindik. Bu bilgilerin dışında yarış öncesi ve yarış sırasında karşılaştığımız problemleri çözme becerimiz de gelişti.
Aracımıza ve kurallara uygun yarış stratejileri geliştirip bizim için en uygun senaryoyu uygu- luyoruz. Bunun yanı sıra otonom araçlar üzerine geliştirilen teknolojileri yakından takip etmek- teyiz. Hedeflerimizden biri olan otonom araç bizim son yıllardaki araştırmalarımızın ve geliş- tirdiğimiz teknolojilerin bir ürünü olacak. Bu projede ekibimizden 8 kişi yer almaktadır.
Takım Lideri Furkan Avcı
Mekanik Alican Yüksek
Mert Ali Özel
Elektronik Turgut Can Şahin İsmet Berkay Kabatepe
Batuhan Temiz
Otonom Sistemler Muhammed Doruk
Çapraz Çağatay Karademir
Emirhan Dereli
24 Mert Ali Özel Sistem tasarımı, simülasyon geliştirilmesi 20 Çağatay Karademir Malzeme listesi belirlenmesi, Sürüş algoritması
geliştirme
24 Doruk Çapraz Sistem tasarımı, yazılım geliştirme
22 Turgut Can Şahin Araç kontrol ünitesi geliştirme, güvenlik sistemleri 24 İsmet Berkay Kabatepe Motor sürücü geliştirme
21 Batuhan Temiz Harness sorumlusu
20 Emirhan Dereli Sürüş algoritması geliştirme Tablo1.2: Proje Takvimi
MART NİSAN MAYIS HAZİRAN TEMMUZ AĞUSTOS EYLÜL
1.Kaynak Araştırması
X X
2.Yöntemin Belirlenmesi
X
3.Malzeme Tedariği
X X X
4.Verilerin Analizi
X X
5.Simülasyon Testleri
X X X
6.Mekani- klerin Hazır- lanması
X X
7.Sistemin Araca Mon- tajı
X
8.Otonom Aracın Parkur Testi
X X X
Ön tasarım raporunu başlıklar altında incelediğimizde;
Takım organizasyonunda; ekip içerisindeki kişi sayısı ve kişilerin sahip olmuş oldukları so- rumluluklarda herhangi bir değişiklik yaşanmamıştır. Bunun en büyük sebebi, doğru görev paylaşımı ve uzun süredir birlikte çalışmış bir ekip olmamız sayesindedir.
Proje takvimimizde; herhangi bir değişiklik ve aksaklık ile karşılaşılmadı. Sadece aracımızın yer testlerinde 2 haftalık bir aksaklık yaşanmıştır.
Araç tasarımımızda; aracımızın otonom araçlara uygun olacak şekilde tasarımı sayesinde, üretimi esnasında önemsenecek düzeyde bir değişikliye gidilmemiştir. Otonom ekipmanların montajında bir problem yaşanmamıştır.
Özgün bileşenlerde; otonom araçlar için geliştirdiğimiz fikirlerimi Teknofest yarışması kap- samında gerçekleme imkanı bulunması önem arz etmektedir. Özgün bileşenler bölümünde de- taylı bir şekilde açıklanan fikirlerimiz sadece yarışma kapsamında değil aynı zamanda gelece- ğin otonom araçlarına da uyarlanacağını öngörmekteyiz.
Sensörler; doğru sensör seçimimiz sayesinde sensörlerde değişikliğe gitmemize gerek kalma- mıştır. Bazı sensörlerimiz, yurtdışı tedarikli olduğundan 2 haftalık teslimatta gecikme yaşan- mıştır.
Araç kontrol ünitesi; geçmiş yıllardaki araç kontrol ünitesi tecrübemiz sayesinde aracımızn konrolünü en iyi şekilde yapacak yazılımı içeren kart tasarımımız sayesinde süreçte bir aksak- lık olmadan tamamlamış bulunmaktayız.
Otonom sürüş algoritmalarında; yaklaşık sekiz ay önce yazılım çalışmalarına başladığımız aracımıza ait algoritmalarımızda, yapmış olduğumuz testlere göre algoritmalarda güncelleme yapmaya devam etmekteyiz. Ön tasarım raporundan sonra yapmış olduğumuz güncellemeler ile algoritmamızı geliştirmiş bulunmaktayız. Yarış sürecine dek üzerine yapacağımız güncelle- melerde devam edecektir.
Güvenlik önlemleri; pilotumuzu, geliştirdiğimiz aracımızı ve ekip arkadaşlarımız dahil çev- redeki insanları aracımız üzerinde yaşanacak kötü senaryolardan koruyacak mühendislik sis- temleri geliştirmek en önemli hedeflerimizden birisidir. Bu anlamda aktif güvenlik sistemi çö- zümümüz ile kötü senaryolardan birkaçına çözüm bulmayı öngördük.
Developper Kit Nvidia Jetson TX2 5850 TL
ZED Stereo Camera 5900 TL
Slamtec RPLidarX2 3600 TL
FLIR TG167 SPOT TERMAL KAMERA 2223 TL
Batarya (Li-ion Pil) 65TL*200
Toplam 37226 TL
Özellik Birim Değer
Uzunluk mm 3915
Genişlik mm 1365
Yükseklik mm 1206
Teker Sayısı # 4
Şase malzeme Alüminyum
Gövde malzeme Karbon-Fiber
Fren Sistemi Hidrolik fren
Ön,arka
Elektronik Fren Ön, Arka
Ön teker Çapı mm 558
Ön teker Genişliği mm 95
Arka taker çapı mm 558
Arka taker genişliği mm 95
Telemetri Veri transferi sağlamakta (hız, batarya şarj durumu, sıcaklık,
vs.)
Evet
Motor - Özgün Tasarım-BLDC
Motor sürücü - Özgün Tasarım
Motor gücü kW 1,2
Motor verimi % 85-92
Motor Ağırlığı kg 7,5
Batarya type Li-Ion
Batarya nominal gerilimi
V 43,2
Batarya maksimum gerilimi
V 49,2
Batarya nominal güç Wh 1404
Lidar Sayısı - 2
Kamera Sayısı - 1
Ultrasonik Sensör Sayısı - 4
Şekil 3.1: Hidromakit İsimli Hidrojen-Hibrit Elektirkli Araç
Üretimini gerçekleştirdiğimiz Hidromakit H19 isimli aracımızın, otonom sistemlerinin montaj- lanacağı bölgeler aşağıda bulunan şekiller yardımıyla gösterilmiştir.
Şekil 3.2: Otonom Sistemlerin Araç Gövdesi Üzerinde Yerleşimi
Şekil 3.3: Otonom Sistemlerin Araç Şasesinde Yerleşimi
Ultrasonik Radar
Kamera Lidar
Ultrasonik Radar
Ultrasonik Radar
Ultrasonik Radar Lidar
Elektronik Direksiyon
Sistemi Manuel ve
Elektronik Kontrollü
Hidrolik Fren Sİstemi
Şekil 3.4: Otonom Yönlendirmeye İzin Veren Yönlendirme Mekaniği Tasarımı Yerleştireceğimiz otonom sistemlerine ait sensörler, “Sensörler” bölümünde detaylıca açıklanmıştır. Aracın kontrolünü sağlayacak yönlendirme ve fren kontrolü motorlarımıza ait özellikler aşağıda verilmiştir.
Şekil 3.5: 1.8 dereceli 63 kgcm Tork değerine Sahip Step Motor
Şekil 3.6: Fren Sistemi Kontrolünde Kullanılacak 6V 0.3 kgcm Lineer Motor
Şekil 3.7: Otonom Fren Kontrolüne İzin Veren Fren Pedalı Lineer Motor Bağlantısı
Şekil 3.8: Hidromakit İsimli Aracın Teknik Resmi
Şekil 3.9: Şase Tasarımı ve Analiz Doğrulaması
Şekil 3.10: Hidromakit İsimli Aracın Tasarım Görselleri
Şekil 3.11: Hidromakit Aracının Aerodinamik Analiz Çalışmaları
Şekil 3.12: Hidromakit İsimli Aracın Üretim Çalışmaları
Şekil 3.13: Hidromakit İsimli Aracın Üretim Çalışmaları
Şekil 3.14: Hidromakit H19
lanmaktadır. Bu bölgeden 110o lik bir görüntü elde ederek yol şeritleri ve trafik işarelerinin tanınması ve araç bilgisayarına sürüş komutlarının iletilmesi hedeflenmektedir.
Teknik Özellikler:
• 60fps Görüntü işleme hızı
• Lens tipi F/2.0
• Görüntü Çıkışı: 10 Bit monochrome
• Güç Tüketimi : 1.9W
Şekil 4.1: Örnek Kamera
Lidar: Lidar kullanarak 360o çevre kontrolü yapılarak kameranın kaçırabileceği engelleri tanımada destek sistemi olarak kullanılması hedeflenilmektedir.
Araç üzerine bir tane uygulanacak olup, aracın burun kısmında konumlandırılması hedeflenmektedir. 360o görüş açısına sahip olmasından faydalanılarak aracın önünde ve geride bıraktığı nesneleri algılaması hedeflenmekte. (Yaklaşık 210o tarama)
Teknik Özellikler:
• Açısal Görüş Aralığı: 0-360o
• Açısal Çözünürlük: 0.54o
• Nesne Algılama Menzili:25 Metre Yarıçap
• Tarama Hızı: 10-40 Hz
Şekil 4.2: Örnek Lidar Sensör
• Tarama Hızı: 10Hz
Şekil 4.3: Ultrasonik Sensör Örneği
Yukarıda belirtilen sensörler Bölüm-7’de açıklandığı üzere araca entegre edilerek sys- tem hazır hale getirilmiştir. Yukarıda açıklanan Teknik özellikleri sağlayan ve kullanıla- bilir olan ürünler tespit edildiğinde açık kaynak kodlu olan ve Türkiye içinde tedarik konusunda daha avantajlı olan ürün olan ZED 2K Stereo kamera tercih edilmiştir. Bu kamera için Linux ortamında görüntü işleme bilgisayarı üzerine gerekli kurulumlar yapılarak test çekimleri yapılmıştır.
Şekil 4.4: ZED Kamera Örnek Görseli
Çizgi izleme algoritmaları uygulaması henüz görüntü işleme bilgisayarı temin edile- mediği için uygulanamamıştır. (Tahmini teslim tarihi: 05.08.2019)
Yukarıda yapılan açıklamalar neticesinde Slamtec rplidar a2m6 model tercih edilmiştir.
Yukarıda belirtilen özellikler incelendiinde mesafede öngörülen değerlerin yüksek
esnasında önceliklendirme park sensörlerine geçerek araca verilen görev sensörler ve araç üstünde bulunan kamera verisi ile gerçekleştirilecektir.
Şekil 4.5: Park Sensörlerinin Araç Üstündeki Konumu
Ultrasonik Radar
Kamera Lidar
Ultrasonik Radar
Ultrasonik Radar
Ultrasonik Radar Lidar
Hız ve Fren Bilgisi
UART Protokolü
Tasarlanan araç kontrol ünitesi, kablosuz data iletimi için 2 temel karttan oluşuyor.
1. Kablosuz Haberleşme Kartı(Telemtri) 2. AKS Kartı (Araç içinde bulunan kart)
AKS kartında, aracın durumu anlık olarak izlenir ve telemetri ile yer ekibine aktarılır. Araç içinde bulunan AKS ekranında, hız, akım, voltaj, güç kaynağı ( yakıt pili-batarya) gibi bilgiler anında gösterilir.
Telemetri ekranında ise, araçtaki veriler anında toplanır ve Xbee modülleri yardımı ile yer ekibinin alıcı ekranına aktarılır.
Batarya yönetim sistemi (BMS) ile can-bus üzerinden haberleşerek şarj ve deşarj akımlarını BMS göndermesi ve tüm seri grupların anlık voltaj bilgilerini BMS alması ve bu bilgileri şoför ekrana ile anlık takibinin yapılmasını sağlamaktadır ve ayrıca şarj ve deşarj akımında bir sıkıntı olması durumunda otonom bir şekilde kendini kapatmasıdır.
AKS Telemetri
Jetson-TX2
Motor Sürücü
UART Protokolü
Şekil 5.1: Araç kontrol ünitesi şematik gösterimi
Şekil 5.2: Araç kontrol ünitesi PCB tasarımı
Şekil 5.3: Kabin içerisindeki AKS ekranı
Telemetri Sistemi;
CAN_Bus protokolünün standartlarında aynı anda iki veya daha fazla modül aynı anda mesaj göndermek istiyorsa, bir çarpışma olacaktır. CAN 2.A Standardı CSMA / CD (Çarpışma Al- gılama ile Taşıyıcı Sense Çoklu Erişim) protokolünü kullanır. Ancak, tahkim işlemi
çarpışmada gerçekleşir. Ayrıca, lojik 0, lojik 1 koşulu hakimdir. Tahkim işlemi aşağıdaki şekilde gösterilmiştir.
CAN standartlarında ID alanına 11 bit ayrılmıştır. Bu şekilde farklı mesajlar tanımlanabilir.
Şekil 5.4: Can-bus ID
Battery Discharging: 0000000 0011 Battery/Fans on: 0000000 0100 Battery/Fans Off: 0000000 0101 Temp of the Battery: 0000000 0010 Temp of the Mosfets: 0000000 1001 Current Motor Draws: 0000000 1000 Temp of the Motor Stator: 0000000 1010 Motor Speed: 0000000 1011 Motor/Forward: 0000000 1100 Motor/Backward: 0000000 1101 Motor/Driver On: 0000000 1110
BMS'den (Akü Yönetim Sistemi) hatta iletilen mesajlara öncelik vermenin nedeni, akü bilgis- idir. Batarya nedeniyle oluşabilecek her türlü hata, can kaybına neden olabilir. Bu durumu önlemek için, BMS'ye öncelik verilir. CAN protokolünün en iyi avantajı, hata düzeltmesidir.
CAN protokolünü kullanan iletişim alanında beş hata ve beşinci algı sistemi ortaya çıkabilir.
Bu arada, düğümlerin üzerinde oluşması muhtemel üç hata modu, hata durumlarının sayısına ve bu hatalara karşı verilen hata durumlarına bağlıdır.
CRC: Her bir mesaj gönderen CRC alanına 15 bit'lik CRC kodunu yazar. CRC kodu, ma- tematiksel hesaplamalar sonucunda elde edilen sayı eşitliğidir. Alıcı düğümler, tekrar mesaj alındığında sonuçları CRC kodunu hesaplar ve sonuçları karşılaştırır. Sonuç '0' ise, mesaj kusursuz olarak alınır.
Çerçeve Stilinin (Form) Kontrol Edilmesi: CRC sınırlayıcı, ACK sınırlayıcı, EOF alanı ve INT alanları bir çerçeve içine yerleştirilmiş mantıksal değerlerdir. Bu alanda farklı mesajlar alan değerler farklı ise, mesaj çerçevesinde hata tespit edilir.
ACK Denetimi (Onaylandı): Gönderenin durumu olan kontrol ünitesi, gönderilen gövdeleri izler. ACK alanını gönderen lojik 1 bitinin alıcı kontrol ünitesi tarafından lojik 0 bitine dö- nüştürülememesi durumunda, ACK hatası oluşur ve hata çerçevesi gönderilir.
Bit Takibi: Gönderen durum olan kontrol ünitesi mesaj çerçevesine gönderildikten sonra tüm verileri takip eder. Gönderilen ve durum verilerinin durumu farklıysa, bu erroroccur anlamına gelir. Eksik mesaj gönderildiğinde hata mesajı yayınlanmaya başlar.
Bit Stuff (Öğeleri): Hata tespitine atanan bitler CAN Bus protokolü için önemli bir parçıdır.
Bit, Tahkim Alanı, kontrol alanı, veri alanı ve CRC alanı, NonReturnto Zero (NRZ) 'nin bir
hip, bit aynı aralıkta ve iletişim için veri uzunluğu aktarılır.
Sistemimizde ayar yaparken Atmel Atmega32m1 mikrodenetleyici ve Xbee modüllerine kontrol biti eklendi. UART paketleri ile haberleşme, hem 9600 bit / s iletim hızında, hem 8 bit veri çerçevesi aralığında ve 1 bit aralık durdurma bitlerine sahiptir.
Xbee dizileri, ağaç ve küme ağacı, yıldız, kafes, noktadan noktaya vb. Gibi çeşitli ağ
topolojileriyle desteklenir. Sistemimizde noktadan noktaya ağ protokolü için kullanılır. Xbee modülleri, varsayılan durumda konfigürasyonsa, topolojiye işaret etmeyi destekler. Tüm Xbee modüllerinde pan, ID, kanal numarası, veri iletim hızı ve çeşitleri vardır. Xbee ağlarında daha uygun bir koordinatöre erken başlar. Koordinatör, çalışmaya başladığında tüm ağlar için iletişim kuran PAN ID'yi ve kanalı seçer.
Öncelikle, kullanıcı Xbee modülü SC (Scan Channel) parametresi ile kanar taraması yapar.
Kanal taramasının sonucu, seçilen bir ağ kanalını kullanmayan ağ kanalıdır.
Kullanıcı, kullanıcı tarafından herhangi bir PAN ID girerse ve PAN ID kontrol cihazı sağladıysa bunu önlemek için varsayılan PAN ID'yi seçer. Veri aktarım hızı ve çeşitleri var- sayılandır. Bu özellik farklı sistemler için farklı olabilir.
Şekil 5.5: Uzaktan veri takibi yapılan ekran
Şekil 5.6: Xbee modül
Aks Kontrol Algoritması Başla
Can-bus 2 verilerinin okunması
Can-bus 1 verilerin okunması Acil – Durum
Kontrolleri
Sensörlerin ve butonların okunması
Motor sürücüye hız ve fren bilgisinin gönderilmesi
Bütün sistemi durdur UART verilerinin okunması
Enerji değişimi (YP-BP)
Can-bus 1 verilerin gönderilmesi Can-bus 2 verilerin gönderilmesi
Controller algoritmasının kullanılması hedeflenmiştir.
Şekil 6.1.
3D kamera ile:
Yol şeritlerinin tespiti ve takibi için Opencv kütüphanesinden renk filtreleri yardımıyla yol şeritleri arka plandan çıkarılıp binary görüntünün her satırına ayrı ayrı histogram alma işlemi uygulanmış ve aşağıda ki gibi bir histogram grafiği elde edilmiştir bu grafik bize Sliding Win- dow algoritması kullanarak her bir şeritin eğrilik yarıçapını bulmamızı sağlayacak.
Şekil 6.2.
Trafik işaretlerini tanıma için: YOLO V3 ile bizzat eğittiğimiz model kullanılacaktır bunun amacı; yarışma pistinde bulunan nesne ve şekillerin haricinde başka bir nesne tanınmamasını sağlamak, böylelikle işlemede ki FPS değerini yüksek tutmaktır.
Yer tespiti ve haritalama için: Aracın yoldaki konumu, bir nesneye göre hangi konumda olduğunun bulunmasını, kullanılan ekipmanlardan 3D kameranın derinlik algılama özelliği ile 3D Reconstruction yapılarak sanal bir harita oluşturulup bu harita lidardan elde edilen
veriler ile beslenecek ve yüksek keskinlikte bir sanal ortam oluşturulacaktır.
Şekil 6.3.
Şekil 6.4.
Sonuç olarak aracın ulaşması gereken hedeflenmiş noktayı, oluşturulan sanal harita üzerinde belirli periyotlarda işaretleyerek aracın bulunduğu konumdan hedeflenen noktaya en kısa yol- dan gitmesi için Dijkstra veya A* algoritması kullanılacaktır. Ayrıca Python dili ile yazılacak bir PID Controller programıyla şerit takibi algoritmasını birleştirerek akıcı bir sürüş elde etmek amaçlanmıştır.
elektrik enerjisi ihtiyacını hidrojen gazını kullanarak yakıt pili hücresinde elektriğini üreterek sağlayabildği gibi, dışarıdan şarj ile sahip olduğu batarya paketi ile de enerjisini sağlaya- bilmektedir.
Aracımızın Phython dilinde yazılmış olan, sensörlerden veri okunması, işlenmesi ve çıktıların verilip aracın hareketini sağlayan yazılımla geliştirilmiş olup yapılacak testler ile revize edilecektir. Ayrıca, aracın özgün elektrikli motoru, özgün motor sürücü devresi, batarya yöne- tim sistemi ve araç kontrol ünitesi sayesinde aracın kontrolünü daha geniş kapsamlı yapıla- bilmektedir.
Otonom sistemleri özgün olarak, batarya yönetim sistemi ve diğer kritik elektronik parçalar ile haberleşerek olası acil durumlarda(batarya ya da diğer elektronik ekipmanlarının sıcaklığının ani artış göstermesi durumu gibi) otonom bir şekilde cevap verebilecektir. Yine otonom bir şekilde çalışan araç güvenlik sistemi, araç içerisinde istenmeyen yanma olaylarına karşı doğru- dan cevap verebilecek duruma gelmektedir.
NVIDIA Jetson TX2 olarak seçilen görüntü işleme bilgisayarı, ZED stereo kamera ile birleştirilerek görüntü toplama işlemi yapılmaktadır. Araç önüne konumlandırılan Lidar ise yine topladığı verileri bu bilgisayara akarmaktadır. Bu iki veri tipinin ortak olarak değer- lendirilmesi sonucu aracın hangi yönde hareket etmesi gerektiği bilgisi araç kontrol sistemine seri haberleşme portu vasıtası ile gönderilmektedir. Ayrıyetten araç köşelerine konumlandırılan ultrasonik sensörler ise aracın yarışma komitesi tarafından verilecek görevlere cevap vere- bilmesi adına, destek üniteleri olarak kullanılacaktır. Kamera için planlanan araç tavanı döner mekanizması park esnasında lidar yerine sensör verileri ile beslenecektir. İleri sürüş modunda olduğu gibi park modunda da görüntü işleme bilgisayarı ile araç kontrol ünitesi seri haberleşme protu ile haberleşecektir.
Sistem entegrasyonun daha iyi anlaşılabilmesi adına, Şekil xx’de otonom sistemlerimizin birbirleri arasındaki iletişimi içeren algoritmaya ait akış diyagramı gösterilmiştir.
Şekil 7.1: Sistem Entegrasyonunu Anlatan Akış Diyagramı Sistem
ğunu arttırmak için kamera systemi Lidar ve Ultrasonik Sensörler ile desteklenecektir. İşlenen veriler ışığında araca yön verme ve tahriki sağlanarak görevlere adapte edilebilir hale getirile- cektir.
Sensör ve kamera konumlandırması için araç tasarımı göz önünde bulundurulmuştur. Kamera ile yol şeritlerini ve çevresel etkilere tam görüş sağlama için araç üstü seçilmiştir. Lidar ise nesne tanıma işlemini daha verimli yapabileceği “araç burnuna” konumlandırılarak yükselti tanıması yapılacak nesneyi en az hata ile ölçeklendirmesi hedeflenmiştir. Çapraz doğrulama için Kamera ve Lidar verileri ile kıyaslama yapma amacı ile ultrasonik sensörler de araç ön arka köşelerine konularak güvenli ve hatasız sürüş hedeflenmiştir. Aynı zamanda geri gidiş görev- lerine ön hazırlık hedeflenmiştir.
Yazılım geliştirme safhasında kendi çevresel sistemlerimizi adapte ettiğimiz bir algoritma ge- liştirilecektir. Çizgi izleme ve nesne tanıma operasyonlarının gerçeklenmesi yapılacaktır. De- tayları 8 numaralı konu başlığında incelenebilir.
Kokpit üstüne konumlandırılacak 110o görüş açısına sahip olan stereo kamerayı 360 derece kul- lanabilmek için kokpit üstüne bir platform tasarlanması hedeflenmektedir. Geri manevralarda ultrasonic sensor verileri ile kamera verilerinin birlikte işlenmesi hedeflenmektedir. Böylece çift kamera kullanımının önüne geçilerek maliyet kazancı gözetilmiş olacaktır.
Özgün bileşenlerimizi incelediğimizde;
• Otonom sürüş algoritmalarımız trafik işaretlerinin tanıtımı ile desteklenerek araca özgü bir sürüş algoritması ortaya çıkartılacaktır.
• Kokpit üstüne konumlandırılacak 110 derece görüş açısına sahip olan stereo kamerayı 360 derece kullanabilmek için kokpit üstüne bir platform tasarlanması hedeflenmekte- dir. Geri manevralarda ultrasonik sensör verileri ile kamera verilerinin birlikte işlen- mesi hedeflenmektedir. Böylece çift kamera kullanımının önüne geçilerek maliyet ka- zancı gözetilmiş olacaktır.
Şekil 8.1: Özgün kamera hareket mekanizması
Şekil 8.2: Özgün Lidar Entegreli Far Sİstemi
lenmesi ile çalışmaktadır. Alev ve duman sensörlerin tetiklenmesi sonrasında, aracımız oto- matik fren yapıp, elektrik hattının kapatılması (fren hattını etkilemeyecek bir şeklde), hidrojen hattının kapatılması, acil durum sinyallerinin ve buzzer elemanın sesli uyarı vermesiyle çalı- şacaktır. Sisteme ait PCB tasarım ve çalışma algoritması aşağıda bulunmaktadır.
Şekil 9.1 Güvenlik Sistemi Algoritması
Şekil 9.2 Aktif Güvenlik Sistemi Kart Tasarımı
Şekil 10.1: Yarışma Şartnamesine Göre Pistin Modellenmesi
Şekil 10.2: Aracımızın Yukarıda Verilen Özelliklerine Göre Simülasyonda Modellenmesi
Aracımızın yönlendirme test senaryosunda, algoritmalarımızın sınaması için çekmiş olduğu- muz yol videosu yazılımımız tarafından işlenerek oluşturulan çıktılar aracımzın yönlendirme mekaniğini control eden motorumuza aktarılmıştır. Şekil xx’de görüldüğü gibi yönlendirme sistemimizin testinde, yönlendirme motorumuz doğrudan pinyon dişliye bağlanarak yönlendirme sistemimizin tanımlanan yol videosundaki yol şartlarına göre tepkisi test edilmiştir.
Şekil 10.3: Otonom Yönlendirme Sistemi Test Görselleri
Araç yönlendirme sistemimizde, yönlendirme mekaniğimiz doğrudan matematiksel modellere göre oluşturulan algoritmalarımız ile control edilmektedir. Bu sayede en optimum dönüş açıları belirlenerek, yönlendirme motorunun yazılım tarafından kontrolü sağlanmaktadır.
Şekil10.4: Yol dönüş yarıçapı hesabı için elde edilen denklemin referans alındığı eğri
Denklem1: Yol dönüş yarıçapı denklemi
6. bölümde tanımlanan, otonom sürüş algoritmaları kısmındaki yönlendirme algoritmaları matematiksel model referans alınarak oluşturulmuş ve yapılan testler sonucunda doğrulanmıştır.
Aracın yapılacak yer testleri ile oluşturulan algoritmalar güncellenerek en optimum hale getirilmeye devam edilmektedir.
Şekil10.5: Matlab/Simulink Ortamında Oluşturduğumuz ve Yazılımları Oluştururken Kullandığımız Aracın Matematiksel Modeli
the rethinking of mobility and cities Transportation Research Procedia, 5 (2015), pp. 145-160
