2 1. GİRİŞ Akıllı Taşıt, üzerinde bulunan bilgisayar sistemi ve sensörlerle taşıtın o an bulunduğu

16 Pages·2017·0.36 MB·Turkish

1. G�R��
AkıllıTa�ıt, üzerinde bulunan bilgisayar sistemi ve sensörlerle ta�ıtın o an bulundu�u
ortamı algılayarak sürücünün daha rahat, daha güvenli ve daha az stresli sürü�
yapmasını sa�layan ta�ıtlardır. Akıllı Ta�ıtlar ile sıradan ta�ıtlar arasındaki en önemli
fark Akıllı Ta�ıtın sürücüyü sürme konusunda desteklemesidir. Akıllı Ta�ıtlar ancak
bilgisayar bilimlerini de içine alan geni� bir ara�tırma ve geli�tirme sonucunda
üretilebilir. Bugün bazı ta�ıtlara üzerinde bulunan akıllı özelliklerden dolayı Akıllı
Ta�ıt denilmekteyse de, ula�ılmak istenen Akıllı Ta�ıt trafik hakkında bilgi veren
kablosuz ileti�im a�ları, uydular veya Akıllı Ta�ıtlar için özel olarak yapılmı� yollar
sayesinde bulundu�u ortamla i�birli�i içinde veya üzerinde bulunan sensörlerle
tamamen otomatik olarak da çalı�abilecek ta�ıtlar olarak dü�ünülmektedir.
Akıllı Ta�ıtlarda kullanılan bilgisayar sistemlerinde Yapay Zeka ve Yapay Sinir
A�ları önemli bir yer tutmaktadır. Akıllı Ta�ıt yapabilmek için öncelikle üzerinde
durulması gereken bilgisayar bilimi konuları görüntü i�leme (image processing),
hareket kontrolü, programlama ve donanım dizaynı olarak özetlenebilir.
Günümüzde trafi�in kontrolü amacıyla geleneksel kontrol tekniklerine ilave olarak
bilgisayar bilimlerini kapsayan ileri trafik kontrol teknikleri de kullanılmaya
ba�lanmı�tır. Bu tekniklerinin önemli bir bölümünü yapay zeka teknikleri
olu�turmaktadır. Bu kapsamda uzman sistemler (expert systems), bulanık mantık
(fuzzy logic), transit ve kentiçi yollardaki trafik akımlarının kontrolünde kullanılan
yapay sinir a�ları sayılabilir. Akıllı Ula�ım Sistemleri (Intelligent Transport Systems)
(ITS) özellikle Avustralya ve Amerika’da çok önem verilen ve bilimsel ara�tırmalar
yapılabilmesi için kurulu�ların kuruldu�u bir konudur. Akıllı Ta�ıtlar konusundaki
geli�meler Akıllı Ula�ım Sistemlerini de yakından ilgilendirmektedir. Bu iki alandaki
ba�arılı geli�melerin trafik ile ilgili problemlere uygulanarak büyük ba�arılar elde
edilmesi beklenmektedir.
Tarihte �imdiye kadar yapılan ve bazıları hala geli�tirilmekte olan önemli Akıllı Ta�ıt
projeleri �unlardır : VaMoRs (Graefe ve Kuhnert 1991), RJ (Taylor 1995), ALVINN
(Thorbe and Herbert 1997), AICC projeleri (Tribe 1996, Franke ve Gavrilla 1999),
NOMAD (Apostolopoulos, Wagner ve Whittaker 1999), CyCab ve Urbie.

2
2. TAR�HTEK� ÖNEML� AKILLI TA�IT PROJELER�
2.1 Tam Otomatik Akıllı Ta�ıtlar (Autonomous Intelligent Vehicles)
Tam Otomatik Akıllı Ta�ıtlar halen laboratuvar ara�tırmaları a�amasında olup,
tamamen veya çok az insan müdahalesiyle kendi kendini idare edebilecek Akıllı
Ta�ıtların di�er ta�ıtlarla birlikte trafikte yer alabilmesi en ileri hedef olarak
görülmektedir.
2.1.1 Carnegie Melon Üniversitesi
Carnegie Melon Üniversitesi’nde NAVLAB projesi kapsamında geli�tirilen bir
RALPH bilgisayar programının kullanıldı�ı bir Akıllı Ta�ıt, iki bilim adamını
ta�ıyarak Amerika’da ba�arılı turlar yaptı. Akıllı Ta�ıt, RALPH programı vasıtasıyla
ta�ıt üzerindeki kamera vasıtasıyla aldı�ı yol görüntülerini kullanarak ta�ıtın yolda
kalmasını ve do�ru yönde gidebilmesini sa�layabiliyordu. Ta�ıt üzerindeki iki bilim
adamının tek müdahalesiyse ayaklarıyla ta�ıtın hızını artırmak veya azaltmak
oluyordu.
Geli�tirilen önemli di�er projeler de ALVINN ve MANIAC projeleriydi. Bu
projelerde amaç yapay sinir a�ları kullanılarak insan gibi sürü� sa�layabilecek ve
sürü�ü bir insanı sürü� sırasında izleyerek ö�renebilecek Akıllı Ta�ıtların yapılması
idi. ALVINN projesi bu makalenin sonunda ayrıntılı olarak ayrıca incelenecektir.
2.1.2 Bundeswehr Üniversitesi – VaMoRs
1990’ların ortasına kadar Bundeswehr üniversitesinde geli�tirilen VaMoRs Akıllı
Ta�ıtı dünyadaki en hızlı Akıllı Ta�ıt idi. 5 tonluk bu ta�ıt ba�arılı bir �ekilde 130
km/saat hıza ula�mı�tı. VaMoRs bo� bir yolda, yol yüzeyindeki görüntüleri almak
için tek bir kamera kullanıyordu ve yolun sadece belli kısımlarını taradı�ı için hızlı
çalı�ıyordu. Ancak ta�ıtın düzgün çalı�abilmesi e�imsiz, düzgün ve yol çizgilerinin
sorunsuz çizildi�i bir yol gerekiyordu. Yol çizgilerindeki bir bozukluk veya gölge
sebebiyle yol çizgilerinin görülmemesi ta�ıtın düzgünçalı�masını engelliyordu.
2.1.3 ParmaÜniversitesi–TheARGO
Parma Üniversitesi’nde geli�tirilen ARGO Akıllı Ta�ıtı, Avrupa ülkelerini
ilgilendiren Prometheus Projesi kapsamında 1990’ların sonunda geli�tilen bir Akıllı
Ta�ıt idi.
3
ARGO ta�ıtı GOLD sistemi adı verilen bilgisayar sistemi vasıtasıyla 1998’de
�talya’da yakla�ık 7000 km’lik bir yolu %90’ını insan müdahalesi olmadan çok
ba�arılı bir �ekilde bitirdi. Ancak ARGO’nun zayıf kaldı�ı taraf da VaMoRs Akıllı
Ta�ıtına benzer �ekilde ancak bo�, e�imsiz, düzgün bir yolda çalı�abilmesiydi.
2.1.4 MOB-LAB
MOB-LAB daha önce ARGO projesinde de çalı�mı� ki�ilerin de katıldı�ı bir grup
tarafından geli�tirildi. MOB-LAB da görüntüleri e� zamanlı i�liyordu ancak onu
di�erlerinden ayıran en önemli özellik görüntü i�leme için kullanılan bilgisayar
programlarında alınan görüntülerdeki perspektif özelliklerini yok edecek çok
karma�ıkalgoritmalar kullanmasıydı.
2.1.5 NASA Jet Power laboratuvarları
NASA’nın gezegen ara�tırmaları projeleri kapsamında Jet Power laboratuvarlarında
�imdiye kadar bir çok Akıllı Ta�ıt geli�tirildi. Bunlardan önemli iki tanesi FICO ve
Urbie ta�ıtlarıdır. Gezegen ara�tırmaları sırasında dünya ile ta�ıtın ba�lantı bant
aralı�ı çok az oldu�u için ve bazen ta�ıtla dünya arasındaki ba�lantının dakikalarca
tamamen keislmesi gereken durumlar olu�tu�u için ara�tırmalar tam otomatik Akıllı
Ta�ıtlar üzerinde yo�unla�mı�tır. Örne�in FICO adlı Akıllı Ta�ıt gidece�i konum
bilgisi verildi�inde bulundu�u nokta ile gitmesi gereken nokta arasındaki olası
yolları deneyip ö�renerek engelsiz uygun yolu kendisi bulabilen bir ta�ıttır. Burada
insan müdahalesi sadece yerde�i�tirme sonucunda varılacak noktanın belirtilmesidir.
2.1.6 Tam Otomatik Akıllı Ta�ıtların Gelece�i
Sıradan araçlarla bugünkü yollar üzerinde yer alabilecek Akıllı Ta�ıt geli�tirilmesi
oldukça karma�ık konudur ve çalı�malar son zamanlarda tam otomatik akıllı ta�ıtlar
için dizayn edilecek özel yollar ve bu yollar üzerinde çalı�acak Akıllı Ta�ıtlar
üzerinde kaymı�tır. �ekil 1.de önceleri taxi2000 olarak bilinen SkyWeb Express
projesi sonucunda planlanan Akıllı Ta�ıt ileti�imi �ematize edilmi�tir. Burada
kullanılacak ta�ıtlar karma�ık akıllı özelliklere sahip olmayıp geli�tirilecek yollar ile
akıllı ula�ımlar yapılması ve trafik sorunlarına çözüm bulunması amaçlanmaktadır.

4
�ekil 1. SkyWeb Express Projesi Sonucunda Hedeflenen Ula�ım Sistemi
2.2Yarı-OtomatikAkıllıTa�ıtlar(Semi-AutonomousIntelligentVehicles)
Yarı-Otomatik diye adlandırdı�ımız Akıllı Ta�ıtlar ticari amaçla üretilen ta�ıtlardır.
Bugün üzerinde Akıllı Ta�ıt özellikleri ta�ıyan ticari araçlar yollarda gezmektedir ve
kendisine en çok uygulama alanı buldu�u araçlar otomobillerdir. Bu özelliklerin
ba�arı oranı arttı�ı ve kullanılan teknolojilerin daha ucuza maledilebilmesi halinde
özellikle güvenlikle ilgili olanların ileride birçok ta�ıtta standart özellik olarak
kullanılması dü�ünülmektedir.

5
2.2.1 AICC (Autonomous Intelligent CruiseControl) ve Yolcu Ta�ıtları
AICC dünya üzerindeki farklı ülkelerde birçok organizasyonca geli�tirilen ve
özellikle yolcu ta�ıyan ta�ıtların gelecekteki özelliklerinin ne olaca�ı konusu
üzerinde yo�unla�mı� bir sistemdir. Gelecekte gelinilmesi istenen nokta az insan
müdahalesiyle yarı-otomatik çalı�an ve yolcu ta�ıyan sorunsuz Akıllı Ta�ıtların
geli�tirilmesidir. AICC nin kapsamında bulunan uygulaması çok zor olan en
karma�ık konu böyle bir ta�ıtın di�er normal ta�ıtların da bulundu�u bir ortamda
çalı�abilmesidir. AICC projesi bu ta�ıtların geli�tirilmesi ve sıradan ta�ıtların yerini
alması halinde bu ta�ıtlara göre düzenlenecek trafik kuralları ile birlikte daha güvenli
yolculuklara yapılaca�ını ve trafik sıkı�ıklı�ının büyük oranda azalaca�ını
öngörmektedir.
2.2.2 Mercedes-Benz – The VAMP
Akıllı Ta�ıtlar konusunda ara�tırmalar yapan ve ba�arı elde etmi� olan özel
firmalardan birisi Daimler-Chrysler firmasıdır. Firma geli�tirdi�i teknoloji akıllı
duru� kalkı�lar yapabilen ve bazı trafik i�aretlerini algılayabilen prototip Akıllı Ta�ıt
yapmı� ve daha sonra bu teknolojiyi mercedes-benz VAMP aracında kullanmı�tır.
Ta�ıt için geli�tirilen algoritmalar oldukça karma�ık olmasına ra�men 200MHz hızla
çalı�an üç adet PowerPC ile oldukça hızlı çalı�mı� ve VAMP ile ba�arılı sonuçlar
elde edilmi�tir.

3. AKILLI TA�ITLARIN AVANTAJLARI ve YARI-OTOMAT�K AKILLI
TA�ITLARDA KULLANILAN BAZI TEKNOLOJ�LER
3.1 Akıllı Ta�ıtların Avantajları
AkıllıTa�ıtların avantajları �u �ekilde özetlenebilir :
• Yol güvenli�ini artırması
Akıllı özellikler ta�ıyan ticari araçlardaki en önemli konu yol güvenli�i olarak
kar�ımıza çıkar. Yol güvenli�ini artırmak için üzerinde çalı�ılan bazı teknolojile
�unlardır : ‘Yol durumu monitor sistemi’, ‘Akıllı Far Sistemi’, ‘Denge Kontrol
Sistemi’.
6
• Trafik sıkı�ıklı�ını azaltması ve seyehat süresini dü�ürmesi
Yol bilgilerinin dijital olarak ta�ıt üzerine aktarılması ve uydu sistemi ve
kablosuz sistemler kullanılarak yolların daha etkin biçimde kullanılması
dü�ünülmektedir. Bunun yanındatamamen otomatik çalı�an ta�ıtlar için yeni özel
yollar yapılması planlanmaktadır.
• Sürü� konforunu artırması
“Otomatik �zleme Mesafesi Sistemi” gibi sistemler �u an yollarda olan bazı
arabalarda kullanılmaktadır ve sürü� konforunu artırmaktadır.
3.2 Yarı-Otomatik Akıllı Ta�ıtlarda Kullanılan Bazı Teknolojilerin �ncelenmesi
3.2.1 Akıllı Araba Farları
Bu sistemde ta�ıta izlenecek yolun djital haritasının önceden yüklü olması ve sürü�
sırasında direksiyonun ve aracın dönü� açıları bilgileri de kullanılarak geceleri yolun
en uygun �ekilde otomatik araba farları kullanılarak aydınlatılması dü�ünülmektedir.
3.2.2 Yol Durumu Monitör Sistemi
Sürü� tehlikesi olu�turan ya�ı�lı havalarda güvenli�i sa�lamak için üzerinde çalı�an
ve iyi sonuçlar vermi� bir sistemdir. Örne�in MARC adı verilen bir sistem �sviçre’de
kı�ın denenmi� ve ba�arılı sonuçlar elde edilmi�tir. �ekil 2.de MARC sisteminin
çalı�ma mantı�ı �ematize edilmi�tir.

�ekil 2. Örnek Bir Yol Durumu MonitörSistemi - MARC
7
Sistem �u �ekilde çalı�maktadır : ta�ıt üzerindeki kızıl ötesi kameralar sürekli yolun
�ekillerini çıkarmakta ve görüntüleri bilgisayara göndermektedir, yol yüzeyi
hakkında ba�ka sensörden gelen bilgiler burada yapay zeka ve yapay sinir a�larını
kullanan akıllı programlarla kar�ıla�tırılmakta ve sürü� için uygun ayarlar
yapılmaktadır.
3.2.3 Denge Kontrol Sistemi
Bu sistemde, ya�ı�lı ve kaygan zeminlerde direksiyonun dönü� açısını hesaplayan
sensörlerle ta�ıtın o andaki dönü� açısını hesaplayan sensörlerin göndermi� oldu�u
veriler ana bilgisayarda akıllı programlarla kar�ıla�tırılmakta, sürücünün tam olarak
gitmek istedi�i yön belirlenmekte ve dönü� yönünün do�ru olması sa�lanmaktadır.
�ekil 3’de örnek bir denge kontrol sistemi görülmektedir.

�ekil 3. Bosch’un Mercedes için geli�tirdi�i Elektonik Denge Kontrol Sistemi
3.2.4 Akıllı Otomatik �zleme Mesafesi Sistemi
Bu sistemin çalı�ma prensibi ta�ıt üzerinde yerle�tirilmi� radar vasıtası ile öndeki
aracın uzaklı�ını belirleme ve belli izleme uzkalı�ı kuraları çerçevesinde aracın o
andaki hız bilgisi de kullanılarak uygun takip hızının belirlenip bilgisayar tarafından
motorun hızının otomatik olarak ayarlanması esasına dayanır.
8
�ekil 4.de bahsedilen sistemin manuel
olarak kullanıcı tarafından kontrol
edilebilen ve özellikle Amerika’da
yaygın olarak kullanılan direksiyon
kenarına yerle�tirilen dü�melerle
kontrol edilen modeli görülmektedir.
Zamanla bu sistemin tamamen
otomatik versiyonları kullanılacaktır.
�ekil 4. Manuel �zleme Mesafesi Sitemi

4. BiLG�SAYAR B�L�MLER�N�N AKILLI TA�ITLARDA KULLANIMI
Akıllı Ta�ıt yapabilmek için gerekli önemli konular �unlardır: görüntü i�leme (image
processing), hareket kontrolü, donanım dizaynı ve programla. Programlama alanında
Yapay Zeka veYapay Sinir A�ları konusu öne çıkmaktadır.
4.1 Görü�(Vision) ve Görüntü ��leme(Image Processing)
Akıllı Ta�ıtlar üzerinde yol alaca�ı yolu analiz etmek için genellikle kameralardan
aldı�ı görüntüleri i�leyip aracın hareketini bundan sonra belirledi�i için görüntü
i�leme en önemli konulardan biri olarak kar�ımıza çıkar. Üzerinde gidilecek yolu
tanımak için Nesne fark etme algoritmaları (Object detection algorithms) kullanılır.
Bu algoritmaları kullanan tanınmı� iki bilgisayar programı RALPH ve GOLD
programlarıdır.
RALPH programı çok etkin bir iz algılama metoduna sahip bir programdır. RALPH
programı kameralardan gelen görüntüleri i�lerken ikizkenar yamuk �eklinde
algıladı�ı görüntüleri kareye dönü�türüp,dikey olarak piksel yo�unluklarını toplar ve
sütunlardaki piksel yo�unlu�undan faydalanarak bir çizge(graph) olu�turur. Daha
sonra bu çizgeden faydalanarak izlenmesi gereken yolu bulur ve aracı yolda tutar.
GOLD programının geli�tirilme amacı iki kamera kullanarak yol �eritlerini
algılayabilmesi içindi. Önce x,y,z eksenlerinden z=0 kabul ederek geli�tirilen
program dahasonra z=0 olmayan e�imli yüzeyler için geli�tirilmeye ba�landı.

9
4.2 Hareket Kontrolü ve Donanım
Görüntü ��leme ve hareketin ne yönde yapılaca�ı kararları verildikten sonraki en
önemli a�ama bilgisayar programları ve donanım sayesinde hareketin sa�lanması
olacaktır. Bu fizi�in hareket ve dinamik konularını ilgilendiren biralandır.
Donanım gereksinimi olarak bakıldı�ında bir Akıllı Ta�ıtta olması gereken temel
hareket donanımı tam sa� ve sol yapabilen tekerlekler, geriye, ileriye ve ileriye hızlı
gitmeyi sa�layacak sistem olarak kabul edilir.
4.3 Programlama ve Kontrol Yazılımları
Hareketi kontrolünde ta�ıta gidece�i yol uzunlu�unu bildirecek dü�ük seviyeli
kontrol algoritmalarına gerek vardır. Bu algoritmaların çok hızlı olması için donanım
seviyesinde uygulanabilir. Programlarda ise her biri ayrı i� parçacıkları (thread)
içeren ayrı süreçler (process) olarak uygulanmaları uygundur.
Ta�ıt hareketi A noktasından B noktasına bir AB yerde�i�tirme vektörü hesaplayarak
hareket edecektir. Uygun yolu bulmak için ö�renen veya ö�renmeyen programlama
metodları kullanılır:
• Ö�renen metodlar, ta�ıtın araziyi görüntü kayıtları veya haritalar �eklinde
kaydederek ö�renip tanıyaca�ı sistemlerde kullanılır. Bu konuda Overmars ve
Svetska adlı bilim adamlarının 1995’de ortaya koydu�u kapalı bir arazide
sürekli hareket ederek engelleri tanıyıp uygun yolları tanıyacak ta�ıt örne�i
önemli ve etkin bir yöntemdir. Ö�renme yöntemlerinde A noktasından B
noktasına uygun yol bulununcaya kadar özyinelemeli olarak kullanılan metod
çalı�tırılır.
• Ö�renmeyen metodlar daha önce bahsi geçen kameraları sistemler gibi
görüntüleri kaydetmeyip o anki gelen görüntü verilerine göre e� zamanlı
çalı�an sistemlerdir.
Kontrol yazılımları ta�ıttaki kilit yazılım olup Yapay Zeka ve Yapay Sinir
A�ları’ndan faydalanıp zeki kararlar verebilecek programlardan olu�malıdır. Kontrol
Yazılımlarının üzerinde çalı�aca�ı donanım mimarisi olarak Jochem ve Baluja isimli
bilim adamlarının 1993’te IC devreler ile hazırladı�ı az maliyetli mimari
geli�tirilicek basit bir Akıllı Ta�ıt için iyi bir örnektir.
10
5. ALVINN (Autonomous Land Vehicle In a Neural Network) PROJES�N�N
TEKN�K B�R �NCELEMES�
Carnegie Melon Üniversitesi’nde, Dean Pomerleau önderli�inde geli�tirilen
ALVINN projesi sürü� yapan bir ki�iyi izleyerek NAVLAB (bkz. �ekil 5) ta�ıtlarını
kontrol etmeyi ö�renen bir algılama (perception) sistemidir. ALVINN test amaçlı bir
ta�ıt olan NAVLAB ta�ıtını kontrol etmeyi sa�layan, yapay sinir a�larını kullanan ve
sürü� yapan bir insanı izleyerek ö�renme yetene�i olan bir sistemdir.

�ekil 5. NAVLAB test ta�ıtı

5.1 ALVINN A� Mimarisi
ALVINN sisteminde uygulanan temel a� mimarisi bir tek katmanlı ileribeslemeli
yapay sinir a�ı (single hidden layer feedforward neural network) olarak
tasarlanmı�tır. A�ın girdi katmanı girdileri ta�ıtın video kamerasından alan iki
boyutlu 30x32 ünite retinadan olu�ur. 960 ünitenin her biri 4 gizli üniteye tam olarak
ba�lıdır. Bu 4 gizli ünite de 30 çıktı ünitesine tam olarak ba�lıdır. 30 çıktı ünitesi
arabayı yolda tutacak ve dönü� yönünü belirleyecek bir lineer gösterimdir.
�ekil 6.’da ALVINN in kullandı�ı yapay sinir a�ı �ematize edilmi�tir.
11