A real-time simulation environment architecture for autonomous vehicle design

Abstract

Otonom sürüş için önerilen çeşitli yaklaşımlar temelde bir görüntü işleme ve bir makine öğrenmesi sürecini içermektedir. Bu süreçlerin başarıya ulaşması için uygun görüntü işleme tekniklerinin ve kapsamlı bir veri setinin kullanılması son derece önemlidir. Bununla birlikte, gerçek dünyada uygulanabilir bir model ortaya koymak adına, önerilen modelin gerçek zamanlı çalışması gerekir. Öte yandan, bir otonom araç modelinin tasarlanması, imalatı ve test süreçleri ciddi donanım maliyetleri ile sonuçlanmaktadır. Ayrıca, yeni yaklaşımların geliştirilmesi ve uygulanması için ciddi donanım değişikliklerine ihtiyaç duyulması durumunda, tasarım ve imalat süreçlerinin tekrarlanması gerekmektedir. Bu bağlamda, gerçek zamanlı bir benzetim mimarisinden faydalanmak, modelin daha az maliyetle bir ön doğrulaması için uygun bir yaklaşımdır. Bu yüzden, bu çalışmada, bir otonom sürüş modelini sınamak üzere, Unity kütüphanesi ve gerekli diğer bileşenler ile gerçek zamanlı bir benzetim ortamı mimarisi önerilmektedir. Ayrıca, şerit takip ve nesne tanıma yaklaşımlarının uygun bir bileşimin içeren bir otonom sürüş modeli tanıtılarak, önerilen benzetim mimarisinde hazırlanan bir parkur üzerinde, bir otonom araç benzetimi oluşturulmaktadır. Son olarak, literatürde yer alan bir veri seti üzerinde, evrişimsel sinir ağları tabanlı YOLO algoritması versiyonları ile önerilen benzetim mimarisinin uygulanabilirliği sınanmaktadır. Çalışmadan elde edilen bulgular göz önüne alındığında, otonom sürüş modeline sahip bir araç benzetiminin, önerilen sistem mimarisinde başarılı bir şekilde sınandığı savunulmaktadır.

Autonomous Vehicle Technology and Technology Acceptance: The Role of Technological Readiness on Consumers' Attitudes Towards Driverless Cars and Intention to Use in the Future

“…The focus is on developing logical decision-makers and rules bases for the safe navigation of autonomous vehicles. The importance of modeling driver behavior for the safe use of autonomous vehicles is emphasized [80] Additionally, Özçevik et al (2023) [81] analyze simulation environments for autonomous vehicle design, providing insight into the various capabilities and differences of existing simulation environments. Additionally, Uçarlı et al (2022) [82] emphasize the role of multiple GNSS satellite systems in ensuring accurate positioning, emphasizing the importance of precise and reliable positioning of autonomous vehicles, especially in challenging urban environments.…”