Giriş
İTU ZES Güneş Arabası Ekibi Otonom Sistemler bloguna hoş geldiniz! Bu blogda
otonom araçlar alanındaki heyecan verici yolculuğumuzu, projelerimizi ve deneyimlerimizi paylaşmayı amaçlıyoruz.
Biz Kimiz
Hedefimiz
Hedefimiz, güneş arabamızı tamamen otonom bir araca dönüştürerek otonom araç teknolojisini ilerletmektir. Ekiplerin ADAS ve otonom sürüş özellikleri kullanmasını gerektirebilecek gelecekteki regülasyon değişikliklerini öngörerek World Solar Challenge'a hazırlıklı olmayı hedefliyoruz. Diğer bir hedefimiz, gerçek zamanlı trafik koşullarında güvenli bir şekilde seyredebilen SAE Seviye 4 otonom bir araç geliştirmektir. Otomobili ve otonom sistemlerini inşa ederken, çözümlerimizin sağlam ve gerçek dünya uygulamalarına hazır olmasını sağlamak için çeşitli yarışmalara katılarak ilerlememizi test etmeye kararlıyız.
Otonom Sistemler Grubumuz
İTÜ ZES Güneş Arabası Ekibinin otonom sistemler grubu olarak İTÜ'deki çeşitli mühendislik disiplinlerinden öğrencilerden oluşmaktayız. Üyelerimiz ağırlıklı olarak şu alanlarda eğitim görmektedir:
Robotik ve Otonom Sistemler Mühendisliği
Bilgisayar Mühendisliği
Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği
Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği
Otonom sistemlere ilgisi olan diğer bölümdeki arkadaşlarımızı da aramızda görmek isteriz.
Her üye, otonom araç projelerimizin multidisipliner yapısına katkıda bulunan benzersiz bir dizi beceri ve bakış açısı getiriyor. Ekibimizi, temel geliştirme alanlarına odaklanmak üzere uzmanlaşmış alt ekipler halinde organize ettik. İşbirliğine dayalı ortamımız yenilikçiliği ve öğrenmeyi teşvik ederek otonom araç teknolojisindeki karmaşık zorlukların üstesinden gelmemizi sağlıyor. Birlikte, mümkün olanın sınırlarını zorlamaya ve bu alana önemli katkılarda bulunmaya kararlıyız.
Ne Yapıyoruz
Ekibimiz, her biri otonom araç teknolojisinin kilit yönlerine odaklanan uzmanlaşmış alt ekipler halinde organize edilmiştir:
Perception ve Sensing
Perception ve Sensing alt ekibi, sensörler ve gelişmiş bilgisayla görü algoritmaları kullanarak aracın çevresini yorumlamasını ve anlamasını sağlamaktan sorumludur.
Trafik İşaretleri ve Işıkları için 2-B Nesne Algılama Modelleri:
Yol işaretlerini ve trafik ışıklarını doğru bir şekilde tanımlamak için 2 boyutlu nesne algılama modelleri eğitiyoruz. Bu modelleri eğitmek için özgün datasetimizi oluşturuyoruz. Ayrıca çeşitli ışık ve hava durumlarında yüksek doğruluk sağlamak için state-of-art derin öğrenme teknikleri kullanıyoruz.
Derin Öğrenme Modelleri Eğitme ve Dataset Oluşturma:
Güvenilir perception sistemleri oluşturmak için sağlam datasetler gerekir. Ekibimiz, trafik levhaları ve ışıklarının görüntülerini içeren kapsamlı datasetler oluşturmak için veri topluyor ve bunları labellıyor. Bu verileri nesne algılama modellerimizi eğitmek için kullanıyor ve performansı artırmak için sürekli olarak iyileştiriyoruz.
LiDAR Nokta Bulut Veri Filtreleme Sistemleri:
Ham LiDAR verileri gürültülü olabiliyor veya gereksiz bilgiler içerebiliyor. Point cloud verilerini temizlemek ve preprocess etmek için filtreleme tekniklerini kullanıyor ve daha sonraki işlemler için kullanılan verilerin kalitesini arttırıyoruz.
Nokta Bulut Verisi İçin Kümeleme Algoritmaları:
Çevredeki nesneleri algılamak ve yorumlamak için filtrelenmiş nokta bulut verileri üzerinde kümele algoritmalarını kullanıyoruz. Bu sayede mantıklı veriler üzerinden yola çıkarak etraftaki engelleri tespit edebiliyoruz.
3-B Nesne Tespit Modelleri:
2B tespit algoritmasının da ötesinde 3B nesne tespiti modelleri üzerinde de çalışmalarımızı sürdürüyoruz. LiDAR ve kamera füzyonu sayesinde etraftaki nesneleri algılayarak aracın daha kesin hareketlerde bulunmasını sağlıyoruz.
LiDAR ve Kamera Füzyonu:
Sensör füzyonu perception sistemimizin doğruluğu için gereklidir. LiDAR ve kamera verilerini füzyonlayarak etrafın daha doğru ve kapsayıcı bir şekilde yorumlanmasını sağlıyor ve bunun sayesinde perception sistemlerimiz de daha doğru çalışmasını sağlıyoruz.
Tüm bu yaptıklarımızla Perception ve Sensing alt ekibimiz otonom araçlar için gerçek dünya senaryolarında daha genel geçer ve güvenli bir algılama sistemi oluşturmayı amaçlıyor.
Lokalizasyon ve Haritalama
Lokalizasyon ve Haritalama alt ekibi, aracın bulunduğu ortamdaki konumunu doğru bir şekilde belirlemeye ve aracın hareketi için ayrıntılı haritalar oluşturmaya hedeflemektedir. Çalışmalarımız, birden fazla sensörden gelen verilerin füzyonlanmasını, hassas ve güvenilir lokalizasyon elde etmek için gelişmiş algoritmaların kullanılmasını içerir.
Sensör Füzyonu:
Kapsamlı çevresel ve konumsal veriler toplamak için LiDAR, IMU ve GNSS gibi sensörlerin bir kombinasyonunu kullanıyoruz. Bu sensörlerden gelen verileri birleştirerek aracın lokalizasyon yeteneklerinin doğruluğunu ve sağlamlığını artırıyoruz.
Haritalama Algoritmaları:
Ekibimiz, çevrenin yüksek çözünürlüklü haritalarını oluşturmak için state-of-art SLAM algoritmalarını kullanmaktadır. Bu algoritmalar, aracın çevresini gerçek zamanlı olarak haritalandırmasını ve aynı zamanda harita içinde kendi konumunu takip etmesini sağlar.
Lokalizasyon Teknikleri:
Hassas konum belirleme için Kalman Filtresi (EKF) ve scan-matching teknikleri gibi yöntemler kullandık. Bu yaklaşımlar, gelen sensör verilerini mevcut harita bilgileriyle karşılaştırarak aracın konum tahminlerini iyileştiriyor.
Küreselden Yerele Konum Dönüşümleri:
Küresel konumlandırma verilerini haritalarımızdaki yerel koordinatlara dönüştürüyoruz. Bu dönüşüm, aracın haritalanan ortama göre konumunu anlamasını sağlayarak doğru navigasyon ve rota planlamasını kolaylaştırır.
Sanal Şerit Üretimi:
Aracı istenen yollar boyunca yönlendirmek için haritalarımızda yapay şeritler tasarlıyoruz. Bu şeritler, aracın planlama ve kontrol sistemleri için referans yörüngeler olarak hizmet ediyor ve çeşitli ortamlarda sorunsuz ve verimli hareket sağlıyor.
Lokalizasyon ve Haritalama alt ekibimiz, bu yöntemleri entegre ederek otonom aracın güvenli ve etkili bir şekilde seyretmesini sağlayan temel bir katman sunmaktadır. Sensör füzyonu ve gelişmiş algoritmalara odaklanmamız, aracın gerçek dünya koşullarında otonom çalışma için kritik olan doğru lokalizasyonu sürdürmesini sağlıyor.
Simülasyon ve Kullanıcı Arayüzü
Simülasyon ve Kullanıcı Arayüzü alt ekibi, otonom araç sistemlerimizin geliştirilmesinde ve test edilmesinde çok önemli bir rol oynamaktadır.
Simülasyon:
Simülasyon, algoritmalarımızı gerçek araca yerleştirmeden önce sanal bir ortamda test etmemize ve doğrulamamıza olanak tanır. Gerçek dünya sürüş senaryolarını simüle ederek, sorunları güvenli ve kontrollü bir şekilde belirleyebilir ve ele alabiliriz. Araç dinamiklerini ve çevresel koşulları taklit etmek için Gazebo ve CARLA gibi simülasyon programları kullanıyoruz. Bu araçlar, fiziksel koşullar tarafından kısıtlanmadan perception, lokalizasyon, planlama ve kontrol algoritmalarımızı geliştirmemize yardımcı oluyor.
Kullanıcı Arayüzü:
Kullanıcı arayüzümüz, otonom araç sistemlerinin çalışmasını basitleştirmek için tasarlanmış bir web uygulamasıdır. Aracın programlarını ve alt sistemlerini başlatmanın yanı sıra araçtan gelen geri bildirimleri izlemek için kullanılır. Kullanıcı arayüzü, ekip üyelerinin çeşitli modülleri kontrol etmesine ve gerçek zamanlı sensör verilerini ve sistem performansını gözlemlemesine olanak tanıyarak verimli test ve geliştirme süreçleri geçirmemize yardımcı olur.
Planlama ve Kontrol
Planlama ve Kontrol alt ekibi, yol planlama, engellerden kaçınma ve hareket kontrolü dahil olmak üzere aracın karar verme süreçlerinden sorumludur. Çalışmalarımız, çeşitli algoritmalar ve planlama stratejileri kullanarak otonom aracın güvenli ve verimli bir şekilde seyretmesini sağlar.
Planlama Algoritmaları
Planlama sistemimiz, optimum yollar ve davranışlar üretmek için birden fazla katmandan oluşmaktadır:
Küresel Planlayıcı: Dijkstra ve A* gibi algoritmaları kullanarak başlangıç noktasından hedefe giden genel rotayı belirler. Bu planlayıcı, en verimli yolu bulmak için harita verilerini dikkate alır.
Görev Planlayıcı: Yol noktalarının belirlenmesi ve dinamik koşullara göre rotaların ayarlanması gibi orta düzey planlama görevlerini yerine getirir.
Davranışsal Planlayıcı: Aracın çevreye ve trafik kurallarına göre nasıl davranması gerektiğine karar verir. Şerit değiştirme, sollama ve yol verme gibi kararlar alır.
Planlama algoritmalarımız, farklı sürüş durumlarına uyum sağlayan senaryolar oluşturmak için perception ve lokalizasyon gibi tüm araç sistemlerinden gelen verileri entegre eder. Bu katmanlı yaklaşım, aracın hem stratejik hem de taktiksel düzeyde bilinçli kararlar almasını sağlayarak gerçek zamanlı koşullarda güvenli ve etkili hareket etmesini sağlar.
Kontrol Algoritmaları
Aracın hareketini yönetmek, stabil ve doğru yol takibi sağlamak için kontrol algoritmalarını kullanıyoruz. Bu algoritmalar, aracın değişen koşullara uyum sağlarken istenen hızlarını ve direksiyon açılarını korumasına yardımcı olur.
Kullandığımız kontrol algoritmaları şunları içerir:
Pure Pursuit
Proportional-Integral-Derivative (PID)
Stanley Method
Linear Quadratic Regulator (LQR)
Model Predictive Control (MPC)
Yarışmalar
Teknolojilerimizi kıyaslamak ve daha geniş otonom araç topluluğu ile işbirliği yapmak için çeşitli yarışmalara aktif olarak katılıyoruz.
Teknofest (2021-2024)
Açıklama: Teknofest, Türkiye'de her yıl düzenlenen bir havacılık ve teknoloji festivalidir. Gençler arasında inovasyonu teşvik etmeyi amaçlayan çok çeşitli teknoloji yarışmaları, sergiler ve etkinlikler içermektedir. Ekibimiz 2021-2024 yıllarında Teknofest'teki otonom araç yarışmalarına katılmıştır.
Websitesi: www.teknofest.org/tr/competitions/competition/29
Shell Eco-Marathon Autonomous Programming Competition (2023)
Açıklama: Shell Eco-marathon Autonomous Programming Competition, öğrencileri enerji verimliliği ve yenilikçi mühendislik çözümlerine odaklanarak otonom araçlar tasarlamaya, programlamaya ve test etmeye zorlayan uluslararası bir etkinliktir.
Websitesi: www.shell.com/energy-and-innovation/shell-ecomarathon.html
Bosch Future Mobility Challange (2023)
Açıklama: Bosch Future Mobility Challenge, Bosch Mühendislik Merkezi tarafından düzenlenen uluslararası bir yarışmadır. Üniversite ekiplerini otonom sürüş algoritmaları geliştirmeye ve bunları karmaşık kentsel ortamlarda gezinmek için ölçekli model araçlara uygulamaya davet etmektedir.
Websitesi: www.boschfuturemobility.com
Mezunlardan Gelen Geribildirimler
İsmet Atabay (Eski Ekip Lideri - 2022):
Günümüzde geliştirme sürecinde olan otonom araçların, gelecekte hayatımızın bir parçası olacağı kaçınılmazdır. İTÜ Güneş Arabası Ekibi de, güneş enerjili araçlarının yanı sıra, bu geleceğin teknolojisinde hem kendini göstermek hem de kendi vizyonunu geliştirmek için 2019 yılında bu yolculuğa başlamış ve uluslararası yarışmalarda da kendini göstermiştir. Bu süreçte 3 yıl otonom grup sorumluluğu görevini üstlenmiş olmak, bana daha öğrenci iken adanmışlığı, çalışma düzenini, kazanmayı ve bu alanda teknoloji üretmeyi göstermiştir. Bu ekibin bir parçası olmam sayesinde, ekipten mezun olduğum anda ekipte yaptığım aynı işi profesyonel iş hayatında da devam etmeme olanak sağlamıştır. Bu yüzden mezun ve aktif tüm ekip üyelerine, çalışma arkadaşlarıma ve danışma hocalarımıza bu ekibi 2004’ten bu günlere getirmelerinden ötürü teşekkür ediyorum.
Muhammet Yavuz Köseoğlu (Eski Ekip Üyesi - 2022):
Üniversite hayatım boyunca en değerli deneyimlerimden biri, GAE'ye üye olmaktı. Hem kendi ilgi alanlarımı geliştirme fırsatı buldum hem de hayat boyu unutamayacağım dostluklar kurdum. Bu kulüp, sadece teknik veya akademik bir platform değil, aynı zamanda ekip çalışması, yaratıcılık ve liderlik gibi yeteneklerinizi geliştirebileceğiniz eşsiz bir ortam sunuyor. 2004 yılında kurulan kulübümüz, çok sayıda ve çeşitli sektörlerden bağlantılara sahip olmanızı sağlayarak gelecekteki kariyerinize önemli bir katkı sunuyor. Kulübe katıldığımda öğrendiğim en önemli şeylerden biri, birlikte çalışmanın ve karşılıklı desteklemenin ne kadar güçlü bir etkisi olabileceğiydi. Eğer üniversite yıllarınızı daha anlamlı ve dolu dolu geçirmek istiyorsanız, GAE tam da bunun yeri. Burası yeni projelere imza atmak, kendinizi tanımak ve geliştirmek için büyük bir fırsat. Bu ailenin bir parçası olun, pişman olmayacaksınız!
Serkan Aksöz (Eski Ekip Üyesi - 2022):
ITU Güneş Arabasında geçirdiğim yıllar üniversite hayatımın en keyifli zamanlarıydı. Her mühendis gibi ben de boş zamanlarımda teorik olarak kendimi geliştirip bir şeyler öğreniyordum, fakat öğrenciyken ellerinizi kirletip bir şeyler yapma fırsatınız olmuyor. Tam da pendemi sırasında online derste tanıştığım bir arkadaşım sayesinde ekibe başvurdum, takip eden 2 sene boyunca sıfırdan bir araç yapıp bunu otonom yaptık, bu süreçte çok fazla kan, ter, gözyaşı döktük, çok iyi arkadaşlıklar kurduk, halen görüşmekteyiz. Hem teknik hem sosyal becerilerimiz fazlasıyla gelişti. Bu süreçte öğrendiklerimiz sayesinde bir çoğumuzun stajı ve işi daha mezun olmadan belirliydi, herkese öncelikle ITU'de öğrenci olmayı, sonra Güneş Arabası Ekibinin bir parçası olmayı tavsiye ediyorum.
Talha Işık (Eski Ekip Üyesi - 2022):
Otonom ekibine katılmam, beklenmedik bir şekilde arkadaşlarımdan birinin "Böyle bir ekip buldum, ben gidiyorum siz de gelmek ister misiniz?" demesiyle başladı. Zaten üçümüz, yeni kurulmuş bu otonom ekibi birlikte şekillendirmiştik. Ekibe girdikten sonra, hem diğer ekiplerle hem de aramıza kattığımız yeni arkadaşlarla güçlü dostluklar kurduk ve hâlâ görüşmeye devam ediyoruz. Birlikte gece yarılarına, hatta sabahın erken saatlerine kadar süren çalışmalarımız, testlerimiz hâlâ hafızamda. Şu an çalıştığım yerden aldığım teklifi de o ekipte elde ettiğimiz başarılar sayesinde kazandım. Robotik alanında çalışmaya büyük bir keyifle ve tutkuyla devam ediyorum.
Kadir Aksu (Eski Ekip Üyesi - 2023):
ITU ZES Solar Car, benim için teknik bilgi ve becerilerimi geliştirdiğim bir yer olmanın ötesinde, bu bilgilerin gerçek hayatta nasıl uygulanabileceğini öğrendiğim ve iş dünyasında bana önemli kapılar açan bir ortam oldu. Burada edindiğim her teknik detay, yarışma deneyimi ve takım içindeki birlik ve beraberlik, profesyonel hayata geçişte bana büyük avantaj sağladı. Takım ruhunu ve birlikte çalışma kültürünü öğrendiğim bu süreçte kurduğumuz güçlü dostluklar, takımın bana en değerli katkılarından biri oldu. Takımda kurulan bu arkadaşlıklar sayesinde, dünyanın dört bir yanından 20 yılı aşkın süredir geniş bir network oluşmasını sağladı. Bu süreçte birlikte çalıştığımız tüm arkadaşlara ve bize destek olan herkese teşekkür ediyorum.
Javad İbrahimli (Eski Ekip Üyesi - 2023):
ITU ZES Solar Car Team'in Otonom Sistemler Grubunda yer almak, mühendislik kariyerimin en önemli adımlarından biriydi. Otonom sürüş sistemlerinin geliştirilmesine katkıda bulunmak, ileri düzey yazılım, donanım ve algoritma bilgimi gerçek dünyada uygulamamı sağladı. Bu projelerde yer almak, takım çalışması ve disiplinler arası işbirliğinin önemini anlamamı sağladı. Ayrıca, yenilikçi ve sürdürülebilir teknolojiye dayalı çözümler üretmek, hem profesyonel hem de kişisel gelişimime büyük katkı sağladı. Takıma yeni katılanlar için en önemli tavsiyem, projelere tam bir merak ve kararlılıkla yaklaşmalarıdır; çünkü bu takım, öğrendiğiniz her şeyin ötesinde, size vizyon katacak.
Kommentare