prikaz prve stranice dokumenta Razvoj skupa podataka sa stvarnim scenama iz prometa za razvoj algoritama za autonomnu vožnju zasnovanih na procjeni kuta zakreta upravljača vozila
  Download
PDF 19.21 MB
master's thesis
Razvoj skupa podataka sa stvarnim scenama iz prometa za razvoj algoritama za autonomnu vožnju zasnovanih na procjeni kuta zakreta upravljača vozila
Osijek: Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek, 2022. urn:nbn:hr:200:761390
Kelemen, Matija
Josip Juraj Strossmayer University of Osijek
Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek
Department of Communications
Chair of Multimedia Systems and Digital Television

Institutional repository: Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek

Cite this document

Kelemen, M. (2022). Razvoj skupa podataka sa stvarnim scenama iz prometa za razvoj algoritama za autonomnu vožnju zasnovanih na procjeni kuta zakreta upravljača vozila (Master's thesis). Osijek: Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:761390

Kelemen, Matija. "Razvoj skupa podataka sa stvarnim scenama iz prometa za razvoj algoritama za autonomnu vožnju zasnovanih na procjeni kuta zakreta upravljača vozila." Master's thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:761390

Kelemen, Matija. "Razvoj skupa podataka sa stvarnim scenama iz prometa za razvoj algoritama za autonomnu vožnju zasnovanih na procjeni kuta zakreta upravljača vozila." Master's thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:761390

Kelemen, M. (2022). 'Razvoj skupa podataka sa stvarnim scenama iz prometa za razvoj algoritama za autonomnu vožnju zasnovanih na procjeni kuta zakreta upravljača vozila', Master's thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek, accessed 25 December 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:761390

Kelemen M. Razvoj skupa podataka sa stvarnim scenama iz prometa za razvoj algoritama za autonomnu vožnju zasnovanih na procjeni kuta zakreta upravljača vozila [Master's thesis]. Osijek: Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek; 2022 [cited 2024 December 25] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:761390

M. Kelemen, "Razvoj skupa podataka sa stvarnim scenama iz prometa za razvoj algoritama za autonomnu vožnju zasnovanih na procjeni kuta zakreta upravljača vozila", Master's thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek, Osijek, 2022. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:761390

Metadata
TitleRazvoj skupa podataka sa stvarnim scenama iz prometa za razvoj algoritama za autonomnu vožnju zasnovanih na procjeni kuta zakreta upravljača vozila
Title (english)Development of the new dataset with real traffic scenes for the purpose of developing the autonomous driving algorithms based on vehicle steering angle prediction
AuthorMatija Kelemen
MentorMario Vranješ (mentor)
Committee memberMario Vranješ (predsjednik povjerenstva)
Committee memberRatko Grbić (član povjerenstva)
Committee memberMarijan Herceg (član povjerenstva)
GranterJosip Juraj Strossmayer University of Osijek
Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek
(Department of Communications)
(Chair of Multimedia Systems and Digital Television)
Osijek
Defense date and country2022-09-21, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Artificial Intelligence
Abstract
U ovom radu dan je pregled postojećih skupova podataka sa stvarnim scenama iz prometa za razvoj algoritama za autonomnu vožnju zasnovanih na procjeni kuta zakreta upravljača vozila. Izrađen je novi sustav za prikupljanje stvarnih scena iz prometa. Glavno računalo sustava za prikupljanje podataka je Raspberry Pi, na koje je povezana Raspberry Pi kamera za snimanje scene ispred vozila i mikro-upravljač za CAN komunikaciju kojim se povezuje na dijagnostičko sučelje vozila. Rezultat prikupljanja skupa podataka su 266933 slike s vremenski uparenima kutovima zakreta upravljača vozila. Novi skup podataka nazvan je CanPi. Slike su snimljene tijekom vožnje u različitim tipovima okruženja (urbano, suburbano, ruralno okruženje), pri različitim vremenskim uvjetima (kiša, sunce, oblačno) i u različitim dobima dana (dan, noć). Skup podataka se sastoji od slika iz ukupno 17 različitih video snimki. Dodatno, u sklopu rada ispitano je korištenje stvorenog skupa podataka za dobivanje kvalitetnog modela koji predviđa kut zakreta upravljača. Dani su i komentirani dobiveni rezultati te su rezultati korištenja novog skupa podataka uspoređeni s rezultatima korištenja jednog postojećeg skupa podataka. Pokazalo se da treniranjem na obama skupovima podataka zajedno mogu se postići bolji rezultati i dobiti jedan model koji može predviđati rezultate na različitim skupovima podataka.
Abstract (english)
This paper provides an overview of existing datasets with real traffic scenes for the purpose of developing the autonomous driving algorithms based on vehicle steering angle prediction. A new system for collecting real traffic scenes has been developed. The main computer of the data collection system is a Raspberry Pi, which is connected to a Raspberry Pi camera for recording the scene in front of the vehicle and a micro-controller for CAN communication, which is connected to the diagnostic interface of the vehicle. The result of collecting the dataset is 266933 images with time-matched vehicle steering angles. The new dataset is called CanPi. The pictures were taken while driving in different types of environments (urban, suburban, rural), under different weather conditions (rain, sun, cloudy) and at different times of the day (day, night). The dataset consists of images from a total of 17 different video recordings. Additionally, as part of the work, the use of the created dataset to obtain a high-quality model that predicts the angle of the steering wheel was tested. The obtained results are given and commented on, and the results of using a new dataset are compared with the results of using an existing dataset. It has been shown that training on both datasets together can achieve better results and yield a single model that can predict results on different datasets.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:200:761390
Study programmeTitle: Graduate University Study Programme in Computer Engineering
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsOpen access
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2022-10-19 06:52:35