Risk assessment of autonomous vehicle using Markov decision process

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Boğaziçi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2020

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: BURAK DERECİK

Danışman: AHMET REFİK GÜLLÜ

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Akıllı aracın otonom karar vermesi, gerçek dünyanın trafiğinin belirsiz, karmaşık, sürekli olması ve araçların birbiriyle etkileşime girmesi nedeniyle en kritik ve en zorlu modüldür. Bu tezde, karayolu trafiğinde, çevresel araçların stokastik davranışlarıyla etkileşime giren ego araç davranışlarını göstermek için, pekiştirme öğrenme algoritmalarına dayalı bir karar alma önerilmektedir. Sunulan çözücü algoritmalar, otonom araç problemleri için Markov Karar Süreci olarak formüle edilmiştir. Önerilen algoritmalar, farklı senaryolarla test ve analiz edilmesi için bir simülasyon ortamında uygulanır. Daha sonra, uygulanan farklı algoritmaların verimliliği belirtilen kriterlere göre karşılaştırılır. Test edilen senaryoların simülasyon sonuçları, ego otomobilinin otoyolda belirsiz davranışı olan diğer otomobillerle çarpışmadan güvenli sürüş yapmak için şerit değiştirme ve hızlanma veya yavaşlama yeteneğine sahip olduğunu göstermektedir.