ADAM
< Projeler Sayfası
Proje Adı
Anomali ve Sürüş Analiz Modülü
Şirket Adı
ASELSAN
Şirket Mentoru
Dr. Tolga Sönmez - Deniz Uzel
Akademik Mentor
Assoc. Prof. Cem Tekin
Asistan
Mehmet Efe Lorasdağı
Takım Üyeleri
Efe Ali Akkaya,
Emin Erdem Kumbasar,
Enes Sarıyıldız,
Yiğit Ali Selçuk,
Hasan Erkin Ünlü,
Ardacan Yıldız
Özet
Her yıl, milyonlarca insan gerek şehir içi gerek şehir dışı seyahatleri için kara yollarını tercih etmektedir. Hava koşulları, yollara düşen materyaller ve araç yoğunluğuna bağlı olarak yollarda zaman içinde aşınmalar, çukurlar ve yükseltiler meydana gelmektedir. Bu yol bozuklukları her yıl çok sayıda kazaya, mal ve can kaybına sebebiyet vermektedir. Bu yüzden, bu tip bozuklukların tespiti ve müdahalesi kara yollarındaki güvenliği sağlamada büyük önem arz etmektedir. ADAM (Anomali ve Sürüş Analiz Modülü), ataletsel ölçüm biriminden (IMU) ve küresel konum belirleme sisteminden (GNSS) aldığı verileri çeşitli filtreler ve yapay zekâ algoritmaları aracılığıyla yollardaki bozuklukların tespiti için tasarlanmış bir modüldür. Bu modül araç içine monte edilen ve aracın çakmaklığından gerekli voltaj ve akım gücünü alan bir yapıya sahiptir. Çalışma prensibi olarak ise, ataletsel ölçüm biriminden gelen ham data küresel konum belirleme sisteminden gelen konum verisiyle birlikte bir Kalman filtresine gönderilmektedir. Bunun sonucunda ise doğrulanmış ve stabil hâle getirilmiş konum bilgisi haritalanarak söz konusu anormalinin yeri tespit edilmektedir. Aynı zamanda, yapay zekâ algoritmaları sayesinde söz konusu anormalinin tipi (çukur veya tümsek/yükselti) ve derecesi de (ör. derin çukur) tespit edilmektedir. Elde edilen bilgiler ışığında -konum bilgisi, anomali tipi ve derecesi- ilgili yol yapımı ekiplerince (ör. Belediyeler, Karayolları Genel Müdürlüğü) tespit edilecek ve gerekli müdahalenin daha erken yapılması sağlanacaktır. Ek olarak, proje kapsamında toplanan veriler ve modül sayesinde -opsiyonel olarak- sürüş analizi yapılabilmektedir. Böylece, sürücülerin sürüş karakteristiği ve analizi de ADAM projesi ile sağlanabilmektedir.
Abstract
Every year, millions of people prefer to use highways for both urban and intercity travel. Due to weather conditions, materials falling onto the roads, and vehicle congestion, roads experience wear and tear over time, leading to potholes and bumps. These road defects cause numerous accidents, property damage, and loss of lives every year. Therefore, detecting and addressing such road defects is crucial for ensuring road safety. ADAM (Anomaly and Driving Analyzer Module) is designed to detect road defects using data from an inertial measurement unit (IMU) and a global positioning system (GNSS) through various filters and artificial intelligence algorithms. This module is installed inside vehicles and draws necessary voltage and current from the vehicle's lighter socket. Its working principle involves sending raw data from the IMU along with location data from the GNSS to a Kalman filter. As a result, validated and stabilized location information is mapped to pinpoint the location of the anomaly. Additionally, through artificial intelligence algorithms, the type (such as pothole or bump) and severity (e.g., deep pothole) of the anomaly are determined. Based on this information - location, anomaly type, and severity - relevant road maintenance teams (e.g., municipalities, Highways General Directorate) can identify and intervene earlier as needed. Moreover, the module and collected data allow for optional driving analysis within the project. Thus, the driving characteristics and analysis of drivers can also be facilitated through the ADAM project.