Labeling System with EEG, EMG, and IMU for Visual Training of Autonomous Vehicles

Authors : Ahmet Çağdaş SEÇKİN

Pages : 299-305

Doi:10.17671/gazibtd.542662

View : 17 | Download : 14

Publication Date : 2019-10-29

Article Type : Research Paper

Abstract :Otonom araçlar, çevrelerini algılayarak kararlar alan ve bu kararlar ile hareket eden araçlardır. Günümüzde otonom araçlar bazı ülkelerde trafikte de kullanılmaktadır. Otonom araçlarda çevre algılama için çeşitli kameralar, lazer radarlar (LIDAR), sonar sensörler vb. pek çok sensör kullanılmaktadır. Çevre algılandıktan sonra toplanan veri makine öğrenmesi yöntemleri yardımıyla araca öğretilmekte ve araç trafik kurallarına uyarak hedefe ulaşmaktadır. Trafik kuralları noktasında en büyük görev görüntü tabanlı sistemlere düşmektedir. Ancak ideal trafik koşulları ve çevre şartları her zaman sağlanamamaktadır. Bu nedenle otonom araçlar için tehlike oluşturabilecek durumların tespiti önem arz etmektedir. Literatür incelendiğinde tehlikeli durumların etiketli bulunduğu görsel bir veri seti veya ilgili bir bilimsel çalışmaya rastlanmamıştır. Bu çalışmada literatürdeki açığı gidermek için bir veri toplama ve etiketleme sistemi tasarlanması amaçlanmıştır. Amaç doğrultusunda tasarlanan sistemde insan sürüşü esnasında sürücünün fizyolojik verisi (EEG ve EMG) ve eylemsizlik değişim verilerinden otomatik olarak video etiketi oluşturan bir sistem tasarlanmıştır. Bunun için öncelikle deneyler ile sensör sinyalleri toplanmıştır. Toplanan sinyallerden 0.33 sn uzunluğunda üst üste binmeyen kayan pencere kullanılarak zaman ve frekans alanında öznitelikler çıkarılmıştır. Elde edilen veri setindeki giriş değişkenleri Temel Bileşen Analizi (PCA) ile indirgenmiş ve Karar Ağacı (DT), Rastgele Ağaç (RF) ve K En Yakın Komşular (K-NN) algoritmaları ile sınıflandırma işlemine tutulmuştur. Bulgulara göre K-NN yönteminin 0.922 doğrulukla tehlikeli, tehlikesiz durumları ayırt ederek denenen algoritmalar arasında en başarılı algoritma olduğu tespit edilmiştir.
Keywords : EEG, EMG, IMU, otonom araçlar, insan makine etkileşimi, makine öğrenmesi