proje 03
Otonom İnsansız Kara Aracı
Teknoloji Geliştirme ve Uygulama Topluluğu bünyesinde geliştirilen; gerçek zamanlı nesne tespiti, engel sakınma ve otonom sürüş algoritmalarını barındıran gömülü sistem projesi.
- Kategori
- Gömülü & Robotik
- Rol
- Otonom algoritmalar ve gömülü görüntü işleme
- Yıl
- 2025 – 2026
kullanılan teknolojiler
- Python
- C++
- ROS2
- YOLOv8
- Jetson Orin Nano
- CUDA
- OpenCV
problem
Problem
Zorlu zemin koşullarında ve engelli sahalarda aracın insan müdahalesi olmadan çevreyi gerçek zamanlı algılaması, engellerden kaçınması ve hedef rotayı takip etmesi gerekiyordu. Asıl zorluk şuydu: nesneyi görmek yetmez, kararın çarpmadan önce verilmesi gerekir — üstelik sınırlı güce sahip gömülü bir kart üzerinde.
çözüm
Çözüm
ROS2 tabanlı dağıtık bir düğüm mimarisi kurguladım; algılama, karar ve hareket katmanları birbirinden bağımsız düğümler olarak çalışıyor ve aralarında düşük gecikmeli mesaj kanallarıyla haberleşiyor. YOLOv8 modelini Jetson Orin Nano üzerinde CUDA hızlandırmasıyla optimize ederek nesne tespit boru hattını kurdum; tespit edilen nesnelerin konumu doğrudan motor sürücü kontrol algoritmalarına aktarılıyor.
sonuç
Sonuç
Gerçek zamanlı engel algılama ve dinamik rota düzeltme yeteneğine sahip, zorlu parkurlarda sahada test edilmiş çalışan bir otonom kara aracı platformu ortaya çıktı.
öne çıkan özellikler
- 01Jetson Orin Nano üzerinde CUDA hızlandırmalı YOLOv8 ile yüksek FPS'li nesne ve engel tespiti.
- 02ROS2 tabanlı dağıtık düğüm mimarisiyle sensör, karar ve hareket katmanlarının ayrıştırılması.
- 03Algılanan nesne konumlarının motor sürücü kontrol algoritmalarına düşük gecikmeli aktarımı.
- 04Zorlu parkurlarda sahada test edilmiş dinamik rota düzeltme yeteneği.
neden bu seçimler
Neden CUDA hızlandırmalı YOLOv8?
MobileNet gibi CPU üzerinde koşan hafif modeller daha az güç harcardı ama sahadaki küçük ve karmaşık engellerde doğruluk kaybı veriyordu. Jetson üzerinde donanım hızlandırması, doğruluktan ödün vermeden yüksek FPS'e ulaşmayı sağladı.
Neden ROS2?
Kamera, sensörler ve motor kontrolü birbirinden bağımsız çalışması gereken parçalar. ROS2'nin düğüm mimarisi, bir parçayı diğerlerini bozmadan değiştirmeye izin verdi.
Neden Jetson Orin Nano?
Araç üzerinde çalışacak sistemin hem CUDA destekli olması hem de araç bataryasıyla beslenebilecek güç tüketiminde kalması gerekiyordu.