20.500.12556/RUL-164915 Razvoj metrik za ocenjevanje udobnosti vožnje v avtonomnih vozilih Development of metrics for assessing driving comfort in autonomous vehicles Avtonomna vožnja je zelo relevantna tema, ki postaja ključna za prihodnost transporta. Poleg varnosti v avtonomnem vozilu je zelo pomemben tudi občutek udobja. Da lahko sistem za avtonomno vožnjo razume, kaj je udobno in kaj ne, so potrebne metrike za ocenjevanje udobja vožnje. Magistrska naloga se posveča razvoju metrik, ki lahko za poljubno vožnjo ocenijo njeno udobje. Naloga je sestavljena iz štirih delov. V prvem delu je predstavljen razvoj mobilne aplikacije za zajem podatkov premikanja avtomobila med vožnjo in istočasno tudi psihofizične lastnosti potnika ter potnikova ocena opravljene vožnje. Drugi del opisuje uporabniško študijo, v kateri je bila aplikacija preizkušena s potniki v pravem vozilu. Skupaj je bilo opravljenih 27 različnih voženj s šestimi potniki. Tretji del predstavlja analizo in obdelavo podatkov za nadaljnjo uporabo pri razvoju metrik. Zadnji del naloge predstavi nekaj različnih poskusov razvoja metrik za ocenjevanje udobja vožnje. Kot najboljša izmed razvitih metrik se je izkazala metrika, ki določi oceno vožnje na podlagi pravil za različne pospeške. Metrike na podlagi strojnega učenja se niso obnesle najbolje zaradi majhne količine zajetih podatkov. Autonomous driving is a very relevant topic and is becoming crucial for the future of transportation. Besides the safety of autonomous vehicles, the perception of comfort is also a very important topic. Metrics for evaluating driving comfort are necessary to help an autonomous driving system understand what comfortable driving is. The master's thesis focuses on developing metrics that can assess the driving comfort of any given ride. The thesis is divided into four parts. The first part presents the development of a mobile application for capturing vehicle movement data during a ride, as well as the psychophysiological characteristics of the passenger and the comfort score of the ride. In the second part, the developed application is used to collect data from rides with passengers. In total, data for 27 different rides with six passengers were obtained. The third part includes the analysis and preprocessing of data from the completed rides. The final part focuses on developing different metrics for assessing driving comfort. The most successful of the developed metrics was estimating the driving comfort based on rules related to different accelerations. Metrics based on machine learning did not perform well due to the small amount of collected data. mobilna aplikacija zajem podatkov udobje vožnje metrike udobja vožnje mobile app data collection driving comfort driving comfort metrics true false false Slovenski jezik Angleški jezik Magistrsko delo 2024-11-15 15:04:34 2024-11-15 15:04:43 2024-12-30 10:53:59 0000-00-00 00:00:00 2024 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 37084 220657923 Valic_David_-_Razvoj_metrik_za_ocenjevanje_udobnosti_voznje_v_avtonomnih_vozilih.pdf Valic_David_-_Razvoj_metrik_za_ocenjevanje_udobnosti_voznje_v_avtonomnih_vozilih.pdf 1 4AB5862BE11BCC03CDAAAB11FE41F00A e6f21bbf6e6b265920e948fb2b5c881e562f0a9a3a9582eb4adf23aef8e57c57 31c24a14-a35a-11ef-b232-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=195766 Fakulteta za računalništvo in informatiko 0 0 0