Bu projede, kapalı mekanlarda faaliyet gösterecek otonom taşıt için özgün bir yörünge planlama ve takip algoritmasının geliştirilmesi hedeflenmektedir. Bu taşıt, insan ve çevre etkileşiminin en üst düzeyde olduğu havalimanları, hastaneler, alışveriş merkezleri, depolama alanları, kampüsler vb. ortamlarda kullanılmak üzere üretilmiştir. Bu nedenle taşıtın engellere temas etmeden, güvenli bir şekilde hedef noktalar arasında seyahat etmesi gerekmektedir. “Yörünge planlama ve takip” bu gerekliliğin karşılanmasında anahtar faktördür. Mevcut yöntemlerin, yoğun insan trafiği içeren dinamik ortamlarda yetersiz kalması bu çalışmanın çıkış noktasını oluşturmuştur. Önerilen algoritmada LiDAR ve kamera verileri koordinasyon içinde birleştirilecektir. Kamera verileri nesne sınıflandırma amacıyla YOLOv8 algoritması içinde değerlendirilecektir. Bu şekilde yaya, atık ünitesi, valiz vb. nesnelerin sınıflandırılması sağlanacaktır. LiDAR verileri ise nesnelerin ve iç mekân duvarlarının uzaklığını belirlemede kullanılacaktır. Bu iki ekipmandan gelen veriler dSpace MicroAutobox II içinde değerlendirilerek taşıtın yörüngesinin planlanmasında ve takibinde kullanılacaktır. Yörünge planlamasında eş zamanlı konum belirleme ve haritalama (SLAM) yaklaşımından yararlanılması planlanmaktadır. Ayrıca dinamik olan yayaların taşıtın hareketini engelleyecek konumda bulunduğu durumlarda sesli veya ışıklı uyarı sistemleri devreye girecektir. Hedeflenen algoritma yapısı, taşıtın seyrine insan müdahalesini azaltarak "yörünge planlama ve takip" görevlerinin daha güvenli ve otonom bir şekilde yerine getirilmesini sağlamayı amaçlamaktadır. Ayrıca, algoritmanın başarısı simülasyonlar ve deneylerle değerlendirilecektir. Geliştirilen algoritmanın, rota optimizasyonu, çarpışma önleme başarısı ve insan-araç etkileşimi gibi ölçütlerle değerlendirileceği öngörülmektedir.

Proje ile ilgili açıklama girilmemiştir.