Performance Evaluation of Major Classification Algorithms for Aggressive Driving Detection using CAN-bus Data

Authors : Berat KARABULUTER, Özgür KARADUMAN, Murat KARABATAK, Haluk EREN

Pages : 774-782

Doi:10.31590/ejosat.743076

View : 14 | Download : 11

Publication Date : 2020-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :İleri Sürücü Destek Sistemleri (İSDS) insansız araçlar için bir kilometre taşıdır. Bu çalışmanın temel amacı, CAN-bus sensör verilerini kullanarak İSDS’ nin temel problemlerinden birisi olan agresif sürüş tespiti yapmak için temel sınıflandırma algoritmalarının performanslarını karşılaştırmaktır. Yapay Sinir Ağları, Destek Vektör Makineleri, K-Enyakın Komşular, C4.5 Algoritması ve Naïve Bayes Sınıflandırıcısının yer aldığı bu çalışmada Eğiticili Öğrenme Tabanlı Sınıflandırma Algoritmaları (EÖSAs) kullanılmıştır. Bu algoritmalar, sürücünün ruh halini belirlemek amacıyla aracın OBDII soketinden elde edilen CAN-bus verilerini kullanır. Deneylerimizde, referans olacak ham verileri elde etmek için, farklı denekler tarafından agresif ve sakin sürüş gerçekleştirilerek elde edilen CAN-bus sensör verileri "agresif" ve "sakin" olarak etiketlenmiştir. Daha sonra bu veriler, sözkonusu sınıflandırma algoritmalarının yapısına uygun hale gelmesi için normalize edilmiştir. İşlemin sonunda, sonraki ve önceki adımlar birleştirilerek, sürücü ruh halini tespit etmek için EÖSA’ ların performansını değerlendirmek üzere eğitim verilerine dönüştürülmüştür. Belirtilen algoritmalar için yapılan performans değerlendirmesi sonucunda, Naïve Bayes sınıflandırıcısının diğerlerinden daha başarılı olduğu görülmüştür.
Keywords : CAN veriyolu, sürüş güvenliği, agresif sürüş, akıllı araçlar, sınıflandırma algoritmaları