نالت الطالبة في الدراسات العليا مرحلة الدكتوراه (شهد صبيح غنتاب ) من قسم هندسة السيطرة والنظم شهادة الدكتوراه بتخصص (هندسة السيطرة) وبتقدير (جيد جدا ) عن اطروحتها الموسومة

(قيادة الذاتية القائمة على التعلم العميق في المناطق الحضرية)

Deep Learning Based Autonomous Driving in Urban Areas

وذلك في يوم الاثنين المصادف ٤/٣/٢٠٢٤ وعلى قاعة المناقشات ( قاعة رقم٩ ) في القسم،

وتالفت لجنة المناقشة من:

١-أ.د. حازم أبراهيم علي/ رئيسا.

٢-أ.د. هديل نصرت عبدالله / عضوا.

٣- أ.م.د. فراس عبدالرزاق رحيم/عضوا.

٤- أ.م.د. أسامة علي عواد / عضوا.

٥-أ.م.د. بشرى كاظم عليوي/عضوا.

٦- أ.د. محمد يوسف حسن/عضوا ومشرفا.

برزت المركبات ذاتية القيادة كمجال رئيسي للاهتمام في الهندسة، حيث تقدم حلاً محتملاً لتقليل الحوادث الناجمة عن الأخطاء البشرية وتعظيم استخدام أماكن وقوف السيارات في المدن. يدرس هذا العمل التأثير الكبير لتكنولوجيا المركبات ذاتية القيادة على البنية التحتية للنقل، مع تسليط الضوء على ضرورة وجود إطار كامل يجمع بين الإدراك والتوطين والتخطيط والتحكم لضمان الملاحة المستقلة التي يمكن الاعتماد عليه.تقدم الاطروحة تصميم مسيطر من نوع منطق ضبابي النوع الثاني تناسبي تكاملي مشتق. حيث تم توظيف التكنولوجية المتطورة حيث في مجال التوطين تم استخدام الشبكات العصبية التلافيفية وتدريبها على صور من نوع احمر وازرق واخضر بعد أن تم تعديل عمل احدى الشبكات المعروفة بأسم الكسنت . ولتخطيط المسار تم استخدام خوارزمية اي ستار . ولادراك البيئة المحيطة فقد استخدمت شبكة يطلق عليها "انت تنظر مرة واحدة فقط" (الاصدار الثالث) وقد اعطت الشبكة المقترحة للتوطين السيارة ذاتية القيادة داخل المدينة نتائج دقيقة على الرغم من التنوع في الظروف الجوية المؤثرة . تم الاعتماد على الصور الملونة فقط دون اللجوء الى استخدام المتحسسات الباهضة الثمن مثل الرادار و الليدر. وتم الاعتماد على خوارزمية دمج الصور العادية مع صور العمق للحصول على نتائج جيدة عند فحص الشبكة المدربة باستخدام برنامج الماتلاب . بعد ذلك أعيد ابناء الشبكة المدربة باستخدام لغة بايثون ليتسنى ربطها مع برنامج المحاكاة الخاص بالسيارات ذاتية القيادة المسمى كارلا . حصلت نتائج المحاكاة بوجود الشبكة المدربة مع برنامج المحاكاة ،ظهرت نتائج المحاكاة بصورة ممتازة بالنسبة لادراك البيئة المحيطة بالسيارة وتوظفت النتائج التي تم الحصول عليها من التوطين والادراك و تخطيط المسار مع المسيطر المقترح المنغم متغيراته الخاصة باستخدام خوارزمية تحسين الذباب واثبتت دقة صلابه من خلال نسبة التحسين لمربع الخطأ النسبة لزاوية القيادة بالمقارنة مع نتائج مصدررقم 77 بنسبة 89.68% وعلى مستوى السرعة فقد ظهر هناك تحسن بمعدل مربع الخطأ بالمقارنة مع المصدر نفسه بنسبة تحسين 98.52 %. يعمل النهج المقترح على ضبط معلمات وحدة التحكم بشكل دقيق وهو قابل للتكيف والمرونة مع الظروف المتغيرة حيث بالامكان تنفيذة على ارض الواقع و يحقق ملاحة ناجحة و امنة،هذا وقد حضر المناقشة معاون رئيس القسم للشؤون العلمية والدراسات العليا (أ.د. عباس حسين عيسى) ومجموعة من اساتذة القسم، وبهذه المناسبة نبارك للطالبة (شهد صبيح غنتاب ) ونتمنى لها دوام الموفقية والنجاح.