Akıllı araç kavramının elektrikli araçlar ile ivme kazanması ve sonrasında otonom araç teknolojilerine olan ilginin artmasıyla birlikte insansız kara aracı (İKA) çalışmaları ve yatırımları hız kazanmaktadır.  İnsansız kara araçları karmaşık bir yapıya ve teknolojiye sahip olmalarına rağmen, kullanımlarıyla beraber birçok avantajı beraberlerinde getirmektedirler. İnsana özgü özelliklere sahip olmamaları (uyku, yorgunluk, sinir vb.), hızlı tepki verebilmeleri ve koşullara göre olasılıkları hesaplayıp en doğru kararı seçebilmeleri İKA’ların en önemli avantajlarıdır. Yapılan çalışmada, haritalandırma, konumlandırma, yol arama ve takip etme kabiliyetlerine sahip bir İKA geliştirilmiştir. Belirli bir harita, kroki veya kat planı bulunmayan bir arazide; İKA’nın açık ve kapalı alanda otonom sürüş geliştirme kabiliyeti yapılan deneyler ile doğrulanmıştır. Çalışmada İKA tasarımı için gereksinim duyulan aşamalar, problemler, çözüm teknikleri, sonuçlar ve öneriler sistematik bir yaklaşım ile sunulmuştur.

In this study, an unmanned ground vehicle (UGV) has been developed, which has the ability to navigate to aself-determined or unknown area, the ability of mapping, localization, trajectory detection and tracking,detection of obstacles and finding a new path to avoid collisions with these obstacles. In an area without aspecific map, sketch or floor plan, UGV's autonomous driving capability in indoor and outdoor, has beenverified by the experiments. A general system block diagram and manufactured UGV are given in Figure A.Purpose: The aim of the study is to develop the design and implementation of a UGV using an interdisciplinary approach and to determine the necessary algorithms and component selection criteria. Theory and Methods: In this study, the mechanical and electrical components of the UGV are determined and kinematic equations of the selected mechanical drive topology are obtained. The trajectory tracking algorithm is simulated in MATLAB/Simulink using the kinematic model of UGV. Also, hybrid filters have been developed to improve the performance of a low-precision GPS. Moreover, simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithm is developed for autonomous driving in environments without GPS access. Results: The skidding and vibration of the mecanum wheels are compensated by the encoder, IMU and current sensor fusion. The disadvantages of a low-cost GPS have been minimized using the designed hybrid filters. Highperformance SLAM has been developed by including IMU and radar for HectorSLAM algorithm. Also, autonomous driving is performed using a heuristic path search and trajectory tracking algorithms in indoor and outdoor. Conclusion: The required phases, problems, solution techniques and results for UGV design are presented using an integrated approach in this study. The implementation details and the proof-of-concept design show that the design approach is suitable for use in the autonomous driving.