Multi agent intersection management for autonomous vehicles
Otonom araçlar için çok etmenli kontrol mekanizması
- Tez No: 603843
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET AKAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Günümüzde yollarda araç sayısının artması ile birlikte geleneksel taşımacılık yöntemleri özellikle kavşaklarda trafik sıkışıklığına sebep olmaktadır. Bu da hava kirliliğine ve yolda boşa zaman geçirilmesinin temel nedenleri arasındadır. Son yıllarda otonom araçlar üzerine yapılan araştırmalar sayesinde yakın gelecekte kavşaklarda daha verimli bir şekilde trafik yönetimi mümkün olacaktır. Bu tezin temel amacı, otonom araçlar için zaman temelli optimizasyon ve Model Öngörülü Kontrol (MÖK) yöntemleri ile yakıt tüketimini de ele alarak kavşak koordinasyonu sağlamaktır. Önceki araştırmalar bu yöntemlerin, otonom araçlar için geleneksel kavşak yönetim sistemlerine göre daha verimli sonuçlar elde ettiğini göstermiştir. Fakat, daha iyi yörünge planlama teknikleri kavşaklarda gecikme sürelerini azaltacaktır. Bunun yanında, optimizasyon problemi oluştururken yakıt tüketimi için de bir maliyet fonksiyonu eklemek araçların yakıt ekonomisi bakımından yararlı olacaktır. Bu tezde, verimli yörünge planlama tekniklerinin ve araçların haberleşmesi için kullanılan iletişim alanının genişliğinin zaman tabanlı optimizasyona etkileri incelenmektedir. Geniş iletişim alanının ve dinamik yörünge planlama tekniğinin daha az zaman kaybına yol açtığı gösterilmiştir. Bir diğer katkı ise, model öngörülü kontrol maliyet fonksiyonuna yakıt tüketimi maliyetini minimize edecek fonksiyonların da eklenmesi ve yakıt ekonomisine etkilerinin incelenmesidir. Ayrıca merkezcil model öngörülü kontrol sistemi merkezcil olmayan sisteme çevirilmiştir. Maliyet fonksiyonuna yakıt tüketimi denklemlerini eklemek her ne kadar yakıt tüketimini azaltsa da kavşak içinde gecikmeyi arttırdığı sonucuna varılmıştır. Ayrıca merkezcil MÖK'un merkezcil olmayana göre daha verimli sonuç elde ettiği de görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Traditional transportation systems cause traffic congestion especially at the intersections as the number of vehicles keeps increasing. This is also the main reason of air pollution and time wasted. Most of the people lose their time and money because of traffic congestion. Thanks to recent research on autonomous vehicles, intelligent transportation and wireless communication systems, efficient traffic management at the intersections with multi-agent scheduling methods will be possible. The main objective of this thesis is intersection coordination for multi-agent systems by using time-based optimization and Model Predictive Control (MPC) methods while considering fuel economy at the intersections. Existing results show that these methods are efficient in comparison to the traditional methods when all the vehicles are autonomous. However, better trajectory planning can improve the total delay of the system. Besides, including fuel economy in the optimization function can also decrease fuel consumption which would be good for both humanity and nature. In this thesis, the effect of trajectory planning and different communication ranges on time-based optimization method is studied. It is shown that a wider communication range and better trajectory planning provide less time delay. Another contribution of this thesis is to propose centralized and decentralized MPC algorithms by including fuel consumption related costs in the objective function. As a result, fuel consumption is decreased at the expense of an increase in the time delay. In simulations, it is also observed that centralized MPC performs better than decentralized MPC.
Benzer Tezler
- A reservation based multi agent intersection management for autonomous vehicles
Otonom araçlar için rezervasyon bazlı çok ajanlı kavşak yönetimi
ATAKAN YASİN YEŞİLYURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TURAN SÖYLEMEZ
- Multi agent intersection management considering energy consumption
Enerji tüketimini göz önünde bulunduran çok etmenli kavşak yönetimi
FERİT HACIOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TURAN SÖYLEMEZ
- A time-based intuitive path planning on large-scale crowd simulation models
Geniş çaplı kalabalık benzetiminde zaman odaklı sezgisel yol planlama
BERK ECER
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EBRU AKÇAPINAR SEZER
- Koalisyon kurulumu ile görev paylaşımı için bir çoklu etmen tabanlı yürütme ortamı
Multi-agent based execution environment for task allocation via coalition formation
MERVE ÖZBEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAKUHİ NADİA ERDOĞAN
- Multi-agent system based microgrid control
Çoklu-etmen sistem tabanli mikro şebeke kontrolü
ANIS SULAYMAN AMHARIB ISSA
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZIYODULLA YUSUPOV