Geri Dön

İstanbul'daki metrobüs hattı için GPS tabanlı kaza ve arıza algılama algoritması

GPS based incident detection algorithm for istanbul's metrobus system

  1. Tez No: 611409
  2. Yazar: SADULLAH GÖNCÜ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL ŞAHİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ulaşım, İnşaat Mühendisliği, Transportation, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Ulaştırma Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 100

Özet

Büyük veri çağında trafik mühendisleri artık verileri sahadan bizzat toplamak yerine, veri madenciliği yöntemlerini kullanarak veya veri depolayan kurum/kişilerden temin ederek çalışmalarını yürütmeye başlamıştır. Özellikle ulaştırma mühendisliği alanında trafiğin temel dinamikleri ve ilişkilerinin, bu veriler kullanılarak elde edilebilir olması, çeşitli akıllı ulaştırma sistem bileşenlerinin geliştirilmesine olanak sunmaktadır. İstanbul'daki Metrobüs hattı, şehrin en yoğun kullanılan ulaştırma sistemlerinden biridir. Kayıtlara göre (2017) sistemi günde yaklaşık 800.000 kişi kullanmaktadır. Metrobüs hattındaki tüm taşıtlara yerleştirilmiş GPS cihazları aracılığıyla hat üzerinden zaman ve konum verileri otomatik olarak toplanmaktadır. Bu bakımdan, her bir Metrobüs taşıtı akım içinde birer sonda aracı işlevi görmektedir. Bu tez çalışması kapsamında, İETT'den elde edilen GPS verileri kullanılarak İstanbul Metrobüs sistemi için sonda aracı tabanlı bir kaza-arıza algılama algoritması geliştirilmiştir. Bu algoritmanın geliştirilebilmesi için, Metrobüs sistemi GPS verilerinden yararlanılarak ayrıntılı şekilde incelenmiştir. GPS verilerinin kullanılmasıyla taşıt yörüngeleri oluşturularak, yol-zaman diyagramları çizilmiştir. Sistemin hız haritaları çıkartılarak, tekrarlı darboğazlar tespit edilmiştir. Sistemin normal şartlar altındaki davranışlarının analizinden sonra ise kaza-arıza durumlarına ait veriler kullanılarak sistemin kaza-arıza durumunda nasıl davrandığına yönelik incelemeler yapılmıştır. Tüm analizlerden sonra kaza-arıza algılama algoritmasının tasarımı yapılmış ve algoritma sınanmıştır. Literatürün mevcut durumu ve algoritmanın performansı irdelenmiş ve gelecekte yapılabilecek çalışmalardan bahsedilmiştir. Çalışma kapsamında, ayrıca, büyük veri olan GPS kayıtlarının işlenmesi ve filtre edilmesine yönelik genelleştirilmiş ilkeler de önerilmektedir.

Özet (Çeviri)

In the era of“Big Data”, the need for traffic surveys is partially gone. Researchers can collect transportation related data with the use of data mining methods or directly from the transportation agencies. The ability to acquire information about the dynamics of a transportation system from the big data revealed new pathways for developing new intelligent transportation systems. Metrobus system in Istanbul is one of the most important transportation sub systems in the city. According to the records (2017) more than 800.000 passengers uses the system daily. The entire Metrobus fleet is equipped with onboard GPS devices, sending latitude and longitude information in real time to the IETT's (Istanbul electric tramway and tunnel establishments) database. In this regard, each Metrobus vehicle acts as a probe vehicle in the flow of the system. In this thesis, a probe-based incident detection algorithm is developed for Istanbul's Metrobus system, using only GPS data. To develop this algorithm, a detailed analysis of the system's current performance has been deployed with the use of historical data. With the use of GPS data, trajectories of the vehicles are constructed and time-space diagrams are drawn. Speed maps of the system are generated for detecting recurrent bottlenecks and evaluating the speed changes throughout the system. Incident data are acquired and analyzed with the same manner to evaluate the system's behavior under incident conditions. After all the analysis, the algorithm is designed and tested. The current state of the literature is discussed and the performance of the algorithm is examined. Since the acquired GPS data is classified as“Big Data”, generalized principles for GPS data processing and filtering are suggested.

Benzer Tezler

  1. İç sularda deniz ulaşımının karbon salınımına etkisi üzerine bir analiz: İstanbul ve Marmara Bölgesi örneği

    An analysis on the effect of maritime transport on carbon release in inland waters: The case of İstanbul and Marmara Region

    HASAN KÖSE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Deniz Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ PELİN BOLAT

  2. Kentiçi raylı sistemler ve metrobüs işletme maliyeti değerlendirilmesi :İstanbul örneği

    Operating cost evaluation of urban railways and brt systems: İstanbul case

    BURAK BİROL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT ERGÜN

  3. Toplu taşıma şoförlerinin ergonomik risk değerlendirmesi

    Ergonomic risk assessment of public transport drivers

    ROJBİRİN BASUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    İş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPASLAN HAMDİ KUZUCUOĞLU

  4. Toplu taşımada konfor ölçümü: İstanbul için bir uygulama

    Measuring comfort in public transportation: A case study for Istanbul

    ŞÜKRÜ İMRE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DİLAY ÇELEBİ

  5. İstanbul metrobüsü talep anali̇zi̇

    Metrobus Istanbul demand analysis

    İSA SAĞLAM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Mühendislik BilimleriBahçeşehir Üniversitesi

    Kentsel Sistemler ve Ulaştırma Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT ERGÜN