Geri Dön

Dinamik araç sistemli otonom kavşak yönetim stratejisi: Bir algoritma önerisi

Autonomous interchange management strategy with dynamic vehicle system: An algorithm proposal

PDF İndir

  1. Tez No: 814051
  2. Yazar: RECEP BİLAL SIKAR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN ASLAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Trafik, Ulaşım, İnşaat Mühendisliği, Traffic, Transportation, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Ulaştırma Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 107

Özet

Trafik ışıkları, kavşaklarda anahtar bileşenlerden biri olarak trafik yönetiminde önemli bir rol oynamaktadır. Sinyalize kavşaklardaki gecikmeler seyahat süresini önemli ölçüde etkilemektedir. Kavşak koordinasyonu trafik sürekliliğini sağlamanın en etkili yollarından biridir. Kavşaklardaki sinyal uyumlu trafik ışıkları, ana yollarda seyahat eden araçlar için gecikmeleri, kuyruk uzunluklarını ve seyahat sürelerini önemli ölçüde azaltabilir. Modern teknolojiler çerçevesinde geliştirilen insansız araçlar artık ulaşım sistemlerinin bir parçası haline geldi. Yapılan çalışmada, kavşaklardaki gecikmeleri en aza indirmek için otonom araç sistemlerinin etkinliğini değerlendirmektedir. Otonom araç sistemleri, kavşak koordinasyonu ve trafik yönetimi konularında potansiyel faydalar sunar. Bu sistemler, kavşaklarda trafik akışını optimize etmek için birbirleriyle iletişim kurabilirler. Bu iletişim, araçların hızını ve mesafelerini koordine etmelerini sağlayarak sinyalize kavşaklarda gecikmeleri en aza indirebilir. Ayrıca, otonom araç sistemleri trafik akışını tahmin edebilir ve bu tahminlere dayanarak sinyal planlarını optimize edebilirler. Otonom araç sistemlerinin kavşaklardaki gecikmeleri azaltmada başarılı olabileceğini gösteren birçok araştırma yapılmıştır. Bu araştırmalar, otonom araçların koordinasyonu sağlayarak trafik akışını iyileştirdiğini ve sinyal planlamasının daha etkili hale getirildiğini göstermiştir. Bununla birlikte, otonom araçlar henüz yaygın olarak kullanılmamaktadır ve mevcut araçların çoğu hala insan kontrolünde olduğundan, sinyalize kavşaklardaki gecikmeler devam etmektedir. Otonom araç sistemleri kavşaklardaki trafik yönetiminde önemli bir rol oynayabilir. Bu sistemlerin kullanımı, sinyalize kavşaklardaki gecikmeleri azaltarak seyahat sürelerini ve kuyruk uzunluklarını azaltabilir. Ancak, otonom araçların yaygın kullanımı için daha fazla gelişim ve düzenleyici önlemlere ihtiyaç vardır. Otonom araç sistemleri, trafik yönetimi konusunda önemli bir potansiyele sahiptir. Bu sistemler, sürücüsüz bir şekilde araç kullanarak trafik akışını daha etkili bir şekilde yönetebilirler. Ayrıca, otonom araçlar birbirleriyle ve kavşaklardaki diğer araçlarla iletişim kurarak trafik akışını daha da optimize edebilirler. Otonom araçların kavşaklardaki gecikmeleri azaltma potansiyeli, diğer faktörlere de bağlıdır. Örneğin, otonom araçların sayısı, trafik akışının yoğunluğu ve kavşaklardaki sinyalizasyon sistemlerinin durumu gibi faktörler, otonom araçların etkinliğini etkileyebilir. Ayrıca, otonom araçların yasal düzenlemeleri ve kabulü de otonom araçların kavşaklardaki gecikmeleri azaltmadaki potansiyelini etkileyebilir. Bu çalışma, otonom araçların sinyalize kavşaklardaki gecikmelerini azaltmak için geliştirilen iki farklı yöntemi ortaya koymaktadır. Bu amaçla, optimum devre süresinin hesabında kullanılan Webster Yöntemi, karşılaştırma yapabilmek adına otonom araç algoritması ile karşılıklı olarak değerlendirilmiş ve sinyalize kavşaklardaki gecikmeler analiz edilmiştir. Ayrıca, sinyal kontrolsüz otonom kavşak yönetim sistemi, VISSIM simülasyon yazılımı kullanılarak elde edilen sonuçlarla da test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, sinyalize kavşak gecikmelerinin 10 kat azaltılabileceğini göstermektedir. Bu önemli bir gelişmedir, çünkü sinyalize kavşaklarda sıkışıklık ve gecikmeler trafiği yavaşlatmakta ve yolculuk süresini artırmaktadır. Otonom araçların kavşaklarda daha hızlı ve verimli bir şekilde hareket etmeleri, trafiği daha akıcı hale getirecek ve yolculuk süresini azaltacaktır. Bu çalışma, otonom araçların trafiği daha verimli hale getirmek için kullanılabilecek yöntemlerden bir tanesidir. Gelecekteki çalışmalar, otonom araçların trafiği daha etkili bir şekilde yönetmek için yeni yöntemler geliştirebilir ve bu teknolojinin kullanımını daha yaygın hale getirebilir. Otonom araç teknolojilerine yapılan yatırımlar arttırılmalı, teknoloji geliştirmeleri hızla ve aratarak devam etmelidir. Daha fazla insan otonom araçlara güvenmeye başladıkça, bu araçların kullanımı daha yaygın hale gelebilir. Bunun sonucunda, yapılan çalışmanın da gösterdiği gibi trafik akışı daha hızlı ve daha verimli hale gelebilir, trafik kazaları sayısı azaltılabilir ve çevre dostu bir ulaşım sistemi oluşturulabilir.

Özet (Çeviri)

Traffic lights play an important role in traffic management as one of the key components at intersections. Delays at signalized intersections significantly affect travel time. Intersection coordination is one of the most effective ways to ensure traffic continuity. Signal-coordinated lights at intersections can significantly reduce delays, queue lengths and travel times for vehicles traveling on main roads. Autonomous vehicles developed within the framework of modern technologies have now become a part of transportation systems. The study evaluates the effectiveness of autonomous vehicle systems to minimize delays at intersections. Autonomous vehicle systems offer potential benefits in intersection coordination and traffic management. These systems can communicate with each other to optimize traffic flow at intersections. This communication can minimize delays at signalized intersections by enabling vehicles to coordinate their speed and distance. In addition, autonomous vehicle systems can predict traffic flow and optimize signaling plans based on these predictions. There has been a lot of research showing that autonomous vehicle systems can be successful in reducing delays at intersections. These studies have shown that autonomous vehicles improve traffic flow by providing coordination and signal planning is made more effective. However, autonomous vehicles are not yet widely used, and as most existing vehicles are still under human control, delays at signalized intersections persist. Autonomous vehicle systems can play an important role in traffic management at intersections. The use of these systems can reduce travel times and queue lengths by reducing delays at signalized intersections. However, further development and regulatory measures are needed for the widespread use of autonomous vehicles. Autonomous vehicle systems have significant potential in traffic management. These systems can more effectively manage traffic flow by driving autonomously. In addition, autonomous vehicles can communicate with each other and with other vehicles at intersections, further optimizing traffic flow. The potential for autonomous vehicles to reduce delays at intersections also depends on other factors. For example, factors such as the number of autonomous vehicles, the density of traffic flow and the condition of signaling systems at intersections can affect the effectiveness of autonomous vehicles. In addition, regulatory and adoption of autonomous vehicles may also affect the potential of autonomous vehicles to reduce delays at intersections. This study presents two different methods developed to reduce the delays of autonomous vehicles at signalized intersections. For this purpose, Webster's Method was adapted for autonomous vehicles and was used to calculate delays at signalized intersections. In addition, an autonomous intersection management system without signal control was designed and tested using simulation software. The results show that signalized intersection delays can be reduced by 10 times. This is an important improvement because congestion and delays at signalized intersections slow traffic and increase travel time. The faster and more efficient movement of autonomous vehicles at intersections will streamline traffic and reduce travel time. This study is one of the methods that autonomous vehicles can use to make traffic more efficient. Future work could develop new ways for autonomous vehicles to manage traffic more effectively and make the use of this technology more widespread. Investments in autonomous vehicle technologies should be increased, and technology developments should continue rapidly and progressively. As more people begin to rely on autonomous vehicles, their use may become more common. As a result, as the study shows, traffic flow can become faster and more efficient, the number of traffic accidents can be reduced and an environmentally friendly transportation system can be created. The findings of the study show a significant reduction in signalized intersection delays with the use of autonomous vehicles. This improvement is crucial as congestion and delays at intersections contribute to slowing traffic and increasing travel times. By enabling autonomous vehicles to move faster and more efficiently at intersections, the overall traffic flow can be regulated, resulting in reduced travel times. This study represents one of the ways that autonomous vehicles can contribute to improving traffic efficiency. However, there is still room for further research and development to explore additional ways autonomous vehicles can manage traffic effectively. As we continue to invest in autonomous vehicle technologies and advance their development, we can expect to witness further improvements. Increasing investments in autonomous vehicle technologies is important for their widespread use. As more people begin to rely on autonomous vehicles, their presence on the road may become more common. The study suggests that with increased adoption, traffic flow could become faster and more efficient, leading to a potential reduction in traffic accidents. In addition, an environmentally friendly transportation system can be achieved by taking advantage of the benefits of autonomous vehicles, such as optimizing routes, reducing fuel consumption and potentially facilitating the transition to electric or alternative fuel vehicles. In summary, the study highlights the potential of autonomous vehicles to make traffic more efficient, reduce delays, reduce the number of accidents and contribute to an environmentally friendly transport system. Continued investments and advances in autonomous vehicle technologies will play a crucial role in realizing these benefits and promoting widespread adoption of this technology.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    496311

    Multi agent intersection management considering energy consumption

    Enerji tüketimini göz önünde bulunduran çok etmenli kavşak yönetimi

    FERİT HACIOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET TURAN SÖYLEMEZ

  2. Tez No

    603843

    Multi agent intersection management for autonomous vehicles

    Otonom araçlar için çok etmenli kontrol mekanizması

    BURAK UGRANLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET AKAR

  3. Tez No

    527292

    Quantized feedback control of autonomous robots

    Otonom robotların nicemlenmiş geribeslemeli kontrolü

    ONUR ŞENCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  4. Tez No

    856740

    Multimodal vision-based driver monitoring system in autonomous vehicles

    Çok modlu görüntü tabanlı sürücü izleme sistemi otonom araçlarda

    LEILA GHASEMZADEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SEFER BADAY

  5. Tez No

    755192

    Kamera görüntülerinde makine öğrenmesi algoritmaları ile yaya tespiti

    Pedestrian detection in camera images with machine learning algorithms

    MOHAMED NEMA LIMAME

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    UlaşımBandırma Onyedi Eylül Üniversitesi

    Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İLYAS ÖZER

Geri Dön