Sürücüsüz taşıt uygulamalarının ağ yönetim modelleri ve sürdürülebilir kentsel hareketlilik ölçütleri çerçevesinde ulaşım sistemleri ile bütünleştirilmesi
Integration of autonomous vehicle applications with transportation systems within the framework of network management models and sustainable urban mobility measures
- Tez No: 911146
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA ÖZUYSAL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Trafik, Ulaşım, İnşaat Mühendisliği, Traffic, Transportation, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Ulaştırma Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 320
Özet
Sürdürülebilir ve akıllı şehir hedeflerinin merkezinde yer alan otonom araçlar, son yıllarda kaydettiği büyük ilerlemelerle Akıllı Ulaşım Sistemleri (AUS) için vazgeçilmez bir teknolojiye dönüşmüştür. Otonom araçlar, çevresel verileri sensörler ve algoritmalar yardımıyla işleyerek, otomasyon seviyelerine göre değişen ölçülerde insan müdahalesi ile güvenli sürüş gerçekleştiren ileri teknoloji ürünleridir. Bu araçlar, şehirlerde sürdürülebilir ulaşım hedeflerini desteklemek için önemli fırsatlar sunmaktadır. Ancak, bu teknolojinin başarılı bir şekilde uygulanabilmesi, dikkatli bir planlama süreci ve uygun altyapı düzenlemeleriyle mümkün olabilir. Araştırmada, otonom araçların mevcut ulaşım sistemine kontrolsüz entegrasyonunun, istenilen sürdürülebilir hareketlilik hedeflerine ulaşmayı zorlaştırabileceği değerlendirilmiş ve bu riskleri en aza indirgemek amacıyla bir Karar Destek Sistemi (KDS) geliştirilmesinin gerekliliği vurgulanmıştır. Uzmanlarla yapılan görüşmeler ve kapsamlı literatür taramaları sonucunda, sürdürülebilir kentsel hareketlilik açısından kritik olan emisyon azaltımı, enerji verimliliği, trafik sıkışıklığı, seyahat süresi ve gürültü gibi önemli göstergeler belirlenmiştir. Bu göstergeler, kentsel ulaşım sistemlerinin sürdürülebilirliğini değerlendirmek için bir temel oluşturmuş ve kentsel hareketlilik ortamında hazırlanan simülasyonlarla bu göstergeler üzerinden detaylı analizler gerçekleştirilmiştir. Simülasyon sonuçlarına göre, otonom araçların mevcut ulaşım sistemlerine entegre edilmesi, trafik akımının verimliliğini artırma ve çevresel etkileri azaltma potansiyeline sahiptir. Ancak, bu olumlu etkilerin sürdürülebilir bir şekilde gerçekleşmesi için uygun altyapı düzenlemelerinin yapılması ve kapsamlı politikaların devreye alınması büyük önem taşımaktadır. Araştırma, geleneksel ve otonom araçların bir arada bulunduğu karma trafik koşullarında bazı zorlukların ortaya çıkabileceğini göstermektedir. İnsan sürücülerinin öngörülemez davranışları, otonom araçların güvenli ve etkili bir şekilde çalışmasını zorlaştırmakta ve trafik performansını olumsuz yönde etkileyebilmektedir. Bu noktada, otonom araçların ulaşım ağı üzerinde otomasyon seviyelerine bağlı penetrasyon oranlarının dağılımı trafik üzerinde etkileri belirleyen kritik bir faktör olarak öne çıkmaktadır. Ayrıca, otonom araçların penetrasyon oranlarının artmasıyla birlikte insanların seyahat tercihleri değişmekte ve bu durum seyahat taleplerinin de artmasına neden olmaktadır. Kışkırtılmış seyahat talebi ve karma trafik koşullarındaki araçlar arası etkileşim dinamikleri göz önünde bulundurulduğunda, belirli bir penetrasyon oranı eşiği aşıldığında sürdürülebilirlik endekslerinde olumsuz sonuçlar doğabileceği ortaya konulmuştur. Bu bağlamda, geliştirilmiş karar destek ve tahmin modelleri, otonom araç penetrasyon oranlarının kritik seviyelere ulaşmadan önce önleyici tedbirlerin alınması gerektiğini vurgulamaktadır. Otonom araçların yaratacağı potansiyel faydaların sınırlanmaması adına önleyici tedbirlerin gerekliliği farklı senaryo durumlarının incelenmesi ile ortaya konulmuştur. Mevcut altyapının otonom araçlar için uygun hale getirilmesi, özellikle trafik ağ yönetimi ve kontrol sistemlerinin güncellenmesini gerektirmektedir. Akıllı trafik sinyalizasyon sistemleri, gerçek zamanlı trafik izleme ve ağ yönetim sistemleri gibi teknolojik entegrasyonların trafik akımını daha homojen hale getirerek tıkanıklıkların önlenmesini ve genel olarak daha verimli ve sürdürülebilir bir ulaşım sistemi oluşturacağı sonucuna varılmıştır. Sonuç olarak, otonom araçların kentsel ulaşım sistemlerine entegrasyonu, sürdürülebilir mobiliteye önemli katkılar sağlayabilir. Bu araştırma, kritik sürdürülebilirlik göstergelerini belirleyerek, otonom araçların potansiyel etkilerini simülasyonlar yoluyla analiz etmiş ve politika yapıcılar için değerli içgörüler sunmuştur. Gelecekte, teknolojik ilerlemeler ve toplumsal değişimlerle birlikte otonom araçların bu katkıları daha da belirgin hale gelecektir. Bu süreçte, sürekli araştırma, paydaş iş birliği ve esnek politika yaklaşımları, şehirlerin daha verimli ve sürdürülebilir ulaşım sistemlerine geçişini destekleyecektir.
Özet (Çeviri)
Autonomous vehicles, which are at the core of sustainable and smart city objectives, have transformed into an indispensable technology for Intelligent Transportation Systems (ITS) due to significant advancements in recent years. These vehicles are advanced technological products that process environmental data with the help of sensors and algorithms, performing safe driving with varying degrees of human intervention depending on their levels of automation. They offer significant opportunities to support sustainable transportation goals in cities. However, the successful implementation of this technology can only be achieved through a careful planning process and appropriate infrastructure adjustments. The research evaluated that uncontrolled integration of autonomous vehicles into the existing transportation system could make it difficult to achieve desired sustainable mobility objectives, emphasizing the necessity of developing a Decision Support System (DSS) to minimize these risks. As a result of consultations with experts and comprehensive literature reviews, important indicators critical for sustainable urban mobility—such as emission reduction, energy efficiency, traffic congestion, travel time, and noise—were identified. These indicators formed a basis for evaluating the sustainability of urban transportation systems, and detailed analyses were conducted through simulations prepared in the urban mobility environment based on these indicators. According to the simulation results, integrating autonomous vehicles into existing transportation systems has the potential to increase the efficiency of traffic flow and reduce environmental impacts. However, to ensure these positive effects occur sustainably, it is of great importance to make appropriate infrastructure arrangements and implement comprehensive policies. The research demonstrates that certain challenges may arise under mixed traffic conditions where traditional and autonomous vehicles coexist. The unpredictable behaviors of human drivers complicate the safe and effective operation of autonomous vehicles and can negatively impact traffic performance. At this point, the distribution of penetration rates of autonomous vehicles on the transportation network, depending on their levels of automation, emerges as a critical factor determining their effects on traffic. Moreover, as the penetration rates of autonomous vehicles increase, people's travel preferences change, leading to an increase in travel demand. Considering the induced travel demand and the interaction dynamics between vehicles in mixed traffic conditions, it has been demonstrated that once a certain penetration rate threshold is exceeded, negative impacts on sustainability indices may arise. In this context, developed decision support and prediction models emphasize that preventive measures should be taken before the penetration rates of autonomous vehicles reach critical levels. The necessity of preventive measures to avoid limiting the potential benefits that autonomous vehicles can create has been demonstrated through the examination of different scenario conditions. Making the existing infrastructure suitable for autonomous vehicles particularly requires updating traffic network management and control systems. It has been concluded that technological integrations such as intelligent traffic signaling systems, real-time traffic monitoring, and network management systems will prevent congestion by making traffic flow more homogeneous and will generally create a more efficient and sustainable transportation system. In conclusion, the integration of autonomous vehicles into urban transportation systems can provide significant contributions to sustainable mobility. This research identified critical sustainability indicators, analyzed the potential impacts of autonomous vehicles through simulations, and provided valuable insights for policymakers. In the future, with technological advancements and societal changes, these contributions of autonomous vehicles will become even more evident. In this process, continuous research, stakeholder collaboration, and flexible policy approaches will support cities in transitioning to more efficient and sustainable transportation systems.
Benzer Tezler
- Reducing in-vehicle communication overload and enhancing efficiency in autonomous and electrical vehicles
Otonom ve elektrikli araçlarda araç içi iletişim yükünü azaltma ve etkinliğini artırma
YUNUS KAĞAN ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET CANSIZ
- Mobil haritalama yönteminin yapay zeka teknolojileri ile birlikte ulaşım envanter ve varlık yönetim sistemlerinde kullanılabilirliği ve doğruluk analizi
Usability and accuracy analysis of mobile mapping method in transportation inventory and asset management systems with artificial intelligence technologies
HÜSEYİN KURŞUN
Doktora
Türkçe
2024
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REHA METİN ALKAN
- Taşıtlar arası iletişimde yapay zekâ temelli konum kestirimi ve uygulaması
Artifical intelligence based vehicular path prediction for inter-vehicular communication and its application
MURAT DÖRTERLER
Doktora
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER FARUK BAY
- Altitude dependent thermal model and analysis of an outrunner rotor permanent magnet synchronous motor for unmanned air-vehicle applications
İnsansız hava aracı uygulamaları için dış rotorlu kalıcı mıknatıslı senkron motorun irtifaya bağlı termal modeli ve analizi
YUNUS EMRE CİNAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ
- Sürücü kaynaklı trafik kazalarının veri madenciliği yaklaşımı ile modellenmesi: Sakarya örneği
Modelling driver-related traffic accidents through data mining approach: The case of city of Sakarya
ZELİHA ÇAĞLA KUYUMCU
Doktora
Türkçe
2024
TrafikSakarya Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN ASLAN
PROF. DR. NİLÜFER YURTAY