Geri Dön

A decision support model for driving behavior selection of connected and autonomous vehicles in urban transportation networks

Kentsel ulaşım ağlarında bağlantılı ve otonom araçların sürüş davranışı seçimine yönelik bir karar destek modeli

PDF İndir

  1. Tez No: 995891
  2. Yazar: MEHMET NEDİM YAVUZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HALİT ÖZEN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Ulaşım, Civil Engineering, Transportation
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Son zamanlarda, bilgisayar bilimi ve bilgi teknolojisindeki gelişmelerin de etkisiyle akıllı ulaşım sistemlerinin (AUS) kullanımı önemli ölçüde artmıştır. Bu bağlamda, bağlantılı ve otonom araç teknolojisi büyük ilgi görmüş ve modern ulaştırma mühendisliği araştırmalarında odak noktası haline gelmiştir. Bağlantılı ve otonom araç teknolojisindeki umut verici ilerlemelere rağmen, projeksiyon çalışmaları öngörülebilir gelecekte karma trafik akım koşullarının hakim olmaya devam edeceğini göstermektedir. Bu durum, insan sürücülü araçlar ile bağlantılı ve otonom araçların aynı yol ağını paylaşması durumunda ortaya çıkabilecek çok yönlü zorlukların ele alınmasının önemini vurgulamaktadır. Bu amaçla, tez kapsamında, kentsel ulaşım ağlarında bağlantı ve otonom araçların sürüş davranışlarının seçimi ve değerlendirilmesine yönelik bir karar destek modeli sunulmuştur . Model, ince boyut trafik benzetimini çok kriterli analiz yöntemleri ile bütünleştirip, bağlantılı ve otonom araçların farklı sürüş davranışları ve penetrasyon oranlarını dikkate alarak, trafik verimliliği, trafik güvenliği ve çevresel etkilerin sistematik bir şekilde incelenmesini sağlamaktadır. Bu tez kapsamında, iki kentsel ulaşım ağındaki trafik akımlarının modellenmesinde SUMO benzetim aracı kullanılmıştır. Önerilen model, altı farklı bağlantılı ve otonom araç penetrasyon oranını (%15, %30, %45, %60, %75, %90) ve üç farklı sürüş davranışını (temkinli, normal, agresif) dikkate almaktadır. Bu model kapsamında, bağlantılı ve otonom araçların, trafik verimliliği, trafik güvenliği ve çevresel etkileri ayrıntılı olarak incelenmiştir. Trafik verimliliği; ortalama hız ve gecikme ölçütleriyle, çevresel performans; CO emisyonu ve yakıt tüketimiyle, trafik güvenliği ise toplam çatışma sayısı üzerinden değerlendirilmiştir. Seçilen değerlendirme kriterlerinin ağırlıkları CRITIC yöntemi ile belirlenmiş, oluşturulan senaryoların değerlendirilmesinde ise CoCoSo yöntemi kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, temkinli sürüş davranışına sahip bağlantılı ve otonom araçların trafik güvenliğini sürekli olarak iyileştirdiğini; ancak trafik verimliliğini azalttığını ve emisyon seviyelerini artırdığını göstermektedir. Buna karşılık, agresif sürüş davranışının trafik verimliliğini artırıp emisyonları azalttığını, ancak özellikle düşük penetrasyon oranlarında önemli güvenlik riskleri oluşturduğu tespit edilmiştir. Temel senaryolara kıyasla, Ağ-A (Network-A) için ortalama hızda yaklaşık %10, ortalama zaman kaybında %23, CO emisyonlarında %26, yakıt tüketiminde %13 ve çatışma sayısında %89 oranında iyileşme sağlanmıştır. Ağ-B (Network-B) için ise söz konusu iyileşme oranları sırasıyla ortalama hızda %15, ortalama zaman kaybında %55, CO emisyonlarında %55, yakıt tüketiminde %22 ve çatışma sayısında %84 olarak elde edilmiştir. Elde edilen bulgular, yalnızca insan sürücülü araç senaryolarının, seçilen kentsel ulaşım ağının karmaşıklığına bağlı olarak, bağlantılı ve otonom araç penetrasyonu %60 ve %75'i aştığında üstünlüklerini yitirdiklerini vurgulamaktadır. Ayrıca, ağırlıklandırma yöntemindeki değişikliğin ve farklı çok kriterli analiz yöntemlerinin kullanımının çalışmanın sonuçlarını ne ölçüde etkilediğini değerlendirmek amacıyla bir duyarlılık analizi yapılmıştır. Bu araştırmanın bulguları, karar verici otoritelerin kentsel ulaşım ağlarında bağlantılı ve otonom araç teknolojisinin uygulamalarına yönelik stratejiler geliştirmesine değerli katkılar sunmakta olup, özellikle gerçek zamanlı trafik kontrolüne dayalı olarak karma trafik koşullarının performansını eniyilemeye yönelik bağlantılı ve otonom araç sürüş davranışlarının seçilmesine yardımcı olacaktır.

Özet (Çeviri)

Lately, the deployment of Intelligent Transportation Systems (ITS) has expanded considerably, driven by advances in computer science and information technology. Within this context, Connected and Autonomous Vehicles (CAVs) have attracted substantial attention and have become a focal point in contemporary transportation engineering research. Despite the promising progress of CAV technologies, projections indicate that mixed traffic conditions, characterized by the coexistence and interaction of CAVs and human-driven vehicles (HDVs) within urban transportation networks, will continue to dominate for the foreseeable future. This situation underscores the importance of addressing the multifaceted challenges posed by HDVs and CAVs sharing the same road networks. To this end, this thesis introduces a decision support model for the selection and assessment of CAV driving behaviors in urban transportation networks. The model combines traffic microsimulation with Multi-Criteria Analysis (MCA) methods, enabling a systematic investigation of traffic efficiency, traffic safety, and environmental outcomes while accounting for CAVs' different driving behaviors and varying penetration rates. Within the scope of this thesis, Simulation of Urban MObility (SUMO) is employed as the simulation tool to replicate two real-world urban networks. The model considers six CAV penetration rates (15%, 30%, 45%, 60%, 75%, and 90%) and three CAV driving behaviors, namely defensive, normal, and aggressive. The proposed model examines the mixed traffic conditions with respect to traffic efficiency, environmental performance, and traffic safety. Traffic efficiency is evaluated through average speed and time-loss, environmental performance through CO emissions and fuel consumption, and traffic safety through the total number of conflicts. The weights of selected evaluation criteria are determined using the CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation (CRITIC) method, while the Combined Compromise Solution (CoCoSo) method is applied to assess the designed scenarios. The results reveal that defensive CAV behavior consistently improves traffic safety but reduces traffic efficiency and increases emissions, while aggressive behavior enhances traffic efficiency and lowers emissions but introduces significant safety risks, particularly at lower penetration rates. The improvement rates relative to the base scenarios in Network-A reach their highest levels of approximately 10% in average speed, 23% in average time loss, 26% in CO emissions, 13% in fuel consumption, and 89% in the number of conflicts. In Network-B, the corresponding improvement rates reach their highest levels of approximately 15%, 55%, 55%, 22%, and 84%, respectively. The findings highlight that scenarios consisting solely of HDVs lose their dominance once CAV penetration surpasses 60% and 75%, depending on the complexity of the selected urban networks. Furthermore, a sensitivity analysis is conducted to examine the extent to which changes in the weighting method and the use of alternative ranking MCA methods affect the study's outcome. The findings of this research provide valuable insights for regulatory authorities in formulating strategies for CAV deployment in urban transportation networks, particularly in assisting the selection of CAV driving behaviors capable of optimizing the performance of mixed traffic conditions based on real-time traffic monitoring.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    1018382

    Toplu taşıma hatlarının optimizasyonu için bir model önerisi: Sivas örneği

    A model proposal for the optimization of public transportation lines: The case of Sivas

    İSMAİL ÖZÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜSEYİN ONUR TEZCAN

  2. Tez No

    953201

    Makine öğrenimi ve veri bilimi ile gürültü,titreşim ve sertlik analizinin geliştirilmesi

    Improving noise, vibration and harshness analysis with machine learning and data science

    KEMAL DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Makine MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Makine Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CİHAN DEMİR

  3. Tez No

    421098

    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

  4. Tez No

    363617

    Kent otellerinin güncel tasarım kriterleri

    Current design criterias of city hotels

    ELİF AKÇAKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HÜLYA ARI

  5. Tez No

    914681

    Exploring design based learning activities in 2nd grade science classrooms

    2. sınıf bilim sınıflarında tasarım tabanlı öğrenme aktivitelerinin keşfedilmesi

    ÖZLEM YAPRAK BOSTANCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Eğitim Programları ve Öğretim Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF ÖZTÜRK

Geri Dön