GMR sensörler ile trafik verilerinin elde edilmesi
Traffic data acquisition by using GMR sensors
Yazar: İBRAHİM DELİBAŞOĞLU
Danışman: PROF. DR. AHMET AKBAŞ
Yalova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Sensörler = Sensors ; Trafik yönetimi = Traffic management

Özet:
Akıllı Ulaşım Sistemleri (AUS), bilişim teknolojilerinin sağladığı kolaylıklardan yararlanarak güvenli ve etkin bir ulaşım altyapısının oluşturulmasını amaçlar. Bu kapsamdaki uygulamaların bir çoğu, gerçek zamanlı trafik yönetim ve denetim süreçleri ile ilgilidir. Günümüzde yaşanan trafik sıkışıklıklarının gündeme taşıdığı sürdürülebilir ulaşım kavramı, bu süreçlerin artan önemine dikkat çekmektedir.Buna göre; sürdürülebilir bir ulaşım sistemi, ancak trafik akımlarının dinamiğini yansıtan parametrelerin gerçek zamanlı olarak ölçülüp değerlendirilmesi suretiyle yürütülen teknolojik trafik yönetim ve denetim süreçleri ile gerçekleştirilebilir. Bu nedenle, anılan parametrelerin ölçümü, izlenmesi, kaydı ve değerlendirilmesi üzerine yapılan çalışmalar literatürde önemli bir yer tutmaktadır.Diğer taraftan, teknolojik araçlar vasıtasıyla elde edilen mikroskopik ölçümlerin kayıt altına alınması ile, uzun süreli trafik gözlem bilgilerini kapsayan bir veri tabanı da oluşturulabilir. Böyle bir veri tabanı, ulaşım planlama çalışmaları içingerekli olan ulaşım taleplerinin ve makroskopik akım bilgilerinin belirlenmesi açısından önemli katkılar sağlayabilir. Günümüzde hızla gelişen yarı-iletken esaslı sensör teknolojileri ve işlem gücü yüksek gömülü sistem çözümleri, bu amaçla kullanılabilecek bir veri kayıt sisteminin (trafik data-logger) esnek bir şekilde tasarlanmasına imkân sağlamaktadır.Bu tez çalışmasında gerçek zamanlı trafik verilerinin üretilmesi ve kayıt edilmesi amacıyla kullanılabilecek böyle bir gömülü sistem tasarımı gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, bu gömülü sistem vasıtasıyla elde edilen mikroskopik akım bilgilerini bilgisayar ortamındaki veri tabanına aktaran ve bu veri tabanını sorgulayarak çeşitli istatistiksel analiz işlemlerini gerçekleştiren uygulamalarla, bu uygulamalara eşlik eden arayüzler gerçekleştirilmiştir.Gerçekleştirilen tasarım mikroskopik akım bilgilerini bir kartın iki ucuna yerleştirilen GMR (Giant Magneto-Resistance) sensörlerin ürettiği işaretlerin işlenmesi suretiyle belirlemektedir. Bu kapsamda taşıt hızları, sensörler arasındaki sabit mesafenin bu iki sensörün ürettiği işaretlerin çapraz korelasyon yöntemi ile hesaplanan faz (süre) farkına bölünmesi suretiyle hesaplanmaktadır. Sistemde ayrıca, referans sensörün taşıtlar tarafından meşgul edilme süresi (meşguliyet süresi) ve birbirini takip eden taşıtların bu sensör üzerinden geçiş anları arasındaki süreye karşılık gelen `taşıt takip süresi' parametreleri de ölçülerek kayıt altına alınmaktadır. Sistemde taşıt boyları ve trafik akımının makroskopik özelliklerini yansıtan parametreler, bu ölçümlere bağlı olarak hesaplanmaktadır.Yapılan testler, sistemde taşıt boylarının ve10-70 km/saat aralığındaki taşıt hızlarının ±%5 hassasiyetle belirlenebildiğini göstermiştir. Aynı zamanda taşıt takip mesafeleri ve taşıt uzunlukları ile ilgili elde edilen veriler de tablo halinde verilmiştir.

Abstract:
Intelligent Transportation Systems (ITS) aim to create a safe and efficient transportation infrastructure by utilizing computer and telecommunication technologies known as information technologies. One of the major applications of ITS is the real time traffic management and control process. The concept of sustainable transportation emerging from the traffic congestion that we encounter in modern days has raised a growing concern about traffic management and control processes.Thus, a sustainable transportation system can be achieved only by technological traffic management and control processes that measure and assess the parameters reflecting dynamics of traffic flows in real-time. In literature, a significant amount of research have been performed on measuring, monitoring, recording, and interpreting of the parameters.On the other hand, a data infrastructure enabling flexible production of long-term traffic observation information can be attained with the record of microscopic parameters obtained by this mean and macroscopic flow information derived from these parameters. Such an infrastructure can be regarded as having a databasewith indispensable importance in transportation planning activity?s perspective.Today, rapidly growing semiconductor technologies and embedded system solutions with high processing power enable small volume and low power (battery powered) systems to be developed.In this thesis, an embedded system design has been implemented with the intent of producing and recording real time traffic data depending on the facts stated above. Besides, applications, transferring data obtained through the embedded system into the database residing on the computer and implementing database management and analysis, and the interfaces accompanying these applications have been developed.Designed embedded system determines the microscopic flow information by means of processing signals produced by GMR (Giant Magneto Resistive) sensors located two-side of a circuit. The division of constant distance between sensors (15 cm) by phase difference calculated by the cross-correlation method of signals produced by these two sensors yields the speed of each vehicle. Also, the parameters of duration of the first sensor in the direction of the vehicles being occupied by vehicles (holding time) and the time between each subsequent vehicle passing over the first sensor are measured and recorded. The parameters reflecting macroscopic properties of traffic flow and vehicle lengths are calculated depending on these measurements.Test results present that vehicle speeds between 10 and 70 km/h can be calculated with an error less then ±%5 and vehicle lengths can be identified. Also data reflecting length of vehicles and time headway are given in the table.