İstanbul'daki metrobüs hattı için GPS tabanlı kaza ve arıza algılama algoritması
GPS based incident detection algorithm for istanbul's metrobus system
Yazar: SADULLAH GÖNCÜ
Danışman: PROF. DR. İSMAİL ŞAHİN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Ulaştırma Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Ulaşım = Transportation ; İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

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.

Abstract:
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.