Akıllı ulaşım sistemleri unsurlarından otonom araçlarda trafik kaza faktörlerinin belirlenmesine ilişkin bir araştırma
A research on the determination of traffic accident factors in autonomous vehicles within the scope of intelligent transportation systems
Yazar: HALİL ÇEVİK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDEM ÖZKAN
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Akıllı Ulaşım Sistemleri Ana Bilim Dalı / Akıllı Ulaşım Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Ulaşım = Transportation
Dizin: Akıllı ulaşım sistemleri = Intelligent transportation systems ; Birliktelik analizi = Association analysis ; Otonom araçlar = Autonomous vehicles ; Sınıflandırma = Classification ; Trafik kazaları = Traffic accidents

Özet:
Akıllı ulaşım sistemlerinin en kritik konularından biri olan otonom araçlar hızla gerçeğe dönüşmektedir. Otonom araç teknolojileri başta ulaşım profesyonelleri ve otomotiv endüstrisi olmak üzere tüm dünyanın ilgisini çekmektedir. Otomobil üreticileri, otonom araç teknolojileri konusunda büyük yatırımlar yapmakta ve otonom araç pazarı büyümektedir. Otomotiv endüstrisinde yaşanan otonom sürüş devrimi beraberinde kara yolu ulaşımında önemli değişiklikler ortaya çıkaracaktır. Otonom ve otonom olmayan araçların birlikte yer aldığı karma trafik sistemlerinin oluşturulması bir zorunluluk halini almıştır. Bu noktada öncellikle sürüş güvenliğinin sağlanması, sürücüler ve yayalar dahil tüm trafik unsurları için önem arz etmektedir. Trafik güvenliği ve verimliliği üzerinde olumlu bir etkisi olması beklenen otonom araçların, trafiğe entegrasyonunun kapsamlı bir şekilde ele alınması gerekmektedir. Bu bağlamda otonom araçların trafikteki muhtemel riskleri değerlendirilmeli, kaza analizi yapılmalı ve otonom araçlar gerçek hayat senaryolarına hazırlanmalıdır. Buradan hareketle otonom araçların karıştığı trafik kazalarını incelemek ve bu konudaki literatür boşluğunu doldurmak çalışmanın ana motivasyonunu oluşturmuştur. Bu çalışma, otonom araç kazalarına neden olan trafik kaza faktörlerini belirlemiştir ve bu faktörler arasındaki ilişkiyi ortaya koymuştur. Çalışmanın amacı, otonom araç kazalarının daha iyi anlaşılması için sonuçlar çıkarmak ve otonom araçların trafiğe entegrasyon sürecine katkıda bulunmaktır. Araştırma verisi, 2019'dan 2022'ye kadar otonom araç trafik kaza raporlarından oluşmaktadır. Trafik kaza faktörlerindeki ana örüntüleri çıkarmak için apriori algoritması kullanılmıştır. Apriori modelinden elde edilen bulgulara göre, bir otonom araç kazasında en fazla birlikte bulunan kaza faktörleri sırasıyla; araç hasarının az olması, yol yüzeyinin kuru olması, havanın açık olması ve kazanın gün ışığında gerçekleşmesi olmuştur. Birliktelik kuralları elde edildikten sonra, araç hasarının değişmesinde etkili trafik kaza faktörlerini önem seviyelerine göre sıralamak için multinominal lojistik regresyon yöntemi kullanılmıştır. Lojistik modelden elde edilen bulgulara göre, kazaya dahil olan yol kullanıcısı, otonom aracın kaza öncesi hareketi ve çarpışma türü araç hasarının artmasını en fazla etkileyen kaza faktörleri olmuştur. Bu iki analiz sonucunda elde edilen bulgular otonom araç kazalarında araç hasarının değişmesinde etkili önemli trafik kaza faktörlerini göstermiştir.

Abstract:
Autonomous vehicles, one of the most critical subjects of intelligent transportation systems, are rapidly becoming reality. Autonomous vehicle technologies attract the attention of the whole world, especially transport professionals and the automotive industry. Automakers are investing substantially in autonomous vehicle technologies and the autonomous vehicle market is expanding. The autonomous driving revolution in the automotive industry will bring about significant changes in road transportation. The development of mixed traffic systems, in which autonomous and non-autonomous vehicles are included together, has become a necessity. At this point, ensuring driving safety is essential for all traffic elements, including drivers and pedestrians. The integration of autonomous vehicles into traffic, which is expected to have a positive impact on traffic safety and efficiency, needs to be addressed comprehensively. In this context, possible risks of autonomous vehicles in traffic should be evaluated, accident analysis should be performed and autonomous vehicles should be prepared for real-life scenarios. From this point of view, examining traffic accidents involving autonomous vehicles and filling the literature gap on this subject constituted the main motivation of the study. This study determined the traffic accident factors that cause autonomous vehicle accidents and revealed the relationship between these factors. The aim of the study is to draw conclusions for a better understanding of autonomous vehicle accidents and to contribute to the integration process of autonomous vehicles into traffic. The research data consists of autonomous vehicle traffic accident reports from 2019 to 2022. The apriori algorithm was used to extract the main patterns in traffic accident factors. According to the findings obtained from the Apriori model, the most common accident factors in an autonomous vehicle accident are respectively; minor vehicle damage, dry road surface, clear weather, and daylight. After the association rules were obtained, the multinomial logistic regression method was used to rank the traffic accident factors effective in changing vehicle damage according to their importance levels. According to the findings obtained from the logistic model, the road user involved in the accident, the movement of the autonomous vehicle before the accident and the type of collision were the accident factors that most affected the increase in vehicle damage. The findings obtained as a result of these two analyses indicated the important traffic accident factors that are effective in changing vehicle damage in autonomous vehicle accidents.