Akıllı bağlantılı araçlar için yeşil ışık optimum hız danışmanlığı (GLOSA) trafik akışı analizi
Green light optimal speed advisory (GLOSA) traffic flow analysis for intelligent connected vehicles
Yazar: ŞAHAP OKAN KISA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ESİN YAVUZ
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Akıllı taşıma sistemleri = Intelligent transportation system ; Trafik ışıkları = Traffic lights

Özet:
Sinyalizasyon sistemleri; yakıt tüketimini, gaz emisyonlarını ve seyahat süresini etkilemede önemli bir rol oynamaktadır. Akıllı Ulaşım Sistemleri (Intelligent Transport Systems), trafik yoğunluğunun her geçen gün daha da arttığı günümüzde, bu faktörlerin çevre ve sürücülerin konforu üzerindeki etkisini azaltmak için önerilmektedir. Kooperatif Akıllı Ulaşım Sistemleri (Cooperative Intelligent Transport Systems), iki veya daha fazla akıllı ulaşım sistemine ait alt bileşenlerin (yaya, araç, yol kenarı) arasındaki iş birliğini daha iyi kalitede ve daha gelişmiş bir hizmet seviyesi ile sunan akıllı ulaşım sistemleri hizmetlerini mümkün kılar. Araçların trafikte sürücüden bağımsız bir şekilde veri toplayıp, bu verileri analiz etmesi, bu kapsamda yapılan çalışmaların temelini oluşturmaktadır. Araçtan araca (V2V) ve araçtan altyapıya (V2I) iletişim, yalnızca otonom araçlara doğru ilerlemeyi hızlandırma potansiyeline sahip olmakla kalmaz, aynı zamanda daha uygun sürücü davranış kalıplarının elde edilmesini kolaylaştırma ve böylece trafiği daha verimli ve çevresel hale getirme potansiyeline sahiptir. 

Bu tez çalışması, trafik koşullarını iyileştirmek için trafik ortamlarında bir Araçların İnterneti (IOV) çözümü olarak uygulanabilecek Yeşil Işık Optimum Hız Danışmanlığı (GLOSA) sisteminin kullanımına dayanan ve trafik akış özellikleri üzerindeki etkisini değerlendiren, trafik ışıklarına yaklaşan araçlar için bir sürüş tavsiye sistemi sunar. GLOSA; yakıt tüketimini, kavşaklardan geçerken bekleme süresini, havaya salınan zehirli gazları azaltabilen trafik verimliliği hizmetlerinden biridir. Trafik ışığı ile araç arasında haberleşmenin kurulduğu bu sistemde, trafik ışığının yeşil yandığı süre aralığında kavşağa ulaşmak için sürücüye tavsiye edilen bir optimum hız konusunda araçlar bilgilendirilir. Bu optimum hızla araçlar, istikametinde bulunan trafik ışıklarındaki yeşil ışığın yandığı zaman diliminde durmadan kavşaktan geçebilir. Çalışmada, sistem performansının değerlendirilmesi için düşük ve yüksek trafik yoğunluğu koşullarında trafik simülasyonları incelenmiştir. Trafik simülasyonları için açık kaynak kodlu SUMO (Simulation of Urban Mobility) programı kullanılmıştır. Yapılan çalışmada, GLOSA ile donatılmış araçların ideal bir senaryoda CO2 emisyonları ve yakıt tüketimi % 3,80'e kadar azaltılabildiği, bekleme süreleri yaklaşık % 21 oranında azaltılabildiği ve seyahat süresi kaybı % 11,69 oranında azaltılabildiği görülmüştür.

Abstract:
Signaling systems play an important role in influencing fuel consumption, gas emissions and travel time. Intelligent Transportation Systems (ITS) are proposed to reduce the impact of these factors on the environment and the comfort of drivers in today where traffic density is increasing day by day. Cooperative Intelligent Transport Systems (C-ITS) enable intelligent transportation systems services that present cooperation between two or more intelligent transportation systems sub-components (pedestrian, vehicle, roadside and central) with better quality and a more advanced service level. The fact that vehicles collect and analyze data independently of the driver in traffic forms the basis of the studies carried out in this context. Vehicle-to-vehicle (V2V) and vehicle-to-infrastructure (V2I) communication not only has the potential to accelerate progress towards autonomous vehicles, but also has potential to facilitate the acquisition of more appropriate driver behavior patterns and thereby making traffic more efficient and environmental. 

This thesis presents a driving advisory system for vehicles approaching traffic lights, based on the use of a Green Light Optimum Speed Advisor (GLOSA) system, which can be implemented as an Internet of Vehicles (IOV) solution in traffic environments to improve traffic conditions and evaluate its impact on traffic flow characteristics. GLOSA is one of the traffic efficiency services that can reduce fuel consumption, waiting time when passing through intersections, and toxic gases released into the air. In this system, where communication is established between the traffic light and the vehicle, vehicles are informed about an optimum speed recommended to reach the intersection during the period when the traffic light is green. With this optimum speed, the vehicles can pass through the intersection without stopping during the time period when the green light is on the traffic lights in their direction. In the study, traffic simulations were examined under low and high traffic density conditions to evaluate the system performance. The open source SUMO (Simulation of Urban Mobility) program was used for traffic simulations. In the study, it was observed that in an ideal scenario, CO2 emissions and fuel consumption of vehicles equipped with GLOSA could be reduced by 3,80%, waiting times can be reduced by approximately 21% and travel time loss can be reduced by 11,69%.