Ardışık kavşaklarda trafik sinyalizasyonunun gömülü sistem ve bulanık mantıkla kontrolü
Embedded system and fuzzy logic control of traffic signaling at consecutive intersections
Yazar: AHMED AYCAN GENÇKAL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUNA GÖKSU
Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Blok setleri = Block sets ; Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Gömülü sistemler = Embedded systems ; Sinyalizasyon = Signalization ; Trafik işaret kontrol sistemleri = Traffic sign control systems

Özet:
Bu çalışmada, trafik sinyalizasyonunun gömülü sistem ve bulanık mantıkla kontrolü yapılmıştır. Trafiğin yoğun olduğu ardışık kavşaklardaki veriler haftanın günlerine ve günün saatlerine göre trafik yoğunluğu verisi şeklinde kayıt edilerek kırmızı ışık süreleri optimize edilmiştir. Yoğunlukların değişken olduğu saatler için kavşakların tüm kollarında araç sayısı ve bekleme süreleri ölçülerek kayıt altına alınmıştır. Bu verilerden esinlenerek yaklaşık tahmini araç sayısı girişleri oluşturularak kavşak için bilgisayar ortamında bir model oluşturulmuştur. Simülasyonda kullanılan bulanık model Mamdani yöntemidir. Durulaştırmada kullanılan yöntem ise centroid yani ağırlık merkezleri yöntemidir. Ulaşılan sonuçlar ve tablolar verilmiştir. Tez çalışması kapsamında arka arkaya gelen kavşaklar kullanılmıştır. Bu çalışmada kullanılan yöntem ile diğer yöntemler arasındaki yapılan karşılaştırmalar sonucunda elde edilen yakıt tasarrufunun daha yüksek, salınımı önlenen CO₂  miktarının daha fazla ve trafik akışının daha hızlı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Toplamda ardışık seçilen iki kavşak için yılda ortalama 455 844.78 litre yakıt tasarrufu sağlanabileceği gösterilmiş, bu sayede 1 030.2 ton CO₂ salınımının önlenmesiyle birlikte yılda 46 826 ağaç kurtarılabileceği gösterilmiştir.

Abstract:
In this study, the control of traffic signaling with embedded system and fuzzy logic was performed. Red light durations are optimized by recording the data at the traffic intensive intersections as traffic density data according to the days of the week and hours of the day. For the hours when the intensities are variable, the number of vehicles and waiting times are recorded in all branches of the intersections. Inspired by these data, a model for the intersection was created in the computer environment by creating the approximate number of vehicles entries. The fuzzy model used in simulation is the Mamdani method. The method used in defuzzification is the centroid, that is, the center of gravity. Achieved results and tables are given. Intersections to be used within the scope of the thesis will be interchanges that will come one after another. As a result of the comparisons between the method used in this study and the other methods, it was concluded that the fuel saving are higher, the amount of CO₂ prevented from being released is higher and the traffic flow is faster. It has been shown that an average of 455 844.78 liters of fuel can be saved per year for two consecutively selected intersections in total, and 46 826 trees per year can be saved, together with the prevention of 1 030.2 tons of CO₂ emissions.