Akıllı şehirler için koordineli adaptif trafik sinyalizasyon kontrolü
Yükleniyor...
Tarih
2021
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Geçen yüzyılın başından itibaren araç sayısının her geçen gün artması nedeniyle trafik sinyal kontrol sistemleri ilgi çekmeye başlamıştır. Bu durum, büyük ve kalabalık şehirlerde daha da önem verilen bir konu olmuştur. Nitekim trafik sinyal kontrol sistemleri kullanılmayan modern ve akıllı şehirler düşünülemez. Akıllı şehirler, gelişmiş trafik sinyali kontrol algoritmaları ile etkin ve verimli trafik yönetimi sağlayan akıllı ulaşım sistemleri ile daha da anlamlıdır. Karayolu altyapısının her zaman değiştirilememesi ve araç sayısının her geçen gün artması nedeniyle, ana veya sıkışık yollarda bulunan trafik ışıklı kavşaklarda, genellikle uzun bekleme süresi, seyahat süresinde gecikme ve yakıt tüketimindeki artış gibi sorunlar oluşmaktadır. Trafik sinyal kontrolü, kavşaklardaki araç yoğunluğuna bağlı olarak trafik akışlarını yönetmek amacıyla kullanılan bir tekniktir. Bu tezde, Webster'in optimal döngü uzunluğu formülüyle birleştirilen bulanık mantık, geri basınç ve takviyeli öğrenme yöntemleri kullanılarak akıllı şehirler için koordineli adaptif trafik sinyal kontrolünün tasarımına odaklanılmıştır. Bir anayol ağı için merkezi olmayan koordineli adaptif bulanık mantık ile Webster tabanlı, koordineli geri basınç, döngüsel ve döngüsel olmayan takviyeli öğrenme tabanlı yöntemler önerilmektedir. Önerilen yöntemlerin performansını araştırmak için, gerçek ortam trafiğinin koşullarını taklit etmek üzere SUMO trafik simülatörü kullanılmaktadır. Simülasyon sonuçları, aynı trafik koşulu altında gerçek ve sentetik trafik senaryoları oluşturarak gerçekleştirilmiştir. İzole edilmiş kavşaklardan ve bir anayol ağından elde edilen sonuçlar ayrı ayrı değerlendirilmiştir. İzole edilmiş kavşaklarda ortalama araç gecikmesi, ortalama hız ve ortalama seyahat süresi açısından sabit zamanlı ve bulanık mantık tabanlı trafik kontrol yöntemlerine kıyasla, önerilen yöntemlerin daha iyi performansa sahip olduğu görülmüştür. Anayol ağında önerilen yöntemler, toplam ve ortalama durak sayısı, ortalama bekleme süresi, ortalama seyahat süresi, ortalama seyahat hızı ve toplam kuyruk uzunluğu açısından daha iyi performans göstermişlerdir. Şehirlerde uygulaması bulunan akıllı izole kavşakların koordineli bir şekilde ve gerçek zamanlı olarak kontrol edilmesine yönelik referans niteliğinde bir tez çalışması yapılmıştır.
Since the beginning of the last century, traffic signal control systems have received attention due to the daily increase in the number of vehicles. This has become a more important issue in big and congested cities. Modern and smart cities are unthinkable without using traffic signal control systems. Smart cities are even more meaningful with advanced traffic signal control algorithms and smart transportation systems that provide effective and efficient traffic management. Due to the limitation of road infrastructure compared to the increasing rate of the vehicle number, problems such as long waiting times, delays in travel time, and increase in fuel consumption often occur at signalized intersections on arterial or congested roads. Traffic signal control is a technique used at intersections to manage conflicting movements by determining the right-of-way to certain traffic flows. This thesis focuses on the design of coordinated adaptive traffic signal control for smart cities using fuzzy logic, backpressure, and RL that combined with Webster's optimal cycle length formula. Decentralized coordinated adaptive fuzzy logic-based with Webster, coordinated backpressure, cyclic and non-cyclic reinforcement learning-based methods are proposed for an arterial road network. To investigate the performance of the proposed methods, the SUMO traffic simulator is used to mimic the traffic conditions of a real traffic environment. The simulation results are obtained using real and synthetic traffic scenarios under the same traffic conditions. Results from isolated intersections and an arterial road network were evaluated separately. It has been seen that the proposed methods under isolated intersections have better performance in terms of average waiting time, average speed, and average travel time compared to fixed-time and fuzzy logic-based traffic control methods. While the proposed methods under arterial road network performed better based on total and average number of stops, average waiting time, average travel time, average travel speed, and total queue length that used as performance indices. A reference study has been conducted for the coordinated and real-time control of smart isolated intersections that have applications in modern cities.
Since the beginning of the last century, traffic signal control systems have received attention due to the daily increase in the number of vehicles. This has become a more important issue in big and congested cities. Modern and smart cities are unthinkable without using traffic signal control systems. Smart cities are even more meaningful with advanced traffic signal control algorithms and smart transportation systems that provide effective and efficient traffic management. Due to the limitation of road infrastructure compared to the increasing rate of the vehicle number, problems such as long waiting times, delays in travel time, and increase in fuel consumption often occur at signalized intersections on arterial or congested roads. Traffic signal control is a technique used at intersections to manage conflicting movements by determining the right-of-way to certain traffic flows. This thesis focuses on the design of coordinated adaptive traffic signal control for smart cities using fuzzy logic, backpressure, and RL that combined with Webster's optimal cycle length formula. Decentralized coordinated adaptive fuzzy logic-based with Webster, coordinated backpressure, cyclic and non-cyclic reinforcement learning-based methods are proposed for an arterial road network. To investigate the performance of the proposed methods, the SUMO traffic simulator is used to mimic the traffic conditions of a real traffic environment. The simulation results are obtained using real and synthetic traffic scenarios under the same traffic conditions. Results from isolated intersections and an arterial road network were evaluated separately. It has been seen that the proposed methods under isolated intersections have better performance in terms of average waiting time, average speed, and average travel time compared to fixed-time and fuzzy logic-based traffic control methods. While the proposed methods under arterial road network performed better based on total and average number of stops, average waiting time, average travel time, average travel speed, and total queue length that used as performance indices. A reference study has been conducted for the coordinated and real-time control of smart isolated intersections that have applications in modern cities.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Akıllı şehir, Bulanık mantık kontrolü, Backpressure, Geri basınç, Koordineli trafik kontrolü, SUMO simülatörü, Takviyeli öğrenme, Adaptif trafik kontrolü, Webster’in optimal döngü formülü, Adaptive traffic control, Coordinated traffic control, Fuzzy logic control, Reinforcement learning, Smart city, SUMO simulator, Webster's optimal cycle formula
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Ali, M. E. M. (2021). Akıllı şehirler için koordineli adaptif trafik sinyalizasyon kontrolü. (Doktora Tezi). Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
