Multi-agent Based Large Scale Traffic Flow Simulation Of Intelligent Transportation Systems

Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2013Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2013Kentsel yaşamın günümüzde en temel problemlerinden biri yoğun trafik, trafikte meydana gelen kazalar ve trafikte yaşanan zaman, can ve mal kaybıdır. Şehir yaşantısında herkes yoğunluktan, ve bu yoğunluğa bağlı olarak ulaşımdaki zorluklardan şikayetçidir. Nüfustaki yoğunluktan ve özellikle mesai öncesi ve sonrası oluşan uzun kuyruklu trafik bir çoğumuzun zamanını çalmakta ve yaşam kalitemizi önemli ölçüde düşürmektedir. Zaman kaybının yanı sıra, trafikte geçirilen uzun bekleyişlerden sonra sürücülerin dikkatinin dağılmasından yada sabırsız davranışlarından kaynaklanan can ve mal kayıpları da olabilmektedir. Elektronik, yazılım, mekanik ve kontrol alanlarındaki ilerlemeler sayesinde sürücüsüz araçlar üzerinde yapılan araştırmalar hız kazandı. İlk olarak sürücüye yardımcı olan sistemler gelişmeye başladı. Hız sabitleme sistemleri, erken uyarı sistemleri, sürüş kontrol sistemleri ve otomatik park sistemleri araçlara entegre olan ilk akıllı teknolojilerdi. Bu teknolojiler sayesinde yarı-otonom araçlar gündeme geldi. Özellikle karar verme konusunda yardımcı olabilecek tüm sistemler yarı-otonom araç teknolojisine hizmet etmektedir. Karar destek mekanizmalarının yanında kendi kendine karar verebilen teknolojiler de gelişmeye başlamıştır. Böylece tam otonom araçlar gündeme gelmiştir. Tam otonom araçlar yüksek teknolojiyle donatılmış, kendi kendine seyredebilen araçlardır. Üzerinde konum belirleyiciler, ivme ölçerler, akustik algılayılar, mesafe sensörleri gibi birçok sensörü barındıran ve bu bilgileri kullanarak araç kontrolünü sağlayan yapay zeka ile donatılmışlardır. Otonom araçların elektromekanik araştırmalarının yanında, otonom araçların trafikle olan iletişimi üzerine de birçok çalışma yapılmıştır. Dinamik olarak değişen şehir trafiğinde anlık bilgiye ulaşmak ve bunu yorumlamak çok önemlidir. Özellikle akıllı taşıt sistemlerinin ve ulaştırma mühendislerinin üzerinde durduğu konular araçların trafikte optimum şekilde seyretmesidir. Otonom araçlar kadar trafikte araçların yönlendirilmesi de önemlidir. Bahsedilen bütün teknolojiler, Akıllı Ulaşım Sistemleri adı altında toplanmaktadır, ve hepsi aynı amaca hizmet etmektedir; trafik kazalarını ve buna bağlı can ve mal kaybını önlemek, trafikteki seyir rahatlığını arttırmak, araç kullanım sayısını ve yakıt tüketimini azaltarak karbondioksit salınımını engellemektir. Bu gelişmelerden de anlaşıldığı gibi yakın gelecekte otonom araçların şehir trafiğine karışacaklarını düşünmek hayal olmayacaktır. Google‘ın üzerinde çalıştığı insansız araçlar (Toyota Prius) Amerika’nın Nevada eyaletinde ehliyetlerini almışlardır ve prototipler şehir trafiğinde aktif olarak seyir etmektedir. Projenin gidişatına bakılırsa otonom araçların amaca yönelik olarak insanlara trafikte büyük katkıda bulundukları görülmektedir. Gün geçtikçe otonom araçların sayısının artacağı düşünülüyor, ancak otonom araçlar trafiği insan sürücülerle paylaşmak zorundalar ve bu beklenmedik sonuçlar doğurabilir. Karmaşaya benzeyen trafik ortamına daha da fazla karışıklık getirebilirler. O nedenle otonom araçlarının sayılarının artmasıyla birlikte, trafikteki etkileri analiz edilmelidir. Insanlar öyle bir noktaya geleceklerdir ki, otonom araç almanın ne zaman mantıklı olacağını düşüneceklerdir. Bu durumu yaşamadan önce benzetim programlarıyla bu durum analiz edilmelidir. Trafiği simule etmek için birçok yazılım geliştirilmiştir. Ancak bu yazılımların çoğu tüm araçların aynı karakterde, aynı teknolojiyle donatılmış ve hepsinin otonom olduğu varsayılan benzetim ortamlarıdır. Aynı davranışı sergileyen, aynı şekilde seyir eden araçların paylaştığı bir trafk ortamı simule edilmeketedir. Ancak böyle bir trafikte araçları otnom olanlar ve otonom olmayanlar diye ikiye ayırmak yeterli olmayacaktır.Ayrıca otonom araçların sayısı trafik ortamında dün geçtikçe artan bir orana sahip olacaktır. Geçiş dönemini simule etmek için trafik ortamına insan sürücüleri de dahil etmek gerekir. Çünkü trafikte beklenmeyen davranışları insan sürücüler sergilemektedir. Bazıları trafik kurallarına harfiyen uyar, bazıları uymak istemelerine ragmen sürücülük yetenekleri zayıf olduğu için uyamazlar ve bazıları da uymak istemeyebilir. Bu nedenle insan davranışlarının modellenmesi ve benzetim ortamına alınması büyük önem arzetmektedir. Bu çalışmada, otonom ve manual araçların aynı trafikte olduğu bir benzetim üzerine durulmuştur. Geliştirilen yazılım platformu farklı oranlarda manual ve otonom araçların aynı şehir trafiğinde benzetilmesini sağlamaktadır. Manual kullanılan araçlar, agresif sürücü, dikkatli sürücü ve gecikmeli sürücü olmak üzere üç farklı grupta ele alınmıştır.Tüm araçlar trafikte kendi karalarını verebilmesi ve tahmin edilemeyen davranışalara sahip olabilmeleri için birer yazılım vekili olarak tanımlanmıştır. Vekil yaklaşımıyla, tüm araçlar kendi rotalarını hesaplayabilir, kendi tercihlerini yapabilir ve rotalarını takip edebilirler. Her vekilin kendine özgü hız limiti, ortalama hızı ve sürücü kabiliyeti gibi özellikleri vardır. Benzetim ortamı oluşturulmak için ağırlıklı olarak Java programlama dili kullanılmıştır. Eclipse yardımıyla Java kodu geliştirilip farklı ortamalarla beraber çalışması sağlanmıştır. Şehir haritası oluşturmak için MATLAB ortamı kullanılmış ve Java yazılımıyla control edilmiştir. Özellikle haritanın MATLAB’te oluşturulmasının sebebi araçların rotalanması ve bu rotaların optimize edilmesi konusunda MATLAB’in güçlü bir ortam olduğu içindir. MATLAB’ın farklı fonksiyonları kullanılarak farklı boyutlarda yapay şehir haritaları oluşturulmuş, karmaşıklığı ise simule edilmek istene duruma göre değiştirilmiştir. İlk testlerin yapılması için küçük haritalar kullanılmıştır. Haritanın üzerinde araçların tanımlayabilmek ve ilk davranışlarını test etmek için yaklaşık 25 aracın rahat hareket edebileceği test haritaları kullanılmış, araçlar programlandıktan sonra ise harita kademeli olarak büyütülmüştür. Harita üzerinde otonom ve manuel olmak üzere iki temel araç tipi oluşturulmuştur. Her bir araç bir özerk vekil olarak tanımlanmış ve trafikteki normal birer sürücü gibi davranmaları için programlanmışlardır. Otonom araçların karakteristikleri birbirinin aynısıdır, ancak manuel sürücüler; agresif sürücüler, dikkatli sürücüler ve zayıf tepkili sürücüler olmak üzere üç temel gruba ayrılmıştır. Akıllı vekiller (araçlar) JADE platformunda oluşturulmuş ve hepsine yol takip davranışları, hız profilleri ve tepki süreleri gibi sürücü davranışları kazandırılmıştır. Bu sürücü davranışları belli toleranslar içinde değişkenlik gösterebilmektedir. Örneğin, agresif sürücüler dikkatli sürücülere nazaran daha yüksek hız profillerine sahiptir ve kendi içlerinde de bir miktar değişiklik gösterebilir. Bu değişiklikler tamamen rastlantısal olarak oluşturulmaktadır. JADE ortamında programlanan tüm araçlar, verdikleri kararları, aldıkları yol durumlarını, seçtikleri hızları v bu gibi sürücü davranışlarını MySQL veri tabanına kaydetmişlerdir. Bu kayıtlar üzerinden sorgular oluşturularak trafikteki durum analiz edilmeye çalışılmıştır. Bulunan sonuçlar detaylı bir şekilde incelenmiş ve sonuç olarak, otonom araçların sayısı arttıkça trafikteki seyirleri daha rahat, hızlı ve güvenli hale gelmiştir ve trafik sıkışıklığından kaynaklanan gecikmeler azalmıştır.In modern urban life, automobile traffic and collisions lead to endless frustration as well as significant loss of life, time, and productivity. Recent advances in artificial intelligence suggest that autonomous vehicles may soon be a reality. There are many studies on intelligent transportation systems including autonomous vehicles, intelligent routing, and intelligent road infrastructure. These approaches alleviate many traditional problems associated with human inattention, in terms of both safety and efficiency. However, all these systems rely on all vehicles being equipped with the same technology and all of them are autonomous vehicles. Implementing such systems in the real world is extremely difficult, there would be a transition period and this period may be a chaotic or well organized. To observe that intelligent transportation systems would help to solve traffic congestion or improve safely travelling, this transition period must be analyzed. In this study, we dwell on a simulation to allow autonomous vehicles and manually driven vehicles in same traffic environment. The developed software platform is able to simulate urban traffic with different proportions of autonomous vehicles over manually driven vehicles. Also manually driven vehicles are considered as three main groups, aggressive drivers, cautious drivers and delayed drivers. All vehicles are defined as software agents, to gain decision-making capabilities and unpredictable behaviors in traffic. All vehicles calculate their own routes, make their own chooses and follow their own paths with the help of multi agent approach. An agent has specific properties according to limitations like its average velocity and driver skill level. The work is fully implemented and tested in developed custom simulator, and we present detailed experimental results attesting to its effectiveness. Furthermore, we show that as the number of autonomous vehicles on the road increases, they travel in traffic more comfortable, faster, safer and delays caused by traffic jam decrease monotonically.Yüksek LisansM.Sc

Predicting Short-Term Traffic Congestion on Urban Motorway Networks

Traffic congestion is a widely occurring phenomenon caused by increased use of vehicles on roads resulting in slower speeds, longer delays, and increased vehicular queueing in traffic. Every year, over a thousand hours are spent in traffic congestion leading to great cost and time losses. In this thesis, we propose a multimodal data fusion framework for predicting traffic congestion on urban motorway networks. It comprises of three main approaches. The first approach predicts traffic congestion on urban motorway networks using data mining techniques. Two categories of models are considered namely neural networks, and random forest classifiers. The neural network models include the back propagation neural network and deep belief network. The second approach predicts traffic congestion using social media data. Twitter traffic delay tweets are analyzed using sentiment analysis and cluster classification for traffic flow prediction. Lastly, we propose a data fusion framework as the third approach. It comprises of two main techniques. The homogeneous data fusion technique fuses data of same types (quantitative or numeric) estimated using machine learning algorithms. The heterogeneous data fusion technique fuses the quantitative data obtained from the homogeneous data fusion model and the qualitative or categorical data (i.e. traffic tweet information) from twitter data source using Mamdani fuzzy rule inferencing systems. The proposed work has strong practical applicability and can be used by traffic planners and decision makers in traffic congestion monitoring, prediction and route generation under disruption

implications to CRM and public policy

Thesis(Doctoral) --KDI School:Ph.D in Public Policy,2017With the advent of the Internet and Mobile Communications, the nature of communication has changed significantly over the past few decades .The promotion of technologies among the common people has been found to be an important element of public policy to reduce the digital divide. The rapid advancement of information technology (IT), automation systems and data communications systems leads to improvement of intelligent transport systems (ITS). ITS covers all branches of transportation and involves all dynamically interacting elements of transportation system, i.e. transport means, infrastructure, drivers and commuters. However, few researches have been carried out in the context of public sectors, especially that involving ITS. The purpose of this study is to investigate the justice dimensions that influence satisfaction and public confidence in the context of ITS and to explore implications to Citizen/Customer Relationship Management (CRM) and public policy. This study investigates the following research questions: i) Do levels of perceived justice (distributive, procedural and interactional) in ITS environment affect levels of satisfaction/dissatisfaction? ii) Do levels of satisfaction form ITS affect levels of public confidence? iii) Do levels of dissatisfaction form ITS affect levels of willingness to complain? iv) Do levels of dissatisfaction form ITS affect levels of complaining behavior? v) Do levels of complaining behavior in ITS environment affect levels of satisfaction with complaint handling when the complaints are resolved based on three dimensions (distributive, procedural and interactional)of justice? vi) Do levels of willingness to complain in ITS environment affect levels of public confidence? vii) Do levels of satisfaction with complaint handling in ITS environment affect levels of public confidence? The findings of this study imply that ITS users are more importantly perceive to equity and equality issues, or distributive justice. The employment of ITS should not be limited to the technical aspects of ITS, but should focus more attention on the subjective domain of justice. The results of this study also have important implications for public complaint handling in terms of increasing public satisfaction with ITS, which is crucial for CRM.Part I: Exploring Satisfaction/Dissatisfaction and Public Confidence in the ITS Environment; Implications to CRM and Public Policy Part II: ComparingSatisfaction/Dissatisfaction and Public Confidence in the ITS Environment in Public and Private Transportation Part III: Implementation Strategy of ITS in Developing CountriesdoctoralpublishedA. K. M. Anisur RAHMAN