Araç can bus verileri kullanılarak eğiticili sınıflandırma algoritmaları ile sürüş stili ve yol profilinin saptanması

Gün geçtikçe kullanılan araçların sayısının artmasıyla araç sürücüleri, sürüş stilleri ve yolların profili kaynaklı kazaları daha fazla yaşamaktadırlar. Artan kazaların paralelinde de kişilerin can ve mal kayıplarında büyük oranda artış yaşandığı resmi kayıtlara geçmektedir. Durum böyle olunca akıllı trafik sistemi üzerine çalışan araştırmacıları, bu oluşabilecek kaza oranlarının azaltılması veya kaza durumuna yol açabilecek nedenlerin sürücülere önceden iletilmesi için yeni çalışmalar yapmaya itmiştir. Bu tezin amacı, araçların CANBus üzerinden sensör verileri kullanılarak sürücünün sürüş stilinin tespiti ile araçların sürüldüğü yolların profilinin bulunmasıdır. Bu çalışmada, Yapay Sinir Ağları, En Yakın Komşuluk, Destek Vektör Makineleri, C4.5 Algoritması, Naive Bayes ve Derin Öğrenme algoritması olan LSTM gibi hem geleneksel olarak literatürde kabul edilmiş en çok kullanılan sınıflandırıcı algoritmaların yanında günümüz çağının başarı performansı en yüksek olan ve Derin Öğrenme sınıflandırma algoritması kullanılmıştır. Bu algoritmalar, sürücünün agresif/sakin sürüş stili ile araçların kullanıldığı düz/bozuk yol profillerini tespit etmek için araç OBD II soketinden CANBus yoluyla alınan verileri kullanmıştır. Çalışmadaki veriler farklı sürücülerin bilinçli bir şekilde literatürde kabul edilen agresif ve sakin sürüş tarzlarında araç sürerek araçtan alınan CAN Bus sensör verileri "agresif" ve "sakin" şeklinde etiketlenmiş eğitim verileri haline getirilmiştir. Ayrıca bozuk ve düz yollarda yapılan çeşitli sürüşlerden toplanan sensör verileri de yol profili için eğitim verileri olarak kullanılmıştır. Bu tezde, derin öğrenme yöntemleri de dahil olmak üzere sınıflandırma algoritmalarının kullanılarak sürüş stili ve yol profili yüksek doğruluk oranında tespit edilebileceği gösterilmiştir. Sonuç olarak, sürüş stili ve yol profili sınıflandırmanın LSTM modelinin diğerlerine göre daha başarılı olduğu tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçlarla oluşabilecek kazaların engellenmesi amacıyla gerek sürücülere ve gerekse yetkililere geri bildirimler sağlayacağı öngörülmektedir.