Tasarsız araç ağlarında bulanık trafik sinyal kontrolü

Trafik sinyal kontrolu (TSK), dünyanın büyük kentleri için büyük bir endişe kaynağıdır. Verimsiz ve etkisiz kesişim kontrolu, ekonomik, çevresel ve sosyal problemleri ortaya çıkarmaktadır. Çoğu zaman, döngü dedektörleri ve sensör yeteneği ile sınırlı olan kameralar gibi algılayıcılara dayanmaktadır. Tasarsız araç ağları (TAA) TSK'nin araçlar için gerçek bilgi edinmesini sağlar. Bu, araçlarla iletişim kurabilen kavşağın ortasında yol kenar birimi (YKB) gerektirir. Sensörlü TSK'lerin iki önemli dezavantajı vardır: kurulum / bakım maliyetleri ve arıza oranı. Bunun yanı sıra, günümüzde TAA'lı TSK'lerin de karmaşık trafik gözetimi ve etkisiz kontrol çözüme olmak üzere iki önemli dezavantajı vardır. Bunun temel nedeni, penetrasyon oranı (PO) olarak adlandırılan, bu teknolojiyi kullanan araçların sayısının az olmasıdır. Bu tez, TAA ortamında bulunan TSK sinyal kesişme algoritmalarının düşük PO'larına odaklanmaktadır. Bu işlem TAA iletişimleri, basit trafik gözetimi ve akıllı kontrol çözümü aracılığıyla yapılmaktadır. TAA haberleşmede, Araç-Herşey (AH) iletişimleri özellikle trafik gözetleme işlemi için uygundur. Bunun nedeni, düşük gecikme süreleri ve Araç-Araç (AA) ve Araç-Altyapı (AAltyapı) iletişimi yoluyla araç arasında anında iletişim kurabilme yeteneklerinden kaynaklanmaktadır. Son dönemdeki TSK çözümleri, kendi kendini düzenleyen algoritmalara (örn. Müfreze, aşamalı, yürüyen ve tıkanıklık temelli) odaklanmaktadır. Her algoritmanın ana fikri, bir optimizasyon sorunu yerine bir adaptif trafik çözümlerine çalışılmıştır. Yerel bilgilere dayanarak, bu problem çözülebilir. Her birinin en büyük dezavantajı, belirli trafik koşulları için değil diğerleri için uygun olmasıdır. Bu sorunu çözmek için, trafik koşul kriterlerine dayanan uygun bir algoritmayı seçmek için basit mantık ve bulanık mantık olmak üzere iki yaklaşım önerilmiştir. Önerilen iki yaklaşım, bu alanda yakın zamanda geliştirilen algoritmaların davranışlarıyla simüle edilmiş ve değerlendirilmiştir. Sonuçlar, düşük PO'da bile TAA ortamını kullanarak TSK'lerimizin (özellikle bulanık mantık) iyi bir performans gösterdiği görülmüştür.