Şehir içi trafik sinyal ağının takviyeli öğrenme algoritmaları ve nesnelerin interneti tabanlı kontrolü

Uyarlanabilir trafik sinyal kontrolü, sinyal süresini trafiğin durumuna göre ayarlayan ve trafiği gerçek zamanlı olarak yöneten zorlu bir konudur. Klasik trafik sinyal kontrol sistemlerinin performansı, uygun sinyal planlamasını yapmak için yeterli değildir. Bu tez çalışmasında trafikteki gecikmeyi azaltmak için nesnelerin interneti tabanlı üç katmanlı bir kontrol yöntemi önerilmektedir. Önerilen yaklaşım ile her bir katmanda optimizasyon işlemi gerçekleştirilmektedir. En alt katman olan kenar bilişim katmanı, gerçek zamanlı ve yerel bir optimizasyon sağlamaktadır. Orta katman olan sis bilişim katmanı, gerçek zamanlı ve küresel bir optimizasyon işlemi gerçekleştirmektedir. En üst katman olan bulut bilişim ise alt katmanlardan gelen veriler çevrimdışı olarak değerlendirilmekte ve alttaki iki katmanın performansını arttıracak parametreler araştırılmaktadır. Ayrıca hem izole kavşakta hem de trafik ağında kullanılmak üzere yenilikçi bir yaklaşım önerilmektedir. Literatürdeki yöntemler araçların yalnızca kırmızı sinyal fazından dolayı beklemesinden kaynaklanan gecikme süresini minimize etmeye çalışmaktadır. Oysa kavşaklarda gecikmenin araçların yavaşlaması, hızlanması ve beklemesi olmak üzere üç farklı nedeni vardır. Bu çalışmada üç farklı gecikme türünün de minimize edilmesi hedeflenmiştir. Hızlanma ve yavaşlamadan kaynaklı gecikmeyi azaltmak için uygulanan kavşak bilgisinin yanı sıra bitişik kavşakların verilerini de girdi olarak kullanan bir kontrol önerilmiştir. Bu çalışmada yöntem geliştirmek ve geliştirilen yöntemlerin performanslarını değerlendirmek için SUMO trafik simülatörü kullanılmıştır. Hem izole bir kavşakta hem de çoklu trafik sinyallerinin oluşturduğu trafik ağlarında uygulanabilir bir mimari tasarlanmıştır. Böylece literatüre ve akıllı trafik kontrol sistemlerinin gelişimine büyük bir katkı sağlamak amaçlanmıştır.