Speed Compatible Green Wave Corridor with The Internet of Things

Abstract

Today, Intelligent Transportation Systems are becoming more and more common. Green wave systems in Smart Transportation Systems are used with fixed values of which phase duration is preset and the total cycle time does not change. It is needed for these systems to include the smart transportation class and adapt to the environment. With this study, the green wave system has been realized by transforming the green wave system into Intelligent Transportation Systems on a corridor with varying phase duration. Data collection points on the green wave corridor, speed detection points, and junction control devices were communicated and the duration of the junctions was changed according to the traffic density, and the waiting times of the other vehicles and pedestrians in the corridor were reduced and traffic safety was increased.

Keywords

• Intelligent Transportation System
• Speed adaptive green wave
• Green wave

Nesnelerin İnterneti İle Hız Uyumlu Yeşil Dalga Koridoru

Abstract

Günümüzde Akıllı Ulaşım Sistemleri giderek yaygınlaşmaktadır. Akıllı Ulaşım Sistemleri içerisinde yer alan yeşil dalga sistemleri ise faz süreleri önceden ayarlanmış sabit değerler ile toplam çevrim süresi değişmeyen yapısıyla kullanılmaktadır. Bu sistemlerin akıllı ulaşım sınıfına girmesi ve çevreye uyarlanması gerekmektedir. Bu çalışma ile yeşil dalga sistemini Akıllı Ulaşım Sistemlerine dönüştürerek bir koridor üzerinde değişen faz süreli yeşil dalga sistemi gerçekleştirilmiştir. Yeşil dalga koridoru üzerindeki veri toplama noktaları, hız tespit noktaları ile kavşak kontrol cihazlarının haberleşmesi sağlanarak kavşakların faz sürelerinin trafik yoğunluğuna göre değişimi ile koridordaki diğer araç ve yayaların bekleme süreleri azaltılmaya ve trafik güvenliği artırılmaya çalışılmıştır.

Keywords

• Akıllı Ulaşım Sistemleri
• Hız Uyarmalı Yeşil Dalga
• Yeşil Dalga.

References

1. Tufan H., 2014, Akıllı Ulaşım Sistemleri Uygulamaları ve Türkiye İçin Bir Aus Mimarisi Önerisi. Ulaştırma ve Haberleşme Uzmanlığı Tezi, Ulaştırma, Denizcilik ve Haberleşme Bakanlığı.
2. Turan M. C., 2011, Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Araçsal Ağların Kullanıldığı Adaptif Seyir Kontrol Sistemi Benzetimi. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üni. Fen Bilimleri Enstitüsü.
3. SUMO - Simulation of urban mobility, www.sumo.sourceforge.net.,[Visited:03.01.2020]
4. Krajzewicz D., Feld C., Wagner P., 2002, SUMO (Simulation of Urban Mobility), An open-source traffic simulation, 4th Middle East Symposium on Simulation and Modelling, pp 183-187. https://www.researchgate.net/publication/224793504 [Visited: 06.01.2020].
5. Tunc İ., Söylemez M., 2019, Kavşak Yönetiminde Bulanık Mantık ve PI Kontrol Yöntemlerinin Benzetimi, TOK'2019 Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, 11-14 Eylül 2019, Muğla.
6. Guberinic S., Senborn G., &Lazic B., 2008, Optimal Traffic Control: Urban Intersections, CRC, Broken Sound Parkway NW, 2008.
7. Kutup N., 2011, Nesnelerin İnterneti; 4H Her yerden, Herkesle, Her zaman, Her nesne ile bağlantı, 16. Türkiye’de İnternet Konferansı, 30 Kasım – 2 Aralık 2011, Ege Üniversitesi, Bornova, İzmir.
8. Türkiye Bilişim Derneği, Aylık Bilişim Kültür Dergisi Sayı 159, Kasım 2013, sayfalar 89-94, https://www.bilisimdergisi.org.tr/bilisim-dergisi-sayilari/s159.pdf [Visited: 20.12.2019]

9. Gartner Araştırma Şirketi, 2017, https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2017-02-07-gartner-says-8-billion-connected-things-will-be-in-use-in-2017-up-31-percent-from-2016 [Visited: 23.01.2020]
10. Claveria K., 2019, https://www.visioncritical.com/blog/internet-of-things-stats# [Visited: 24.01.2020]
11. Aktaş F., Çeken C., Erdemli Y.E., 2014, Biyomedikal Uygulamaları için Nesnelerin İnterneti Tabanlı Veri Toplama ve Analiz Sistemi, Tıp Teknolojileri Ulusal Kongresi, 25-27 Eylül 2014, pp 299-302.
12. Al-Sakran H. O., 2015, Intelligent Traffic Information System Based on Integration of Internet of Things and Agent Technology, (IJACSA) International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Vol. 6, No. 2, pp 37-43. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2015.060206.
13. Ashton K., 2009., That 'Internet of Things' Thing., RFID Journal 2009, http://www.rfidjournal.com/articles/pdf?4986 [Visited: 22.12.2019]
14. Haartsen J.,1998, Bluetooth the universal radio interface for ad hoc, wireless connectivity. Ericsson Review Vol. 75 (1998): 3, pp. 110-117. https://www.researchgate.net/publication/290790635_Bluetooth_-_the_universal_radio_interface_for_ad_hoc_wireless_connectivity
15. Zhang X., Wang Y., Nihan N. L., and Hallenbeck. M. E.,2003, Development of a System for Collecting Loop Detector Event Data for Individual Vehicles., Transportation Research Record, No. 1855, 168-175. http://faculty.washington.edu/yinhai/wangpublication_files/TRB_03_LD.pdf.
16. Patil M., Raghuveer K.,2015, International Journal of Computer Science and Mobile Computing, Vol.4 Issue.4, April- 2015, pg. 532-540
17. Smith T.,2013, Review: Beagleboard Beaglebone Black https://www.theregister.co.uk/2013/06/11/review_beagleboard_beaglebone_black/ [Visited: 15.01.2020]
18. Bachmann C., Roorda M., Abdulhai B., Moshiri B., 2012, Fusing a Bluetooth Traffic Monitoring System with Loop Detector Data for Improved Freeway Traffic Speed Estimation, Journal of Intelligent Transportation Systems, 30 November 2012, https://doi.org/10.1080/15472450.2012.696449.
19. Gülsün B., Gonca C. K.,2019, Adaptif Trafik Yönetim Sistemleri, OHS ACADEMY İş Sağlığı ve Güvenliği Akademi Dergisi, Cilt 2, sayi 1,30 Nisan 2019, sayfalar 32-40. https://dergipark.org.tr/tr/pub/ohsacademy/issue/44841/516737