Araştırma Makalesi

Deneysel Olarak Ölçülen Farklı Sürüş Davranışlarının K En Yakın Komşuluklar Yöntemleriyle Sınıflandırılması

Sayı: 28 30 Kasım 2021
PDF İndir
TR EN

Deneysel Olarak Ölçülen Farklı Sürüş Davranışlarının K En Yakın Komşuluklar Yöntemleriyle Sınıflandırılması

Öz

Bu çalışmada, 13 farklı sürücünün aynı aracı, aynı güzergahta ve aynı çevre koşullarında sürmesi sağlanmıştır. Sürüşler başlamadan araca araç takip cihazı monte edilmiş ve eş zamanlı olarak akıllı telefon uygulaması kullanılmıştır. Sürüşlerin kontrollü bir şekilde gerçekleştirildiği rota, sürüş davranışlarını ortaya çıkarabilecek özelliklere sahip olacak şekilde seçilmiştir. Açısal hız ile ilgili sonuçların doğru bir şekilde alınabilmesi için sağa-sola dönüş ve u dönüşü manevralarının kullanıldığı bölümler bulunmaktadır. Aynı amaçla yolda tümsek, çukur, yaya, araç ve hız limitlerinin olmasına özen gösterilmiştir. Ardından sürücüler agresif, sakin veya normal olarak sınıflandırılmaktadır. Sınıflandırma yöntemi olarak k en yakın komşuluklar metodolojileri kullanılmıştır. Fine KNN yöntemi ile %84,6 doğruluk elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Ayuso, M., Guillén, M., & Pérez-Marín, A. M. (2014). Time and distance to first accident and driving patterns of young drivers with pay-as-you-drive insurance. Accident Analysis & Prevention, 73, 125-131.
  2. Boyraz, P., Acar, M., & Kerr, D. (2007, June). Signal modelling and hidden markov models for driving manoeuvre recognition and driver fault diagnosis in an urban road scenario. In 2007 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (pp. 987-992). IEEE.
  3. Cover, T., & Hart, P. (1967). Nearest neighbor pattern classification. IEEE transactions on information theory, 13(1), 21-27.
  4. Daza, I. G., Hernández, N., Bergasa, L. M., Parra, I., Yebes, J. J., Gavilán, M., ... & Sotelo, M. A. (2011, October). Drowsiness monitoring based on driver and driving data fusion. In 2011 14th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) (pp. 1199-1204). IEEE.
  5. Fix, E., & Hodges, J. L. (1989). Discriminatory analysis. Nonparametric discrimination: Consistency properties. International Statistical Review/Revue Internationale de Statistique, 57(3), 238-247.
  6. Fu, R., Wang, H., & Zhao, W. (2016). Dynamic driver fatigue detection using hidden Markov model in real driving condition. Expert Systems with Applications, 63, 397-411.
  7. Gadepally, V., Kurt, A., Krishnamurthy, A., & Özgüner, Ü. (2011, October). Driver/vehicle state estimation and detection. In 2011 14th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) (pp. 582-587). IEEE.
  8. Gadepally, V., Krishnamurthy, A., & Ozguner, U. (2013). A framework for estimating driver decisions near intersections. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 15(2), 637-646.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

30 Kasım 2021

Gönderilme Tarihi

18 Ekim 2021

Kabul Tarihi

18 Ekim 2021

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2021 Sayı: 28

Kaynak Göster

APA
Serttaş, T. N., & Serttaş, F. (2021). Deneysel Olarak Ölçülen Farklı Sürüş Davranışlarının K En Yakın Komşuluklar Yöntemleriyle Sınıflandırılması. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 28, 790-794. https://doi.org/10.31590/ejosat.1011026