EN
TR
VISSIM Simülasyonuna Dayalı Akıllı Kavşak Sinyal Kontrolü: Ankara Örneği
Öz
Günümüzde, kentsel alanlarda yaşayan nüfusun hızla artması, bununla birlikte özel araç sayısı ve araç kullanımındaki artış, kentsel hareketlilik talebini artırmıştır. Bu hareketlilik, özellikle sinyalize kavşaklarda; trafik sıkışıklığı, gecikme ve beklemeler, trafik kazaları ve çevresel kirlilik gibi problemleri beraberinde getirmektedir. Gün içerisinde trafik akımındaki dalgalanmalar, sabit zamanlı olarak yönetilen kavşaklarda gereksiz beklemelere, yakıt sarfiyatına, zaman kayıplarına, hatta zaman zaman sürücülerin kural ihlallerine neden olabilmektedir. Bir Akıllı Ulaşım Sistemi uygulaması olan trafik uyarmalı sistemler, gerçek zamanlı trafik değerlerine göre süre ataması yaptıkları için, gecikmeleri minimuma indiren ve kavşak performansını artıran, günümüzde yaygın olarak kullanılan sistemlerdir. Bu çalışmada, Ankara Yenimahalle ilçesinde yer alan ve farklı geometriye sahip dört kavşağın, trafik uyarmalı (akıllı kavşak) olarak çalıştırılması durumunda, sağlanacak faydaların ortaya konulması amaçlanmaktadır. Çalışmada, kavşak performanslarının karşılaştırılabilmesi için VISSIM programı kullanılmıştır. Belirlenen kavşakların önceki ve sonraki durumları programa girilerek sabah zirve saatleri için simülasyonlar gerçekleştirilmiş, mevcut durum ve yeni durum karşılaştırması yapılarak meydana gelen iyileşmeler tespit edilmiştir. İncelenen kavşakların akıllı kavşak olarak yönetilmeleri durumunda; gecikme süreleri, kuyruk uzunlukları ve yakıt tüketiminde önemli iyileşmeler sağlayacağı tespit edilmiştir.
Anahtar Kelimeler
Etik Beyan
Bu makalenin yazarları çalışmalarında kullandıkları materyal ve yöntemlerin etik kurul izni ve/veya yasal-özel bir izin gerektirmediğini beyan ederler.
Kaynakça
- [1] Anadolu Ajansı. Erişim tarihi: 15.01.2025. https://www.aa.com.tr/tr/dunya/dunya-nufusu-2030da-8-6-milyara-ulasacak/858027
- [2] Lee W.H., ve Chiu C.Y. (2020). Design and implementation of a smart traffic signal control system for smart city applications. Sensors, 20(2), 508. https://doi.org/10.3390/s20020508
- [3] Akıllı Ulaşım Sistemleri (AUS) Değerlendirme Endeksi Geliştirme AR-GE Projesi Sonuç Raporu (2018). Akıllı Ulaşım Sistemleri Derneği (AUSDER). https://austurkiye.org.tr/uploads/blog/file_25-aus-degerlendirme-endeksi-gelistirme-ar-ge-projesi-sonuc-raporu-915.pdf
- [4] Çapali B. (2009). Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Türkiye’deki uygulamaları. Yüksek Lisans Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
- [5] Li Y., Hao H., Gibbons R., Medina A. (2021). Understanding gap acceptance behavior at unsignalized Intersections using naturalistic driving study data. Transportation Research Record, 2675(9), 1345-1358. https://doi.org/10.1177/036119812110071
- [6] Xu B., Li S.E., Bian Y., Li S., Ban X.J., Wang J., Li K. (2018). Distributed conflict-free cooperation for multiple connected vehicles at unsignalized intersections. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 93, 322-334. https://doi.org/10.1016/j.trc.2018.06.004
- [7] Zhou J., Shen Z., Wang X., Wang L. (2024). Unsignalized Intersection Management Strategy for Mixed Autonomy Traffic Streams. Electrical Engineering and Systems Science, https://doi.org/10.48550/arXiv.2204.03499
- [8] Xiao G., Liu K., Sun N., Zhang Y. (2024). Game-Based Vehicle Strategy Equalization Algorithm for Unsignalized Intersections. World Electric Vehicle Journal, 15(4), 146. https://doi.org/10.3390/wevj15040146
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Ulaşım ve Trafik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Erken Görünüm Tarihi
10 Aralık 2025
Yayımlanma Tarihi
31 Aralık 2025
Gönderilme Tarihi
30 Nisan 2025
Kabul Tarihi
23 Eylül 2025
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2025 Cilt: 13 Sayı: 4
