Trafikte Acil Durum Müdahale Araçlarının Geçişi Esnasındaki Karmaşa Problemleri İçin AUS Tabanlı Bir Çözüm Önerisi Geliştirilmesi

Öz

Artan nüfus ve araç sayısı şehiriçi yollarda tıkanıklık ve karmaşaya neden olabilmektedir. Özellikle trafiğin kesişim bölgesi olan kavşak kesimlerinde bu sorun daha belirgin olmaktadır. Kavşaklarda yaşanan karmaşa acil durum müdahale araçlarının olay yerlerine hızlı erişimini olumsuz etkilemektedir. Bu araçların müdahalede gecikmesi nedeniyle kayıplar daha da artmaktadır. Çalışmada, dijital sistemler, sensörler ve lazer ışıklandırma yardımıyla kavşak yaklaşımlarında acil durum araçlarının kullanabileceği bir sanal şerit oluşumunu sağlayan akıllı bir sistem kavramsal olarak tasarlanmıştır. Bu sistem yardımıyla lazer ışık kümesi ile belirlenen yol kesimi üzerinde bir sanal şerit oluşturularak araçların hızlı hareketlerine yönelik tüm adımlar tasarlanmış ve tasarım beş kişilik bir uzman ekip tarafından değerlendirilmiştir. İlk olarak SWOT analizi ile belirlenen faktörler uzman görüşü sayesinde ikili olarak karşılaştırılmış ve AHP metodu ile ağırlıklandırılmıştır. Uygulanan A’WOT tekniği sonuçlarından sistemin araçların hızlı hareketini sağlaması en güçlü yön, sürücülerin sanal şeridi kullanma olasılıkları en zayıf yön ve Türkiye’deki sürücülerin bu tür yenilikleri kabul etme eğiliminin düşük olması da sistemin önünde en önemli tehdit olarak belirlenmiştir. Son yıllarda acil müdahale gerektiren olayların sayısının ve sıklığının artması, sistemlerin uygulanmasında önemli fırsatlar oluştuğunu net olarak göstermekte ve çalışmanın amacını desteklemektedir.

Anahtar Kelimeler

• Akıllı sistemler
• Akıllı ulaşım
• Acil durum müdahale
• Sanal şerit
• Fermuar yöntemi

Developing An ITS Based Solution Proposal for Confusion Problems in Traffic During the Transition of Emergency Vehicles

Öz

Increasing population and number of vehicles can cause congestion and confusion on urban roads. This problem becomes more apparent especially at intersections. Confusion at the intersections negatively affects the rapid access of emergency vehicles to the scene. Due to the delay in the intersections of these vehicles, the losses increase even more. In the study, an intelligent system that provides the formation of a virtual lane that can be used by emergency vehicles in intersection approaches with the help of digital systems, sensors and laser lighting is conceptually designed. With the help of this system, a virtual lane was created on the road section determined by the laser light cluster, and all steps for the rapid movements of the vehicles were designed and the design was evaluated by a team of five experts. First, the factors determined by SWOT analysis were compared in pairs with expert opinion and weighted with the AHP method. From the results of the applied A'WOT technique, it was determined that the system's rapid movement of vehicles was the strongest aspect, the possibility of using the virtual lane by the drivers was the weakest aspect, and the low tendency of the drivers in Turkey to accept such innovations was determined as the most important threat to the system. The increase in the number and frequency of incidents requiring urgent intervention in recent years clearly shows that there are important opportunities in the implementation of the systems and supports the purpose of the study.

Anahtar Kelimeler

• Intelligent system
• Intelligent transportation
• Emergency response
• Virtual lane
• Zip method

Kaynakça

1. Andrade, L. A. C. G., & Cunha, C. B. (2015). An ABC heuristic for optimizing moveable ambulance station location and vehicle repositioning for the city of Sao Paulo. International Transactions in Operational Research, 22(3), 473–501.
2. Aydın, M. M., Köfteci, S., Akgöl, K., & Yıldırım, M. S. (2017). Utilization of a new methodology on performance measurements of red light violations detection systems. International Journal of Engineering and Applied Sciences, 9(1), 32-41.
3. Aydın, M. M., Aydoğdu, İ., & Yıldırım, M. S. (2022). Sinyalize kavşaklarda ülkelere göre gecikme ve kuyruk uzunluğu denklemleri geliştirilmesinin gerekliliği üzerine bir araştırma. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 12(2), 597-613.
4. Aydın, M. M., Köfteci, S. (2020). Koridor ortalama hız ihlal tespit sistemlerinin (kohits) tasarımdan işletmeye genel yapısı ve çalışma prensibi üzerine bir araştırma: Toprakkale örneği. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 10(1), 109-121.
5. Berdowski, J., Berg, R. A., Tijssen, J. G., & Koster, R. W. (2010). Global incidences of out-of-hospital cardiac arrest and survival rates: systematic review of 67 prospective studies. Resuscitation, 81(11), 1479–1487.
6. Bıyık, B., & Aydın, M.M. (2023). Dijital sistemler ve nesnelerin interneti tabanlı yeni bir akıllı otopark sistemi: bir kavramsal tasarım. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 13(4), 990-1008.
7. Coogan, S., & Arcak, M. (2015). A compartmental model for traffic networks and its dynamical behavior. IEEE Trans. Automat. Control, 60(10), 2698–2703.
8. Coşkun, T. (2018). Fermuar tekniği ile ambulansa yol verme (İzmir) [Video dosyası]. Erişim tarihi: 10 Ocak 2023, Erişim adresi https://www.youtube.com/watch?v=RuzAAf2LZPI

9. Çoruh, E., Aydın, M. M., Dağlı, E., Öztürk, Ö. F., & Yıldırım, M. S. (2020). Kapalı otobüs durağı uygulamalarının kullanıcı beklentileri ve memnuniyeti doğrultusunda incelenmesi: Gümüşhane ve Antalya örneği. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 10(4), 1027-1038.
10. Çoruh, E., Aydın, M. M., Dağlı, E., Öztürk, Ö. F., & Mazlum, Y. (2022). İklim değişikliği baskıları ve afetler karşısında Türkiye’de ulaşım, TMMOB Afet Sempozyumu, 20-22 Nisan, Ankara, Türkiye, s. 745-757.
11. De Lorenzo, R. A., & Eilers, M. A. (1991). Lights and siren: a review of emergency vehicle warning systems. Ann. Emerg. Med., 20(12), 1331–1335.
12. Fogue, M., Garrido, P., Martinez, F. J., Cano, J. C., Calafate, C. T., & Manzoni, P. (2013). A novel approach for traffic accidents sanitary resource allocation based on multi-objective genetic algorithms. Expert Systems with Applications, 40(1), 323–336.
13. Grant, P. (2017). The human factors associated with responding to emergency vehicles. (Doctorates and Masters). Edith Cowan University Theses.
14. Huang, Y. S., Weng, Y. S., & Zhou, M. (2015). Design of traffic safety control systems for emergency vehicle preemption using timed Petri nets. IEEE Trans. Intell. Transp. Syst., 16(4), 2113–2120.
15. Humagain, S., Sinha, R., Lai, E., & Ranjitkar, P. (2020). A systematic review of route optimization and pre-emption methods for emergency vehicles. Transp. Rev., 40(1), 35–53.
16. Jotshi, A., Gong, Q., & Batta, R. (2009). Dispatching and routing of emergency vehicles in disaster mitigation using data fusion. Socio-Econ. Plan. Sci., 43(1), 1–24.
17. Kajanus, M., Kangas, J., & Kurttila, M. (2004). The use of value-focused thinking and the A’WOT hybrid method in tourism management. Tourism Management, 25(4), 499-506.
18. Kangas, J., Pesonen, M., Kurttila, M., & Kajanus, M. (2001). A’WOT: Integrating the AHP with SWOT Analysis. Proceedings–6th ISAHP, pp. 189-198.
19. Karpova, Y., Villa, F., Vallada, E., & Vecina, M. Á. (2023). Heuristic algorithms based on the isochron analysis or dynamic relocation of medical emergency vehicles. Expert Systems with Applications, 212, 118773.
20. Koçhan, B., Çoruh, E., & Aydın, M.M. (2023). Sürücülerin Tünel İşletim ve Güvenliği Algısı Üzerine Bir Araştırma. Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 6(1), 493-516.Kwon, E., Kim, S., & Betts, R. (2003).
21. Route-Based Dynamic Preemption of Traffic Signals for Emergency Vehicle Operations. In: Transportation Research Board 82nd Annual Meeting Transportation Research Board, p. 1.
22. Lu, L., & Wang, S. (2019). Literature review of analytical models on emergency vehicle service: Location, dispatching, routing and preemption control. In: 2019 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference, pp. 3031–3036. http://dx.doi.org/10.1109/ITSC.2019.8916885.
23. Mu, H., Song, Y., & Liu, L. (2018). Route-based signal preemption control of emergency vehicle. J. Control Sci. Eng., 2018, 1–11.
24. Musolino, G., Polimeni, A., Rindone, C., & Vitetta, A. (2013). Travel time forecasting and dynamic routes design for emergency vehicles. Proc.-Soc. Behav. Sci., 87, 193–202.
25. Nellore, K., & Hancke, G. P. (2016). Traffic management for emergency vehicle priority based on visual sensing. Sensors, 1892.
26. Nelson, E. J., & Bullock, D. (2000). Impact of emergency vehicle preemption on signalized corridor operation: an evaluation, Transport. Res. Rec., 1727(1), 1–11.
27. Nordin, N. A. M., Zaharudin, Z. A., Maasar, M. A., & Nordin, N. A. (2012). Finding shortest path of the ambulance routing: interface of a-star algorithm using C programming. In: 2012 IEEE Symposium on Humanities, Science and Engineering Research, pp. 1569–1573.
28. Ölmez, İ., & Geçen, R. (2018). Acil durumlarda ambulans erişebilirliği: Antakya (Hatay) örneği. International Journal of Social Science, 73, 361-375.
29. Pala, O. (2017). İzmir’den Türkiye’ye itfaiyeye yol verme dersi [Video dosyası]. Erişim tarihi: 15 Ekim 2021, Erişim adresi: https://www.youtube.com/watch?v=o4F_T6fSQPg
30. Qi, L., Zhou, M., & Luan, W. (2016). Emergency traffic-light control system design for intersections subject to accidents, IEEE Trans. Intell. Transport. Syst., 17(1), 170–183.
31. Qin, X., & Khan, A. M. (2012). Control strategies of traffic signal timing transition for emergency vehicle preemption. Transp. Res. C, 25, 1–17.
32. Rajagopalan, H. K., Saydam, C., & Xiao, J. (2008). A multiperiod set covering location model for dynamic redeployment of ambulances. Computers & Operations Research, 35(3), 814–826.
33. Rosayyan, P., Paul, J., Subramaniam, S., & Ganesan, S. I. (2023). An optimal control strategy for emergency vehicle priority system in smart cities using edge computing and IoT sensors. Sensors, 100697.
34. Saaty, T. L. (1977). A scaling method for priorities in hierarchical structures. Journal of Mathematical Psychology, 15(3), 234-281.
35. Schmid, V., & Doerner, K. F. (2010). Ambulance location and relocation problems with time-dependent travel times. European Journal of Operational Research, 207(3), 1293–1303.
36. Su, H., Zhong, Y. D., Chow, J. Y., Dey, B., & Jin, L. (2023). EMVLight: a multi-agent reinforcement learning framework for an emergency vehicle decentralized routing and traffic signal control system. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 146, 103955.
37. TÜİK. (2022). Türkiye İstatistik Kurumu, Trafik Kaza İstatistikleri. Erişim tarihi: 21 Aralık 2022, Erişim Adresi: https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Karayolu-Trafik-Kaza-Istatistikleri-2021-37436
38. URL-1. https://www.dha.com.tr/gundem/fermuar-acilmiyor-ambulanslar-yolda-kaliyor-1742046. Erişim tarihi: 20.12.2022.
39. URL-2. https://www.yenisafak.com/gundem/ambulansa-yol-vermeyen-surucunun-ifadesi-ortaya-cikti-3449176. Erişim tarihi: 20.10.2022.
40. URL-3. https://www.seydisehirhaber.com/d/45408/konya-dan-deprem-bolgesine-giden-araclar-10-kilometre-kuyruk-olusturdu. Erişim tarihi: 15.09.2022.
41. URL-4.https://www.yenisafak.com/gundem/deprem-yardimlari-icin-lojistik-firmalarina-depo-ve-tir-cagrisi-gecici-olarak-bize-tahsis-edin-4506330. Erişim tarihi: 05.01.2022.
42. URL-5. https://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2021/02/20210202-2. Erişim tarihi: 18.10.2022.
43. URL-6.https://www.iha.com.tr/haber-ambulansa-yol-vermek-isterken-kaza-yapti-837812/ Erişim tarihi: 25.11.2022.
44. URL-7.https://www.gzt.com/video/jurnalist/ukraynada-lazer-teknolojili-trafikisiklari-gorenleri-sasirtiyor-2167212 Erişim tarihi: 15.02.2022.
45. URL-8.https://www.tweaktown.com/news/35489/could-this-laserhologram-concept-be-the-stoplight-of-the-future-/index.html Erişim tarihi: 10.01.2022.
46. URL-9. https://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2012/11/20121108-7.htm Erişim tarihi: 20.12.2022.
47. Yaman, T., Dağlı, E., Aydın, M. M., & Keleş, M. A. (2022). Fasılalı geçiş sistemlerinde güvenli geçiş uygulamaları. İdealkent, 13(36), 797-823.
48. Yıldırım, B., & Soylu, B. (2023). Relocating emergency service vehicles with multiple coverage and critical levels partition. Computers & Industrial Engineering, 109016.
49. Zhao, L., Pu, L., Zhao, Z., Huang, B., Hao, J., & Huang, Y. (2018). Emergency vehicle preemption control of t-shaped intersection with time Petri nets, Chinese Automation Congress (CAC), Xi’an, China, pp. 2503–2508.