MATLAB/Simulink Tabanlı Otonom Araç Çarpışma Simülasyonu ve Enerji Absorpsiyon Analizi

Öz

Otonom araçların güvenliği, çarpışma anında darbe enerjisinin nasıl absorbe edildiği ile doğrudan ilişkilidir. Bu bağlamda, çarpışma dinamiklerini ayrıntılı bir şekilde incelemek amacıyla MATLAB/Simulink tabanlı dinamik bir simülasyon modeli geliştirilmiştir. Model, 45° çarpışma açısı, 50 km/h hız ve ıslak asfalt koşulları altında test edilmiş ve farklı hızlar, çarpışma açıları ile yol yüzeyi koşulları dikkate alınarak çeşitli senaryolar oluşturulmuştur. Simülasyon sonuçları, hızın artmasıyla birlikte çarpışma kuvvetinin ve enerji absorpsiyonunun belirgin şekilde yükseldiğini ortaya koymaktadır. Özellikle, 30° çarpışma açısında, darbe kuvvetinin geniş bir yüzeye yayıldığı ve bu durumun enerjinin daha etkin absorbe edilmesini sağladığı belirlenmiştir. Buna karşılık, 60° çarpışma açısında kuvvetin daha dar bir alanda yoğunlaşması nedeniyle, enerji absorpsiyonunun belirgin şekilde azaldığı tespit edilmiştir. Bununla birlikte, sürtünme katsayısının azalmasıyla çarpışma süresinin uzadığı, dolayısıyla kuvvetin daha geniş bir alana yayılarak dağılımının değiştiği gözlemlenmiştir. Modelin doğruluğunu değerlendirmek amacıyla, elde edilen simülasyon sonuçları Euro NCAP ve NHTSA çarpışma test verileriyle karşılaştırılmış ve teorik hesaplamalarla doğrulanmıştır. Analizler, modelin gerçek dünya kazalarını temsil etme açısından yüksek bir güvenilirliğe sahip olduğunu ve ±%5 hata payı içinde tutarlı sonuçlar ürettiğini göstermektedir. Elde edilen bulgular, araç güvenlik sistemlerinin çarpışma dinamiklerine daha etkin yanıt verebilmesi ve pasif güvenlik önlemlerinin optimize edilmesi açısından önemli içgörüler sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Dinamik model
• Çarpışma davranışı
• Otonom araç
• MATLAB/Simulink
• Çarpma kuvveti

MATLAB/ Simulink Based Autonomous Vehicle Collision Simulation and Energy Absorption Analysis

Abstract

The ability of autonomous vehicles to mitigate collision damage is closely tied to how effectively they absorb impact energy. To explore this dynamic, a simulation model grounded in MATLAB/Simulink was constructed and employed to examine the key parameters influencing collision behavior. The model was evaluated under controlled conditions, including a 45-degree impact angle, a vehicle speed of 50 km/h, and a wet asphalt surface. A series of alternative scenarios were also developed by varying speed, angle of collision, and surface friction properties. Results from the simulations indicate that increases in vehicle speed correspond to significant rises in both impact force and the amount of energy absorbed by the structure. Notably, collisions occurring at a 30-degree angle demonstrated a wider distribution of force across the vehicle body, which facilitated more efficient energy absorption. In contrast, impacts at 60 degrees led to more localized force concentration, thereby reducing energy dissipation capacity. Lower friction values on the road surface were observed to extend the duration of impact and increase the spatial spread of force throughout the vehicle framework. To assess the accuracy of the simulation, results were compared against empirical crash test data sourced from Euro NCAP and NHTSA, as well as against theoretical calculations. These comparisons showed that the model's predictions aligned with physical test data to within ±5%, indicating a high level of reliability. Taken together, these insights contribute meaningfully to the refinement of passive safety mechanisms, inform the structural design of vehicles for improved crash resilience, and support the development of intelligent safety control systems for autonomous platforms.

Keywords

• Dynamic model
• Collision Behavior
• Autonomous Vehicle
• MATLAB/ Simulink
• Impact force

Kaynakça

1. Anderson J. M., Kalra N, Stanley K. D., Sorensen P, Oluwatola O. A., Autonomous Vehicle Technology: A Guide for Policymakers, Rand Corporation, 185, 2016.
2. Adar U. G, Altan Z., AUTOMIND: Otomobil Ne Kadar “Oto”? İnsan-Otonom Araç Üzerine Bir İnceleme, Uludağ University Journal of the Faculty of Engineering, 623-38, 2024.
3. Anonymous, 2025. The Future of Self-Driving Cars as Autonomous Technology Advances at A More Rapid Pace, Liberty Advisor Group, https://libertyadvisorgroup.com/insight/autonomous-technology-advances-at-a-more-rapid-pace, (Accessed: 05.05.2025).
4. Anonymous, 2021. SAE J3016 Levels of Driving Automation, https://sae.org/standards/content/j3016_202104, (Accessed: 05.05.2025).
5. Almaskati D, Kermanshachi S, Pamidimukkala A., Investigating The Impacts of Autonomous Vehicles on Crash Severity and Traffic Safety, Frontiers in Built Environment, 2024.
6. Ateş F, Bakirci A, Can Günaydin A, Ensarioğlu C, Çakir M. C., Otomobil Çarpışma Kutularında Performans Artırıcı Yaklaşımların İncelenmesi, BAUN Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 24(2), 830-56, 2022.
7. Baltacıoğlu K, Başar M. T, Karaaslan M, Özer Z, Öcal S., Görüntü İşleme Yoluyla Otonom Tren-Hayvan Kazası Önleme Sistemi, Demiryolu Mühendisliği, 150-61, 2023.
8. Bakioğlu G, Atahan A., Otonom Araçların Benimsenmesi ve Güvenlik Algılarının İncelenmesi, European Journal of Science and Technology, 2022.

9. Çimendağ M., Elektrikli ve Konvansiyonel Araçlara ait İki Şasi Tasarımının Yandan Çarpışma Deformasyonlarının İncelenmesi, Pamukkale Universitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2022.
10. Öztürk İ, Kaya N, Öztürk F., Otomobil Ön Tampon Çarpışma Simülasyonu ve Optimizasyonu, 7. Otomotiv Teknolojileri Kongresi (OTEKON 2014), 2014, Bursa.
11. Özarpa C, Avcı İ, Kara S. A., Otonom Araçlar için Siber Güvenlik Risklerinin Araştırılması ve Savunma Metotları, European Journal of Science and Technology, 2021.
12. Paliotto A, Alessandrini A, Mazzia E, Tiberi P, Tripodi A., Assessing The Impact on Road Safety of Automated Vehicles: An Infrastructure Inspection-Based Approach, Future Transportation, 2(2), 522-40, 2022.
13. Pyrz M, Krzywobłocki M, Wolska N., Optimal Crashworthiness Design of Vehicle S-Frame using Macro-Element Method and Evolutionary Algorithm. Structural and Multidisciplinary Optimization, 65(3), 2022.
14. Schwalb E., Analysis of Hazards for Autonomous Driving, Journal of Autonomous Vehicles and Systems, 1(2), 2021.
15. Taştan Y, Kaymaz H., Otonom Araçların Önündeki Zorluklar, International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences, 33(2), 195-209, 2021.
16. Temiz F, Araçların Karşılıklı Çarpışmasında Sürücüye Etkiyecek Kuvvet ve İvme Değişimlerinin Analizi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2008.
17. Wang D, Zhang J, Wang S, Hu L., Frontal Vehicular Crash Energy Management using Analytical Model in Multiple Conditions, Sustainability, 14(24), 2022.