Veri Güdümlü Kent Yönetimi: Otobüs Hatları için Gerçek Zamanlı Durak Yoğunluğu Engelleme ve Operasyon Destek Sistemi

Yıl 2023, Sayı: 2 - AKILLI ŞEHİRLER, 61 - 71, 19.05.2023

Mehmet Göktürk , Bekir Özyurt

Öz

Bugüne kadar toplu taşımada nesnelerin interneti (IOT) verilerinin sefer zaman, pozisyon ve seyahat kalitesi bileşenlerinin toplu olarak değerlendirildiği sistemler ayrı ayrı mevcut olsa da çoğunlukla uygulamada yaygın kullanılmadığı, operasyonlarda proaktif müdahalenin ve veri odaklı çalışmanın öneminin tam olarak kavranmadığı görülmektedir. Uygulama süreçlerinde sorunların olduğu, literatüre dayalı çalışmaların yaygınlaşmadığı anlaşılmaktadır. Bu çalışmada kentsel otobüs operasyonunda durakların birden çok hat tarafından kullanılmasından oluşan yoğunlun azaltıldığı, otobüslerin durağa yığılması nedeniyle oluşan yol tıkanması ve trafiğin ortadan kaldırılmasına, yolcuların ileri geri koşuşturmasının engellenmesine yönelik yapılan tasarım ve çalışma incelenmektedir.
Çalışmada bilimsel temellere dayalı, sürücü ve operatörün algısal özelliklerini dikkate alan, sürekli farkındalık temelli ve uzun vadeli planlamaya yönelik sefer kararlılığı sağlayan, durak kalabalığı giderici, durumsal farkındalık oluşturucu sistem tasarımı oluşturulmuştur. Geliştirilen modelde duraklara yaklaşan araçların nesnelerin interneti yaklaşımı ile izlenerek akıllı şoför etkileşimli sistem ile duraklarda birikmesine engel olacak yaklaşım kurgulanmıştır. Uzaktan izleme ve sefer planlama dikkate alındığında, literatürdeki ve prototip uygulamalar dikkate alındığında bu yaklaşımın durak büyüklüğünün azaltılmasına yardımcı olacağı, hatlar arasındaki varyasyonu azaltarak özel işletmeci araçları arasındaki gelir dağılımını da adil bir hale getireceği değerlendirilmiştir. Ayrıca operatörce aktif plan değişiklikleri ve müdahaleler için bir veri analiz zemini hazırlanmış olmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Akıllı Şehir, Toplu Taşıma, Durak Yoğunluğu, Nesnelerin İnterneti, Trafik, Ulaştırma, İnsan Bilgisayar Etkileşimi

Data Driven City Management: Real-Time Bus Bunching Prevention and Operation Support System for Bus Lines

Öz

Although there are separate systems that evaluate the time, position and travel quality components of the internet of things (IOT) data in public transportation, it is seen that they are not widely used in practice and the importance of proactive intervention and data-oriented work in operations is not fully understood. It is understood that there are problems in the implementation processes and studies based on the literature are not widespread. In this study, the design and work done to reduce the density caused by the use of stops by more than one line in the urban bus operation, to eliminate the road congestion and traffic caused by the crowding of the buses to the stop, and to prevent the passengers from running back and forth are examined. In the study, a system design based on scientific foundations, taking into account the perceptual characteristics of the driver and operator, providing voyage regulation for continuous awareness and long-term planning, eliminating the stop crowd, and creating situational awareness was created. In the developed model, vehicles approaching the stops are monitored with the internet of things approach, and an approach is designed to prevent them from accumulating at the stops with the smart driver interactive system. Considering the remote monitoring and voyage planning, considering the literature and prototype applications, it has been evaluated that this approach will help reduce the size of the stops, reduce the variation between the lines and make the income distribution among private operator vehicles fair.
In addition, a data analysis ground is prepared for active plan changes and interventions by the operator.

Anahtar Kelimeler

Smart City, Public Transportation, Bus Bunching, Internet of Things, Traffic, Transportation, Human Computer Interaction

Kaynakça

• Schmaranzer, D., Braune, R., & Doerner, K. F. (2021). Multi- objective simulation optimization for complex urban mass rapid transit systems. Annals of Operations Research, 305(1), 449- 486.
• Gkiotsalitis, K., & Cats, O. (2021). Public transport planning adap- tion under the COVID-19 pandemic crisis: literature review of research needs and directions. Transport Reviews, 41(3), 374-392.
• Gkiotsalitis, K., & Maslekar, N. (2018). Multiconstrained time- table optimization and performance evaluation in the presence of travel time noise. Journal of Transportation Engineering, Part A: Systems, 144(9), 04018058.
• Furth, P. G., & Wilson, N. H. (1981). Setting frequencies on bus routes: Theory and practice. Transportation Research Record, 818(1981), 1-7.
• Andres, M., & Nair, R. (2017). A predictive-control framework to address bus bunching. Transportation Research Part B: Methodological, 104, 123-148.
• He, S. X. (2015). An anti-bunching strategy to improve bus sc- hedule and headway reliability by making use of the available accurate information. Computers & Industrial Engineering, 85, 17-32.