AKILLI ALTYAPI HAZIRLIK SEVİYELERİNİN STANDARDİZASYONU: AKILLI YOL KATMANLARI TEMELLİ BİR AR-GE VE UYGULAMA ÇERÇEVESİ

Öz

Ulaştırma sistemleri, dijitalleşme, yapay zekâ ve bağlantılı teknolojilerin etkisiyle önemli bir dönüşüm sürecine girmiştir. Ancak otonom sürüş teknolojileri çoğunlukla araç odaklı değerlendirilmekte, altyapının rolü yeterince ele alınmamaktadır. Bu çalışma, otonomiyi yalnızca araç kabiliyeti olarak değil, altyapı tarafından sunulan bir hizmet olarak ele alan “Altyapı Hizmeti Olarak Otonomi” yaklaşımını önermektedir. Bu kapsamda, otonom sürüş için altyapı hazırlık seviyelerini tanımlayan ISAD (Infrastructure Support for Autonomous Driving) kavramı geliştirilmiştir. Çalışmada, altyapı çok katmanlı bir yapı olarak ele alınmış ve fiziksel, dijital, iletişim, veri ile karar katmanlarından oluşan bir akıllı yol mimarisi önerilmiştir. Bu katmanlar temelinde L0–L5 arasında değişen bir altyapı olgunluk modeli geliştirilmiş; özellikle L5 seviyesi, altyapının dijital ikiz, uzaktan destek ve servis platformları ile tam entegre bir hizmet sağlayıcıya dönüştüğü yeni bir yaklaşım olarak tanımlanmıştır. Ayrıca, ISAD modeline dayalı olarak AR-GE ve inovasyon yol haritası oluşturulmuş; altyapının dijitalleşmeden kooperatif sistemlere ve hizmet temelli yapılara evrimi zaman boyutunda ele alınmıştır. Türkiye özelinde yapılan değerlendirmede, stratejik belgeler ve pilot uygulamalar önemli bir ilerleme göstermekle birlikte, standardizasyon, veri birlikte çalışabilirliği ve ölçeklenebilir sistem mimarisi konularında gelişim ihtiyacı olduğu belirlenmiştir. Sonuç olarak, ISAD modeli, altyapının pasif bir unsurdan aktif bir hizmet sağlayıcıya dönüşümünü tanımlayan, AR-GE önceliklerini yönlendiren ve otonom sürüş sistemlerinin güvenli ve sürdürülebilir entegrasyonunu destekleyen bütüncül bir çerçeve sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Otonom Sürüş
• Akıllı Ulaşım Sistemleri
• ISAD
• Altyapı Zekâsı
• K-AUS
• AR-GE

STANDARDIZING SMART INFRASTRUCTURE READINESS LEVELS: AN R&D AND IMPLEMENTATION FRAMEWORK BASED ON SMART ROAD LAYERS

Öz

Transportation systems are undergoing a significant transformation driven by digitalization, artificial intelligence, and connected technologies. However, autonomous driving has largely been evaluated from a vehicle-centric perspective, while the role of infrastructure remains underexplored. This study proposes a paradigm shift by redefining autonomy as a service provided by infrastructure, referred to as “Infrastructure as a Service (IaaS) for autonomous driving.” Within this framework, the concept of Infrastructure Support for Autonomous Driving (ISAD) is introduced to define infrastructure readiness levels. The study conceptualizes infrastructure as a multi-layered system composed of physical, digital, communication, data, and decision layers, forming a smart road architecture. Based on these layers, a maturity model ranging from L0 to L5 is developed. In particular, L5 is proposed as an extended level where infrastructure evolves into a fully integrated service platform supported by digital twins, remote assistance, and cooperative control mechanisms. Furthermore, an R&D and innovation roadmap based on the ISAD model is presented, highlighting the gradual evolution of infrastructure from digitalization to cooperative and service-based systems. The case of Türkiye indicates that although strategic plans and pilot applications demonstrate progress, there remain significant challenges in standardization, data interoperability, and scalable infrastructure architecture. In conclusion, the ISAD model provides a comprehensive framework that transforms infrastructure from a passive environment into an active service provider, guiding R&D priorities and supporting the safe and sustainable integration of autonomous driving systems.

Anahtar Kelimeler

• Autonomous Driving
• Intelligent Transportation Systems
• ISAD
• Infrastructure Intelligence
• C-ITS
• R&D

Kaynakça

1. Cucor, B., Petrov, T., Kamencay, P., Pourhashem, G., ve Dado, M. (2022). Physical and digital infrastructure readiness index for connected and automated vehicles. Sensors, 22(19), 7315. https://doi.org/10.3390/s22197315
2. European Telecommunications Standards Institute [ETSI]. (2024). Intelligent transport systems (ITS); Facilities layer protocols and communication requirements for infrastructure services (ETSI TS 103 301 V2.2.2).
3. International Organization for Standardization [ISO]. (2022). Digital infrastructure service role and functional model for urban ITS services (ISO/TR 7872).
4. International Organization for Standardization [ISO]. (2023). Road vehicles—Operational design domain (ODD) taxonomy (ISO 34503).
5. International Organization for Standardization [ISO]. (2025). Remote support for automated driving systems (ISO 7856).
6. International Transport Forum. (2023). Preparing infrastructure for automated vehicles. Paris: OECD Publishing.
7. Ji, Y., Zhou, Z., Yang, Z., Huang, Y., Zhang, Y., Zhang, W., Xiong, L., ve Yu, Z. (2024). Toward autonomous vehicles: A survey on cooperative vehicle-infrastructure system. iScience, 27(5), 109751. https://doi.org/10.1016/j.isci.2024.109751
8. Jiang, Y., Wang, H., Li, X., ve Zhao, J. (2022). Urban transport readiness assessment for connected and automated mobility systems. Transportation Research Interdisciplinary Perspectives, 14, 100597. https://doi.org/10.1016/j.trip.2022.100597

9. Manivasakan, H., Kalra, R., O’Hern, S., Fang, Y., Xi, Y., ve Zheng, N. (2021). Infrastructure requirement for autonomous vehicle integration for future urban and suburban roads – Current practice and a case study of Melbourne, Australia. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 152, 36–53. https://doi.org/10.1016/j.tra.2021.07.012
10. Pechinger, M., Schröer, G., Bogenberger, K., ve Markgraf, C. (2023). Roadside infrastructure support for automated driving. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 24(10), 10643–10652. https://doi.org/10.1109/TITS.2023.3277138
11. SAE International. (2021). Taxonomy and definitions for terms related to driving automation systems for on road motor vehicles (SAE J3016_202104). https://doi.org/10.4271/J3016_202104
12. Schmitt, F., Weber, M., ve Keller, T. (2023). Smart infrastructure frameworks for connected and automated transportation systems. Journal of Intelligent Transportation Systems, 27(4), 455–471. https://doi.org/10.1080/15472450.2023.2187643
13. Talebpour, A., ve Mahmassani, H. S. (2016). Influence of connected and autonomous vehicles on traffic flow stability and throughput. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 71, 143–163. https://doi.org/10.1016/j.trc.2016.07.007
14. T.C. Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı [UAB]. (2020). Ulusal Akıllı Ulaşım Sistemleri Strateji Belgesi ve 2020–2023 Eylem Planı. Ankara: T.C. Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı.
15. T.C. Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı [UAB]. (2022). 2053 Ulaştırma ve Lojistik Ana Planı. Ankara: T.C. Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı.
16. T.C. Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı [UAB]. (2026). 5G destekli akıllı yolda ilk test. Ankara: T.C. Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı.
17. Tengilimoglu, O., Carsten, O., ve Wadud, Z. (2023). Infrastructure requirements for the safe operation of automated vehicles. Transport Policy, 133, 209–222. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2023.02.001
18. Tengilimoglu, O., Carsten, O., ve Wadud, Z. (2024). Are current roads ready for highly automated driving? Transportation Research Part A: Policy and Practice, 186, 104148. https://doi.org/10.1016/j.tra.2024.104148
19. Yu, G., Li, Y., Xu, X., Zhang, C., Zhou, H., ve Qu, X. (2022). A review on cooperative perception and control supported infrastructure-vehicle system. Green Energy and Intelligent Transportation, 1(1), 100023. https://doi.org/10.1016/j.geits.2022.100023
20. Zhang, Z., Liu, H., Lei, M., Yan, X., Wang, M., ve Hu, J. (2023). Review on the impacts of cooperative automated driving on transportation and environment. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 115, 103607. https://doi.org/10.1016/j.trd.2023.103607
21. Zhou, L., Chen, Y., Wang, H., ve Liu, Z. (2024). Digital twin-enabled smart road infrastructure for connected autonomous mobility. IEEE Access, 12, 44562–44579. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3378124