Akıllı Ulaşım Sistemleri Mimarisi: K-AUS için Öneri

Teknolojide yaşanan son gelişmeler ve yapay zeka temeline dayalı öğrenme yöntemleri ile karar süreçlerinin iyileştirilmesi “akıllı” kelimesini insan hayatını kolaylaştıran bütün sistemlerin önüne koymuştur. Akıllı ulaşım sistemleri temelinde teknolojiye dayalı ve ulaşımı daha hızlı, daha güvenli, daha erişilebilir, daha sürdürülebilir ve daha verimli olarak sağlarken ülke ekonomisine ve çevreye verilen zararı da azaltması hedeflenmektedir. Akıllı ulaşım sistemleri mimarisinin oluşturulmasındaki asıl amaç; endüstri 4.0 teknolojileri, mobil uygulamalar, artırılmış gerçeklik, nesnelerin interneti gibi son teknolojiler ile birlikte insan odaklı, sürdürülebilir ulaşım sistemleri tasarlamak ve uygulamaktır. Akıllı ulaşım sistemleri altyapısı güçlendirilerek Kooperatif Akıllı Ulaşım Sistemleri (K-AUS) yapısına geçilmesi “Ulusal Akıllı Ulaşım Sistemleri Strateji Belgesi ve 2020-2023 Eylem Planı” içerisinde yer almaktadır. Akıllı ulaşım sistemleri mimarisinin, birlikte çalışabilirlik ile sağlanarak veri bütünlüğünü sağlayacak K-AUS sistemlerine göre güncellenmesi gerekmektedir. K-AUS ile akıllı sistemlerin tek çatı altında toplanması ve verinin bütünlüğünün sağlanmasının yaygınlaşması çok modlu ulaşımda tek tip ödeme gibi sürdürülebilir hareketliliği sağlayacaktır. Bu nedenle akıllı ulaşım sistemlerinin mimarisinin oluşturulmasında ana etken veri bütünlüğünün sağlanamadığı ve çok sayıda atıl verinin bulunduğu karmaşık sistemleri, birbirleriyle haberleşen, birlikte çalışabilirlik seviyesine ulaşan sistemler haline getirerek sistem mimarisi oluşturmaktır. Bu çalışmada dünyadaki akıllı ulaşım sistemleri politikaları analiz edilerek K-AUS’a zemin oluşturacak olan birlikte çalışabilirlik seviyesine ulaşmış sistemler ile akıllı ulaşım sistemleri mimarisi önerisinde bulunulmuştur.

Intelligent Transportation Systems Architecture: Recommendation for K-AUS

The latest advances in technology and the improvement of decision processes with learning methods based on artificial intelligence have put the word "smart" ahead of all systems that make human life easier. Based on intelligent transportation systems, it is aimed to reduce the damage to the country's economy and the environment while providing technology-based and faster, safer, more accessible, more sustainable and more efficient transportation. The main goal of creating the intelligent transportation systems architecture is to design and implement human-focused, sustainable transportation systems together with cutting-edge technologies such as industry 4.0 technologies, mobile applications, augmented reality, and the internet of things. The transition to the Cooperative Intelligent Transportation Systems (C-ITS) structure by strengthening the infrastructure of intelligent transportation systems is included in the "National Intelligent Transportation Systems Strategy Document and 2020-2023 Action Plan". Intelligent transportation systems architecture needs to be updated according to C-ITS systems that provide interoperability and data integrity. With C-ITS, the aggregate collection of intelligent systems under one roof and the integrity of data will enable sustainable mobility such as monomedical payment in multi-mode transport. Therefore, the main factor in creating the architecture of intelligent transport systems is to create system architecture by making complex systems with data integrity and numerous insignificant idle data into systems that communicate with each other and reach the level of interoperability. In this study, intelligent transportation systems policies in the world have been analyzed and systems that have reached the level of interoperability that will provide the basis of C-ITS and intelligent transportation systems architecture have been proposed.

___

  • [1] J. Lee, B. Bagheri, and HA Kao, “A cyber-physical systems architecture for industry 4.0-based manufacturing systems,” Manufacturing Letters, 2015, 18–23.
  • [2] TM Bojan, UR Kumar, and VM Bojan, “An internet of things based intel-ligent transportation system,” in IEEE International Conference on Vehicu-lar Electronics and Safety (ICVES), 2014, 174–179.
  • [3] Z. Yongjun, Z. Xueli, and Z. Shuxian, “Intelligent transportation system based on internet of things,” in World Automation Congress (WAC), 2012, 1–3.
  • [4] J. Wu, Zhao Q., N. Yang, and J. Duan, “Augmented reality multi-view video scheduling under vehicle-pedestrian situations,” in International Conference on Connected Vehicles and Expo. Proc. ICCVE., 2015, 163–168.
  • [5] M. Nekovee, “Radio Technologies for Spectrum above 6 GHz — A Key Component of 5G,”,” in Proc. 5G Radio Tech. Seminar: Exploring Technical Challenges in the Emerging 5G Ecosystem, IET, 2015, 1–46.
  • [6] M. Zhang and R.S. Wolff, “Communications Patterns in VANETs,” IEEE Communications, 2008, vol. 46, no. 11.
  • [7] M. Kassim, R. A. Rahman, and R. Mustapha, “Mobile ad hoc network (MANET) routing protocols comparison for wireless sensor network,” in IEEE International Conference on System Engineering and Technology, 2011, 148–152.
  • [8] ISO/IEC/IEEE 42010:2011, “Systems and software engineering - Architecture description,” 2011.
  • [9] “AB Dördüncü Çerçeve Programları KAREN Projesi, KAREN TR 4108, Erişim Adresi:”http://cordis.europa.eu/telematics/tap_transport/research/projects/karen.html.
  • [10] T.C. Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı Haberleşme Genel Müdürlüğü, “Ulusal Akıllı Ulaşım Sistemleri Strateji Belgesi ve 2020-2023 Eylem Planı Hazırlama Projesi,” 2018.
  • [11] AB Beşinci Çerçeve Programları FRAME-NET Projesi- Avrupa için Çerçeve Mimarisi-Ağ (FRAME-NET:Framework Architecture Made For Europe-Network). Erişim Adresi: http://cordis.europa.eu/project/rcn/57169_en.html.
  • [12] FRAME-S Projesi, Avrupa için Çerçeve Mimarisi-Destek (FRAME-S, Framework Architecture Made for Europe-Support). Erişim Adresi: https://trimis.ec.europa.eu/project/framework-architecture-made-europe-support.
  • [13] AB Yedinci Çerçeve Programı E-FRAME Projesi, Kooperatif Sistemler için Genişletilmiş Çerçeve Mimarisi (Extend Framework Architecture for Cooperative Systems). Erişim Adresi: https://trimis.ec.europa.eu/project/extend-framework-architecture-cooperative-systems.
  • [14] Avrupa Akıllı Ulaşım Sistemleri Çerçeve Programı FRAME NEXT Projesi (European ITS Framework Architecture-FRAME NEXT). Erişim Adresi: https://frame-online.eu/frame-next.
El-Cezeri-Cover
  • ISSN: 2148-3736
  • Yayın Aralığı: Yılda 3 Sayı
  • Başlangıç: 2013
  • Yayıncı: Tüm Bilim İnsanları ve Akademisyenler Derneği
Sayıdaki Diğer Makaleler

Yapay Zekâ Yöntemleriyle Araç Altı Yabancı Madde Tespit Edilmesi Ve Otomatik Geçiş Sistemi

Mustafa Melikşah ÖZMEN, Fatmanur ATEŞ, Muzaffer EYLENCE, Ramazan ŞENOL, Bekir AKSOY

Isıyla Mühürlenmiş Paketlerde Termal Kamera Kullanılarak Derin Öğrenme Algoritmaları İle Açık Paket Tespiti

Engin KARATAŞ

ARINC 664 P7 AFDX Ağlarında Kablaj Optimizasyonuna Dayalı Sanal Bağlantıların Uyarlanmış Genetik Algoritmayla Yönlendirilmesi

Otman Baturay BAYRAM, Alper ÖZCAN

Bina Kabuğunda Isı Ve Ses Yalıtım Performansı Optimizasyonu: Antalya 100.Yıl Bulvarı Üzerinde Bir Bina Örneği

Oya KESKİN, Fatma Nur DURAN

Kardiyovasküler Hastalıkların Belirlenmesi için Yapay Zekâ Yöntemleriyle Kural Tabanlı Teşhis Algoritmalarının Geliştirilmesi

Nilay Nisa TAÇYILDIZ, Buse Nur KARAMAN, Zeynep BAĞDATLI, Sude ÇİĞNİTAŞ, Muhammed Kürşad UÇAR

Travma Sonrası Stres Bozukluğunun Derin Öğrenme Yöntemleri ile Tespiti

Engin SEVEN, Cansın TURGUNER, Muhammed Ali AYDIN

Tarımda Kaliteli Tohum Üretimi için Kuru Fasulye Türlerinin Yapay Zekâ Tabanlı Sınıflandırılması

Uğur KADIOĞLU, Muhammed Kürşad UÇAR, Saadettin YILDIRIM

Kenar Algılama Algoritmaları Arasında Nesnel Performans Karşılaştırması

Ramazan Emre ODUNCUOGLU, Ozge OZTİMUR KARADAG

Diferansiyel Evrim Algoritması Temelli Global Arama Stratejisi ile Geliştirilmiş Yeni Bir Yapay Denizanası Arama Algoritması

Gülnur YILDIZDAN

WLAN Uygulamaları için Güç Kuvvetlendirici ve Düşük Gürültülü Güç Kuvvetlendirici

Mehmet DUMAN