Analyzing the freeway capacity and examining the improvements via connected and autonomous vehicles

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0002-2089-8175
dc.authorid0000-0002-2089-8175en_US
dc.contributor.advisorAksoy, Gökeren_US
dc.contributor.authorKüçükoğlu, Berkcanen_US
dc.contributor.otherIşık Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İnşaat Mühendisliği Yüksek Lisans Programıen_US
dc.date.accessioned2022-12-20T15:24:01Z
dc.date.available2022-12-20T15:24:01Z
dc.date.issued2022-09-05
dc.departmentIşık Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İnşaat Mühendisliği Yüksek Lisans Programıen_US
dc.descriptionText in English ; Abstract: English and Turkishen_US
dc.descriptionIncludes bibliographical references (leaves 56-58)en_US
dc.descriptionx, 58 leavesen_US
dc.description.abstractTechnology is getting better and improving each and every day. Transportation systems are getting smarter and more tolerant of human errors. In the near future, it won't be surprising to see autonomous vehicles on our roads. However, this can not happen in one night and there will be a transition phase where conventional and automated vehicles will coexist. Connected vehicle technology will provide many opportunities. Reduced accident rates, reduced emissions, reduced parking requirements, reduced congestion and reliable journeying times are some of these advantages. Micro simulations have been broadly adopted for many evaluations, and there are serious challenges that should be answered. In this regard, simulation model calibration and validation are crucial for evaluating the potential improvements offered by connected car technology. In this research, possible changes happening on the freeway merge sites through the usage of connected vehicle technology tried to be investigated by using a VISSIM simulation model that meets current peak capacities. As a result of the experiments and investigations, it has been found that, when compared to traffic with only conventional vehicles, the vehicle capacity in the research area increases by an average of 5% for every 10% increase in autonomous vehicles. Additionally, it was shown that penetration rates up to 40% had the best results, outperforming all other percentages by a considerable margin. To conclude, the addition of autonomous vehicles for the enhancement of effective traffic management made a significant improvement to the transportation study. However, additional studies and applications of the same logics with various models is advised to improve future studies.en_US
dc.description.abstractTeknoloji her geçen gün daha ileriye gidiyor ve gelişiyor. Ulaşım sistemleri giderek daha akıllı hale geliyor ve insan hatalarına karşı daha toleranslı oluyor. Yakın gelecekte otonom araçları yollarımızda görmek hiç de şaşırtıcı olmayacak. Ancak bu olay bir gecede gerçekleşmeyecek ve şuan kullanılan araçlar ile otonom araçların bir arada kullanıldığı bir geçiş aşaması olacak. Bağlantılı araç teknolojisi beraberinde birçok fırsatı getirecektir. Azalacak kaza oranları, karbon emisyonları, daha az park gereksinimleri, trafik sıkışıklığı ve güvenilir yolculuk süreleri bu gibi avantajlardan bazıları olacak. Mikrosimülasyon modelleri birçok değerlendirme ve araştırma için geniş çapta benimsenmiştir ve yanıtlanması gereken ciddi soruları beraberinde getirmektedir. Bu bağlamda, simülasyon modeli kalibrasyonu ve doğrulanması, bağlantılı araç teknolojisinin sunduğu potansiyel iyileştirmelerin irdelenmesi için çok önemlidir. Bu araştırmada, mevcut kapasiteleri karşılayan bir VISSIM simülasyon modeli kullanılarak, bağlantılı araç teknolojisinin kullanımıyla otoyol kavşak bölgelerinde meydana gelecek olası değişiklikler araştırılmaya çalışılmıştır. Yapılan deneyler ve araştırmalar sonucunda, sadece konvansiyonel araçların kullanıldığı trafiğe kıyasla araştırma alanındaki araç kapasitesinin otonom araçlardaki her %10'luk artış için ortalama %5 oranında arttığı tespit edilmiştir. Ek olarak, %40'a varan girişim oranlarının en iyi sonuçlara sahip olduğu ve diğer tüm yüzdelerden daha önemli bir farkla gelişim gösterdiği ölçülmüştür. Bununla birlikte, gelecekte yapılacak çalışmaların iyileştirilmesi için ek çalışmalar ve aynı mantığın çeşitli modellerle uygulanması tavsiye edilmektedir.en_US
dc.description.tableofcontentsINTRODUCTIONen_US
dc.description.tableofcontentsStudy Purpose and Backgrounden_US
dc.description.tableofcontentsThesis Statement and Objectivesen_US
dc.description.tableofcontentsSummary of Contenten_US
dc.description.tableofcontentsLITERATURE REVIEWen_US
dc.description.tableofcontentsVISSIM & Model Calibration Knowledgeen_US
dc.description.tableofcontentsDesired & Traveling Speed Decisionen_US
dc.description.tableofcontentsCar-following Models and Wiedemann 99en_US
dc.description.tableofcontentsLane-change Modelen_US
dc.description.tableofcontentsConnected Autonomous Vehiclesen_US
dc.description.tableofcontentsImpacts of Autonomous Vehiclesen_US
dc.description.tableofcontentsSociety-wide Effects of Autonomous Vehiclesen_US
dc.description.tableofcontentsMETHODOLOGYen_US
dc.description.tableofcontentsData Collection & Backgrounden_US
dc.description.tableofcontentsField Measurementsen_US
dc.description.tableofcontentsRTMS Dataen_US
dc.description.tableofcontentsExperiment Designen_US
dc.description.tableofcontentsBuilding Study Network in VISSIMen_US
dc.description.tableofcontentsParameter Selection & Calibration Efforten_US
dc.description.tableofcontentsW-99 Values & Lane-Changing Parametersen_US
dc.description.tableofcontentsDesired Speed Distributionsen_US
dc.description.tableofcontentsVehicles and AV Compositionsen_US
dc.description.tableofcontentsSelected AV Behavior and Coexisting with Conventional Vehiclesen_US
dc.description.tableofcontentsANALYSIS AND RESULTSen_US
dc.description.tableofcontentsCurrent Traffic Conditions on Study Area and Calibration Verificationen_US
dc.description.tableofcontentsAll Conventional Vehicles Versus All Autonomous Vehiclesen_US
dc.description.tableofcontentsCoexistence of Autonomous Vehicles and Conventional Vehiclesen_US
dc.description.tableofcontentsTotal Number of Vehicles Passing Through FSM Bridgeen_US
dc.description.tableofcontentsRESULTS, CONCLUSION AND DISCUSSIONen_US
dc.description.tableofcontentsSummary and Research Findingsen_US
dc.description.tableofcontentsDiscussionen_US
dc.description.tableofcontentsConclusion and Future Worken_US
dc.identifier.citationKüçükoğlu, B. (2022). Analyzing the freeway capacity and examining the improvements via connected and autonomous vehicles. İstanbul: Işık Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11729/5165
dc.institutionauthorKüçükoğlu, Berkcanen_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisherIşık Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectTraffic simulationen_US
dc.subjectParameter calibrationen_US
dc.subjectConnected vehicle technologyen_US
dc.subjectFreeway capacityen_US
dc.subjectVissimen_US
dc.subjectTrafik simülasyonuen_US
dc.subjectParametre kalibrasyonuen_US
dc.subjectBağlantılı araç teknolojisien_US
dc.subjectOtoyol kapasitesien_US
dc.subject.lccTE228.3 .K83 2022
dc.subject.lcshIntelligent transport systems.en_US
dc.subject.lcshTraffic engineering.en_US
dc.titleAnalyzing the freeway capacity and examining the improvements via connected and autonomous vehiclesen_US
dc.title.alternativeOtoyol bağlantı kapasitesinin analizi ve bağlantılı araç teknolojisi ile yapılabilecek iyileştirmelerin incelenmesien_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dspace.entity.typePublication

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Analyzing_the_freeway_capacity_and_examining_the_improvements_via_connec....pdf
Boyut:
3.15 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
MasterThesis
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Tez Koleksiyonu