Akıllı Ulaşım Sistemleri Unsurlarından Otonom Araçlarda Trafik Kaza Faktörlerinin Belirlenmesine İlişkin Bir Araştırma
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: İstanbul Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ulaştırma ve Lojistik Fakültesi Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: HALİL ÇEVİK
Danışman: Erdem Özkan
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Akıllı ulaşım sistemlerinin en kritik konularından biri olan otonom araçlar hızla gerçeğe dönüşmektedir. Otonom araç teknolojileri başta ulaşım profesyonelleri ve otomotiv endüstrisi olmak üzere tüm dünyanın ilgisini çekmektedir. Otomobil üreticileri, otonom araç teknolojileri konusunda büyük yatırımlar yapmakta ve otonom araç pazarı büyümektedir. Otomotiv endüstrisinde yaşanan otonom sürüş devrimi beraberinde kara yolu ulaşımında önemli değişiklikler ortaya çıkaracaktır. Otonom ve otonom olmayan araçların birlikte yer aldığı karma trafik sistemlerinin oluşturulması bir zorunluluk halini almıştır. Bu noktada öncellikle sürüş güvenliğinin sağlanması, sürücüler ve yayalar dahil tüm trafik unsurları için önem arz etmektedir. Trafik güvenliği ve verimliliği üzerinde olumlu bir etkisi olması beklenen otonom araçların, trafiğe entegrasyonunun kapsamlı bir şekilde ele alınması gerekmektedir. Bu bağlamda otonom araçların trafikteki muhtemel riskleri değerlendirilmeli, kaza analizi yapılmalı ve otonom araçlar gerçek hayat senaryolarına hazırlanmalıdır. Buradan hareketle otonom araçların karıştığı trafik kazalarını incelemek ve bu konudaki literatür boşluğunu doldurmak çalışmanın ana motivasyonunu oluşturmuştur. Bu çalışma, otonom araç kazalarına neden olan trafik kaza faktörlerini belirlemiştir ve bu faktörler arasındaki ilişkiyi ortaya koymuştur. Çalışmanın amacı, otonom araç kazalarının daha iyi anlaşılması için sonuçlar çıkarmak ve otonom araçların trafiğe entegrasyon sürecine katkıda bulunmaktır. Araştırma verisi, 2019'dan 2022'ye kadar otonom araç trafik kaza raporlarından oluşmaktadır. Trafik kaza faktörlerindeki ana örüntüleri çıkarmak için apriori algoritması kullanılmıştır. Apriori modelinden elde edilen bulgulara göre, bir otonom araç kazasında en fazla birlikte bulunan kaza faktörleri sırasıyla; araç hasarının az olması, yol yüzeyinin kuru olması, havanın açık olması ve kazanın gün ışığında gerçekleşmesi olmuştur. Birliktelik kuralları elde edildikten sonra, araç hasarının değişmesinde etkili trafik kaza faktörlerini önem seviyelerine göre sıralamak için multinominal lojistik regresyon yöntemi kullanılmıştır. Lojistik modelden elde edilen bulgulara göre, kazaya dahil olan yol kullanıcısı, otonom aracın kaza öncesi hareketi ve çarpışma türü araç hasarının artmasını en fazla etkileyen kaza faktörleri olmuştur. Bu iki analiz sonucunda elde edilen bulgular otonom araç kazalarında araç hasarının değişmesinde etkili önemli trafik kaza faktörlerini göstermiştir.