Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
512382		Dynamic programming-based multi-vehicle longitudinal trajectory optimization / Dinamik programlama tabanlı çoklu araçlar için boylamsal yörünge optimizasyonu Yazar:CAFER AVCI Danışman: PROF. DR. NİZAMETTİN AYDIN Yer Bilgisi: Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Ulaşım = Transportation Dizin:	Onaylandı Doktora İngilizce 2018 87 s.
Teknolojik devrimin şu anki anahtar eğilimi, araç tabanlı sistemi araç tabanlı devrim yoluyla etkilemeye çalışıyor. Nüfus, ekonomik büyüme ve kişisel seyahat faaliyetleri arttıkça, sınırlı trafik kapasitesi ve altyapıyı genişletmek için sınırlı bütçeler nedeniyle trafik sıkışıklığı son derece zorlu bir sorun olarak kalmaya devam etmektedir. Bu nedenle, azaltılmış emisyonlar ve temiz enerji kaynakları için fırsatlar sunan akıllı araçların yararlığına ilişkin önemli bir ilgi vardır. Yakın zamanda ortaya çıkan teknoloji, otonom araçlar veya otomatik araçlar, gerçek zamanlı trafik sistemi otomasyonu ve kontrolü için yakın gelecekte devrimci bir paradigma kayması yaratacaktır. Otonom araç teknolojisinin, ulaştırma ağlarını yönetmek için geniş bir yelpazede yeni fırsatlar sunması ve ayrıca, sistem ve sistem yöneticileri arasında sıkı bir entegrasyonla sistem genelinde optimizasyonla ilgili olarak neyin takip edilebileceğini yeniden tanımlaması bekleniyor. Otonom aracın en belirgin faydalarından biri, sürücülerin sürüşten başka bir şey yapmasını sağlayarak sürücülerin verimliliğini arttırmaktır. Bununla birlikte, sürüş ortamının ve sürücü-araç etkileşimlerinin, kooperatif otonom araçların devreye girmesiyle değişmesi beklenmektedir. Çok araçlı yörüngeleri ortaklaşa optimize etmek, otonom ve kooperatif araçlarla birlikte gelecek nesil ulaşım sisteminde kritik bir görevdir. Bir uzay-zaman örgüsüne dayanarak, çeşitli iletişim teknolojilerinin destekleri altında hem sistem çapında güvenlik ve işlem gereksinimlerini göz önüne almak hem de uzunlamasına yörüngeleri planlamak için bir dinamik programlama modeli sunulmuştur. Newell'in basitleştirilmiş lineer otomobil modeli, araçlar arasındaki etkileşimleri ve çarpışmayı önleme özelliklerini tanımlamak için kullanılmıştır ve bu çalışmada araçtan araçlara veya araçtan aracıya aktarılan araçların çeşitli seviyelerini yansıtacak şekilde, zamana bağlı olarak reaksiyon süresi kontrol değişkenleri sunulmuştur. Lider araç hızını ve takım reaksiyon zamanını her bir zaman adımında ayarlayarak, önerilen optimizasyon modelleri trafik geri yayılım dalgaları boyunca bir takımdaki tüm yörünge dizilerini etkili bir şekilde kontrol etmektedir. Bu çok yönlü çok araçlı durum gösterimi kapasite darboğazında sıkı ve uyarlanabilir araç takımları oluşturma konusunda yeni bir bakış açısı sunmaktadır. Farklı bağlanma koşulları altında uygunluk koşullarının ve sonuçtaki hesaplama karmaşıklığı incelenmiştir.
The current key trend of technological revolution seeks to impact the system through vehicle-based revolution. As population, economic growth and personal travel activities continue to increase, traffic congestion remains as an extremely challenging problem due to limited road capacity and limited budgets for expanding infrastructure. Therefore there is significant interest in intelligent vehicles profits connectivity that offer opportunities for reduced emissions and clean energy sources. A recently emerging technology, autonomous vehicles or automated vehicles (AV) are likely to create a revolutionary paradigm shift in the near future for real-time traffic system automation and control. AV technology is expected to provide a wide range of new opportunities for managing transportation networks, and also redefines what is tractable regarding full system-wide optimization through a tight integration among vehicles and system managers. One of the most obvious benefits of AV is to improve the productivity of drivers by enabling the drivers to do something else than driving. However, it is clear that the driving environment and driver-vehicle interactions are expected to change, with the introduction of connected automated vehicles (CAV). Jointly optimizing multi-vehicle trajectories is a critical task in the next-generation transportation system with autonomous and connected vehicles. Based on a space-time lattice, it is presented a set of integer programming and dynamic programming models for scheduling longitudinal trajectories, where the goal is to consider both system-wide safety and throughput requirements under supports of various communication technologies. Newell's simplified linear car following model is used to characterize interactions and collision avoidance between vehicles, and a control variable of time-dependent platoon-level reaction time is introduced in this study to reflect various degrees of vehicle-to-vehicle or vehicle-toinfrastructure communication connectivity. By adjusting the lead vehicle's speed and platoon-level reaction time at each time step, the proposed optimization models could effectively control the complete set of trajectories in a platoon, along traffic backward propagation waves. This parsimonious multi-vehicle state representation sheds new lights on forming tight and adaptive vehicle platoons at a capacity bottleneck. It is examined the principle of optimality conditions and resulting computational complexity under different coupling conditions.