Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
355535		Taşıtlar arası iletişimde yapay zekâ temelli konum kestirimi ve uygulaması / Artifical intelligence based vehicular path prediction for inter-vehicular communication and its application Yazar:MURAT DÖRTERLER Danışman: PROF. DR. ÖMER FARUK BAY Yer Bilgisi: Gazi Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Doktora Türkçe 2013 109 s.
Karayolu taşımacılığı, başta insan hayatı ve sağlığı olmak üzere, ekonomik, çevre, sosyal boyutlarda pek çok olumsuzluğu beraberinde getirmesine rağmen insanlık için vazgeçilmez bir yere sahiptir. Daha etkin ve güvenli karayolu taşımacılığını amaçlayan yaklaşımlardan birisi Taşıtlar Arası İletişimdir. Bu yaklaşım Tasarsız Taşıt Ağları?nın ortaya çıkmasını sağlamıştır. Yaklaşımın temel amacı seyir halindeki taşıtların çeşitli verilerini, komşu taşıtlarla ve kara yoluna kurulu alt yapı ile paylaşarak daha güvenli, eğlenceli ve rahat seyahat imkânı sağlamaktır. Seyir halindeki taşıtın kendine ait seyir ve dinamik verilerini, çevredeki taşıtlar ve altyapıdan edindiği verilerle birlikte işleyerek olası tehlikeleri tespit ve bertaraf edici önlemler alması güvenlik uygulamalarının temelini oluşturmaktadır. Taşıt seyir halinde iken karşılaşabileceği en büyük tehlike çarpışmalardır. Bir taşıtın seyir halinde iken gelecekteki bir andaki coğrafi konumunun tahminine taşıt konum kestirimi denilmektedir. Konum kestirimi için önerilen modellerde bulunması gereken en önemli iki unsur yüksek doğruluk ve düşük hesap zamanıdır. Bu çalışmada otoyollar ve kırsal yollar için Yapay Sinir Ağı (YSA) kullanılarak yüksek doğrulukla birlikte düşük ve sabit hesap zamanına sahip bir konum kestirimi modeli geliştirilmiştir. Modelin geliştirilmesi ve başarımının ölçülmesi gerçek zamanlı olarak yapılmıştır. Bu kapsamda seyir halindeki taşıtın coğrafi konum ve dinamik değerlerini ölçerek, konum kestirim yapan; sonuçları komşu taşıtlarla paylaşan ve olası tehlikelere karşı sürücüyü uyaran bir sistem geliştirilmiştir.
Road transportation has an indispensable role to humanity though it has lots of negation in terms of economic, environmental and social factors also especially the dangers on human life and health. One of the approaches which aim to make the road transportation more efficient and safer is Inter Vehicle Communication (IVC). This approach led to emergence of Vehicular Ad-Hoc Networks. The aim of IVC is to provide safer, more entertaining and more comfortable transportation in the way that vehicles share their own various data with other vehicles and the road infrastructures. The basis of the safety applications is that vehicle in move identifies the possible dangers and eliminates them by processing the data obtained from the vehicles and infrastructure in the environment and its own navigation and dynamic data. The most possible danger occurring on road transportation is vehicle collisions. Prediction of geographical position of a vehicle in move at a moment of the future is called as Vehicular Path Prediction. Two of the most important factors in the suggested path prediction models should be high accuracy and low computation time. In this study, a vehicular path prediction model which has high accuracy and fixed low computation time has been developed by using ANN for highway and rural roads. The development and the performance test processes of the model have been done as real time applications. A system is developed which predicts vehicle path by measuring geographic position and dynamic values of vehicles in move, shares the results with other vehicles via ad-hoc network and alerts the driver to the possible dangers.