celikci
New member
Yüksek oranda otomatikleştirilmiş ve bağlantılı arabalar bir durumla başa çıkamazlarsa, kontrolü sürücüye geri verirler. Yolcu tepki vermezse, güvenli tarafta olmak için durur. Bu, örneğin şerit işaretlerinin olmadığı veya sisin olduğu karmaşık şantiyelerde meydana gelebilir. Otomatik araçlar trafiğin ortasında aniden durursa, trafik sıkışıklığı veya kritik durumlar programlanır. Alman Havacılık ve Uzay Merkezi (DLR), endüstri ve araştırma alanındaki uluslararası ortaklarla birlikte AB projesi TransAID’de bu tür durumları yakından inceledi ve olası çözümler geliştirdi. Ana odak noktası, destekleyici altyapı olarak sokak direklerindeki kameralar ve iletişim teknolojisidir. Bunlar genellikle daha iyi bir genel bakışa sahiptir ve otomatikleştirilmiş araçlara ek bilgiler sağlar. Bu, bu arabaların zor durumlarda daha iyi ustalaşmasını sağlar.
“Otomatik ve bağlantılı sürüşün başarılı olabilmesi için yalnızca akıllı araçlara değil, aynı zamanda bakış açılarını genişleten ve araçlarla iletişim kuran bir altyapıya da ihtiyacımız var. Braunschweig’deki DLR Ulaştırma Sistemi Teknolojisi Enstitüsü Direktörü Prof. Katharina Seifert, “Bu, pek çok ileriye dönük mobilite kavramını mümkün ve verimli hale getirmek için çok önemli bir anahtardır” diye açıklıyor.
Akıllı altyapı: zor durumlarda daha fazla bilgi ve önerilen çözümler
İster şantiyelerde, ister karmaşık kavşaklarda veya kazalar gibi ani kesintilerde olsun, kameralar ve sensörler ağı, otomatikleştirilmiş araçlar için zor durumlarla nasıl başa çıkılacağı konusunda çözümler önerebilir. Örneğin, inşaat alanlarından geçen rotayı hesaplayabilir veya trafik yönetimindeki kısa vadeli değişiklikleri de içeren güncel harita materyali sağlayabilirler. Bu, otonom araca yardımcı olmazsa, akıllı altyapı, trafiğin geri kalanını mümkün olduğunca az engelleyen durma noktaları da belirleyebilir. “Projede altyapı desteğinin takip eden trafik üzerindeki olumsuz etkileri önemli ölçüde azalttığını gösterdik. DLR Ulaştırma Sistemleri Enstitüsü’nün proje koordinatörü Julian Schindler, bu, özellikle aksi takdirde acil bir durmaya neden olabilecek zor durumlarda geçerlidir.
Acil duruşlardan kaçının: önce simülasyonda, sonra gerçek trafikte
Soruşturmalar iki duruma odaklandı: kontrolün araçtan yolculara geçmesini önlemek ve acil durdurma. Sürücü tepki vermezse veya yeterince hızlı tepki vermezse araba bunu gerçekleştirir.
İlk adımda, bilim adamları bu ve diğer durumları bilgisayarda modellediler. Daha sonra, farklı yeteneklere sahip araçlara bu durumları sanal olarak sürdüler ve davranışlarını değerlendirdiler. Ayrıca otomatikleştirilmiş ve ağa bağlı araçların farklı oranlarını da dikkate alıyorlar: “100 otomatikleştirilmiş araçtan yalnızca birkaçı yolculara teslim edilirse ve yalnızca birkaçı geçiş başarısız olduğu için tamamen durmak zorunda kalırsa, bu zaten trafik akışı”, diye açıklıyor Julian Schindler. “Gelecekte yollarda daha fazla otonom araç olursa, bu aksaklıkların trafik üzerinde giderek daha fazla olumsuz etkisi olacaktır.”
İkinci adımda, TransAID proje ekibi en umut verici çözüm yaklaşımlarını önce simülasyonda ve ardından örneğin Hannover-Laatzen’deki ADAC sürüş güvenliği merkezi ve Hollanda’daki bir kamu otoyolu gibi test alanlarında denedi. Endüksiyon döngüleri ve kameralar gibi mevcut altyapı bileşenleri, karayolu trafiğinde bozulan araçlar ve trafik sıkışıklığı gibi olası sorunları tespit etti. Çözümleri hesapladılar ve test araçlarına ilettiler. Araçlar daha sonra tavsiyelerin nasıl dikkate alınacağına kendileri karar verir. “Bu testler ile geliştirdiğimiz çözümlerin işe yaradığını ve işe yaradığını gösterdik. Akıllı altyapı, otonom araçların güvenliğini ve verimliliğini daha da artırmaya, gelecekte trafik sıkışıklığını azaltmaya veya bunların oluşmasını en baştan önlemeye önemli bir katkı sağlayabilir,” diye özetliyor Schindler.
Projenin sonuçları, otomatikleştirilmiş ve ağa bağlı araçlar ile altyapı arasındaki iletişim alanındaki standardizasyona dahil edilmiştir. Ayrıca TransAID, şehirler, tedarikçiler, yetkililer ve araç ve altyapı üreticileri gibi ilgi grupları için yönergeler geliştirmiştir.
“Otomatik ve bağlantılı sürüşün başarılı olabilmesi için yalnızca akıllı araçlara değil, aynı zamanda bakış açılarını genişleten ve araçlarla iletişim kuran bir altyapıya da ihtiyacımız var. Braunschweig’deki DLR Ulaştırma Sistemi Teknolojisi Enstitüsü Direktörü Prof. Katharina Seifert, “Bu, pek çok ileriye dönük mobilite kavramını mümkün ve verimli hale getirmek için çok önemli bir anahtardır” diye açıklıyor.
Akıllı altyapı: zor durumlarda daha fazla bilgi ve önerilen çözümler
İster şantiyelerde, ister karmaşık kavşaklarda veya kazalar gibi ani kesintilerde olsun, kameralar ve sensörler ağı, otomatikleştirilmiş araçlar için zor durumlarla nasıl başa çıkılacağı konusunda çözümler önerebilir. Örneğin, inşaat alanlarından geçen rotayı hesaplayabilir veya trafik yönetimindeki kısa vadeli değişiklikleri de içeren güncel harita materyali sağlayabilirler. Bu, otonom araca yardımcı olmazsa, akıllı altyapı, trafiğin geri kalanını mümkün olduğunca az engelleyen durma noktaları da belirleyebilir. “Projede altyapı desteğinin takip eden trafik üzerindeki olumsuz etkileri önemli ölçüde azalttığını gösterdik. DLR Ulaştırma Sistemleri Enstitüsü’nün proje koordinatörü Julian Schindler, bu, özellikle aksi takdirde acil bir durmaya neden olabilecek zor durumlarda geçerlidir.
Acil duruşlardan kaçının: önce simülasyonda, sonra gerçek trafikte
Soruşturmalar iki duruma odaklandı: kontrolün araçtan yolculara geçmesini önlemek ve acil durdurma. Sürücü tepki vermezse veya yeterince hızlı tepki vermezse araba bunu gerçekleştirir.
İlk adımda, bilim adamları bu ve diğer durumları bilgisayarda modellediler. Daha sonra, farklı yeteneklere sahip araçlara bu durumları sanal olarak sürdüler ve davranışlarını değerlendirdiler. Ayrıca otomatikleştirilmiş ve ağa bağlı araçların farklı oranlarını da dikkate alıyorlar: “100 otomatikleştirilmiş araçtan yalnızca birkaçı yolculara teslim edilirse ve yalnızca birkaçı geçiş başarısız olduğu için tamamen durmak zorunda kalırsa, bu zaten trafik akışı”, diye açıklıyor Julian Schindler. “Gelecekte yollarda daha fazla otonom araç olursa, bu aksaklıkların trafik üzerinde giderek daha fazla olumsuz etkisi olacaktır.”
İkinci adımda, TransAID proje ekibi en umut verici çözüm yaklaşımlarını önce simülasyonda ve ardından örneğin Hannover-Laatzen’deki ADAC sürüş güvenliği merkezi ve Hollanda’daki bir kamu otoyolu gibi test alanlarında denedi. Endüksiyon döngüleri ve kameralar gibi mevcut altyapı bileşenleri, karayolu trafiğinde bozulan araçlar ve trafik sıkışıklığı gibi olası sorunları tespit etti. Çözümleri hesapladılar ve test araçlarına ilettiler. Araçlar daha sonra tavsiyelerin nasıl dikkate alınacağına kendileri karar verir. “Bu testler ile geliştirdiğimiz çözümlerin işe yaradığını ve işe yaradığını gösterdik. Akıllı altyapı, otonom araçların güvenliğini ve verimliliğini daha da artırmaya, gelecekte trafik sıkışıklığını azaltmaya veya bunların oluşmasını en baştan önlemeye önemli bir katkı sağlayabilir,” diye özetliyor Schindler.
Projenin sonuçları, otomatikleştirilmiş ve ağa bağlı araçlar ile altyapı arasındaki iletişim alanındaki standardizasyona dahil edilmiştir. Ayrıca TransAID, şehirler, tedarikçiler, yetkililer ve araç ve altyapı üreticileri gibi ilgi grupları için yönergeler geliştirmiştir.