SavedAdd your journal

Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2026 / Cilt: 34 Sayı: 3

Şehir içi kavşak yönetim sistemleri için SDN temelli bir VANET mimari önerisi

Musa Balta
İbrahim Özçelik
Pages
1451–1468
Publication Date
2019-05-29
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Ayrıca önerilen sistem işlem süresi ve uçtan-uca performans kriterlerine göre de kıyaslanmış sonuçlar paylaşılmıştır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Akıllı şehirlerin en büyük sorunu araç trafiği ve bunun iyi bir şekilde yönetilememesidir.
📊
Key Findings & Data:Şehir içi kavşak yapılarının fiziksel özellikleri ve plansız yol kesişmelerinden dolayı oluşan trafik akımları, zaman/nakit kaybı, stres, daha fazla yakıt tüketimi gibi birçok olumsuz etkiye sebep olmaktadır.
💡
Conclusion & Impact:Ayrıca önerilen sistem işlem süresi ve uçtan-uca performans kriterlerine göre de kıyaslanmış sonuçlar paylaşılmıştır.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Kavşak yönetim sistemleri · araçsal ağlar · yazılım tanımlı ağlar

Özet

Akıllı şehirlerin en büyük sorunu araç trafiği ve bunun iyi bir şekilde yönetilememesidir. Şehir içi kavşak yapılarının fiziksel özellikleri ve plansız yol kesişmelerinden dolayı oluşan trafik akımları, zaman/nakit kaybı, stres, daha fazla yakıt tüketimi gibi birçok olumsuz etkiye sebep olmaktadır. Bu nedenle hem akademik hem de ticari çevrelerde bir akıllı şehir uygulaması olan kavşak yönetim sistemleri üzerine birçok çalışmalar yapılmaktadır. Son yıllarda yapılan bu çalışmalarda araçların birbirleri arasında veya saha kenarındaki cihazlar ile haberleşmelerini kolayca sağlayarak ilgili trafik verilerinin merkeze taşınmasını sağlayan VANET (Araçsal Ağlar-Vehicular ad hoc networks) mimarisinin çok sık kullanıldığı görülmektedir. Diğer taraftan günümüz geleneksel ağlarında karşılaşılan performans, programlanabilirlik, ölçeklenebilirlik, güvenlik ve yönetim zorluğu gibi sorunlara çözüm getiren yeni bir ağ mimarisi olan SDN (Yazılım tanımlı ağlar-Software defined networks) üzerine de birçok çalışma yapılmaktadır. Tüm bunlara bağlı olarak bu çalışmada, hem günümüz kavşak yönetim sistem modüllerini daha adaptif bir şekilde kullanabilmek hem de gelecekte eklenecek trafik tabanlı hizmetleri iletişim altyapısı değiştirilmeden istenilen servis kalitesinde sunabilmek için SDN ve VANET ağ paradigmalarının kavşak yönetim sistemlerinde nasıl birlikte kullanılacağı ile alakalı bir mimari önerisi sunulmuştur. Ayrıca önerilen SDN temelli VANET mimarinin, sinyalizasyon uygulamalarındaki işlevselliğini göstermek için SDN kontrolörün modüler yapısıyla entegre çalışan bir karınca koloni algoritması geliştirilmiş ve sonrasında geleneksel sistemlerde kullanılan sabit zamanlı sistemler, Webster metodu ile zeki hesaplama tekniklerinden karınca koloni algoritması, parçacık sürü algoritması ve bir bulanık model ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar neticesinde önerilen algoritmanın kavşak içi ortalama gecikme ve kuyruklanma gibi performans kriterlerinde geleneksel sistemlere göre %15-22 arasında, hesaplamalı tekniklere göre ise %7-12 arasında iyileştime gösterdiği gözlemlenmiştir. Ayrıca önerilen sistem işlem süresi ve uçtan-uca performans kriterlerine göre de kıyaslanmış sonuçlar paylaşılmıştır.

🔖

Cite This Article

Balta, M., Özçelik, İ. (2019). Şehir içi kavşak yönetim sistemleri için SDN temelli bir VANET mimari önerisi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 34 Sayı: 3, 1451–1468. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.460544

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (30)

  1. Zhang J., Wang F., Wang K., Lin W., Xu X., Chen C., Data-Driven Intelligent Transportation Systems: A Survey, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, pp 1624-1639, 2011
  2. Chen B., Cheng H., A Review of the Applications of Agent Technology in Traffic and Transportation Systems, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, pp 485-497, 2010
  3. Djahel S., Doolan R, Muntean G., Murphy J., A Communications-Oriented Perspective on Traffic Management Systems for Smart Cities:Challenges and Innovative Approaches, IEEE Communications Surveys & Tutorials (Volume:17, Issue: 1), pp 125-151, 2014
  4. A. Ferreira J., Fonseca J., Introduction to Intelligent Transportation Systems, Studies in Systems, Decision and Control, vol 52, pp 1-17, 2016
  5. Qu F., Wang F., Yang L., Intelligent transportation spaces: vehicles, traffic, communications, and beyond, IEEE Communications Mag., 2010
  6. Dimitrakopoulos G., Demestichas P., Intelligent Transportation Systems, IEEE Vehicular Technology Magazine, pp 77-84, 2010
  7. Qureshi K., Abdullah A., A Survey on Intelligent Transportation Systems, Middle-East Journal of Scientific Research 15, pp 629-642, 2013
  8. Küçükmanisa A., Urhan O. “Gömülü bir platform üzerinde gerçek zamanlı şeritten ayrılma uyarı sistemi”, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, vol 32, 2017
  9. Barba C., Mateos M., Soto P., Mezher A., Smart city for VANETs using warning messages, traffic statistics and intelligent traffic lights, IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), pp 902-907, 2012
  10. Bai X., Ye X., Jiang H., Jun Li, A novel traffic information system for VANET based on location service, 16th ICON IEEE Networks, 2008
  11. BarrachinaJ.,SanguesaJ.; FogueM.; Garrido P.; MartinezF.; Cano J.; Calafate C.; Manzoni P., V2X-d: A vehicular-density estimation system that combines V2V and V2I communications, Wireless Days (WD), IFIP, 1-6, 2013
  12. Ku I., Lu Y., Gerla M., Ongaro F., Towards Software-Defined VANET: Architecture and Services, Ad Hoc Networking Workshop (MED-HOC-NET), 103-110, 2014
  13. Truong N., Lee G., Ghamri-Doudane Y., Software defined networking-based vehicular Adhoc Network with Fog Computing, Integrated Network Management (IM),IFIP/IEEE, 1202 - 1207, 2015
  14. Chun Liu Y., Chen C., Chakraborty S., A Software Defined Network architecture for GeoBroadcast in VANETs, Communications (ICC), IEEE, 6559 – 65, 2015
  15. Nietoa J., Albaa E., Oliverab A., Swarm intelligence for traffic light scheduling: Application to real urban areas, Engineering Applications of Artifical İntelligence, vol:25, 274-283, 2012
  16. Hea J., Houb Z., Ant colony algorithm for traffic signal timing optimization, Advances in Engineering Software, vol 43, 14-18, 2012
  17. Kammouna H., Kallela I., Casillasb J., Abrahamc A., Alimia A., Adapt-traf: An adaptive multiagent road traffic management system based on ant-hierarchical fuzzy model, Trasnportation Research Part C:Emerging Technologies, vol 42,147-167, 2014
  18. D. Mariagrazia, F. Maria Pia, Meloni Carlo. A signal timing plan formulation for urban traffic control. Control Eng Pract;14:1297–311., 2006
  19. https://www.opennetworking.org/sdn-resources/ sdn-definition
  20. P. Hunt, and D. Robertson, “The SCOOT on-line traffic signal optimization technique”, Traffic engineering and control,1982.
  21. P. Lowrie, “The Sydney coordinated adaptive control systems –principles, methodology, algorithms”, IEEE conf. publication, vol. 207, 1982.
  22. Renfew D., Yu Hua X., Traffic Signal Optimization Using Ant Colony Algorithm, IEEE World Congress on Computational Intelligence, 2012
  23. D’Acierno L., Gallo M., Montella B., An Ant Colony Optimisation algorithm for solving the asymmetric traffic assignment problem, European Journal of Operational Research, Volume 217, Issue 2, pp 459-469, 2012
  24. Zadeh L. A., Fuzzy Sets, Information and Control, 8, 338-353, 1965.
  25. Nieto J., Olivera A., Alba E., Optimal Cycle Program of Traffic Lights with Particle Swarm Optimization, IEEE Transaction on Evolutionary Computation, 2013
  26. Gökçe M.A, Öner E., Işık G., Traffic signal optimization with particle swarm optimization for signalized roundabouts, Sagejournal,2015
  27. M. Dorigo, and T. Stutzle, Ant Colony optimization, The MIT Press, 2004
  28. Djahel S., Doolan R, Muntean G., Murphy J., A Communications-Oriented Perspective on Traffic Management Systems for Smart Cities:Challenges and Innovative Approaches, IEEE Communications Surveys & Tutorials (Volume:17, Issue: 1), pp 125-151, 2014
  29. Barba C., Mateos M., Soto P., Mezher A., Smart city for VANETs using warning messages, traffic statistics and intelligent traffic lights, IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), pp 902-907, 2012
  30. BarrachinaJ.,SanguesaJ.; FogueM.; Garrido P.; MartinezF.; Cano J.; Calafate C.; Manzoni P., V2X-d: A vehicular-density estimation system that combines V2V and V2I communications, Wireless Days (WD), IFIP, 1-6, 2013