Kentsel kavşaklarda akıllı trafik ışığı yönetimi için uyarlanabilir Bulanık Mantık Algoritmalarının çoklu senaryo değerlendirmesi

Neden daha akıllı trafik ışıkları önemlidir

Karşı yönden araç gelmeden kırmızı ışıkta bekleyen herkes sert sinyallerin ne kadar israf olduğunu hissetmiştir. Bu çalışma, gelişmiş karar kurallarıyla yönlendirilen daha akıllı trafik ışıklarının kuyrukları kısaltabileceğini, gecikmeleri azaltabileceğini ve yoğun kavşaklarda yakıt israfını düşürebileceğini inceliyor. Yeni kontrol yöntemlerini birçok farklı trafik durumunda test ederek araştırmacılar, kavşakların sabit bir senaryoyu izlemek yerine gerçek zamanlı tepki verebileceğini gösteriyor.

Sabit sinyal zamanlamalarının sorunu

Çoğu şehir kavşağı hâlâ aynı deseni tekrar eden sabit programlarla çalışıyor. Bu planlar ayarlaması ve bakımını yapmak için basittir, ancak trafik dengesizleştiğinde, aniden arttığında veya yön değiştirdiğinde ayak uyduramazlar. Sonuç tanıdıktır: uzun kuyruklar, boşa geçen zaman, ekstra yakıt tüketimi ve havaya daha fazla egzoz. Koridor boyunca zamanlamaları ayarlayan daha gelişmiş sistemler bile genellikle yavaş tepki verir ve genellikle emisyonlar gibi diğer kaygıları dengelemeksizin tek bir ana hedefe (örneğin gecikme) odaklanır. Yazarlar, hızlı büyüyen şehirlerdeki kavşakların rastgelelikle, yönler arasındaki dengesizlikle ve eksik bilgiyle başa çıkabilecek denetleyicilere ihtiyaç duyduğunu savunuyor.

Sinyallerin trafik hakkında “akıl yürütmesini” sağlayacak iki yol

Çalışma iki aile bulanık mantık denetleyicisini test ediyor. Bulanık mantık, trafik verileri gürültülü ve koşullar hızla değiştiğinde kullanışlı olan, katı evet/hayır kuralları yerine gri tonlarla makinelerin akıl yürütebilmesini sağlar. MIFLA adı verilen ilk yöntem, denetleyicinin bir kuralın ne kadar doğru veya yanlış göründüğünü değil aynı zamanda bunun ne kadar belirsiz olduğunu da tartmasına izin vererek ani dalgalanmalardan ziyade temkinli değişiklikleri teşvik eder. MIT2FL adlı ikincisi ise bir adım daha ileri giderek kuyruk uzunluğu ve yol kapasitesi gibi ana girdileri tek bir sayı yerine aralıklar olarak ele alır. Bu, denetleyicinin belirsizliği doğrudan temsil etmesini ve yapılandırılmış bir hesaplama kullanarak makul bir yeşil süresinde karar kılmasını sağlar.

Akıllı sinyalleri teste sokmak

Bu yaklaşımları adil biçimde karşılaştırmak için ekip, SUMO trafik simülatöründe ayrıntılı bir dört yönlü kavşak oluşturdu ve dokuz farklı talep desenini besledi. Bunlar hafiften çok yoğun akışlara ve dengeli olandan belirli yönlere güçlü şekilde kaymış olanlara kadar değişerek yoğun saat zirvelerini taklit etti. Sanal yollardaki indüktif döngüler kuyrukları ölçtü ve denetleyiciler yanıt olarak yeşil sürelerini tekrar tekrar ayarladı. Modified Webster olarak bilinen geleneksel sabit zaman yöntemi temel kıyas olarak kullanıldı. Her senaryo için araştırmacılar ortalama kuyruk uzunluğunu, bekleme süresini ve serbest akış koşullarının ötesindeki ekstra seyahat süresini izledi ve desenler kararlı hale gelene kadar çalışmaları yineledi.

Kavşaklar ne kadar daha iyi performans gösterebilir

Tüm dokuz senaryo boyunca her iki bulanık denetleyici de sabit zaman planını geride bıraktı; çoğu durumda fark belirgindi. Hafif ve orta talep altında ortalama kuyrukları yaklaşık dörtte bir ila yarı oranında azalttılar ve bekleme sürelerini bazen %70’ten fazla kısalttılar. Bu daha kolay koşullarda iki bulanık yaklaşım benzer performans gösterdi; bu da belirsizlikle ölçülü şekilde başa çıkmanın bile yardımcı olduğunu ortaya koyuyor. Ancak ağır ve dengesiz akışlarda MIT2FL öne geçti. Aralığa dayalı akıl yürütmesi kuyruklarda daha düzgün, daha hızlı azalışlar, çevrimler arasındaki daha az değişkenlik ve MIFLA’ya göre daha düşük kalan tıkanıklık üretti. Önemli olarak, bu kazançlar karar başına yalnızca birkaç binde saniye düzeyinde bir hesaplama süresi gerektirdi; bu da gerçek bir kavşak donanımının rahatça karşılayabileceği bir düzeydedir.

Günlük yolculuklar için anlamı

Günlük sürücüler için mesaj şudur: trafik ışıkları aptal zamanlayıcılar olmak zorunda değil. Belirsizliği görmezden gelmek yerine kabul eden karar kuralları kullanılarak kavşaklar değişen hacimlere ve düzensiz akışlara uyum sağlayabilir, kuyrukları ve gecikmeleri kısaltırken yakıt israfı ile emisyonları sınırlayabilir. Çalışma, MIT2FL denetleyicisindeki gibi daha gelişmiş bulanık mantığın, trafik ağır ve dengesiz olduğunda—insanların tıkanıklığı en çok hissettiği anlar—en güçlü faydayı sunduğunu gösteriyor. Tek bir kavşakta simülasyonda test edilmiş olsa da bu çalışma, akıllı denetleyicileri tasarlamak ve karşılaştırmak için çoğaltılabilir bir yol ortaya koyuyor ve ışıkların insanları ve malları daha düzgün hareket ettirmek için işbirliği yaptığı gelecekteki şehir ağlarına işaret ediyor.

Atıf: Shaheen, S., Qadri, S.S.S.M., Riaz, M.B. et al. A multi-scenario evaluation of adaptive Fuzzy Logic Algorithms for intelligent traffic signal management in Urban intersections. Sci Rep 16, 15273 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-44017-2

Anahtar kelimeler: uyarlanabilir trafik sinyalleri, bulanık mantık kontrolü, kentsel kavşaklar, trafik simülasyonu, akıllı şehirler