THE INTERSECTION VEHICLE DELAY OPTIMIZATION FOR IDEAL TRAFFIC LIGHT CYCLE TIME

Year 2022, Volume: 6 Issue: 1, 126 - 136, 30.04.2022

Abdülkadir Çıldır , Mesud Kahriman , Mesut Tigdemir

https://doi.org/10.46519/ij3dptdi.1029260

Abstract

Vehicle delay at intersections has become an important problem, especially in big cities. These delays directly affect the city traffic negatively. In this direction, many economic and social negativities arise due to the intersection delay. In order to eliminate such negativities, people have looked for different solutions. One of them is to expand these roads by working on the road belonging to the intersection or to add different roads to the intersection; Another easier solution is to manage the intersection correctly. In this study, the delay times of the intersection legs and the traffic signalization times have been determined by optimizing the intersection vehicle delays at different cycle times. The actuated method with variable signaling time, which works in environment-dependent manner and the classical method with a fixed signaling time operating independently of the environment have been compared. Compared to the classical method, reductions of 77% on the intersection and up to 95% on the main roads have been achieved with the excited method in intersection delays.

Keywords

Vehicle Delay, Signalization times, Actuated Method, Classic Method, Light Cycle Time.

İDEAL TRAFİK IŞIK DEVRE SÜRESİ İÇİN KAVŞAK TAŞIT GECİKMESİ OPTİMİZASYONU

Abstract

Kavşaklardaki taşıt gecikmesi özellikle büyük şehirlerde önemli bir problem haline gelmiştir. Bu gecikmeler şehir trafiğini doğrudan olumsuz bir şekilde etkilemektedir. Bu doğrultuda, kavşak gecikmesinin yol açtığı ekonomik ve sosyal birçok olumsuzluklar ortaya çıkmaktadır. Bu gibi olumsuzlukları kaldırabilmek için farklı çözümlere başvurulmuştur. Bu çözümlerden birisi kavşağa bağlı yolları genişletmek veya kavşağa yeni yollar eklemek iken; bir diğeri ise kavşağı doğru yönetmekten geçmektedir. Yapılan bu çalışmada 90-120-150 sn devir sürelerinde, kavşak taşıt gecikmelerinin optimizasyonu yapılarak kavşak kollarına ait gecikme süreleri ve trafik sinyalizasyon süreleri belirlenmiştir. Çevreye duyarlı bir şekilde çalışan, değişken sinyalizasyon süresine sahip uyarmalı yöntem ile çevreden bağımsız bir şekilde çalışan sabit sinyalizasyon süresine sahip klasik yöntem karşılaştırılmıştır. Sonuçlar neticesinde; az yoğun kavşaklar için 90 sn gecikme süresi, ortalama yoğunluklu kavşaklar için 120 ışık devir süresi ve çok yoğun kavşaklar için 150 sn ışık devir süresi kullanılması tavsiye edilmiştir. 120 sn ışık devir süresinde, uyarmalı yöntem ile klasik yönteme kıyasla kavşak gecikmelerinde; kavşak genelinde % 77, anayollarda % 95’lere kadar azalmalar elde edilmiştir.

Keywords

Taşıt Gecikmesi, Sinyalizasyon Süresi, Uyarmalı Yöntem, Klasik Yöntem, Işık Devir Süresi.

References

• 1. Webster, F.V., "Traffic signal settings", Road Research Technical Paper, Pages 29-32,, London, UK, 1958.
• 2. Li, D., Wu, J., Xu, M., Wang Z., Hu, K., "Adaptive traffic signal control model on intersections based on deep reinforcement learning", Journal of Advanced Transportation, Vol. 2020, Pages 1-14, 2020.
• 3. Zeng, J., Hu, J., Zhang, Y., "Adaptive traffic signal control with deep recurrent Q-learning", in: IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), Pages 1215-1220, Changshu, China, 2018.
• 4. Chiu, S., Chand, S., "Adaptive traffic signal control using fuzzy logic. in Fuzzy Systems", Second IEEE International Conference on, Pages 1897-1902, San Antonio, TX, USA, 1993.
• 5. Wachs, M., Samuels, J., Skinner, R.,"Highway capacity manual", Pages 500-501, TRB Business Office, USA, 2000. 6. Akcelik, R., "Traffic signals: capacity and timing analysis", Pages 321-322, ARRB Transport Research Ltd., Australia, 1981.
• 7. Murat, Y.Ş., "Sinyalize kavşaklardaki taşit gecikmelerinin bulanik mantik ile modellenmesi", Teknik Dergi, Cilt 17, Sayı 83, Sayfa 3903-3916, 2006.
• 8. Murat, Y.Ş., "Kentsel ulasim cerceyesine sinyalize kavsak", 2. Ulusal Kentsel Altyapı Sempozyumu, Emo, Ankara, 1996.
• 9. Murat, Y.Ş., Başkan, Ö., "İzole sinyalize kavşaklardaki ortalama taşit gecikmelerinin yapay sinir ağlari ile modellenmesi",. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt 12, Sayı 1, Sayfa. 214-227, 2006.
• 10. Çelik, Y., H. Soy, "Trafik Tıkanıklığının Azaltması İçin Öz-Örgütlenme Tabanlı Akıllı Trafik Optimizasyonu Yaklaşımı", XVI. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri, Sayfa 5-7, 2014.
• 11. İlgen, S., A. Durdu, "Bulanık Mantık Yöntemi İle Trafik Işıklarının Akıllı Kontrolü", ELECO-2016 Elektrik Elektronik ve Bilgisayar Muhendisliği Sempozyumu, Sayfa 669-672, Bursa, 2016.
• 12. Ceylan, H., Başkan, Ö., Ceylan H., Haldenbilen, S., "Yaklaşik hesaplama metodu ile sinyalize kavşaklarda gecikme bileşenlerinin matematiksel çözümü", Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt 13, Sayı 2, Sayfa 279-288, 2007.
• 13. Yardım, M.S., Akyildiz, G., "Akilli ulaştirma sistemleri ve türkiye'deki uygulamalar", 6. Ulaştirma Kongresi Bildiriler Kitabi. TMMOB Inşaat Mühendisleri Odasi, Sayfa 406-4014, Istanbul, 2005.
• 14. Abdoos, M., Mozayani, N., Bazzan, A., "Traffic light control in non-stationary environments based on multi agent Q-learning", 14th International IEEE conference on intelligent transportation systems (ITSC)., Pages 1580-1585, Washington, DC, USA, 2011.
• 15. Neumann, T., Wagner P., Wagner, "Delay times in a cellular traffic flow model for road sections with periodic outflow", The European Physical Journal B, Vol. 63, Issue 2, Pagees 255-264, 2008.
• 16. Černický, L., A. Kalašová, Kapusta, J., "Signal controlled junctions calculations in traffic capacity assessment-Aimsun, Omnitrans, Webster and TP 10/2010 results comparison", Transport Problems Vol. 11 Issue 1, Pages 121-130, 2016.
• 17. Chang, Y.L., Zhou, Y.Y., "Research of signalized intersection delay model by using optimization method" in: Applied Mechanics and Materials, Pages 2742-2746, Switzerland, 2012.