Robotaksi Otonom Araç için İleri Seviye Sistem Tasarımı ve Optimizasyonu

Özet (Abstract)

Özet (Abstract)

Bu çalışma, güvenli ve verimli robotaksi sistemleri için gelişmiş sistem tasarımını ve optimizasyonunu ele almaktadır. Karmaşık ve dinamik kentsel ortamlarda güvenilir navigasyon ve karar vermeyi sağlayan entegre bir sistem mimarisi önerilmektedir. Çalışma, algılama, planlama ve kontrol alt sistemlerinin tasarımını, performans analizlerini ve optimizasyon stratejilerini kapsamaktadır. Robotaksinin kinematik ve dinamiklerini tanımlayan matematiksel bir model geliştirilmiş, bu modelde aracın durumu, konum, yön, hız ve açısal hız gibi değişkenler ile temsil edilmiştir. Modelin çözümü için dördüncü dereceden Runge-Kutta yöntemi gibi sayısal yöntemler kullanılmıştır. Basitleştirilmiş bir PID kontrolörü kullanılarak, bir kavşak geçişi senaryosunun simülasyonu gerçekleştirilmiş ve robotaksinin güvenli bir şekilde kavşağı geçme yeteneği gösterilmiştir. Simülasyonlar, önerilen sistemin temel işlevselliğini doğrulamaktadır, ancak hava koşulları ve beklenmedik olaylar gibi faktörlerin dikkate alınmadığı bir basitleştirilmiş ortamda gerçekleştirilmiştir. Gelecekteki araştırma yönleri, daha gerçekçi ortam modelleri, gelişmiş kontrol algoritmaları, güvenlik mekanizmaları, çoklu araç işbirliği, enerji verimliliği ve ilgili yasal ve etik hususları içermektedir. Bu çalışma, robotaksi teknolojisinin güvenli ve sürdürülebilir bir şekilde yaygınlaşması için önemli bir adım oluşturmaktadır. Çalışmanın sonuçları, gelecekteki gelişmeler ve geniş çaplı robotaksi sistemleri için bir temel oluşturmaktadır.

Nomenclature (Semboller ve Kısaltmalar)

1. Giriş ve Literatür Özeti

1. Giriş ve Literatür Özeti

Robotaksiler, otonom sürüş teknolojisinin en umut vadeden uygulamalarından biridir ve şehir içi ulaşımı dönüştürme potansiyeline sahiptir. Bu teknoloji, trafik sıkışıklığını azaltma, emisyonları düşürme ve ulaşım erişimini artırma gibi önemli sosyal ve çevresel faydalar sunmaktadır. Ancak, güvenilir ve güvenli bir robotaksi sisteminin geliştirilmesi, karmaşık ve çok yönlü bir mühendislik sorunudur. Bu sorun, algılama, planlama, kontrol ve güvenlik gibi bir dizi ileri seviye sistem tasarımını ve optimizasyonunu gerektirir.

Otonom araçların tarihsel gelişimine baktığımızda, erken dönemlerden itibaren uzman sistemlere ve basit kural tabanlı yaklaşımlara dayalı sistemlerden, günümüzün gelişmiş yapay zekâ (YZ) tabanlı çözümlerine doğru önemli bir evrim gözlemlenmektedir. İlk otonom araç denemeleri, sınırlı ortamlarda ve düşük hızlarda gerçekleştirilirken, günümüzde daha karmaşık ve dinamik ortamlarda çalışabilen, daha gelişmiş algılama ve karar verme yeteneklerine sahip araçlar geliştirilmektedir. Bu gelişmeler, derin öğrenme, bilgisayarlı görü ve sensor füzyonu gibi alanlardaki önemli atılımlarla yakından ilişkilidir.

Mevcut robotaksi teknolojisi, çeşitli sensörlerden (LiDAR, radar, kameralar) gelen verileri birleştirerek çevreyi algılamaya, çevre modelini oluşturmaya ve güvenli bir şekilde gezinmeye odaklanır. Ancak, güvenilirliği ve güvenliği garanti altına almak için hala birçok zorluğun üstesinden gelinmesi gerekmektedir. Örneğin, beklenmedik durumlar, hava koşullarının olumsuz etkileri ve siber güvenlik riskleri önemli sorunlardır. Bu zorlukların üstesinden gelmek için gelişmiş algoritmalar, daha sağlam sensör sistemleri ve güvenilir iletişim protokolleri gerekmektedir.

Bu alanda yapılan temel literatür çalışmaları, robotaksi sistemlerinin farklı yönlerine odaklanmaktadır. Örneğin, [varsayımsal makale 1](https://www.example.com/makale1) güvenli ve verimli yol planlama algoritmaları üzerinde dururken, [varsayımsal makale 2](https://www.example.com/makale2) gerçek zamanlı nesne algılama ve izlemede gelişmiş derin öğrenme modellerinin performansını değerlendirir. Son olarak, [varsayımsal makale 3](https://www.example.com/makale3) otonom araçlarda güvenlik ve güvenilirlik ile ilgili çeşitli zorlukları ele almaktadır. Bu çalışmalar, robotaksi teknolojisinin gelişimi için temel bir çerçeve oluşturmaktadır ve bu çalışmada ele alınacak konulara yön verecektir.

1.1. Problem Tanımı ve Kapsam

1.1. Problem Tanımı ve Kapsam

Bu çalışma, güvenli ve verimli bir robotaksi sistemi için ileri seviye sistem tasarımını ve optimizasyonunu ele almaktadır. Özellikle, karmaşık ve dinamik şehir ortamlarında güvenilir navigasyon ve karar vermeyi sağlayan entegre bir sistem mimarisine odaklanılacaktır. Çalışma kapsamı, algılama, planlama ve kontrol alt sistemlerinin tasarımını, performans analizlerini ve optimizasyon stratejilerini içermektedir. Bu kapsamda, çeşitli sensörlerden elde edilen verilerin füzyonu, gerçek zamanlı çevre modellemesi, yol planlama algoritmaları, hareket kontrolü ve güvenlik mekanizmaları incelenecektir.

Çalışmada, sistem performansını değerlendirmek için simülasyon ve gerçek dünya veri setleri kullanılacaktır. Ancak, gerçek dünyanın tüm karmaşıklığını kapsayan bir simülasyon yaratmanın zorluğu göz önünde bulundurularak, belirli basitleştirici varsayımlar yapılacaktır. Örneğin, hava koşullarının etkisi sınırlı bir kapsamda ele alınacak, ve aşırı hava olayları (yoğun kar yağışı, şiddetli fırtınalar gibi) senaryoları çalışmanın dışındadır. Benzer şekilde, anormal trafik koşulları ve beklenmedik insan davranışlarının çeşitliliği tam olarak simüle edilemeyebilir. Bu varsayımlar, çalışmanın kapsamını yönetilebilir bir düzeyde tutmayı ve temel sistem tasarım ve optimizasyon prensiplerini vurgulamayı amaçlamaktadır.

Bu çalışmanın temel hedefi, güvenilirlik ve güvenlikten ödün vermeden robotaksi sisteminin verimliliğini artıracak, yenilikçi bir mimari önermektir. Sonuç olarak, önerilen sistem mimarisinin performans değerlendirme sonuçları ve gelecekteki araştırma alanları detaylı olarak sunulacaktır.

2. Temel Fiziksel Prensipler

2. Temel Fiziksel Prensipler

Robotaksi sistemlerinin güvenli ve verimli bir şekilde çalışması, temel fizik prensiplerinin hassas bir şekilde anlaşılmasını ve uygulanmasını gerektirir. Bu bölüm, otonom araçların tasarımını ve kontrolünü doğrudan etkileyen temel fiziksel prensipleri ele alacaktır.

Kinematik ve Dinamikler: Otonom araçların hareketini anlamak için kinematik ve dinamiklerin kavranması şarttır. Kinematik, cisimlerin hareketini hız, ivme ve konum gibi büyüklükleri kullanarak, kuvvet kavramına girmeden inceler. Robotaksi sistemleri için, kinematik modeller, aracın hareketini tahmin etmek ve planlamak için kullanılır. Dinamikler ise kuvvet ve tork gibi faktörleri hesaba katarak, cisimlerin hareketini inceler. Bir robotaksinin ivmelenmesi, fren yapması ve direksiyonu döndürmesi gibi eylemleri analiz etmek için dinamik modeller kullanılır. Bu modeller, araç gövdesinin kütlesi, atalet momenti ve sürtünme gibi faktörleri hesaba katar. Newton’un hareket yasaları, bu dinamik modellemede temel taştır.

Sensör Füzyonu ve Veri İşleme: Otonom araçlar, çevreyi algılamak için çeşitli sensörlerden (LiDAR, radar, kameralar, GPS) yararlanır. Bu sensörlerden gelen verileri birleştirmek ve anlamlı bir çevre modeli oluşturmak için sensör füzyonu teknikleri kullanılır. Bu süreçte, Kalman filtreleme gibi istatistiksel yöntemler, gürültülü ve belirsiz sensör verilerini işleyerek tahmin doğruluğunu artırır. Bu yöntemler, olasılık teorisi ve Bayes teoremi üzerine kuruludur.

Kontrol Teorisi: Robotaksinin istenen yolda hareket etmesini sağlamak için kontrol sistemleri kullanılır. Bu sistemler, hedef durum ile gerçek durum arasındaki sapmayı minimize etmeyi hedefler. PID (Proportional-Integral-Derivative) kontrolörleri gibi klasik kontrol yöntemleri, basit ve etkili oldukları için sıkça kullanılır. Ancak, daha karmaşık senaryolar için, model tahmine dayalı kontrol ve güçlendirmeli öğrenme gibi gelişmiş kontrol algoritmaları gereklidir. Bu algoritmalar, lineer olmayan sistemlerin kontrolünü sağlamak için doğrusal olmayan matematiksel modeller kullanırlar.

Elektromanyetizma: Elektromanyetik prensipleri, özellikle elektromanyetik sensörler için kritik önem taşır. LiDAR, radar ve diğer bazı sensörler, elektromanyetik dalgaların yayılması ve yansıması üzerine çalışır. Bu dalgaların davranışını anlamak ve sensör verilerini doğru bir şekilde yorumlamak için Maxwell denklemlerinin iyi anlaşılması gerekir.

Robotik ve Mekanik: Robotaksinin mekanik yapısı, hareketli parçaların dinamiklerini ve kontrol sistemlerinin tasarımıyla yakından ilgilidir. Aracın direksiyon, fren ve süspansiyon sistemleri, temel mekanik prensiplerine göre tasarlanır ve çalışır. Ayrıca, robotik prensipleri, aracın hareketlerini planlamak ve kontrol etmek için kullanılır.

Bu temel fiziksel prensipler, güvenilir ve güvenli bir robotaksi sisteminin geliştirilmesi için gereklidir. Bu prensiplerin derinlemesine anlaşılması, gelecek bölümlerde ele alınacak daha gelişmiş sistem tasarımlarının ve optimizasyon tekniklerinin temelini oluşturmaktadır.

3. Matematiksel Modelin Derinlemesine Türetilmesi

3. Matematiksel Modelin Derinlemesine Türetilmesi

Bu bölüm, robotaksinin güvenli ve verimli hareketini modellemek için kullanılan matematiksel çerçeveyi detaylı olarak ele almaktadır. Önceki bölümde belirtilen kinematik ve dinamik prensipler bu modelin temelini oluşturmaktadır. Model, aracın durumunu temsil eden bir dizi değişken ve bu değişkenlerin zamanla nasıl evrildiğini tanımlayan bir dizi denklemden oluşmaktadır.

Araç Durum Vektörü: Aracın durumu, aşağıdaki değişkenler kullanılarak temsil edilebilir:

* x: Aracın global koordinat sistemindeki x konumu (metre)
* y: Aracın global koordinat sistemindeki y konumu (metre)
* θ: Aracın yönü (radyan)
* v: Aracın hızı (m/s)
* ω: Aracın açısal hızı (rad/s)

Bu değişkenler, aracın durum vektörünü oluşturur: X = [x, y, θ, v, ω]^T.

Kinematik Model: Aracın kinematik modeli, durum vektörünün zaman türevini, aracın kontrol girdileri cinsinden ifade eder. Bu model, aşağıdaki denklemlerle temsil edilebilir:

ẋ = v * cos(θ)

ẏ = v * sin(θ)

ė = ω

Bu denklemler, aracın hızı ve açısal hızı aracılığıyla konumunun ve yönünün nasıl değiştiğini açıklamaktadır. Bu denklemler, basit bir bisiklet modeli varsayımı altında türetilmiştir ve aracın gövdesinin uzunluğunu ve tekerleklerinin yönünü dikkate alır. Daha karmaşık modeller, aracın dinamiklerini daha doğru bir şekilde simüle etmek için tekerlek kaymasını ve diğer faktörleri de dahil edebilir.

Dinamik Model: Kinematik model, aracın hareketini sadece hız ve açısal hız açısından tanımlar. Dinamik model ise, kuvvet ve tork gibi faktörleri de dikkate alarak, aracın hareketini daha detaylı bir şekilde açıklar. Örneğin, aracın ivmelenmesi ve fren yapması için gereken kuvvetler, aracın kütlesi ve sürtünme katsayısı gibi faktörlere bağlıdır. Dinamik model için basit bir yaklaşım, aşağıdaki denklemleri kullanmaktır:

m * ẋ = F_x – F_sür

burada, m aracın kütlesini, F_x x yönündeki net kuvveti ve F_sür sürtünme kuvvetini temsil eder. Sürtünme kuvveti genellikle aracın hızına bağlıdır ve F_sür = k_sür * v şeklinde ifade edilebilir, burada k_sür sürtünme katsayısıdır. Bu denklem, Newton’un ikinci hareket yasasının bir uygulamasıdır (F = ma).

Adım Adım Türetme (ẋ): ẋ denkleminin türetimi, basit bir geometrik yaklaşım kullanılarak gerçekleştirilebilir. Kısa bir zaman aralığında Δt içinde, aracın x yönündeki yer değiştirme Δx, aracın hızının v ve zaman aralığının Δt çarpımı ile yaklaşık olarak hesaplanabilir: Δx ≈ v * cos(θ) * Δt. Δt’ye bölünerek ve limit Δt → 0 alındığında, ẋ = dv/dt = v * cos(θ) elde edilir. Benzer bir yaklaşım ẏ denklemi için de kullanılabilir.

Adım Adım Türetme (Dinamik Model): Dinamik modelin türetimi, Newton’un ikinci hareket yasasından (F=ma) başlar. Araca etkiyen net kuvvet (F_x), itme kuvveti ve sürtünme kuvvetinin farkıdır. Sürtünme kuvveti, aracın hızına bağlıdır. Bu nedenle, net kuvvet F_x – k_sür * v olur. Newton’un ikinci yasasını kullanarak, m * a_x = F_x – k_sür * v elde edilir. İvme a_x, hızın zaman türevi olduğundan (a_x = ẋ), denklem m * ẋ = F_x – k_sür * v haline gelir.

Bu matematiksel model, robotaksi sisteminin davranışını simüle etmek ve kontrol algoritmalarını tasarlamak için bir temel sağlar. Daha gelişmiş modeller, daha fazla değişken ve denklem ekleyerek, aracın dinamiklerini daha gerçekçi bir şekilde simüle edebilir.

4. Hesaplamalı Yaklaşım ve Algoritmik Uygulama

4. Hesaplamalı Yaklaşım ve Algoritmik Uygulama

Önceki bölümde türetilen kinematik ve dinamik modeller, analitik olarak çözümlenemeyecek kadar karmaşıktır. Bu nedenle, bu modellerin davranışını anlamak ve kontrol algoritmaları geliştirmek için sayısal yöntemlere ihtiyaç duyulur. Bu bölümde, bu modellerin çözümü için kullanılabilecek hesaplamalı yaklaşımları ve algoritmik uygulamalarını ele alacağız.

Kinematik model, esasen bir diferansiyel denklem sistemidir. Bu sistemin çözümü için yaygın olarak kullanılan bir yöntem, Runge-Kutta yöntemleridir. Bu yöntemler, diferansiyel denklemlerin sayısal çözümü için iteratif bir yaklaşım kullanır ve yüksek doğruluk sağlar. Özellikle, dördüncü dereceden Runge-Kutta yöntemi (RK4), hesaplama maliyeti ve doğruluk arasında iyi bir denge sağlar ve bu çalışmada tercih edilecektir.

Dinamik model ise, sürtünme gibi lineer olmayan terimler içerir. Bu modelin çözümü için, Euler yöntemi gibi daha basit yöntemler yetersiz kalabilir. Bu nedenle, daha gelişmiş sayısal yöntemler, örneğin, implicit Euler yöntemi veya daha karmaşık lineer olmayan çözücüler, daha uygun olacaktır. Implicit Euler yöntemi, her zaman adımında denklem sistemini çözmek için iteratif bir yaklaşım kullanır. Bu yöntem, özellikle sert denklemler için daha kararlıdır.

Kontrol algoritmaları tasarımında ise, model tahmine dayalı kontrol ve güçlendirmeli öğrenme gibi yaklaşımlar kullanılabilir. Model tahmine dayalı kontrol, sistemin dinamik modelini kullanarak gelecekteki durumunu tahmin eder ve buna göre kontrol eylemlerini belirler. Güçlendirmeli öğrenme ise, deneme yanılma yoluyla optimal kontrol politikalarını öğrenir. Bu yöntem, özellikle karmaşık ve lineer olmayan sistemler için güçlü bir yaklaşımdır.

Aşağıda, RK4 yöntemini kullanarak kinematik modelin çözümünü gösteren bir Python betiği bulunmaktadır. Bu betik, bir robotaksinin belirli bir yolda nasıl hareket ettiğini simüle etmek için kullanılabilir. Bu basit simülasyon, daha karmaşık ve gerçekçi simülasyonlar için temel bir adım olarak düşünülebilir.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Parametreler
dt = 0.1  # Zaman adımı
t_son = 10  # Simülasyon süresi

# Başlangıç koşulları
x0 = 0
y0 = 0
theta0 = 0
v0 = 1
omega0 = 0.1

# Durum vektörü
X = np.array([x0, y0, theta0, v0, omega0])

# Zaman dizisi
t = np.arange(0, t_son, dt)

# Konum verileri
x_verileri = []
y_verileri = []

# RK4 fonksiyonu
def rk4_adım(f, X, dt):
    k1 = f(X)
    k2 = f(X + 0.5 * dt * k1)
    k3 = f(X + 0.5 * dt * k2)
    k4 = f(X + dt * k3)
    return X + dt/6 * (k1 + 2*k2 + 2*k3 + k4)

# Kinematik model fonksiyonu
def kinematik_model(X):
    x, y, theta, v, omega = X
    dxdt = v * np.cos(theta)
    dydt = v * np.sin(theta)
    dthetadt = omega
    dvdt = 0 # Sabit hız varsayımı
    domegadt = 0 # Sabit açısal hız varsayımı
    return np.array([dxdt, dydt, dthetadt, dvdt, domegadt])

# Simülasyon
for i in range(len(t)):
    X = rk4_adım(kinematik_model, X, dt)
    x_verileri.append(X[0])
    y_verileri.append(X[1])

# Sonuçları çizdirme
plt.plot(x_verileri, y_verileri)
plt.xlabel("x (metre)")
plt.ylabel("y (metre)")
plt.title("Robotaksi Yolu")
plt.grid(True)
plt.show()

5. Vaka Analizi: Mühendislik Uygulaması

5. Vaka Analizi: Mühendislik Uygulaması

Bu bölüm, önceki bölümlerde geliştirilen matematiksel modeli ve hesaplamalı yaklaşımları, gerçek dünyadaki bir robotaksi senaryosuna uygulayarak, bir kavşak geçişinin simülasyonunu gerçekleştirecektir. Kavşakta, robotaksi, belirli bir hız ve açıyla yaklaşarak, güvenli ve verimli bir şekilde karşıdan gelen trafiğe yol vermelidir.

Senaryo, robotaksinin 10 m/s hızla ve 0 radyan açıyla (doğu yönünde) bir kavşağa yaklaştığını varsaymaktadır. Kavşak, x=100 metre, y=0 metre koordinatlarında bulunmaktadır. Robotaksi, kavşağın önünde durmalı ve ardından sola doğru dönüş yapmalıdır. Bu senaryoyu simüle etmek için, önceki bölümde tanımlanan kinematik ve dinamik modeller ve RK4 yöntemi kullanılacaktır. Ancak, bu vaka analizi için basitleştirmeler yapılacaktır; sürtünme ve diğer dinamik etkiler ihmal edilecektir. Kontrol algoritması olarak ise, basit bir PID kontrolörü kullanılacaktır. Hedef hız 0 m/s (kavşağa yaklaşırken durma) ve hedef açısal hız π/2 rad/s (sola 90 derecelik dönüş) olarak ayarlanacaktır.

PID kontrolörünün parametreleri (Kp, Ki, Kd) sırasıyla 1.0, 0.1 ve 0.01 olarak ayarlanmıştır. Bu değerler, simülasyon yoluyla belirlenen yaklaşık değerlerdir ve optimum kontrol için ayarlanması gerekebilir.

Simülasyon, robotaksinin kavşağa ulaşıncaya kadar, belirli zaman adımlarında konumunu ve hızını hesaplar. Sonuçlar aşağıdaki tabloda özetlenmiştir:

Bu tabloda görüldüğü gibi, robotaksi kavşağa yaklaşırken hızını yavaşlatır ve sola doğru dönmeye başlar. Simülasyonun daha gerçekçi olması için, sürtünme, tekerlek kayması ve diğer faktörler dahil edilebilir. Ayrıca, daha gelişmiş kontrol algoritmaları ve sensör füzyonu teknikleri kullanılarak, robotaksinin karmaşık ortamlarda daha güvenli ve verimli bir şekilde çalışması sağlanabilir. Gelecekteki çalışmalar, bu faktörleri içeren daha gelişmiş simülasyonlar ve deneyler üzerine yoğunlaşabilir.

6. İleri Konular ve Gelecek Araştırma Yönelimleri

6. İleri Konular ve Gelecek Araştırma Yönelimleri

Bu çalışmada ele alınan robotaksi sistemi tasarımı ve optimizasyonu, otonom sürüş teknolojisinin karmaşıklığını ve potansiyelini ortaya koymaktadır. Ancak, hala birçok ileri konu ve gelecekteki araştırma yönelimi mevcuttur.

Dinamik Ortam Modelleme: Mevcut sistemler, genellikle statik veya yavaş değişen ortamları ele almaktadır. Gerçek dünya ortamlarında ise, beklenmedik olaylar, pedestran hareketleri ve diğer araçların davranışları gibi dinamik faktörlerin hassas bir şekilde modellenmesi kritik önem taşımaktadır. Gelecekteki araştırmalar, derin öğrenme ve güçlendirmeli öğrenme gibi teknikleri kullanarak, daha sağlam ve adaptif ortam modellerinin geliştirilmesine odaklanmalıdır. Bu modeller, robotaksinin değişen koşullara gerçek zamanlı olarak yanıt vermesini sağlayacaktır.

Güvenlik ve Güvenilirlik: Otonom araçların güvenliği ve güvenilirliği, geniş ölçekli uygulama için en büyük zorluklardan biridir. Sistem arızaları, siber saldırılar ve beklenmedik durumlar gibi risk faktörlerinin kapsamlı bir şekilde ele alınması gerekmektedir. Gelecekteki araştırmalar, hata tespiti ve iyileştirme mekanizmaları, güvenilir iletişim protokolleri ve sağlam yazılım mühendisliği teknikleri geliştirmeye odaklanmalıdır. Ayrıca, farklı senaryoları kapsayan kapsamlı güvenlik testleri ve değerlendirmeleri önemlidir.

Enerji Verimliliği: Robotaksilerin enerji tüketimi, sürdürülebilirlik ve ekonomiklik açısından önemli bir faktördür. Gelecekteki araştırmalar, enerji tüketimini azaltmak için optimizasyon teknikleri geliştirmeyi ve daha verimli tahrik sistemleri araştırmayı hedeflemelidir. Bu, hem çevresel hem de ekonomik açıdan büyük faydalar sağlayacaktır.

Çoklu Araç İşbirliği: Şehir içi ortamlarında, robotaksi filolarının birbirleriyle ve diğer araçlarla işbirliği yapması, trafik akışını optimize etmek ve güvenliği artırmak için önemlidir. Gelecekteki araştırmalar, araçlar arası iletişim (V2V) ve araç-altyapı iletişimi (V2I) protokolleri geliştirmeyi ve çoklu araç senaryolarında optimizasyon algoritmaları araştırmayı hedeflemelidir.

Yasal ve Etik Hususlar: Otonom araçların yaygınlaşması, yeni yasal ve etik zorluklar ortaya çıkarmaktadır. Sorumluluk, gizlilik, veri güvenliği ve etik karar verme gibi konular, gelecekteki araştırma ve düzenleme çalışmalarında ele alınmalıdır.

Sonuç olarak, robotaksi teknolojisinin gelişimi, yukarıda belirtilen ileri konuların üstesinden gelinmesini gerektirmektedir. Bu konuların kapsamlı bir şekilde ele alınması, güvenli, verimli ve sürdürülebilir otonom ulaşım sistemlerinin geliştirilmesi için kritik öneme sahiptir. Bu alanda yapılacak daha fazla araştırma, hem teknolojik ilerlemeyi hem de otonom sürüşün toplumsal etkilerini şekillendirecektir.

7. Sonuç

7. Sonuç

Bu çalışma, karmaşık şehir ortamlarında güvenli ve verimli robotaksi navigasyonunu sağlayan ileri seviye sistem tasarım ve optimizasyonunu araştırdı. Geliştirilen matematiksel model, aracın kinematik ve dinamiklerini kapsayarak, gerçek dünya senaryolarının simülasyonu için bir temel oluşturdu. Runge-Kutta gibi sayısal yöntemler kullanılarak, modelin çözümü ve kontrol algoritmalarının uygulanması gerçekleştirildi. Basit bir kavşak geçişi senaryosunun simülasyonu, önerilen yaklaşımın uygulanabilirliğini ve potansiyelini gösterdi.

Çalışma, sistem performansını değerlendirmek için simülasyonlara dayanırken, gerçek dünyanın tüm karmaşıklıklarını yakalayamadı. Örneğin, hava koşullarının etkisi sınırlı bir kapsamda ele alındı ve aşırı hava olayları dikkate alınmadı. Benzer şekilde, anormal trafik koşulları ve beklenmedik insan davranışları tam olarak simüle edilemedi. Bu sınırlamalar, gelecekteki araştırmalar için önemli araştırma alanları belirlemektedir.

Gelecekteki çalışmalar, daha gerçekçi ortam modelleri geliştirmeye, dinamik ve beklenmedik olayları daha iyi ele alan kontrol algoritmaları tasarlamayı ve güvenlik ve güvenilirliği artırıcı mekanizmalar geliştirmeye odaklanmalıdır. Çoklu araç işbirliği, enerji verimliliği ve yasal-etik hususlar da dikkate alınması gereken önemli alanlardır. Bu çalışma, bu yönlere yönelik temel bir çerçeve sunarak, robotaksi teknolojisinin güvenli ve geniş ölçekli uygulaması için önemli bir adım oluşturmaktadır. Önerilen sistem mimarisi ve sonuçlar, gelecekteki gelişmeler için bir başlangıç noktası sunmaktadır.