Özet. Sunulan çalışmada, Avrupa Birliği Akıllı Trafik Sistemleri aksiyon planı ve Hedef 2023 Ulusal Aksiyon Planını destekleyen Akıllı Trafik Sistemlerine yönelik geleceğin hizmetlerinin yaratılması için ihtiyaç duyulacak uygulama ve donanımla-rın geliştirilmesini adresleyen CoMoSeF projesi kapsamında geliştirilen harita fonksiyonlarının gömülü sistem üzerindeki performans analizleri incelenmektedir. Projede, araçların diğer araçlar ile ve yol kenarı üniteleri ile haberleşmesi sağlana-rak elde edilen verilerden sürüş kalitesini ve güvenliğini arttıracak ve trafik yöne-timini destekleyecek bilgi sağlanması gerçekleştirilmektedir. Proje kapsamında ge-liştirilen ve sürücü güvenliği ile rahatlığını artırıcı nitelikteki harita fonksiyonları, Unex firmasına ait Obe-102 isimli donanım üzerinde çalıştırılmaktadır. Bu dona-nım, 802.11p protokolü üzerinden ETSI standartlarına uygun olarak ITS iletişim fonksiyonlarını sağlamaktadır. Anahtar Kelimeler. Gömülü sistem, harita fonksiyonları, performans analizi.
uygulamalar ve servisler aracılığı ile son kullanıcı olan sürücüler, yayalar ve trafik otoritelerinin hizmetine sunulmuştur. Projenin Türkiye Konsorsiyu-mu tarafında yürütülen çalışmalarda İstanbul’da ve Sakarya’da bir pilot proje gerçekleştirilmektedir. Projeye 9 ülkeden 23 iş ortağı katılmıştır. Proje kapsamında gerçeklenen kullanım senaryolarında; yol kenarı ünitesinden gelen verilerin araç içi donanımda işlenerek uyarı mesajlarının üretilmesi ve üretilen uyarı mesajlarının gösterilmesiyle sürücünün bilgilendirilmesi amaçlanmıştır. 1.1
KoçSistem, CoMoSeF projesi kapsamında, araç içi cihazlarda bulunacak gömülü
ya-zılım tasarımlarını gerçekleştirmiştir. Cihazların birbirleri ile iletişim kurmasını,
konu-munu belirlemesini ve araçtaki sensörlerden bilgi almasını sağlayacak, ağ
yığınları, modül ve mikroişlemci / ürün kartı yazılımlarını hazırlamıştır. Akıllı ulaşım
sistemleri için oluşturulan 802.11p [
Çalışma kapsamında kullanılan gömülü sistem, Unex firmasına ait Obe-102 [
Tablo 1. Obe 102 Özellikler Özellik Değer Boyut: 20 x 12 x 3 cm İşlemci: Freescale MPC5121e
Anten: 5dBIinOtromdnuic5ti.o9nGHz DSRC Sistem Hafızası: 64MB NOR flash, 512MB DDR2 SDRM İşletim Sistemi: Linux Kernel 2.6.32
Standartlar: IEEE 802.11p, ETSI TS 102 637-2, ETSI TS 102 637-3,
ETSI TS 102 636-5-1, ETSI ITS 102 636-6-1, ETSI TS 102 636-4-1, ETSI ES 202-663
SDK: Toolchain ve API dokümantasyonu Sistem Servisleri: SSH, Telnet, HTTP 1.2
Günümüzde sıklıkla kullanılan birçok uygulama, harita verisi ve harita
fonksiyonla-rına ihtiyaç duymaktadır. Mekansal veri kullanan bu uygulamalar,
masaüstü bilgi-sayarlar, dizüstü bilgisayarlar, sunucular, mobil cihazlar ve ihtiyaca
yönelik olarak geliştirilmiş özel donanımlar gibi birçok farklı türde ve kapsamda
cihazlarda kulla-nılmaktadır. Buna bağlı olarak, harita verilerinin sistem
performansını en az etkile-yecek düzeyde saklanması, sorgulamalarda en hızlı cevabı
alabilecek şekilde tu-tulması birçok farklı araştırmanın konusu olmuştur. Mekansal
veri, genel olarak iki farklı yönteme göre modellenmektedir. Bu yöntemlerden ilki,
“R-tree” gibi mekansal veri yapılarına özel yapıların kullanılmasıdır. Diğeri, “B-tree”
gibi standart indeks-leme tekniklerinin kullanılabilmesi için tek boyutlu uzayda ifade
edilen mekansal konum nesnelerinin kullanılmasıdır [
Mobil teknolojilerin ve araç teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte, harita ve
konumlama uygulamaları, anlık kaza bilgileri, trafik sıkışıklıkları, hava durumu, tehlike
durumları gibi dinamik parametrelerle araç sürücülerine erken uyarılarda ve
bildirimlerde bulunabilmektedirler. Bu uygulamalar, harita statik verilerinin, dinamik
katmanlarda yer alan değişken veriler ile birlikte kullanılmasıyla ileri seviyede karar
alabilmektedirler. Statik harita verileri, bu senaryoların gerçekleştirilmesi için gerekli
olan dinamik verileri içermemektedir. Bu ek işlevlerin sağlanabilmesi için harita
verileri ve konumlama sistemleri ek özelliklere ihtiyaç duymakta, yeni yapılar ile
donatılmaları gerekmektedir. Örnek olarak, bir trafik kazasının ya da beklenmedik trafik
sıkışıklıklarının sürücüye bildirilmesi için, harita statik verilerinin yanı sıra harita
üzerinde konumlandırılacak dinamik verilere gereksinim duyulur. Bu
gereksinimlerin karşılanabilmesi için CoMoSeF projesi kapsamında Yerel Dinamik Harita
mimarisi kurulmuştur ve gereksinimleri karşılayacak fonksiyonlar geliştirilmiştir. Yerel
Dinamik Harita, objelerin tip, konum ve diğer karakteristik özelliklerinin
depolanmasını, güncellenmesini ve ileri aşamalarda işlenmek üzere yeniden bu verilerin
sistemden alınmasını, analiz edilmesini, bazı olasılıkların hesaplanmasını, kaza
olasılıklarının tahminlenmesini, tehlike yaratan objelerin tespit edilmesini sağlar [
Şekil. 2. Yerel Dinamik Harita 1.4
Proje kapsamında gerçeklenen senaryolarda harita modülü, araca ait konum bilgisi ile tetiklenir. Diğer fonksiyonlar, aracın harita üzerinde konumlandırılmasından sonra çalışmaktadır. Proje kapsamında gereksinim duyulan harita fonksiyonları, aracın konum bilgisi baz alınarak harita verisi üzerinde konumlandırılması, iki ko-num bilgisi arasındaki yol verisi üzerinden mesafe değeri, anlık olay bilgilerinin di-namik katmanlara eklenmesi ve aracın konum bilgisi baz alınarak seyir yönüne gö-re yolu üzerinde yer alan olay bilgilerinin dinamik katmanlardan sorgulanmasıdır. Tüm harita fonksiyonları, öncelikle aracın harita üzerinde konumlandırılmasını ge-rekli kılmaktadır. 1.5
Konum bilgisi baz alınarak, bir yol veri yığını içerisinden en yakın yol bilgisinin
bulunması ve iki konum arasındaki en kısa mesafenin hesaplanması literatürde sık-lıkla
karşılaşılan ve üzerinde çalışılan problemlerden birisidir. Bu problemler için
kullanılan yöntemler, yol veri yığını içerisinde en kısa mesafe hesabı, en yakın
komşuluk (NN), Voronoi ağında en yakın komşuluk (VN3), A* algoritması, Dijikstra
algoritması, D* algoritması olarak sıralanabilir [
Tablo 2. En Kısa Yol Algoritmalarının Karşılaştırılması Algoritma
A*
D* Dijikstra
Ortalama Düğüm
Ziyareti 23.915 145.665 3.640
Bir Patika Üzerinde Ortalama Düğüm
Ziyareti 2.900 2.855 2.770
Hesaplama Süresi (Saniye) 3.564 3.507 3.472 2
Harita verileri birisi XML birisi yazı formatı olmak üzere iki farklı dosya yapısında saklanmıştır. Bilgisayar ortamında yapılan testlerde XML dosyaları, Obe – 102 donanımı üzerinde yapılan testlerde yazı dosyası kullanılmıştır. Gereksinim duyulan harita verisi sadece yol verileri, mahalle ve ilçe sınırlarıdır. Bu nedenle oluşturulan dosya yapılarında diğer coğrafi bileşenler saklanmamıştır. Yol verileri ID değerlerine göre sıralı olarak saklanmıştır. Şekil 3’te dosya yapıları görülmektedir. Şekil. 3. Dosya Yapıları
Proje pilot çalışmalarında İstanbul - Kağıthane harita verileri kullanılmıştır. Kağıthane bölgesi haritasının genel görünümü Şekil 4’te görülmektedir.
Şekil. 4. Test Verisi, İstanbul Kağıthane
Yol verileri uygulama çalışma anında dosyadan okunarak belleğe yüklenmektedir.
Aracın konum bilgisine göre harita üzerinde konumlandırılması için, konuma en
yakın uzaklıkta bulunan yolun bulunması gerekli olmuştur. Araç konumu, harita
verisi içerisinde bir nokta olarak, yol verisi de bir çizgi olarak ele alındığında,
problem bir noktanın en yakın olduğu çizginin bulunmasına dönüşmektedir. Bir nokta-nın
bir çizgiye olan en kısa uzaklığı, noktadan çizgiye dik olarak düşülen çizginin
uzunluğu kadardır. Bu nedenle araç konumuna ilişkin noktadan harita verisi
içerisinde yer alan tüm yol çizgilerine dik çizgiler düşülerek nokta iz düşürülmüş ve elde
edilen çizginin uzunluk değerleri hesaplanmıştır. Enlem – boylam değeri olarak
tutulan konum verileri arasındaki uzunluklar hesaplanırken Haversine algoritması
kullanılmıştır [
Nokta çizgiye iz düşürüldüğünde elde edilen iz düşüm noktası çizgi üzerinde yer alı-yorsa doğrudan iz düşüm çizgisinin uzunluk değeri hesaplanmıştır. Ancak iz düşüm noktası yol çizgisinin dışında yer alıyorsa bu durumda yol çizgisinin orta noktası hesaplanmış ve orta nokta ile konum noktası arasındaki mesafe gerçek değer ola-rak kabul edilmiştir. İşlem sonunda elde edilen uzunluk değerlerinden en küçük olan değeri sağlayan yol çizgi verisi aracın üzerinde seyrettiği yol çizgisi olarak kabul edilmiştir. Bu yöntemin uygulanması sırasında veri setinde kaç tane yol çizgisi verisi var ise o değere kadar dönecek bir döngü kurulur ve bahsedilen hesaplamalar gerçekleştirilir. Buna bağlı olarak da yol veri miktarı yöntemin çalışma performansını doğrudan etkilemektedir.
Bu sonuca bağlı olarak harita verilerinin dinamik olarak küçültülmesine ilişkin bir
yöntem geliştirilmesine karar verilmiştir. En yakın nokta arama problemlerinde
sıklıkla kullanılan dörtlü ağaç yapısı incelenerek bu veri yapısının geliştirilmesine ka-rar
verilmiştir. Dörtlü ağaç veri yapısında veri yığını aşamalı olarak dörtlü karelere
ayrılır. Adım adım dörtlü kareye ayırma işlemi, bölünecek bir bütün alanın tama-men
dolu veya tamamen boş kalmasına kadar sürdürülür. Sonuçta elde edilen tüm kare
birimler içerisinde ya sadece bir tane nokta bulunur ya da kare birim tamamen boştur
[
Veri yapısının belleğe yüklenmesi sırasında tüm veriyi kapsayan bir alan oluşturmak üzere en küçük ve en büyük enlem ve boylam değerleri hesaplanmıştır. Ağaç yapısının kaçlı oluşturulacağı bilgisi dinamik olarak verilmektedir. Test çalışmaları sırasında kullanılan test verisi için bu değer sabitlenmiş ve 5 olarak verilmiştir. Veri bölgesi bu değere göre karelere ayrılarak her bir yol noktasının hangi bölge içerisinde kaldığı bilgisi bulunmuş ve saklanmıştır. Bir konum noktası için sorgu yapılması gerektiğinde tüm yol verilerine olan uzaklık değerlerinin hesaplanması yerine öncelikle konumun hangi bölge içerisinde kaldığı belirlenmiş ve sadece bu bölge içerisinde kalan yol verilerine olan uzaklıklar hesaplanmıştır. Yol verilerinin alt bölgelere ayrılmış hali Şekil 6’da görülmektedir.
Şekil. 6. Harita Alt Alanlı Ağaç Yapısı 3
Bilgisayar ortamında yapılan testlerde 10.000 adet yol verisi işlenebilmiş ve fonksi-yonlar uygulanabilmiştir. Ancak Obe 102 üzerinde gerçekleştirilen testlerde yöntem başarısız olmuştur. Bunun üzerine geliştirilen yeni harita veri yapısı (harita alt alanlı ağaç yapısı) yöntemi ile yol veri miktarı küçültülmüş ve mahalle bazında çalışma-ya devam edilmiştir. Tablo 3’te farklı yol veri miktarlarına göre ortalama CPU de-ğerleri gösterilmiştir.
Tablo 3. Ortalama CPU Değerleri Yol Veri Sayısı (Adet) 1902 409 73
Ortalama CPU 40.5
Tablodan görüleceği üzere, veri miktarının azalmasıyla birlikte Obe 102 üzerinde elde edilen performans değerleri oldukça büyük oranda artış göstermiştir. Performanstaki artış büyük oranda veri miktarının azaltılmasına dayanmaktadır. Yön-temin uygulanmasıyla veri miktarı 1/(bölge sayısı)2 oranında azaltılmıştır.
Akıllı Ulaşım Sistemleri konusu, ülkemizde ve Avrupa’da son yıllarda çok fazla ça-lışma yapılan ve yeni gelişmekte olan konulardan birisidir. Bu alanda henüz ürün niteliğine gelmiş bir çalışma bulunmamaktadır. Standartların da henüz net olarak oluşmamış olması, standartlaşma sürecinde, mekansal veri modellemesi konusun-da katkıda bulunabilmeyi mümkün kılmaktadır. Bu süreçte yapılacak olan araş-tırma çalışmalarında, önerilen veri modeli kullanılabilir. Ancak ürünleşme sürecin-de, uygulama birçok yeni fonksiyona ve daha yüksek çalışma performansına ge-reksinim duyacaktır. Bu geliştirmelerle, önerilen veri modelinin iyileştirilmesi ya da geliştirilmesi öngörülmektedir. 4
Yöntemin testleri sırasında sadece belirli bir bölgeye ilişkin test verileri kullanılmıştır. Yöntemi genelleştirmek ve bütün bir harita sisteminin içerisine entegre etmek gerekli olduğunda, tüm harita verilerini dinamik olarak bölgelere ayıracak ve kaç alt alan oluşturulması gerekli olduğunu hesaplayacak ara modüller geliştirilmesine gerek bu-lunmaktadır. Test çalışmaları kapsamında alt alan sayıları sabit olarak verilmiştir, ancak bu değerin başka bir bölgeye ilişkin harita veri yapısında doğrudan kullanımı uygun olmayacaktır. Harita verisi içerisinde yer alan yol verilerinin alt alanlara uy-gun bir şekilde dağılımını sağlayacak yardımcı yöntemler geliştirilmesi gereklidir. Projenin devamında bu yöntemlerin araştırılmasına devam edilecektir. 5
Teşekkür Çalışmanın test süreci, İSBAK ve Otokar firmaları ile birlikte gerçekleştirilmiştir. Test verileri İSBAK firması tarafından sağlanmıştır. İSBAK [] ve Otokar [] firmalarına işbirlikleri için teşekkürlerimizi sunarız. Geliştirme sürecindeki işbirlikleri ve çalışma-larından ötürü tüm CoMoSeF proje ortaklarına da teşekkürlerimizi sunarız.