Browsing by Author "Qadri, Syed Shah Sultan Mohiuddin"

Now showing 1 - 3 of 3

Citation - WoS: 1
Citation - Scopus: 3
Assessing Traffic Performance: Comparative Study of Human and Automated Hgvs in Urban Intersections and Highway Segments
(Univ Tun Hussein onn Malaysia, 2024) Almusawi, Ali; Albdairi, Mustafa; Qadri, Syed Shah Sultan Mohiuddin
This study conducts a comparative analysis of traffic dynamics at urban signalized intersections and on highways, incorporating both human-operated and automated heavy goods vehicles (HGVs) using the PTV VISSIM simulation model. It examines the impacts of automated driving technologies on critical traffic performance metrics such as queue length, travel time, vehicle delay, emissions, and fuel consumption. Initial findings indicate that automation in HGVs enhances traffic flow, particularly by reducing queue lengths and vehicle delays. However, varying levels of automation from cautious to aggressive reveal complex trade-offs between operational efficiency and environmental impacts. On highways, automated HGVs demonstrate superior performance by reducing travel times and delays while increasing throughput compared to human-driven HGVs. These results underscore the operational benefits of automated HGVs under diverse traffic conditions and highlight their significant implications for transportation planning and policy-making. This research contributes valuable insights into the integration of automated technologies in transportation systems, facilitating informed decision-making for stakeholders considering the adoption of these advancements in the current infrastructure.
Citation - WoS: 0
Citation - Scopus: 5
Integrating Autonomous Vehicles (Avs) Into Urban Traffic: Simulating Driving and Signal Control
(Mdpi, 2024) Almusawi, Ali; Albdairi, Mustafa; Qadri, Syed Shah Sultan Mohiuddin
The integration of autonomous vehicles into urban traffic systems offers a significant opportunity to improve traffic efficiency and safety at signalized intersections. This study provides a comprehensive evaluation of how different autonomous vehicle driving behaviors-cautious, normal, aggressive, and platooning-affect key traffic metrics, including queue lengths, travel times, vehicle delays, emissions, and fuel consumption. A four-leg signalized intersection in Balgat, Ankara, was modeled and validated using field data, with twenty-one scenarios simulated to assess the effects of various autonomous vehicle behaviors at penetration rates from 25% to 100%, alongside human-driven vehicles. The results show that while cautious autonomous vehicles promote smoother traffic flow, they also result in longer delays and higher emissions due to conservative driving patterns, especially at higher penetration levels. In contrast, aggressive and platooning autonomous vehicles significantly improve traffic flow and reduce delays and emissions. Mixed-behavior scenarios reveal that different driving styles can coexist effectively, balancing safety and efficiency. These findings emphasize the need for optimized autonomous vehicle algorithms and signal control strategies to harness the potential benefits of autonomous vehicle integration in urban traffic systems fully, particularly in terms of improving traffic performance and sustainability.
Sinyal Kontrollü Kavşaklarda Otonom Araçların Trafik Verimliliği Üzerindeki Etkisinin Değerlendirilmesi
(2024) Albdairi, Mustafa Azhar Hussein; Al-Musawi, Ali Abdulhussein Abdulridha; Qadri, Syed Shah Sultan Mohiuddin
Kentsel hareketliliğin gelişen bağlamında, otonom araçların (AV'ler) entegrasyonu, özellikle kentsel trafik yönetiminin hayati bir bileşeni olan sinyalize kavşaklarda büyük vaatler ve zorluklar sunmaktadır. Bu tez, Ankara Balgat'taki sinyalize bir kavşakta otonom araçların karmaşık dinamiklerini, PTV VISSIM kullanarak mikroskobik trafik simülasyonu ile incelemektedir. Çalışma, farklı AV sürüş davranışları (tedbirli, normal, agresif, platoon ve karışık) ve %25'ten %100'e kadar değişen penetrasyon oranları ile insan sürüş senaryolarını içeren 21 senaryoyu kapsamaktadır. Bulgular, sinyal kontrol optimizasyonu öncesi ve sonrası belirgin etkiler ortaya koymaktadır. Optimizasyon öncesinde, güvenliği ön planda tutan tedbirli AV davranışları, özellikle yüksek penetrasyon oranlarında, kuyruk uzunlukları, seyahat süreleri, gecikmeler, emisyonlar, yakıt tüketimi ve çatışma noktalarında artışa neden olmuştur. Normal AV davranışları, %25 penetrasyon oranında başlangıçta insan sürüşüne benzerlik göstermiş, ancak penetrasyon oranları arttıkça kuyruk uzunlukları, seyahat süreleri, gecikmeler ve çatışmalarda iyileşmeler göstermiştir, ancak emisyonlar ve yakıt tüketimi biraz daha yüksek kalmıştır. Agresif AV davranışları, tüm penetrasyon oranlarında kuyruk uzunlukları, seyahat süreleri, gecikmeler, emisyonlar, yakıt tüketimi ve çatışma noktalarını önemli ölçüde azaltmış ve %100 penetrasyonda en olumlu sonuçlara ulaşmıştır. Platoon davranışları da kuyruk uzunluklarını, seyahat sürelerini, gecikmeleri ve çatışmaları azaltmış, ancak %100 penetrasyonda platoon liderliğinin dinamikleri nedeniyle emisyonlarda ve yakıt tüketiminde artış göstermiştir. Optimizasyon sonrası, tüm AV davranışlarında önemli iyileşmeler gözlemlenmiştir. %0 AV penetrasyonunda insan sürüş senaryolarında kuyruk uzunlukları, seyahat süreleri, gecikmeler ve çatışma noktalarında önemli azalmalar yaşanmıştır. Tedbirli AV'ler, diğer davranışlara göre hala daha yüksek değerlere sahip olmasına rağmen, tüm penetrasyon oranlarında iyileşmeler göstermiştir. Normal AV'ler, optimizasyon sonrası daha yüksek penetrasyon oranlarında tüm metriklerde önemli düşüşler göstermiştir. Agresif AV'ler, özellikle %100 penetrasyonda, tüm metriklerde en iyi sonuçlara ulaşmıştır. Platoon AV'ler de önemli iyileşmeler göstermiştir, ancak %100 penetrasyonda liderin etkisi nedeniyle emisyonlar ve yakıt tüketiminde artışlar görülmüştür. Özellikle, daha kısa sinyal sürelerinin kuyruk uzunlukları, seyahat süreleri, gecikmeler, emisyonlar ve yakıt tüketimini azaltmada daha uzun sürelerden daha iyi performans gösterdiği gözlemlenmiştir. Karışık davranış senaryosu, tüm penetrasyon oranlarında sürekli olarak kuyruk uzunluklarını, seyahat sürelerini, gecikmeleri ve çatışmaları azaltmış ve emisyonlar ve yakıt tüketiminde insan sürüş senaryolarına benzer eğilimler sergilemiştir. Alan verileri kullanılarak yapılan doğrulama, modelin doğruluğunu sağlamış ve AV'lerin mevcut trafik yapısına entegrasyonu için pratik içgörüler sunmuştur. Bu çalışma, AV'lerin kentsel trafik yönetimini iyileştirmedeki dönüştürücü potansiyelini vurgulamakta ve AV entegrasyonu ve optimizasyonu alanında gelecekteki araştırmalar için bir temel oluşturmaktadır.