İzmir Büyükşehir Belediyesi ESHOT Genel Müdürlüğü, toplu ulaşımda güvenlik, yolcu konforu ve enerji verimliliğinin artırılması amacıyla şoförlerin sürüş davranışlarını teknolojik altyapıyla takip ediyor. Otobüslerden anlık olarak alınan veriler merkezi sisteme aktarılırken, şoförlerin sürüş performansı yapay zekâ destekli algoritmalarla analiz ediliyor. Analiz sonuçları, şoförlerin eğitim programlarının oluşturulması ve eğitim sonrasındaki performanslarının takip edilmesinde kullanılıyor. Bu kapsamda son yedi aylık dönemde toplam bin 55 şoför ekonomik ve güvenli sürüş eğitimine katıldı.
Araçlardan gelen veriler anlık takip ediliyor
Sistemin temelini ESHOT otobüslerinden anlık olarak elde edilen sürüş ve konum verileri oluşturuyor. Araçların CAN bus olarak adlandırılan Araç İçi Veri İletişim Ağı üzerinden motor, frenleme ve sürüş bilgileri alınırken, konum ve diğer telemetri verileri de merkezi sisteme gönderiliyor. Toplanan veriler üzerinden hatalı hızlanma, hız ihlali, sert kalkış, riskli viraj alma ve aracın uzun süre rölantide bırakılması gibi sürüş davranışları tespit ediliyor. Analiz sonuçlarıyla her şoförün geliştirilmesi gereken sürüş alışkanlıklarının veriler üzerinden belirlenmesi amaçlanıyor.
Yapay zekâ veriyi anlamlandırıyor
Otobüslerden gelen anlık veriler, ESHOT personeli tarafından geliştirilen yapay zekâ destekli algoritmalar aracılığıyla değerlendiriliyor. Şoförlerin eğitim öncesindeki sürüş davranışları ile eğitim sonrasında elde edilen veriler karşılaştırılıyor. Böylece eğitimlerin sürüş performansına etkisi ölçülürken, iyileştirilmesi gereken alanlar da belirleniyor. Elde edilen sonuçlardan eğitim programlarının hazırlanması ve eğitim sonrasındaki performans takibinde yararlanılıyor. Sistem, verilerin ölçülmesi, analiz edilmesi, sürüş performansının yönetilmesi ve geliştirilmesi aşamalarını birbirine bağlı şekilde yürütüyor.
Şoförler üç aşamalı eğitimden geçiyor
ESHOT Sürüş Teknikleri Eğitim Merkezi’nde gerçekleştirilen program üç aşamada uygulanıyor. İlk aşamada şoförlerin mevcut sürüş davranışları herhangi bir yönlendirme yapılmadan gözlemleniyor. Elde edilen sonuçların ardından belirlenen ihtiyaçlara göre teorik ve uygulamalı eğitim gerçekleştiriliyor. Eğitimlerde güvenli ve ekonomik sürüş teknikleri, doğru hızlanma ve yavaşlama, fren ve retarder kullanımı, enerji verimliliği, yolcu konforu ve çevreci sürüş konuları ele alınıyor. Son aşamada şoförler yeniden direksiyon başına geçiyor ve eğitim sırasında aktarılan tekniklerin sürüş davranışlarına ne ölçüde yansıdığı değerlendiriliyor.
Eğitimden sonra üç aylık yoğun takip
ESHOT'un uyguladığı modelde şoförlerin takibi eğitim programının tamamlanmasıyla sona ermiyor. Programa katılan sürücülerin performansları eğitimden sonraki ilk üç ay boyunca yapay zekâ destekli sistem üzerinden yoğun şekilde takip ediliyor. Eğitim öncesi ve sonrasındaki veriler karşılaştırılarak gelişme sağlanan noktalar ile iyileştirilmesi gereken sürüş davranışları belirleniyor. Sonuçlara göre eğitim içerikleri de yeniden değerlendiriliyor. Üç aylık yoğun takip döneminin ardından şoförlerin sürüş verilerinin sistem üzerinden izlenmesine devam ediliyor.
Güvenlik, konfor ve kaynak verimliliği
Uygulamayla ani ve hatalı sürüş hareketlerinin azaltılması ve yolcu konforunun artırılmasının yanı sıra yakıt ve enerji tüketiminin daha verimli hale getirilmesi hedefleniyor. Doğru sürüş tekniklerinin araçların mekanik parçalarının korunmasına katkı sağlaması, buna bağlı olarak bakım maliyetlerinin ve karbon salımının azaltılması amaçlanıyor. Yapay zekâ destekli analiz sistemiyle ESHOT'ta sürüş güvenliği, yolcu konforu, enerji kullanımı ve araç performansı aynı süreç içerisinde takip ediliyor.
