Bejelentkezés
 Fórum
 
 
Témakiírás
 
Tettamanti Tamás
Városi közúti közlekedési rendszerek többszintű modellezése, mesterséges intelligencia a forgalommodellezésben

TÉMAKIÍRÁS

Intézmény: Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
közlekedés- és járműtudományok
Kandó Kálmán Doktori Iskola

témavezető: Tettamanti Tamás
helyszín (magyar oldal): Közlekedés- és Járműirányítási Tanszék
helyszín rövidítés: KJIT


A kutatási téma leírása:

a) Előzmények:
A városi közúti közlekedés modellezése és irányítása sok évtizedes kutatásra tekint vissza. Ám az elmúlt évtizedek rohamos információtechnológiai fejlődésének következtében e téma újra időszerűvé. A „big data” néven illetett adatok a közlekedéssel kapcsolatosan is releváns információhalmazt képviselnek. Az adatok megfelelő felhasználása adatbányászati, ill. mélytanulási módszerekkel pedig újabb távlatokat nyit meg a közlekedés magasabb szintű modellezésében és a forgalombecslésben.

b) A kutatás célja:
A kutatás célja a városi közúti közlekedés többszintű modellezése, ill. az elkészített többszintű modellen alapuló, korszerű, adaptív irányítási technikák fejlesztése. A vegyes szenzortechnológiákból származó információkból felépített forgalmi modellek megfelelő fúziójával jobb és hatékonyabb közlekedési rendszerek és szolgáltatások alakíthatók ki – szemben az egyedi mérési technológián és modellezésen alapuló megközelítéssel.
A többszintű modellezéshez és becsléshez szükséges a korszerű mérési és becslési módszerek kutatása és alkalmazása (pl. Kalman Filter, data fusion, deep learning módszerek), valamint forgalommodellező szoftverek használata.
A kutatás egy fontos része a mesterséges intelligenciák alkalmazhatóságának vizsgálata a közúti közlekedésben – különös tekintettel az intelligens közlekedési rendszerek és az automatizált/autonóm járműtechnológiákra.

c) Az elvégzendő feladatok főbb elemei:
• Irodalomkutatás, előtanulmányok.
• Forgalommodellezési elméletek tanulmányozása.
• Városi közúti közlekedési hálózat forgalommodellezése, szimulációja.
• Forgalom mérési és becslési technológiák megismerése, alkalmazása.
• Városi közúti közlekedés többszintű komplex modellezésének és irányításának megalapozása.
• Többszintű városi forgalomirányítási stratégiák kidolgozása.
• Mesterséges intelligencia alkalmazása (pl. mélytanulás) a közúti közlekedésben
• A kidolgozott modellek, becslési és irányítási algoritmusok analízise, tesztelése és validációja valós, ill. forgalomszimulátor adatok alapján.

d) A kutatáshoz biztosított HW, SW:
• közúti forgalomirányító berendezések,
• PC,
• MATLAB, VISSIM, VISUM szoftver licencek, SUMO

e) Várható tudományos eredmények:
• két cikk referált nemzetközi SCI index-szel rendelkező folyóiratban
• három nemzetközi konferencia kiadványban megjelenő közlemény

f) Kapcsolódó irodalom:
• T. Tettamanti T., M.T. Horváth, I. Varga: Road traffic measurement and related data fusion methodology for traffic estimation, Transport and Telecommunication 15:(4) pp. 269-279, 2014, https://search.proquest.com/openview/36a113b9d9cbb2beaa1e7f2ae252c5e2/1?pq-origsite=gscholar&cbl=2026667
• Tamás Tettamanti, Márton Tamás Horváth, István Varga: Nonlinear traffic modeling for urban road network and related robust state estimation, Proceedings of the 9th European Nonlinear Dynamics Conference, ENOC 2017, Paper ID 247, ISBN 978-963-12-9168-1, June 25-30, 2017, Budapest, Hungary, http://congressline.hu/enoc2017/abstracts/247.pdf
• T. Tettamanti, A. Csikós, K. B. Kis, Zs. J. Viharos, I. Varga: Pattern recognition based speed forecasting methodology for urban traffic network, Transport, 2017, http://dx.doi.org/10.3846/16484142.2017.1352027
https://www.mathworks.com/products/neural-network.html

előírt nyelvtudás: angol
további elvárások: 
• Irányításelméleti alapismeretek (irányítástechnika/szabályozástechnika)
• Haladó informatikai ismeretek: Microsoft Office, alapvető programozási képesség (pl. Java/C/C++/C#/Python), Matlab

felvehető hallgatók száma: 1

Jelentkezési határidő: 2018-06-27


2018. IX. 18.
ODT ülés
Az ODT következő ülésére 2018. október 5-én 10.00 órakor kerül sor a Semmelweis Egyetem Szenátusi termében (Bp. Üllői út 26. I. emelet).

 
Minden jog fenntartva © 2007, Országos Doktori Tanács - a doktori adatbázis nyilvántartási száma az adatvédelmi biztosnál: 02003/0001. Program verzió: 2.2358 ( 2017. X. 31. )