Bursa Uludağ Üniversitesi öğretim üyesi Arş. Gör. Dr. Mehmet Rizelioğlu yürütücülüğünde hazırlanan "PVDF Sensör Tabanlı Akıllı Tekerlek Sistemi ile Yol Düzgünsüzlüğünün Tespiti" başlıklı proje, TÜBİTAK 1002-A Hızlı Destek Programı kapsamında destek almaya hak kazanmıştır.

Bu proje, artan mikro mobilite ihtiyacına ve sürdürülebilir ulaşım hedeflerine katkı sağlayacak yenilikçi bir teknoloji geliştirmeyi amaçlamaktadır. Türkiye’nin Yeşil Mutabakat Eylem Planı (2021) doğrultusunda geliştirilen Bisikletli Ulaşım Master Planı ile uyumlu olan bu çalışma, bisiklet yollarında güvenli ve konforlu ulaşım sağlanmasına yönelik yeni nesil bir veri toplama ve analiz sistemi sunmaktadır.

Projede, bisiklet yolları gibi düşük karbon salınımlı ulaşım altyapılarında yol yüzey bozulmalarını tespit edebilecek akıllı bir tekerlek sistemi geliştirilecektir. Tekerleğin iç yüzeyine entegre edilecek PVDF (poliviniliden florür) sensörler, yol ile tekerlek arasındaki mikro titreşimleri ölçerek, Uluslararası Pürüzlülük İndeksi (IRI) hesaplaması yapılmasına olanak tanıyacaktır. Bu veriler, geliştirilen makine öğrenmesi algoritmaları aracılığıyla analiz edilecek ve gerçek zamanlı yol düzgünlüğü haritaları oluşturulacaktır.

📌 Neden Önemli?

Geleneksel yöntemlerle ölçülmesi zor olan bisiklet yollarındaki bozulmalar, uzun vadede ciddi bakım maliyetlerine ve sürüş güvenliği sorunlarına yol açabilmektedir. Bu projeyle birlikte:

*Yolların anlık izlenmesi ve bozulmaların erken teşhisi mümkün olacak,
*Yüksek doğruluklu ve düşük maliyetli bir alternatif sistem geliştirilecek,
*Yerel yönetimler için veriye dayalı karar destek sistemleri oluşturulacak,
*Yol bakım-onarım süreçlerinde zaman ve kaynak tasarrufu sağlanacaktır.

⚙️ Teknik Özellikler ve Yenilikçi Yönler

Proje kapsamında geliştirilecek sistemde:
*Lastiğin iç yüzeyini tamamen kaplayan bütünleşik PVDF sensör kullanılacak,
*Arduino tabanlı veri toplama sistemi, GPS, ivmeölçer ve SD kart modülleriyle donatılacak,
*Toplanan veriler, Destek Vektör Regresyonu (SVR), Yapay Sinir Ağı (ANN) ve Rastgele Orman (RF) gibi makine öğrenmesi algoritmalarıyla işlenecektir.

Projede Y. Lisans öğrencisi İnş. Müh. Serdar Yılmaz burisyer olarak çalışacaktır. Ayrıca İnş. Müh. bölümünden Prof. Dr. Turan ARSLAN ve Elek.-Elektronik Müh. bölümünden Prof. Dr. Enes YİĞİT danışman olarak ve Otomotiv Müh. bölümünden Dr. Öğr. Üyesi Harun GÜÇLÜ araştırmacı olarak projede görev alacaklardır.

Öğretim Üyelerimizi tebrik eder, çalışmalarında başarılar dileriz.