In the big scale simulation applications like traffic environment (in which there are a lot of dynamic objects like vehicles, pedestrians and taffic lights), the dynamic objects should have autonomy to some extent in order to present unique and realistic behaviour patterns complying with predetermined set of rules. In this paper, we present the procedure of modelling the behaviour of intelligent vehicle agents efficiently, based on a unique two layer Hierarchical Concurrent State Machines (HCSM) framework. A realistic urban traffic environment typical of real life was created in a driving simulator. Experiments and evaluations demonstrated satisfactory results in terms of validity of our model.

Trafik ortamı gibi birçok dinamik unsurun (taşıtlar, yayalar, trafik ışıkları vb.) rol aldığı büyük çaplı benzetimlerde, gerçeklik seviyesinin artırılabilmesi için, söz konusu unsurların bir dereceye kadar otonomiye sahip olmaları ve bu sayede önceden belirlenmiş kurallar çerçevesinde özgün ve gerçekçi davranış biçimleri sergilemeleri gerekmektedir. Bu bildiride, yeni geliştirilen iki seviyeli Hiyerarşik Eş Zamanlı Durum Makineleri (HEZDM) mimarisi kullanılarak, otonom davranışlar sergileyen zeki taşıt etmenlerinin etkin ve verimli olarak modellenmesi ve söz konusu zeki etmenler ile bir sürücü eğitim simülatöründe gerçekçi şehir içi trafik ortamının canlandırılması anlatılmaktadır. Yapılan deneysel çalışma ve analizler neticesinde modelimizin geçerliliği hakkında başarılı sonuçlar elde edilmiştir.