Otonom Sürüş Teknolojileri: Türkiye’nin Hazırlığı ve Zorlukları
1. Otonom Sürüş Teknolojilerine Genel Bakış
Otonom sürüş teknolojileri, insan müdahalesi olmadan bir aracın çevresini algılayarak güvenli bir şekilde hareket etmesini sağlayan sistemlerdir.
Bu sistemler; sensörler, radarlar, lidarlar, kameralar ve yapay zekâ algoritmaları ile çalışır.
Amaç, insan hatalarını minimize etmek, trafik güvenliğini artırmak ve ulaşım verimliliğini maksimize etmektir.
Uluslararası ölçekte otomotiv sektörü, bu teknolojinin yaygınlaşmasıyla birlikte tamamen veri tabanlı, otonom ve elektrikli araç çağını başlatmaktadır.
2. Otonom Sürüşün Düzeyleri (SAE Standartları)
Otonom araç teknolojileri genellikle SAE (Society of Automotive Engineers) tarafından tanımlanan 0’dan 5’e kadar altı seviyede sınıflandırılır:
| Seviye | Tanım | Sürücü Rolü |
|---|---|---|
| 0 | Tamamen manuel kontrol | Tüm kontrol sürücüde |
| 1 | Sürücü destek sistemleri (örnek: adaptif hız sabitleyici) | Yardımcı sistem var |
| 2 | Kısmi otomasyon (şerit takibi + hız kontrolü) | Gözlem sürücüde |
| 3 | Koşullu otomasyon (aracın bazı durumlarda kendi karar vermesi) | Sürücü devreye girebilir |
| 4 | Yüksek otomasyon (çoğu durumda araç kendi karar verir) | Sınırlı insan kontrolü |
| 5 | Tam otomasyon (insansız sürüş) | İnsan müdahalesi gerekmez |
2025 itibarıyla küresel pazarda en yaygın seviye 2 ve 3 otomasyon düzeyidir.
Tesla, Mercedes-Benz, Waymo ve Hyundai gibi markalar bu alanda lider konumdadır.
3. Türkiye’de Otonom Araç Ekosistemi
Türkiye’de otonom sürüş teknolojileri son birkaç yılda hızla gündeme girdi.
Hem yerli otomotiv üreticileri hem de teknoloji girişimleri bu alana yatırım yapmaktadır.
3.1 Yerli Üreticilerin Çalışmaları
- TOGG: Geliştirdiği yerli elektrikli araç platformunda yarı otonom sürüş destek sistemleri (ADAS) bulunuyor.
- Ford Otosan ve Oyak Renault: Gelişmiş sensör füzyonu ve sürüş destek sistemleri konusunda Ar-Ge yatırımları yapıyor.
- Bilişim Vadisi ve TÜBİTAK BİLGEM: Otonom yazılım test platformları geliştiriyor.
3.2 Akademik ve Teknolojik Ekosistem
ODTÜ, İTÜ, YTÜ ve Boğaziçi Üniversitesi gibi kurumlarda, otonom sürüş yazılımları, lidar verisi işleme, yapay zekâ tabanlı karar sistemleri ve V2X (araçtan araca iletişim) üzerine araştırmalar yürütülüyor.
Ayrıca, Kocaeli Bilişim Vadisi içinde otonom sürüş test pistleri ve simülasyon merkezleri aktif olarak kullanılmaktadır.
4. Türkiye’nin Mevcut Altyapısı ve Hazırlık Düzeyi
Otonom sürüş teknolojilerinin uygulanabilmesi için altyapı, veri iletişimi ve dijitalleşme seviyesi belirleyici unsurlardır.
4.1 Yol ve Trafik Altyapısı
- Şerit çizgilerinin kalitesi, sensörlerin çevreyi algılayabilmesi için kritik öneme sahiptir.
- Türkiye’de otoyol ve şehir içi yolların bir kısmında bu çizgiler standartlara uygun değildir.
- Akıllı ulaşım sistemlerinin (AUS) entegrasyonu hâlen sınırlıdır.
4.2 5G ve V2X İletişim Altyapısı
Otonom sürüşte araçların birbirleriyle (V2V) ve altyapıyla (V2I) iletişim kurabilmesi gerekir.
Türkiye’de 5G test bölgeleri aktif olmakla birlikte, tam yaygınlık henüz sağlanmamıştır.
Bu durum, veri gecikmesi (latency) açısından önemli bir engel oluşturmaktadır.
4.3 Harita ve Konumlama Altyapısı
Yüksek hassasiyetli (HD) haritalar, otonom sürüşün “gözleri” olarak tanımlanır.
Türkiye’de HD haritalama süreci hâlen kısıtlı ölçekte yürütülmektedir.
Bazı özel şirketler (örneğin Havelsan, Aselsan, Başarsoft) bu alanda yerli çözümler geliştirmektedir.
5. Hukuki Düzenlemeler ve Regülasyon Süreci
Otonom araçların yollarda yasal olarak test edilebilmesi için mevzuat uyumu gereklidir.
Türkiye’de henüz otonom sürüşe özel kapsamlı bir yasa bulunmamakla birlikte, hazırlık süreci başlamıştır.
- Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı, “Akıllı Ulaşım Sistemleri Strateji Belgesi (2020–2025)” kapsamında otonom sürüş testlerinin hukuki çerçevesini oluşturmaktadır.
- Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, otonom ve elektrikli araçlar için standart geliştirme çalışmalarını sürdürmektedir.
- EPDK ve BTK, 5G ve veri paylaşımı altyapısı konusunda regülasyon hazırlıkları yapmaktadır.
Gelecekte, tıpkı Avrupa Birliği’nde olduğu gibi, Türkiye’de de “Otonom Araç Test Lisansı” ve “Sürücü Destek Seviyesi Onayı” gibi yasal çerçeveler oluşturulması beklenmektedir.
6. Karşılaşılan Zorluklar
6.1 Altyapı Standartlarının Eksikliği
Otonom sistemlerin güvenli çalışması için yol yüzey kalitesi, trafik işaretlerinin tanımlılığı ve sensör dostu zemin kaplamaları gereklidir.
Türkiye’de bu standartlar bölgesel olarak farklılık göstermektedir.
6.2 Veri Güvenliği ve Siber Riskler
Otonom araçlar sürekli veri toplar ve işler.
Bu da siber saldırı, veri ihlali ve mahremiyet risklerini gündeme getirir.
Kritik yazılımlar için ulusal siber güvenlik protokollerinin oluşturulması şarttır.
6.3 İnsan Faktörü ve Kabul Oranı
Araştırmalara göre Türk sürücülerin yalnızca %38’i tam otonom araçlara “güvenli” gözüyle bakıyor.
Bu durum, toplumun teknolojik dönüşüme hazır olmadığını gösteriyor.
6.4 Maliyet ve Ar-Ge Yatırımı
Otonom sistemler, özellikle sensör teknolojileri açısından yüksek maliyetlidir.
Lidar, radar ve yapay zekâ donanımlarının ithalat bağımlılığı, yerli üretimi sınırlamaktadır.
7. Türkiye İçin Fırsatlar ve Potansiyel Alanlar
7.1 Yerli Yazılım ve Sensör Üretimi
Türkiye’nin yazılım gücü, otonom sürüş algoritmaları için önemli bir potansiyel sunuyor.
Özellikle görüntü işleme, karar destek sistemleri ve güvenlik yazılımları alanında güçlü bir Ar-Ge altyapısı mevcut.
7.2 Test Bölgeleri ve Pilot Projeler
Kocaeli, Ankara ve Konya bölgelerinde otonom test parkurları kurulmuş durumda.
Bu bölgelerde üniversite-sanayi işbirliği ile sürücü simülasyonları, lidar testleri ve şehir içi pilot uygulamalaryürütülüyor.
7.3 Akıllı Ulaşım Ekosistemi ile Entegrasyon
Türkiye, 2025–2030 döneminde akıllı trafik yönetimi, araç takip sistemleri, veri analitiği ve dijital haritalamaalanlarında yatırımlarını artırıyor.
Bu, otonom araçların entegrasyonu için zemin hazırlıyor.
8. Gelecek Öngörüsü: 2030’a Doğru Türkiye’nin Konumu
Uzmanlara göre Türkiye’de tam otonom araçların yollara çıkması 2030 sonrasını bulabilir.
Ancak 2025–2028 arasında yarı otonom filo araçlarının (Seviye 3) şehir içi pilot uygulamalarına başlanması bekleniyor.
Bu geçiş, aynı zamanda elektrikli araç altyapısı, 5G iletişimi ve dijital trafik yönetimi sistemleriyle paralel ilerleyecektir.
Kısa vadede Türkiye’nin hedefi, “güvenli test ve veri toplama sürecini başarıyla tamamlamak”; uzun vadede ise “kendi otonom sürüş ekosistemini kurmak” olmalıdır.
9. Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
1. Türkiye’de otonom araçlar trafikte kullanılabiliyor mu?
Hayır. Şu anda yalnızca özel test alanlarında veya izinli pilot bölgelerde kullanılabiliyor.
2. Otonom araçlar tamamen güvenli mi?
Henüz değil. Yapay zekâ karar mekanizmaları, veri eksiklikleri ve altyapı sorunları risk oluşturabiliyor.
3. Otonom sürüş için en kritik teknoloji nedir?
Sensör füzyonu (lidar, radar, kamera verilerinin birleştirilmesi) ve yapay zekâ tabanlı karar sistemleri.
4. Türkiye’de otonom araçlara yönelik eğitim programları var mı?
Evet, bazı üniversitelerde “Otonom Sistemler Mühendisliği” ve “Akıllı Ulaşım Teknolojileri” bölümleri açılmıştır.
5. Elektrikli araç altyapısı otonom sistemlerle bağlantılı mı?
Evet. Otonom sürüşün büyük bölümü elektrikli platformlar üzerinde geliştirilmektedir.
10. Sonuç: Geleceğin Trafiğine Hazırlık
Otonom sürüş teknolojileri, yalnızca otomotivin değil, tüm şehir yaşamının dönüşümünü temsil ediyor.
Türkiye’nin bu dönüşümdeki başarısı, yalnızca araç üretimiyle değil; altyapı, yazılım, iletişim ağı ve regülasyon bütünlüğü ile ölçülecek.
Gelecek on yıl içinde Türkiye, bölgesel bir Ar-Ge merkezi ve otonom mobilite geliştiricisi olma potansiyeline sahiptir.
Ancak bu potansiyelin gerçekleşmesi için kamu-özel sektör işbirliği, yasal düzenlemelerin hızla tamamlanması ve güvenlik standartlarının oluşturulması şarttır.
Kaynaklar
- Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı – Akıllı Ulaşım Sistemleri Strateji Belgesi (2020–2025)
- TÜBİTAK BİLGEM – Otonom Sürüş Test Protokolleri Raporu (2024)
- ODTÜ Otonom Araç Araştırma Merkezi Yayınları (2024)
- Ford Otosan Ar-Ge Basın Bülteni (2025)
- Avrupa Komisyonu – Connected and Automated Mobility Report (2025)
- SAE International – Levels of Driving Automation (2024)
- Boğaziçi Üniversitesi Akıllı Ulaşım Teknolojileri Enstitüsü – Türkiye Altyapı Analizi (2025)
Yorum gönder