Моделирование системы адаптивного управления транспортными потоками

Моделирование системы адаптивного управления транспортными потоками Павленко П. Ф.

Павленко Павел Федорович /Pavlenko Pavel Fedorovich - аспирант,

Институт автоматики и информационных технологий,

Национальная академия наук Кыргызской Республики, г. Бишкек, Кыргызская Республика

Аннотация: статья посвящена анализу различных подходов к моделированию транспортных потоков и разработке адаптивной системы управления транспортными потоками.

Ключевые слова: имитационная модель, адаптивное управление, прогнозное моделирование, управление транспортными потоками, светофор.

Стремительный рост количества транспортных средств как личных, так и общественных в транспортной инфраструктуре городов создает множество проблем дорожного движения: перегруженность городских дорог, возникновение заторов и пробок, затрудненное передвижение пешеходов, увеличение количества дорожно-транспортных происшествий (ДТП). Одним из элементов решения данных проблем, бесспорно, является разработка и использование интеллектуальных транспортных систем (ИТС) различных уровней [1].

Важным элементом при разработке ИТС является получение адекватных моделей транспортных потоков.

Применяемые для анализа транспортной инфраструктуры модели очень разнообразны по решаемым задачам, математическому аппарату, по получаемым и выходным данным, по степени детализации движения [2].

Эти модели можно условно разделить на три основных класса:

• Прогнозные модели;

• Имитационные модели;

• Оптимизационные модели.

Первый класс моделей предполагает прогнозирование характера транспортного потока при известной структуре дорожной сети и потокообразующих объектов в городе. На основе такой модели возможно оценить состояние участков сети, интенсивность потока, спрогнозировать перемещение автомобилей и пассажиров между различными районами города.

Имитационные модели являются математическим воспроизведением транспортных потоков. Т. е. отражают движение потока при заданных начальных условиях распределения множества потоков. Данный класс моделей может описывать как движение одного автомобиля, так и динамику плотности потока. Приоритетными при выборе стратегии управления транспортным потоком на локальном уровне являются более медленные, но более точные модели, а для управления всей системой в целом, в реальном масштабе времени большое внимание уделяется быстродействию модели.

На Рис. 1 приведена блок-схема имитационной модели по разгрузке приоритетных магистралей транспортной сети города. Данная модель предназначена для отражения динамики дорожного движения по транспортной сети с целью увеличения пропускной способности заданных дорожных участков.

Рис. 1. Блок-схема имитационной модели управления транспортного потока

Задачей управления в данной модели является максимизация средней скорости на заданных прогонах и минимизация заторов транспортных средств по этим магистралям с учетом светофорного регулирования всей системы и факторов, влияющих на другие участи сети.

Третий класс моделей решает задачу оптимизации функционирования транспортных потоков, логистику управления пассажирским и грузовым транспортом [3].

Для управления дорожным движением используются различные технические средства. К их числу относится светофорное регулирование, светодиодные табло со сменной информацией и т. д., которые могут быть автономными, координированными, а также являться составным элементом автоматизированных систем управления дорожным движением.

Система адаптивного управления (Рис. 2), анализируя поступающие различные данные с датчиков, имитационных и прогнозных моделей, способна автоматически координировать потоки по сети, оптимизировать и регулировать фазы светофоров, тем самым осуществлять адаптивную схему управления потоками в транспортной сети. Совместно с подстройкой фаз переключения светофора система изменяет при необходимости информацию на динамических светодиодных табло (уведомление о пробках и заторах, указание на возможность объезда соответствующими знаками), что также положительно влияет на ситуацию в сети.

Рис. 2. Модель системы адаптивного регулирования

Автоматизированная система управления позволяет субъектам, отвечающим за организацию и управление транспортным движением (администрации, управления, агентства и другие организации), значительно улучшить текущую транспортную ситуацию в подответственных объектах, использующих планы координации с фиксированными фазами по времени суток. Управление осуществляется в реальном времени и заключается в подстройке фаз работы светофора из составленного заранее плана координации таким образом, чтобы они более полно соответствовали текущей обстановке на контролируемом транспортном объекте.

На основании рассмотренных выше материалов нами предлагается построить следующую укрупненную схему адаптивной системы управления транспортными потоками, представленную на Рис. 3.

Рис. 3. Функциональная блок-схема адаптивной системы управления транспортными потоками

На первом этапе производится получение исходных данных, снятие показаний с различных датчиков, информация о параметрах транспортных потоков с камер видеонаблюдения, момент времени t и т. д.

На следующем шаге, на основании полученных данных производится имитационное моделирование, в которое необходимо включить все объекты, влияющие на состояние транспортного потока (светофоры, дорожные знаки, наличие работы по обслуживанию или ремонту участков дорог, ДТП, климатические и временные условия).

На этапе прогнозного моделирования составляется прогноз динамики изменения состояния транспортных потоков в различные временные интервалы.

Обе модели - имитационная и прогнозная строятся как по каждой области или району, так и на уровне всего мегаполиса.

На следующем этапе аналитической обработки транспортные потоки и состояние сети классифицируются на основе сопоставления с различными «эталонными» состояниями. Причем на вход блока подаются по отдельности результаты имитационного и прогнозного моделирования. Также в этом блоке производится и структурный анализ транспортных потоков.

На этапе адаптивного управления решается задача по оптимизации маршрутов городского транспорта и грузовых перевозок, вырабатываются оптимальные параметры перенаправления транспортных потоков с целью устранения возникающих пробок и заторов.

Управление транспортными потоками имеет несколько иерархических уровней:

• управление на уровне города;

• управление на уровне района;

• управление на уровне участка этой системы.

Итак, в результате проведенного анализа предметной области показана перспективность использования интеллектуальной транспортной сети при управлении транспортными потоками мегаполиса. Приведена и проанализирована структура ИТС. Дан обзор основных идей и методов в области имитационного и прогнозного моделирования транспортных потоков. Предложена функциональная схема построения ИТС уровня мегаполиса, использующая несколько видов математических моделей адаптивного управления транспортными потоками.

Литература

1. Семенов В. В. Смена парадигмы в теории транспортных потоков, Препринт № 46, Институт прикладной математики им. М. В. Келдыша, РАН, 2006.

2. Швецов В. И. «Математическое моделирование транспортных потоков».

3. LighthillM. J., Whitham G. B. On kinematic waves: II. Theory of traffic flow on long crowded roads. // Proc. R. Soc. London, Ser. A. 1955. V. 229. P. 281-345.