Методика снижения транспортных заторов на Московской кольцевой автомобильной дороге

lui

Транспорт

трудовым целям замыкаются на прочих зонах города, отличных от центральной и жилых зон.

В настоящий момент предоставленные данные потеряли свою актуальность и нуждаются в пересмотре с учетом многих факторов, таких как возросшая доля деловых корреспонденций и др. Отдельно следует отметить изменение в структуре основных типов использования территории. Например, при возросшем количестве объектов культурно-бытового назначения однородность транспортного спроса на них

значительно снижается, а трудоемкость существующих методов оказывается неоправданно высокой. В настоящий момент объекты культурно-бытовой направленности делятся на несколько больших групп (зоны отдыха и развлечений, розничная торговля, службы сервиса и др.), в свою очередь имеющих подгруппы. Разделение на меньшие группы также актуально для объектов, к которым осуществляются трудовые и деловые передвижения.

Статья поступила: 28.08.2015 г.

Библиографический список

1. Ефремов И.С., Кобозев В.М., Юдин В.А. Теория городских пассажирских перевозок: учеб. пособие для вузов. М.: Высш. школа, 1980. 535 с.

2. Лобанов Е.М. Транспортная планировка городов: учеб. для студентов вузов. М.: Транспорт, 1990. 240 с.

3. Павлов Б.А., Бурков Д.Г. Оценка транспортного спроса жителей малоэтажной застройки (на приме-

ре «Шведской деревни» г. Иркутска) // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2014. № 6 (11). 145 с.

4. Проектирование дорог и сетей пассажирского транспорта в городах: учеб. пособие для вузов / Е.А. Меркулов [и др.]. М.: Стройиздат, 1970. 408 с.

5. Черепанов В.А. Транспорт в планировке городов: учеб. для вузов. М.: Стройиздат, 1970. 303 с.

УДК 656.135

МЕТОДИКА СНИЖЕНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ ЗАТОРОВ НА МОСКОВСКОЙ КОЛЬЦЕВОЙ АВТОМОБИЛЬНОЙ ДОРОГЕ

© Р.Ю. Лагерев1, С.Ю. Лагерев2

Иркутский национальный исследовательский технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83. Иркутский государственный университет путей сообщения, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Чернышевского, 15.

Представлены основные подходы, методы и принципы управления доступом к дорогам высших категорий, направленные на повышение эффективности их функционирования. Предложена методика системы адаптивного управления въездом на автомагистраль, позволяющая оценивать и оптимизировать управление въезжающими транспортными потоками с позиции минимизации очередей транспортных средств, возникающих на въездах на автомагистраль. Показано, что адаптивное управление может быть рассмотрено как одна из задач оптимального распределения существующего транспортного спроса с применением инструментов линейного и квадратичного программирования.

Ключевые слова: функциональная сегментация участков автомагистралей; транспортные заторы на МКАД; адаптивное управление; интеллектуальные транспортные системы; пропускная способность автомагистрали; непрерывное движение.

METHODS TO REDUCE TRAFFIC CONGESTIONS IN MOSCOW AUTOMOBILE RING ROAD R.Yu. Lagerev, S.Yu. Lagerev

Irkutsk National Research Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074, Russia.

Лагерев Роман Юрьевич, кандидат технических наук, доцент кафедры менеджмента и логистики на транспорте, тел.: +79149143264, e-mail: lagerev.roman@gmail.com

Lagerev Roman, Candidate of technical sciences, Associate Professor of the Department of Transport Management and Logistics, tel .: +79149143264, e-mail: lagerev.roman@gmail.com

2Лагерев Сергей Юрьевич, кандидат технических наук, старший преподаватель кафедры пути и путевого хозяйства, тел.: +79245401340, e-mail: lagerev.sergey@gmail.com

Lagerev Sergey, Candidate of technical sciences, Senior Lecturer of the Department of Railway and Railway Equipment, tel .: +79245401340, e-mail: lagerev.sergey@gmail.com

Irkutsk State University of Railway Engineering, 15 Chernyshevsky St., Irkutsk, 664074, Russia.

The paper discusses the main approaches, methods and principles of higher category roads access management in order to improve their operation efficiency. The methods of adaptive management system of highway entrance that allow to evaluate and optimize the control of the transport flows entering a highway in terms of minimization of vehicle queues at highway entrances is proposed. It is shown that adaptive management can be considered as one of the problems of optimum distribution of existing transport demand using the tools of linear and quadratic programming. Keywords: functional segmentation of highway sections; traffic congestion on the Moscow Automobile Ring Road; adaptive management; intelligent transport systems; highway capacity; continuous movement.

Транспорт

Введение

На сегодняшний день основным общепризнанным документом, определяющим концептуальные подходы к управлению транспортными потоками на дорогах высших категорий, считают американское руководство НСМ 2010, в котором подробно изложена процедура оценки эффективности функционирования скоростных дорог, охарактеризованы условия и методы управления транспортными потоками в условиях плотного автомобильного движения. Согласно документу, уровень обслуживания транспортных потоков на дорогах высших категорий может сводиться к оценке значений плотности движения на так называемых базовых сегментах автомагистрали (табл. 1) [4].

Адаптивные методы управления транспортным спросом.

В зарубежной практике теории и управления доступом к автомагистралям уже на протяжении многих лет уделяется особое внимание адаптивным методам

управления транспортным спросом, основной задачей которых является снижение воздействия примыкающего-входящего на автомагистраль потока с целью предупреждения образования сетевых транспортных заторов на основных направлениях движения (рис. 1).

Отмечается [5], что адаптивные методы управления доступом к автомагистралям позволяют повысить безопасность слияния транспортных потоков, увеличить их пропускную способность, снизить расход топлива и выбросы токсичных веществ, выделяемых с выхлопными газами автомобилей. Пропускная способность примыкающих въездов определяется: числом полос одновременного обслуживания (одно- или двухполосные рампы), местами размещения детекторов транспорта, а также применяемыми алгоритмами светофорного регулирования (одно транспортное средство за разрешающий такт или несколько) (табл. 2, рис. 1).

Сегмент магистрали Показатель эффективности Граничные значения показателя

В зоне основных участков (базовых сегментов) Плотность (авт./км/полосу) При плотности движения >29, необходимо снижать доступность на верхних рампах

В зоне переплетения транспортных потоков Плотность (авт./км/полосу) При плотности движения >21, необходимо снижать доступность на верхних рампах

В зоне слияния или разветвления потоков Плотность

Таблица 1

Рекомендованные граничные значения плотности движения транспортного потока

на скоростных магистралях НСМ 2010

Рис. 1. Примеры организации адаптивного управления въездом

Таблица 2

Стратегии управления регулируемым доступом на магистраль_

Применяемая стратегия Кол-во полос на рампе Длительность цикла регулирования, с Пропускная способность

рампы, авт./ч зоны слияния, авт./ч

Одно ТС за цикл 1 4-4,5 240-900 900

Несколько ТС за цикл 1 6-6,5 240-1200 1100-1200

Регламентирование порядка въезда на автомагистраль рассматривается как наиболее эффективный инструмент обеспечения нормативных скоростей движения на дорогах высших категорий, требуемой безопасности взаимодействия потоков в зонах их слияния. В руководстве по средствам технического регулирования дорожного движения MUTCD отмечаются особенности применения средств светофорного дозирования потоков на рамповых развязках, в общих чертах сводящиеся к следующему:

1. По причине увеличения времени обслуживания рамповых потоков, а также за счет повышения перепробега транспортных средств по альтернативным маршрутам значительно снижаются задержки транспортных средств, движущихся по основному направлению.

2. Внедрение систем адаптивного управления въездом требует создания дополнительного пространства для транспортных средств, скапливающихся на подходе к автомагистрали; возникает необходимость организации альтернативных путей проезда с соответствующей пропускной способностью для обслуживания транспортных потоков вне магистрали.

3. Адаптивное дозирование потоков должно применяться при наличии рекуррентных транспортных заторов, образующихся по причине повышенного транспортного спроса, а также за счет не соответствующей условиям движения геометрии зоны переплетения потоков (отсутствие разгонно-скоростной полосы и т.д.).

Как было отмечено выше, основной принцип управления доступом к сети сводится к регулированию транспортного

Транспорт

спроса на магистралях, основанному на некотором алгоритме, входными параметрами которого являются: значения транспортного спроса на сегментах автомагистрали; скорости свободного движения, уровень загрузки верхней и нижний частей зоны слияния потоков. При этом максимальная практическая пропускная способность рамповой полосы составляет 900 авт./ч, с практическим минимумом 240 авт./ч.

Алгоритм управления доступом

к сети

Авторы статьи предлагают алгоритм управления доступом к сети на принципах согласования характеристик прибытия и убытия транспортных средств с рамповых подходов [1-3]. При этом предполагается, что «система дозирования» должна гарантировать высокий уровень обслуживания транспортных потоков, в первую очередь на базисных сегментах магистрали. Алгоритм управления транспортным спросом в общем виде сведен к решению задачи квадратичного программирования с ограничениями на пропускную способность сегментов магистрали:

тт(1 х'Их + /к) при ограничениях:

Ах < Ь, Aeq • х = Ьвд и двухсторонних ограничениях:

1Ь < х < иЬ , где x - вектор оцениваемых параметров, mx1, x > 0; H - матрица Гессе, mxm; / - вектор коэффициентов целевой функции mx1; A - матрица коэффициентов ограничений-неравенств, nxm; Aeq - матрица коэффициентов линейных ограничений-равенств, nxm; Ь - вектор правых частей ограничений-неравенств, п*1, Ь >0 ; beq - вектор правых частей линейных ограничений-равенств п*1; 1Ь - вектор нижних ограничений параметров mx1, 1Ь > 0; ub - вектор верхних ограничений mx1, ub > 0.

Оцениваемыми параметрами являются значения «объемов дозирования» транспортных потоков с примыкающих рамп при выполнении следующих условий:

- не допустить перегрузки базисных сегментов магистрали;

- максимально сократить суммарную длину очереди на примыкающих рампах.

Реализация алгоритма осуществляется с применением подготовленного m-файла, входные и выходные параметры которого представлены на рис. 2.

Editor-RMSJsqlin.m х fgf Variables - Idmx | RMC_quadprog.m & [ fmc,m К J RMSJsqfin,mX \ Untitied & [ +

1 % BMS - ramp metering system

2 %-------------------------------------------------------------------------

3 % RMS - МОДЕЛЬ РАСЧЕТА УПРАВЛЕНИЯ ТРАНСПОРТНЫМ СПРОСОМ НА РАМПОВЫХ

4 % ПОДХОДАХ МАГИСТРАЛЬНЫХ УЛИЦА ВЫСШИХ КАТЕГОРИЙ по критерию

5 % минимизация длин очередей транспортных средств на рампах.

6 % К качестве интумента используется движок lsqlin

7 % Copyright (с) 2015-16 by The ISTU. Inc. (www.istu.edu) S % SRevision: 2.00 $ $Date: 2015/11/0B 11:10:16 ?

9 % _

10 % _ _ _ _ ___

11% // \\ // \\ //

12% // \\ // \\ //

13 % / ?/ \ \ / ?/ \ \ / 1/

14 % onramp offramp onramp offramp onramp

15 %

16 % 1. Исходные данные для оценки матриц АхЬ и Ахс - Proportions Matrix

17 % aij=ai(j-1)-ai(j-1)*(rk/d(j-1) or real OD-matrix

IS % "Ab" - матрица связанности всех потоков (а, b, с} магистрали [0,1];

19 % "bb" - вектор замеренных потоков на всех сегментах (а, Ь, с);

20 % "Aba" - матрица связанности входящих на магитраль потоков (a) (A*tKy);

21 % "Abe" - матрица связанности выходящих потоков (с) (А*Ь=у);

22 % "Ьх" - вектор замеренных потоков на "Ь" и "с".

23

24 % 2. Исходные данные для Ramp Metering System

25 % "Axb" матрица размером m*n, определяющая нагрузку только на базовые сегменты магистрали;

26 % "Ахс" матрица размером (m+onim) *п, определяющая нагрузку только на съезды с магистрали;

27 % "tdia" - вектор транспортного спроса на магистраль, 1*п (интенсивность на рампах "а");

28 % "LBx" - столбец нижних ограничений на потоки насыщения п*1;

29 % "ОВх" - столбец верхних ограничений на потоки насыщения n*l="tdm"; Command Window

New to MATLAB? See resources for Getting Started.

Рис. 2. Параметры исполняемого т-файла пакета Matlab

lamnl

Транспорт

Апробация алгоритма управления доступом к сети выполнялась на примере участка Московской кольцевой автомобильной дороги (МКАД), состоящего из 21 сегмента (рис. 3, табл. 3).

Основной задачей являлось установление «матрицы связности» (А) между входящими на автомагистраль потоками и значениями нагрузки на основные ее сегменты (табл. 3).

Рис. 3. Сегментирование участка МКАД

Оценка матрицы связности потоков

Таблица 3

№ Код Длина, м xO--> x3--> x5--> x11--> x15--> x19-->

0 1 3250 1 0 0 0 0 0

1 -1 - 0,24266 0 0 0 0 0

2 0 238 0,75734 0 0 0 0 0

3 1 124 - - - - - -

4 0 61 0,75734 1 0 0 0 0

5 1 310 - - - - - -

6 0 140 0,75734 1 1 0 0 0

7 -1 - 0,16694 0,22043 0,22 0 0 0

8 0 42 0,590 0,78 0,78 0 0 0

9 -1 - 0,15811 0,20877 0,21 0 0 0

10 0 148 0,432 0,57 0,57 0 0 0

11 1 352 - - - - - -

12 0 224 0,432 0,57 0,57 1 0 0

13 -1 - 0,12328 0,16278 0,16 0,29 0 0

14 0 220 0,309 0,41 0,41 0,71 0 0

15 1 120 - - - - - -

16 0 337 0,309 0,41 0,41 0,71 1 0

17 -1 - 0,07652 0,10104 0,1 0,18 0,25 0

18 0 100 0,232 0,31 0,31 0,54 0,75 0

19 1 190 - - - - - -

20 0 2060 0,232 0,31 0,31 0,54 0,75 1

lui

Транспорт

По результатам решения оптимизационной задачи на примере характеристик и условий движения на участке МКАД получены оценки оптимальных значений потоков насыщения, при которых не наблюдается перегрузки основных сегментов транспортного коридора (вероятность образования «ударной волны» на МКАД минимальна) (рис. 4).

- фактические значения пропускной способности сегментов магистрали й/';

- матрица А, характеризующая распределение питающих потоков внутри магистрали (коридорный вход - выход), получить которую можно расчетом существующей матрицы корреспонденций рамповых потоков, по данным в разрывах транспортного потока в местах загрузки/разгрузки

хЗ-> х5

Шифр

Рис. 4. Оценки оптимальных

Заключение

С учетом изложенных выше результатов моделирования можно принять представленные в руководстве НСМ 2010 практические рекомендации (см. табл. 1), на основании которых рекомендовать системы дозирования потоков: одно транспортное средство за разрешающий такт или несколько.

Принимая во внимание качество исходных данных и их существенное влияние на параметры управления магистралью, очень важно обладать точной информацией о распределении транспортных потоков внутри транспортного коридора (см. табл. 3). Как показали результаты тестирования, большое влияние на качество управляющего воздействия оказывают:

питающеи рампы

значений потоков насыщения

транспортного коридора или регистрацией номеров транспортных средств. В этой связи авторы статьи задались целью в дальнейшем разработать:

- методику оценки пропускной способности для сегментов автомагистрали с учетом возможных условий взаимодействия транспортных потоков (перестроение, разветвление, слияние);

- методику оценки матриц корре-спонденций межрамповых потоков, с учетом используемых методов фиксации разрывов в потоке, с применением алгоритма генетической оптимизации, являющимся наиболее устойчивым к возможным ошибкам в исходных данных.

Статья поступила 23.11.2015 г.

Библиографический список

1. Лагерев Р.Ю., Лагерев С.Ю., Карпов И.Г. К вопросу управления транспортными потоками в условиях плотного городского движения // Вестник ИрГТУ. 2012. № 9 (68). С. 139-145.

2. Михайлов А.Ю., Головных И.М. Современные тенденции проектирования и реконструкции улично-дорожных сетей. Новосибирск: Наука, 2004. 266 с.

3. Elefteriadou L., Kondyli A., Brilon W. Proactive ramp management under the threat of freeway-flow breakdown // Transportation Research Board. Washington,

DC. 2009. NCHRP 3-87.

4. Highway capacity manual 2010 // Transportation Research Board. Washington: National Academies, DC. 128 p.

5. Lorenz M., Elefteriadou L. A probabilistic approach to defining capacity and breakdown, Transportation Research Circular E-C018 // Proceedings of the 4th international symposium on highway capacity, 27 June-1 July 2000, P. 84-95.