Automātiskās satiksmes vadības sistēmas (ATCS) ir savstarpēji savienots tehnisku, programmatūras un organizatorisku pasākumu kopums, kas apkopo un apstrādā informāciju par satiksmes plūsmas datiem un, pamatojoties uz to, optimizē satiksmes kontroli. Automātisko satiksmes vadības sistēmu (ATCS) uzdevums ir nodrošināt ceļu satiksmes drošības organizācijas uz ceļiem.
Automātiskās satiksmes kontroles sistēmas ir sadalītas vairākos veidos:
Galvenās automatizētās satiksmes kontroles sistēmas (ATCS) koordinētai kontrolei - bezcentra, centralizēta un centralizēta vieda.
- · bezcentra ATCS - nav nepieciešams izveidot vadības centru. Ir 2 bezcentra automatizēto satiksmes kontroles sistēmu modifikācijas. Vienā no tiem darbu sinhronizē galvenais kontrolieris, uz kuru notiek sakari no pārējiem kontrolieriem (viena līnija visiem). Nākamajā bezcentra ATCS modifikācijā visiem kontrolieriem ir sava sakaru līnija.
- · centralizēta ATCS - ir vadības centrs, ar kontrolieriem, kas tam pieslēgti pa savām sakaru līnijām. Bieži vien ATCS var veikt vairāku programmu CG ar mainīgām programmām dienas laikā.
- · centralizētas inteliģentas automatizētas satiksmes vadības sistēmas - tās ir aprīkotas ar transporta identifikatoriem, un atkarībā no satiksmes slodzes var mainīt satiksmes koordinācijas plānus.
Pilsētas mēroga automatizētās satiksmes kontroles sistēmas (ATCS) - vienkāršotas, inteliģentas, ar satiksmes kontroli uz pilsētas ceļiem ar nepārtrauktu satiksmi un ar atpakaļgaitas satiksmi.
· inteliģentas automatizētas satiksmes kontroles sistēmas – satur jaudīgus vadības datoru kompleksus (UCC) un mainīgas informācijas displeju tīklu. Šie ATCS var veikt nepārtrauktu satiksmes plūsmas uzraudzību un pārvaldīt automātisku adaptīvo satiksmes vadību un ļaut pārdalīt satiksmes plūsmas tīklā.
ACS kā daļa no ITS veic kontroles un informācijas funkcijas, no kurām galvenās ir:
- · satiksmes plūsmas vadība;
- · transporta informācijas nodrošināšana;
- · elektronisko maksājumu organizēšana;
- · drošības vadība un vadīšana īpašās situācijās.
Kopumā ACS apakšsistēmas var attēlot kā ceļu telemātikas ierīču, kontrolieru un automatizētu darbstaciju (AWS) kopumu, kas iekļauts datu apmaiņas tīklā, ar centrālo un lokālo vadības centru organizāciju – atkarībā no ceļu satiksmes blīvuma un intensitātes. .
Kā ceļu telemātikas ierīces tiek izmantotas mainīgas informācijas zīmes (VIS), daudzpozīcijas ceļa zīmes, mainīgas informācijas plāksnes (VIP), transportlīdzekļu detektori, automātiskās ceļa meteoroloģiskās stacijas (ADMS), videokameras u.c.
Automātiskās satiksmes vadības sistēmas telekomunikāciju daļa ir ceļu integrētā sakaru sistēma. Sakaru sistēmu stabila darbība uz autoceļiem ļauj paaugstināt ceļu satiksmes drošības līmeni un nodrošināt efektīvu ceļu uzturēšanas dienestu, kā arī operatīvo un glābšanas dienestu darbību avārijas situācijās.
Kā daļu no DISS var organizēt šādas funkcionālās apakšsistēmas:
- · ACS DD informācijas apmaiņa;
- · sakari ar mobilajiem objektiem (ietver operatīvi tehnoloģisko radiosakaru un radiopiekļuves apakšsistēmas);
- · vadība un tehniskā darbība;
- · DISS informācijas drošības nodrošināšana;
- · informācijas un sakaru pakalpojumu sniegšana par atlīdzību.
Satiksmes vadības efektivitātes paaugstināšana ir saistīta ar automatizētu satiksmes kontroles sistēmu (ATCS) izveidi, kas ir inteliģento transporta sistēmu (ITS) neatņemamas sastāvdaļas. ITS ir visaptveroša sauszemes autotransporta informācijas atbalsta un vadības sistēma, kas balstīta uz modernu informācijas un telekomunikāciju tehnoloģiju un vadības metožu izmantošanu.
Lai nodrošinātu automatizēto satiksmes vadības sistēmu darbību un informācijas un sakaru pakalpojumu sniegšanu satiksmes dalībniekiem, tiek radīti DISS, uz kuriem šobrīd tiek izvirzītas šādas vispārīgās prasības:
- · daudzfunkcionalitāte;
- · ilgtspējība;
- · rentabilitāte.
ACS "CITY-DD" - paredzēts, lai nodrošinātu efektīvu transporta un gājēju plūsmu kustības kontroli pilsētās, izmantojot līdzekļus, luksoforu signalizāciju, videonovērošanu un pārkāpumu uz ceļiem fiksēšanu, pilsētas vides situācijas operatīvo analīzi, maršruta transporta kustības kontrole u.c.
Galvenās ACS "CITY-DD" priekšrocības un priekšrocības
- - ievērojama satiksmes vadības un stāvokļa uzraudzīšanas uz ceļiem efektivitātes paaugstināšana, kas ļauj gadā ietaupīt aptuveni 5-8 miljonus dolāru gadā visā reģionālā centrā (taupījumu veido samazināts degvielas patēriņš, samazināts transportlīdzekļu braukšanas laiks , laiks, ko pasažieri pavada ceļā utt. .d.);
- - efektīvāka organizatorisko un preventīvo pasākumu izmantošana satiksmes normalizēšanai uz ceļiem;
- - integrēta pieeja satiksmes pārvaldībai;
- - vietējās datortehnikas un programmatūras izmantošana, kas vērsta uz modernām tehnoloģijām un modernām satiksmes vadības metodēm atbilstoši ISO 9001 prasībām;
- - jaunas iespējas lietu stāvokļa uzraudzībai uz ceļiem: pilsētu krustojumu vizuālā novērošana, ceļu satiksmes negadījumu video ierakstīšana, ātruma ierobežojumu un krustojuma noteikumu pārkāpumu video ierakstīšana, vides situācijas operatīvā analīze u.c.;
- - pakāpeniskas nodošanas ekspluatācijā iespēja, pakāpeniski nomainot esošās satiksmes vadības sistēmas, kuru kalpošanas laiks ir beidzies, un jebkuras piedāvātās sistēmas daļas (kontrolieri, vadības centrs, MZT) pilnīgu savietojamību ar visa veida esošajām iekārtām.
Automatizētā sistēma "City-DD":
- · Centrālais kontroles punkts;
- · Zonu centru moduļi (ja nepieciešams);
- · Kontrolieri (trīs versijās - S, SM, SL);
- · Papildus aprīkojums;
- · Programmatūras pakotne.
Klasifikācija un mērķis
Satiksmes kontrolei apstākļos, kad ceļi ir ļoti piesātināti ar transporta un gājēju plūsmām, ir nepieciešamas arvien progresīvākas satiksmes kontroles metodes. Pēdējā laikā, izmantojot automatizētas satiksmes kontroles sistēmas(ATCS), kas ir tehnisko līdzekļu komplekss, kas realizē noteiktus tehnoloģiskus algoritmus satiksmes plūsmu pārvaldīšanai.
ATCS ieviešanas galvenais mērķis ir samazināt transportlīdzekļu kopējo kavēšanos krustojumos šīs sistēmas pārklājuma zonā - krustojumā, rajonā vai pilsētā. Vispārīgās prasības automatizētajām satiksmes vadības sistēmām nosaka GOST 24.501 - 82 “Automātiskās satiksmes vadības sistēmas. Vispārīgās prasības".
Automātisko satiksmes vadības sistēmu klasifikācija ar dalījumu pēc vadības metodēm attēlā parādīts. 5.3.
Rīsi. 5.3. Automātisko satiksmes vadības sistēmu klasifikācija
(automatizēta satiksmes kontroles sistēma)
Vietējais ir automatizēta satiksmes vadības sistēma, ja regulēšanas parametru noteikšanai krustojumā izmanto tikai informāciju par satiksmes plūsmām šī krustojuma pieejās un krustojuma zonā. Izmantojot lokālos algoritmus, tiek noteikts vadības cikls, vadības fāžu secība, to ilgums jeb fāzes pārslēgšanas momenti un starpciklu parametri.
Funkcija tīkls ATCS ir to izmantošana, lai noteiktu parametrus informācijas regulēšanai par transporta situāciju vairākos, parasti vienotā tīklā savienotos krustojumos, kam raksturīga ievērojama transportlīdzekļu satiksmes intensitāte starp blakus esošiem krustojumiem un maziem (līdz 600...700 m) attālumiem. starp viņiem.
Parasti tīkla līmenī tiek noteikti regulēšanas cikli krustojumu grupai un laika nobīdes atsevišķiem luksoforu objektiem. Šo parametru noteikšanai papildus lokālai vadībai nepieciešamajiem datiem tiek izmantota informācija par tīkla topoloģiju, satiksmes plūsmu attiecībām blakus pieturvietās un (vai) ģeometriskajiem braukšanas virzieniem caur krustojumiem, kā arī braukšanas laikiem starp blakus esošajām stop līnijām. .
Pēc laika kritērija Visi luksoforu vadības algoritmi ir sadalīti algoritmos, kas īsteno paredzamo satiksmes kontroli ( programmatūra, cieta), un reāllaika algoritmi ( adaptīvs).
Prognožu kontrole neizslēdz diezgan biežas (līdz 3-5 reizēm dienas ciklā) regulējuma parametru izmaiņas, tomēr šie parametri tiek noteikti nevis pamatojoties uz pašreizējo transporta situāciju, bet gan prognozējot to, pamatojoties uz iepriekš veiktajiem novērojumiem.
Starpposmu starp adaptīvajiem un neadaptīvajiem algoritmiem aizņem algoritmi, kuru pamatā ir situācijas vadība. Šīs grupas algoritmi ietver vadības parametru provizorisku aprēķinu dažādām transporta situāciju klasēm un standarta vadības režīmu bibliotēkas izveidi. Konkrēta transporta veida izvēle no bibliotēkas tiek veikta reāllaikā, pamatojoties uz aktuālo informāciju par transporta situāciju un tās piešķiršanu kādai no transporta situāciju klasēm.
Tādējādi metodes satiksmes plūsmu automatizētai kontrolei automatizētajās satiksmes vadības sistēmās var klasificēt vienā no četrām klasēm, kā parādīts attēlā. 5.4 (katrai klasei ir norādīti visizplatītākie vadības algoritmi).
Pašlaik Krievijā visizplatītākā metode ir vietējā cietā viena programma luksoforu kontrole.
Šīs metodes pamatā ir provizorisks kontroles cikla un kontroles fāžu ilguma aprēķins.
Rīsi. 5.4. Automatizētās kontroles metodes
Ievads
Adaptīvās satiksmes kontroles koncepcija transporta tīkla mezglā
No laika atkarīgo un no transporta atkarīgo satiksmes kontroles stratēģiju salīdzinājums
Modelēšanas iestatīšana un analīze
Izplūdušo noteikumu bāzes izstrāde, vadības parametru noteikšana satiksmes plūsmu kustībai transporta tīkla mezglā
1 Dalības funkcijas izveide
2 Noteikumu izstrāde noteiktai kontroles parametru klasei
3 Izplūdušo noteikumu bāze
Secinājums
Bibliogrāfija
Ievads
Mainīgie mobilitātes apstākļi, ko raksturo automašīnu skaita pieaugums pēdējos gados, ir palielinājuši spiedienu uz transporta infrastruktūru un vidi. Pieaugošo vajadzību pēc pārvietošanās apstākļu uzlabošanas nevar pilnībā apmierināt (ne apdzīvotās vietās, ne ārpus tām), tikai veidojot jaunus transporta maršrutus vai veicot citas būvniecības darbības. Lai izkļūtu no šīs situācijas, ir nepieciešams ieviest veselu pasākumu kompleksu satiksmes organizēšanai un vadīšanai. Adaptīvās satiksmes kontroles sistēmas (ATCS) ir jauna pieeja satiksmes kontroles organizēšanai un kopā ar to vadītajiem augstas veiktspējas transporta datoriem ievieš atbilstošas vadības tehnoloģijas.
Pastāvīgais transportlīdzekļu skaita pieaugums nepietiekamas ceļu caurlaidības apstākļos rada grūtības satiksmes plūsmu kustībā. Inteliģentās transporta sistēmas (ITS) ļauj samazināt sastrēgumu situāciju veidošanos un palielināt transporta tīkla kapacitāti. Satiksmes organizēšanai apdzīvotās vietās un maģistrālēs tiek izmantota attīstība ITS jomā. Satiksmes pārvaldības optimizācija tiek panākta, mijiedarbojoties kontroles, klasifikācijas, prognozēšanas, ekspertu, lēmumu pieņemšanas vai ITS apakšsistēmām, kas atbalsta šos procesus. Šajā sakarā uzdevums ir atrast metodes informācijas apstrādei par avārijas situācijām ceļu tīklā (RDN).
Šajā rakstā tiks aplūkoti šādi jautājumi: adaptīvās satiksmes kontroles koncepcija transporta tīkla mezglā, tīklā, kā arī no laika atkarīgo un no transporta atkarīgo satiksmes vadības stratēģiju salīdzinājums.
1. Adaptīvās satiksmes vadības koncepcija transporta tīkla mezglā
Satiksmes apstākļu uzlabošanas iespējas, izmantojot optimālu satiksmes organizāciju, lielā mērā tiek novērtētas par zemu, un ar transporta infrastruktūras attīstību galvenokārt tiek saprastas darbības, kas saistītas ar jaunu ceļu un maģistrāļu būvniecību, esošo pārvadu un krustojumu rekonstrukciju. Tajā pašā laikā, ieviešot modernas inovatīvās tehnoloģijas, ko sauc par “Inteliģentajām transporta sistēmām” (ITS), var būtiski uzlabot transporta situāciju. ITS tehnoloģiju ieviešana Krievijā ļauj labāk pārvaldīt satiksmes plūsmas, palielināt ceļu tīkla kapacitāti un samazināt tā atsevišķu elementu slodzi.
Autoparka un satiksmes apjoma pieaugums izraisa satiksmes intensitātes pieaugumu, kas pilsētu ar vēsturiski attīstītu apbūvi apstākļos noved pie transporta problēmas rašanās. Tas ir īpaši aktuāls ceļu tīkla krustojuma vietās. Šeit palielinās transporta kavējumi, veidojas rindas un sastrēgumi, kas izraisa sakaru ātruma samazināšanos, nepamatoti pārmērīgu degvielas patēriņu un palielinātu transportlīdzekļu sastāvdaļu un mezglu nodilumu. Mainīgie mobilitātes apstākļi, ko raksturo automašīnu skaita pieaugums pēdējos gados, ir palielinājuši spiedienu uz transporta infrastruktūru un vidi. Pieaugošo vajadzību pēc pārvietošanās apstākļu uzlabošanas nevar pilnībā apmierināt (ne apdzīvotās vietās, ne ārpus tām), tikai veidojot jaunus transporta maršrutus vai veicot citas būvniecības darbības. Lai izkļūtu no šīs situācijas, ir nepieciešams ieviest veselu pasākumu kompleksu satiksmes organizēšanai un vadīšanai.
Adaptīvās satiksmes kontroles sistēmas (ATCS) ir jauna pieeja satiksmes kontroles organizēšanai un kopā ar to vadītajiem augstas veiktspējas transporta datoriem ievieš atbilstošas vadības tehnoloģijas. Pašlaik pasaules praksē automatizēto vadības sistēmu ietvaros visbiežāk tiek izmantotas šādas satiksmes plūsmu pārvaldības tehnoloģijas:
Uz fiksētiem plāniem balstīta vadības tehnoloģija (koordinēta vadība);
Tīkla adaptīvās vadības tehnoloģija;
Situācijas vadības tehnoloģija.
SAUDD ir satiksmes kontroles sistēma ar centralizēti sadalītu izlūkdatu, kas sastāv no:
centrālais vadības punkts (CPU);
adaptīvie satiksmes kontroles punkti, kas aprīkoti ar viedajiem kontrolieriem un transportlīdzekļu detektoriem, nodrošinot:
sarežģītāko un svarīgāko ceļu tīklu krustojumu un posmu lokāla adaptīvā pārvaldība;
informācijas mijiedarbība ar centrālo procesoru;
sistēmas detektori, kas ziņo centrālajam procesoram informāciju par satiksmes plūsmām;
sistēmas kontrolleri, ko nepārtraukti vai periodiski kontrolē no CPU.
Satiksmes vadība satiksmes pakalpojumu līmenī ir inženiertehnisko un organizatorisko pasākumu kopums esošajā ceļu tīklā, nodrošinot drošību un pietiekamu transporta un gājēju plūsmu ātrumu. Pie šādām aktivitātēm pieder satiksmes vadība, kas, būdama satiksmes vadības neatņemama sastāvdaļa, parasti risina specifiskākas problēmas. Kopumā vadība nozīmē ietekmēt konkrētu objektu, lai uzlabotu tā funkcionēšanu. Saistībā ar ceļu satiksmi kontroles objekts ir transporta un gājēju plūsmas.
Satiksmes kontroles būtība ir uzlikt par pienākumu vadītājiem un gājējiem, aizliegt vai ieteikt viņiem noteiktas darbības ātruma un drošības interesēs. To veic, iekļaujot attiecīgās prasības Satiksmes noteikumos, kā arī izmantojot ceļu patruļu inspektoru un citu personu ar atbilstošām pilnvarām tehnisko līdzekļu un administratīvo darbību kopumu.
2. No laika atkarīgo un no transporta atkarīgo satiksmes vadības stratēģiju salīdzinājums
Pašreizējo satiksmes plūsmas vadības stāvokli lielākajā daļā pilsētu kopumā var raksturot tā, ka vadības ierīces (mezgli) tiek vadītas saskaņā ar fiksētu grafiku vai atbilstoši satiksmes plūsmas stāvoklim. Būtiskā atšķirība ir tāda, ka uz laiku balstītai kontrolei nav nepieciešami detektori un sistēma nespēj reaģēt uz jebkādām satiksmes plūsmas izmaiņām. No satiksmes atkarīgās stoplīnijas kontroles gadījumā ir detektori, kas konstatē momentānu transportlīdzekļu klātbūtni, un vadības ierīce tādējādi reaģē uz momentānajiem apstākļiem mezglā, palielinot zaļā signāla ilgumu. Tāpēc mēs runājam par vadību otrā laika režģī.
No laika atkarīga (autonomā) kontrole - transporta stāvokļi tiek noteikti, pamatojoties uz satiksmes plūsmu raksturlielumu (satiksmes intensitātes) vēsturisko vērtību statistisko analīzi un uz to pamata tiek noteiktas regulēšanas procesa izejas vērtības. .
No satiksmes atkarīga (pašreizējā laika režīms - tiešsaistē) kontrole, anglosakšu literatūrā, saukta arī par Traffic Responsive, ir tāda, ka vadības sistēmas iejaukšanās tiek aprēķināta, pamatojoties uz momentāno satiksmes situāciju. Tiešsaistes režīma metodes nodrošina reāllaika darbību un, pamatojoties uz mainīgiem ievades datiem par satiksmes plūsmu kustību, katru sekundi maina un optimizē vadības parametrus, t.i. zaļā signāla ilgums attiecīgajā virzienā. Vadības ierīces šajā režīmā darbojas neatkarīgi vai, ārkārtējos gadījumos, atrodas līnijā un lineāri koordinētas.
Vadība tiek veikta vietējā līmenī. Ja tiek izmantots vadības centrs, tad bieži tiek uzraudzīts vadības ierīču vai satiksmes plūsmu statuss. Luksoforu vadība reāllaikā ir diezgan labi zināma un parasti tiek lietota ar nosaukumu satiksmes atkarīgā vadība vai dinamiskā kontrole. Tās princips ir tāds, ka transporta mezgls parasti ir aprīkots ar divu veidu sensoriem: intervāla un izsaukuma sensoriem, kas vairumā gadījumu ir induktīvās cilpas. Transporta vadības ierīce kontrolē pēc programmas, kas nepārtraukti pārbauda satiksmes plūsmas stāvokli pa atsevišķiem sensoriem un, pamatojoties uz iepriekš noteiktiem algoritmiem, palielina signālu ilgumu, modificē fāzu secību vai ievieto izsaukuma fāzi. Šīs izmaiņas parasti notiek iepriekš noteiktu cikla laiku un iepriekš noteiktu maksimālo zaļā signāla ilgumu. Atstarpes sensors, kas atrodas aptuveni 30-50 m pirms apstāšanās līnijas, savu nosaukumu ieguvis no tā, ka tas nepārtraukti mēra laika intervālus starp transportlīdzekļiem un, ja tie ir mazāki par šo vērtību (parasti 3-5 sekundes), tas palielinās. zaļo signālu ilgums līdz iepriekš noteiktam maksimumam. Šo mērīšanas metodi sauc par laika intervāla mērīšanas kontroli. Otra iespēja ir, ka atsevišķi mezgli ir savienoti ar satiksmes vadības centru, kas koordinē un vada mezglu darbību rajona līmenī. Apgabala kontrolei tiek izmantoti šādi režīmi:
Laika atkarīgā (autonomā) kontrole - informācija par satiksmes plūsmu stāvokļa raksturojumu rajonā tiek iegūta, izmantojot statistisko analīzi, datus par pēdējo gadu satiksmes plūsmu raksturojumiem (satiksmes intensitāti un sastāvu), mērot galvenajos punktos. transporta tīklu, un uz to pamata tiek noteikts transporta vadības ierīču darbības režīms. Pēc tam tie tiek ievadīti vadības ierīcēs atkarībā no diennakts laika vai gada dienas. Aprēķini optimizē zaļo signālu ilgumu, cikla ilgumu un laika nobīdi. Autonomā režīma metodes piemērs ir TRANSYT metode, kurā fiktīvi transportlīdzekļi tiek “izlaisti” saskaņā ar iepriekš noteiktiem noteikumiem apgabalā un šķērso šo zonu, pamatojoties uz satiksmes plūsmas modeli un saskaņā ar to. To kustību ietekmē mezgla kontrolēto parametru izmaiņas. Izmantojot skaitliskās matemātiskās metodes dažādiem parametriem, piemēram, cikla ilgumam, zaļā signāla ilgumam un laika nobīdei, tiek atrasts noteiktas mērķa funkcijas minimums (parametru optimizācija).
No transporta atkarīgā (tiešsaistes režīma) vadība ir raksturīga ar to, ka dažādiem satiksmes plūsmu stāvokļiem tīklā tiek iepriekš aprēķinātas signālu plānu sistēmas, kuras tiek saglabātas vadības ierīcēs vai satiksmes plūsmas vadības centrā. TRANSYT metodi parasti izmanto, lai aprēķinātu maksimālo zaļo ilgumu, cikla garumu un laika nobīdes vērtības. Tajā pašā laikā apgabalā tiek atlasīti stratēģiskie sensori un sastādīti loģiski vienādojumi, kas apraksta dažādas visu vai atlasīto sensoru stāvokļu kombinācijas. Atkarībā no pašreizējās satiksmes situācijas, izmantojot atbilstošu vienādojumu, tiek izvēlēta programma, kas vislabāk atbilst konkrētajai situācijai. Piemērs ir satiksmes plūsmas stāvokļa apraksts pēc stratēģiskajiem sensoriem SDV1 un SDV5, kas nozīmē: ja punktā SDV1 ir 2. pakāpe un tajā pašā laikā punktā SDV5 ir 4. pakāpe, tad jāizvēlas signāla programmas numurs. 6.=2 &SDV5=4 THENSP6
Ja tīkls neklasificē satiksmes plūsmas stāvokli, tad aprakstam tiek izmantots tikai viens parametrs, kas ir satiksmes intensitāte. No transportlīdzekļa atkarīga vadība tiek izmantota reāllaikā un katru sekundi saņem signālus no atlasītajiem sensoriem. Tomēr signalizācijas programmu pārslēgšana tiek veikta ar zināmu histerēzi, lai nodrošinātu stabilitāti transporta tīklā. Praksē tas nozīmē vadības ierīces programmas maiņu vairāku desmitu minūšu laikā.
Bezsaistes optimizācija ļauj aprēķināt galvenos kontrolētos lielumus: cikla ilgumu, fāžu secību, laika nobīdi un zaļo signālu ilgumu vēsturiskai datubāzei (dati no iepriekšējiem gadiem). Šie dati tiek iegūti, veicot ilgtermiņa mērījumus, izmantojot transporta detektorus. Pamatojoties uz ilgstoši reģistrētiem datiem, parasti tiek izstrādāts statistiskais modelis, kas satiksmes apjomiem parasti ļauj noteikt tipiskās darba dienas un īpaši sestdienas un svētdienas, kā rezultātā mainīgo lielumu izmaiņas ir ļoti ierobežotas. Būtiskākā iezīme ir tā, ka runa ir par makroskopisku vadību autonomā režīmā, pamatojoties uz deterministiskiem plūsmas modelēšanas un optimizācijas algoritmiem, kad signālu plānu sistēmas tiek aprēķinātas no iepriekšējo gadu intensitātes datu telpiskā un laika vektora. Optimizācijas modeļi tiek izmantoti transporta tīkla vai līnijas transporta vadības ierīču signālu laika plānu bezsaistes aprēķiniem.
Šajā gadījumā vadības process atkarībā no laika izvēlas visrentablāko no daudziem iepriekš sagatavotiem signālu plāniem. Šo metodi sauc par laika atkarīgu kontroli.
No laika atkarīgas vadības priekšrocības:
vienkāršas kontroles iespēja;
signālu programmu modifikācijas vieglums;
salīdzinoši zemas aprīkojuma un uzstādīšanas izmaksas.
No laika atkarīgās kontroles trūkumi:
nav iespējams uzlabot signāla laika izmantošanas efektivitāti (ļaujot pārvietoties atsevišķiem virzieniem);
nav iespējams segt intensitātes maksimumus (nepieciešama noteikta intensitātes rezerve);
atsevišķi transportlīdzekļi vai gājēji nedrīkst traucēt kontroles procesu;
radušos satiksmes sastrēgumus nevar novērst.
3. Modelēšanas izklāsts un analīze
Satiksmes vadības stratēģiju modelēšanas uzdevums transporta tīkla mezglā, kā arī tīklā, ir izstrādāt klasisko izplūdušo vadības moduli. Tās sastāvdaļas:
Izplūdes bloks: izplūdušās loģikas vadības sistēma darbojas uz izplūdušajām kopām, tāpēc noteikta izplūdušā vadības moduļa ieejas signāla vērtība tiek pakļauta izplūdes operācijai, kā rezultātā ar to tiks saistīta izplūdušā kopa.
Noteikumu bāze ir izplūdušo noteikumu kopums, lai noteiktu izplūdušo kopu, kurai pieder sistēmas izejas signāls.
Risinājuma ģenerēšanas bloks: tieša izejas signāla piederības noteikšana konkrētām ieejas signālu kopām.
Defuzzifikācijas bloks ir procedūra izplūdušās kopas, kas iegūta lēmumu ģenerēšanas bloka izvadē, kartēšanai noteiktā vērtībā; tas ir ietekmes kontrole.
Vadības stratēģiju veidošanai tiek piedāvāts izmantot programmatūras pakotni TRANSYT, kuras pamatā ir satiksmes plūsmas uzvedības novērtēšana, izmantojot satiksmes modelēšanu un ļaujot izvēlēties optimālos parametrus luksoforu signalizācijas darbības režīmam. Pamatojoties uz satiksmes simulācijas rezultātiem programmā, dažādām satiksmes intensitātes kombinācijām tiek noteikts optimālais laiks zaļā luksofora signālam.
4. Izplūdušo noteikumu bāzes izstrāde satiksmes plūsmu kustības kontroles parametru noteikšanai transporta tīkla mezglā.
Izplūdušo noteikumu bāzes izveide, lai noteiktu optimālo zaļā luksofora degšanas laiku krustojumā, kam raksturīgs maksimālais satiksmes apjoms uz krustojošajiem ceļiem. Nepieciešamie dati tika iegūti, izmantojot transporta detektoru.
Mēs izveidojam noteikumu bāzi, lai klasificētu vadības stratēģijas sistēmai ar divām ieejām un vienu izvadi:
1. Dati ir nepieciešami komplekta veidā. Tālāk mēs atrodam kopas elementu definīcijas domēnus, kurus sadalām apgabalos (segmentos), un N vērtība tiek atlasīta atsevišķi, un segmentiem var būt vienāds vai atšķirīgs garums. Atsevišķas zonas var apzīmēt šādi: …, S,,…,.
Mēs veidojam dalības funkcijas noteiktai apmācību datu kopas elementu klasei. Mēs piedāvājam izmantot trīsstūrveida funkcijas pēc principa: grafa virsotne atrodas sadalīšanas zonas centrā, grafa atzari atrodas blakus esošo apgabalu centros. Pakāpe, kādā dati pieder noteiktai klasei, tiks izteikta ar dalības funkciju vērtību.
Pēc tam katram pārim mēs definējam noteikumu par atbilstību kontroles stratēģijas klasei. Galīgo noteikumu katram treniņu datu pārim var pierakstīt, tas ir
Tā kā ir pieejams liels skaits pāru, pastāv liela varbūtība, ka daži noteikumi būs pretrunīgi. Tas attiecas uz noteikumiem ar vienādu priekšnoteikumu (nosacījumu), bet atšķirīgiem līdzekļiem (secinājumiem).
Viena no šīs problēmas risināšanas metodēm ir katram noteikumam piešķirt tā sauktās patiesības pakāpes un pēc tam izvēlēties pretrunīgus noteikumus tam, kuram ir vislielākā patiesības pakāpe. Pēc tam noteikumu bāze tiek aizpildīta ar augstas kvalitātes informāciju.
Piemēram, saskaņā ar iepriekš aprakstītajiem noteikumiem patiesības pakāpēm ir forma
4. Lai noteiktu kontroles stratēģijas optimizācijas parametra kvantitatīvās vērtības, nepieciešams veikt defuzzifikācijas darbību. Lai aprēķinātu trieciena kontroles izejas vērtību, ir iespējams un ieteicams izmantot defuzzifikācijas metodi, izmantojot smaguma centra metodi.
1 Dalības funkcijas izveide
Sistēmas apmācības datu kopas elementiem mēs apzīmējam šādu definīcijas jomu
X 1 X 2 un G sadalīšana 2n+1 segmentos un formas dalības funkciju konstruēšana
4.1. attēls. Dalības funkciju grafika vispārīgs skats
Rezultātā mums ir:
4.2. attēls. Intensitātes piederības funkciju grafiki x 1 līdz kopas X 1 nodalījuma klasēm.
Mēs nosakām piederības funkcijas µ(x 1) apgabala X 1 nodalījuma segmentos ar metodi, piešķirot µ(x 1) noteiktai klasei.
4.1. tabula. Dalības funkcijas µ(x 1) apgabala X 1 nodalījuma segmentos (n=4)
Sadalīt segmentu Apzīmējums Dalības funkcija µ(x 1) , , , , , 4.3. attēls. Intensitātes piederības funkciju grafiki x 2 līdz kopas X 2 nodalījuma klasēm. Nosakām piederības funkcijas µ(x 2) apgabala X 2 nodalījuma segmentos, piešķirot µ(x 2) noteiktai klasei saskaņā ar 4.3. attēlu. 4.2. tabula. Dalības funkcijas µ(x 2) apgabala X 2 nodalījuma segmentos (n=5)
Sadalīt segmentu Apzīmējums , , , , , , , 4.4. attēls. Intensitātes piederības funkciju grafiki g līdz kopas Q nodalījumu klasēm. Mēs nosakām piederības funkcijas µ(g) domēna G nodalījuma segmentos ar metodi, piešķirot µ(g) noteiktai klasei. Tabula 4.3. Dalības funkcijas µ(g) reģiona G(n=6) nodalījuma segmentos
Sadalīt segmentu Apzīmējums Dalības funkcija µ(x 2) , ; ,; ,; ,; 2 Noteikumu izstrāde noteiktai kontroles parametru klasei Mēs definējam noteikumu par atbilstību kontroles stratēģiju klasei un katram noteikumam piešķiram patiesības pakāpi. Tabula 4.4 Datu dalības funkciju vērtības noteiktām klasēm
(i)µ((i))(i)µ(i))g(i)µ(g (i)) Mēs iegūstam tabulu ar piešķirtajām patiesības pakāpēm un patiesuma pakāpi katram no pāriem x 1, x 2. transporta vadības ceļu pasažieris 4.5. tabula Izplūdušie noteikumi, kas ģenerēti no mācīšanās datiem, un šo noteikumu patiesuma pakāpe
3 Izplūdušo noteikumu bāze Saskaņā ar 4.7. tabulā definētajiem noteikumiem mēs veidojam izplūdušo noteikumu bāzi, kas nosaka zaļā luksofora signāla optimālo vērtību. Tabula 4.6. Izplūdušo noteikumu bāze
Secinājums Šajā darbā tika apskatīti sekojoši jautājumi: adaptīvās satiksmes kontroles koncepcija transporta tīkla mezglā, tīklā, kā arī no laika atkarīgo un no transporta atkarīgo satiksmes vadības stratēģiju salīdzinājums. Adaptīvās vadības pamatjēdzieni, kas ieviesti dažādās valstīs un priekšrocības, piemēram: augstas veiktspējas nodrošināšana mainīgu vadāmā objekta, vides un mērķu īpašību apstākļos, izstrādājot jaunus darbības algoritmus. Pilsētas pasažieru sabiedriskā transporta kustības organizēšana adaptīvās satiksmes vadības sistēmas darbības laikā, šī nosacījuma īstenošana notiek, uzstādot radio birkas uz transportlīdzekļiem un nolasīšanas ierīces uz luksoforu objektiem. Transportlīdzekļu atpazīšana ļaus “izstiept” zaļās gaismas laiku un nodrošināt netraucētu sabiedriskā transporta kustību. Varat arī izmantot datu apmaiņas principu tieši starp blakus esošo krustojumu kontrolieriem. Dati no detektoriem, kas savienoti ar satiksmes regulētāju, tiek papildināti ar datiem no tiem detektoriem, kas uzstādīti blakus esošajos krustojumos. Tas ļauj preskriptīvi iestatīt signālu grupu stāvokli, kā arī nodrošina prioritāti sabiedriskajam transportam Tā kā adaptīvā vadība ir ļoti dārga, tika piedāvāta alternatīva metode, kā noteikt optimālo laiku, kad krustojumā deg zaļais luksofors. Proti, klasiskā izplūdušās vadības moduļa izstrādes metode, kuras sākotnējie dati bija datu kopums par divu krustojošo ceļu intensitāti. Šajā darbā tika apskatīti pirmie trīs šīs metodes bloki un veikti aprēķini. Bibliogrāfija 1. P. Przybyl, M. Svitek “Telemātika transportā”, 2004; Konopļanko, V.I., Gudžojans O.P., Zirjanovs V.V., Berezins A.S. Satiksmes drošība. Kuzins M.V. Satiksmes plūsmu simulācijas modelēšana koordinētā vadības režīmā Omska - 2011; V.G. Kočerga, E.E. Šatalova Mūsdienu automatizēto satiksmes vadības sistēmu tehniskie līdzekļi. Rostova pie Donas 2011; E.A. Petrova raksts “Adaptīvā satiksmes vadības sistēma kā daļa no pilsētas ITS”; Abramova L.S. Harkovas Nacionālās automobiļu un šoseju universitātes žurnāla biļetens.
;
;
;
;
;
;
;
;
;
;
;
; 
; 
;
;
;
;
; 
;
;
;
;
;
;
;
;
;
UDC 517.977.56, 519.876.5
adaptīvā satiksmes kontrole, kuras pamatā ir satiksmes plūsmu mikroskopiskā modelēšanas sistēma
A. S. Golubkovs,
inženieris, jaunākais pētnieks
V. A. Tsarevs,
Ph.D. tech. Zinātnes, asociētais profesors Sanktpēterburgas Valsts Politehniskās universitātes Vadības un informācijas tehnoloģiju institūta Čerepovecas filiāle
Aprakstīts mūsdienu automatizēto satiksmes vadības sistēmu sastāvs un darbības īpatnības. Piedāvāta adaptīvās satiksmes vadības metode, kuras pamatā ir satiksmes plūsmas prognozēšana un ātro krustojumu optimizācijas modeļi. Tiek prezentētas adaptīvā satiksmes vadības sistēmā izmantotās mikroskopiskās satiksmes plūsmas modelēšanas sistēmas raksturlielumi.
Atslēgas vārdi - adaptīvā satiksmes kontrole, satiksmes vadības optimizācija, satiksmes plūsmas modelēšana, mikroskopiskā modelēšana.
Ievads
Pašlaik daudzās lielajās pilsētās satiksmes sastrēgumu problēma ir ļoti aktuāla. Tajā pašā laikā pētījumi liecina, ka esošo ceļu tīklu (RSN) potenciāls nebūt netiek pilnībā izmantots. Ceļu tīklu kapacitātes palielināšanu var panākt, ieviešot automatizētās satiksmes kontroles sistēmas (ATCS). Ieviešot automatizētās satiksmes kontroles sistēmas, tiek uzlaboti šādi rādītāji: transportlīdzekļa braukšanas laiks tiek samazināts par 10-15%; vispārējā transporta pieturu skaits tiek samazināts par 20-40%; degvielas patēriņš tiek samazināts par 5-15%, kaitīgo izmešu daudzums atmosfērā tiek samazināts par 5-15%; ceļu satiksmes drošība ir uzlabota.
Mūsdienīgas automatizētas satiksmes kontroles sistēmas
Mūsdienu automatizēto satiksmes vadības sistēmu galvenās sastāvdaļas papildus luksoforiem un luksoforu regulatoriem ir:
1) transportlīdzekļu detektori (TD), kas nodrošina transportlīdzekļu noteikšanu un to skaita skaitīšanu, braucot pa joslām;
2) viens vai vairāki datori datu apstrādei no DT un optimālo vadības signālu aprēķināšanai;
3) programmatūras rīku komplekts, kas ievieš algoritmus transporta noteikšanai un satiksmes plūsmas pārvaldības optimizēšanai;
4) transportlīdzekļu vadītāju informēšanas līdzekļi (dažādi informatīvie stendi);
5) sakaru un telekomunikāciju rīki, ko izmanto, lai apvienotu automatizētās satiksmes vadības sistēmas programmatūru un aparatūru vienotā sistēmā.
Mūsdienu automatizētās satiksmes vadības sistēmās tiek izmantoti dažāda veida transporta detektori: cilpa (indukcijas); infrasarkanais aktīvs un pasīvs; magnētisks; akustiskā; radars; video detektori; kombinētie (ultraskaņas, radara, infrasarkanie un video detektori dažādās kombinācijās). Visiem dīzeļdzinējiem dažādos darbības apstākļos ir atšķirīga efektivitāte. Tomēr, ņemot vērā sasniegto augsto datoru un televīzijas tehnoloģiju attīstības līmeni, daudzos gadījumos vispiemērotākie ir video detektori, kuru pamatā ir attēlu apstrādes un analīzes tehnoloģijas, kā arī video detektoru kombinācijas ar cita veida detektoriem.
Esošajās dažādu ražotāju automatizētajās satiksmes vadības sistēmās dažādās kombinācijās tiek izmantotas trīs galvenās adaptīvās satiksmes plūsmas kontroles metodes.
1. Kontroles metode, izmantojot bibliotēkas, kas raksturojas ar vairāku koordinācijas plānu iepriekšēju aprēķinu un to pārslēgšanu, pamatojoties uz pašreizējiem vidējiem stratēģisko DT rādījumiem, izvēloties atbilstošu piemērotu plānu no bibliotēkas.
2. Faktiskās kontroles metode, kas raksturīga ar luksoforu saskaņošanas plānu provizorisku aprēķinu, to pārslēgšanu pēc kalendārā grafika un izmaiņu ieviešanu šajos plānos atbilstoši vietējo detektoru fiksētajiem transporta pieprasījumiem atsevišķos virzienos.
3. Adaptīvā kontroles metode, ko raksturo pastāvīgs koordinācijas plānu un kalendāra režīmu pārrēķins, pamatojoties uz informāciju, kas saņemta no vietējiem un stratēģiskajiem (ceļu) detektoriem reālajā laikā.
Satiksmes plūsmas vadības optimizācija mūsdienu automatizētajās satiksmes vadības sistēmās tiek veikta, izmantojot dažādas metodes. Balance sistēma (Vācija) izmanto ģenētiskās optimizācijas algoritmus. Utopia sistēma (Nīderlande) aprēķina, pamatojoties uz cenas funkciju, kas ņem vērā kavēšanās laiku, pieturu skaitu, īpašas prioritātes prasības un krustojumu relatīvo stāvokli. “Spectrum” sistēma (Sanktpēterburga, Krievija) izmanto
Tiek izmantoti sekojoši algoritmi: satiksmes plūsmas pārtraukumu meklēšana; aprēķins, izmantojot Webstera formulu; programmu pārslēgšana atbilstoši intensitātei. Elektromekhanika OJSC (Penza, Krievija) ražotā automatizētā satiksmes vadības sistēma izmanto sekojošu algoritmisko atbalstu: algoritms satiksmes plūsmās pārtraukuma meklēšanai; spraugas meklēšana, saglabājot kopējo koordinācijas cikla ilgumu; algoritms iepriekš aprēķinātu režīmu pārslēgšanai, pamatojoties uz satiksmes intensitātes kontroles punktiem; algoritms cikla parametru dinamiskai pārrēķināšanai, pamatojoties uz Vebstera formulu. Automātiskā satiksmes vadības sistēma Agat (Minska, Baltkrievija) izmanto šādus heiristiskās vadības algoritmus: koordinācijas plāna izvēle, pamatojoties uz laika karti; fāzes, režīma izvēle saskaņā ar saskaņošanas plānu; koordinācijas plāna izvēle, pamatojoties uz kustības parametriem raksturīgajos punktos utt.
Adaptīva satiksmes plūsmas vadība, kuras pamatā ir krustojumu optimizācijas modeļi
Izstrādājamā satiksmes vadības sistēma (attēls) sastāv no viena centrālā punkta un daudziem lokāliem punktiem.
■ Adaptīvās satiksmes vadības sistēmas shēma
vadības bloki, kuru skaits atbilst vadāmo krustojumu skaitam sistēmā. Visi lokālie punkti caur sakaru kanāliem ir savienoti ar centrālo vadības punktu.
Centrālais vadības centrs veic informācijas apkopošanas un apstrādes funkcijas par transportlīdzekļu satiksmes intensitāti ceļu tīklā. Informācijas apstrāde ir satiksmes plūsmas vērtību prognozēšana, pamatojoties uz šādiem datiem:
Pašreizējā satiksmes plūsmas intensitāte;
transportlīdzekļa ātrums;
Attālumi starp blakus esošajiem regulējamiem krustojumiem sistēmā;
Transportlīdzekļa maršrutu prognozēšana, pamatojoties uz statistiku par pašreizējo nedēļas dienu un diennakts laiku;
Esošie luksoforu objektu fāzes garumi ceļu satiksmes krustojumos.
Sistēmas lokālie punkti tieši optimizē satiksmes plūsmas pārvaldību attiecīgajos krustojumos. Katrs vietējais kontroles punkts ietver:
Transportlīdzekļu detektori;
Dators, kas nepieciešamības gadījumā veic luksoforu datu priekšapstrādi un satiksmes plūsmas vadības optimizāciju;
Luksofora regulators, kas ļauj ārēji iestatīt luksofora objekta fāzes garumus;
Luksofori.
Tiek ierosināts izmantot video detektorus kā DT. Šajā gadījumā signāls no videokamerām nonāk lokālā kontroles punkta datorā, kur priekšapstrādes programmatūras modulis analizē video attēlus un novērtē satiksmes plūsmu intensitāti visās kontrolētajās joslās. Tālāk satiksmes plūsmu intensitāte tiek pārraidīta uz centrālo vadības punktu.
Satiksmes plūsmas vadības optimizācija tiek veikta šādi. Datoram ir precīzs programmatūras mikroskopiskais krustojuma modelis. Aprēķinot optimālos fāzes garumus nākamajam luksofora objekta vadības fāzes ciklam (fāzes cikla ilgums parasti ir 2-5 minūtes), tiek veiktas šādas darbības.
Modelis nosaka satiksmes plūsmu ievades intensitātes turpmākajām 5 minūtēm (intensitātes prognoze no centrālā vadības punkta) ar precizitāti līdz atsevišķam transportlīdzeklim.
Optimizācijas modulis uzsāk krustojuma modeļa skrējienus, kas ilgst 5 minūtes modelēšanas laika, katram palaijumam uzstāda jaunus modeļa luksofora objekta fāzes garumus.
un aprēķina mērķa funkcijas vērtību, pamatojoties uz katras darbības rezultātiem.
Optimizācijas cikla, kas sastāv no vairākiem modeļa piegājieniem, rezultātā optimizācijas modulis atrod modeļa luksofora objekta optimālos fāzes garumus, kas atbilst mērķa meklēšanas funkcijas ekstrēmam.
Luksofora objekta fāžu garumi ir optimizācijas parametru vektors j = (fr f2, f3, f4) (krustveida krustojumā parasti norāda ne vairāk kā četras fāzes). Vidējais gaidīšanas laiks, līdz transportlīdzeklis izbrauc cauri krustojumam, var kalpot kā mērķa funkcija F(j). Optimizācijas kritērijs šajā gadījumā būs minimālais vidējais ceļojuma gaidīšanas laiks
min .Р(ф) = F(^*),
kur Ф ir pieļaujamā fāzes garuma vektora koordinātu vērtību kopa; j* - fāzes garumu optimālo vērtību vektors. Pieļaujamajai fāzes garuma vektora koordinātu vērtību kopai ir šāda forma:
Ф = (ф|Tmin< Фi < Tmax.i = 1.-. 4} С r4.
kur T. un - attiecīgi minimums
un fāzes garuma maksimālā vērtība.
Mērķa funkcijas atvasinājumu aprēķināšana modelī nav iespējama, tāpēc kā optimizācijas metodes var izmantot tikai tiešās metodes. Tiek piedāvāts izmantot luksofora objekta fāzes garumu alternatīvu ciklisku variāciju no ieskrējiena līdz skrējienam ar nemainīgu soli visā fāzes garumā. Soļa garumu dažādiem fāzes garumiem var iestatīt uz 2-3 s.
Nepieciešams nosacījums aprakstītās adaptīvās satiksmes vadības sistēmas ieviešanas iespējai ir mikroskopiskas satiksmes plūsmu modelēšanas sistēmas klātbūtne, kuras darbības ātrums būtu pietiekams, lai optimizētu luksofora objekta fāzes garumus viena fāzes cikla laikā.
Satiksmes plūsmu mikroskopiskā modelēšanas sistēma
Raksta autori ir izstrādājuši sistēmu satiksmes plūsmu mikroskopiskai modelēšanai ceļu satiksmes sistēmās, ar kuru var optimizēt satiksmes plūsmu pārvaldību kā daļu no adaptīvās satiksmes vadības sistēmas. Modelēšanas sistēmas galvenā iezīme ir diskrētu notikumu pieejas izmantošana modelēšanā
pateicoties kuriem sistēmai ir augsta veiktspēja.
Sistēmas veiktspēja tika novērtēta eksperimentu sērijā ar atsevišķu tipisku krustojumu modeļiem. Eksperimenti tika veikti datorā ar Intel Core 2 Quad Q6600 procesoru ar katra kodola frekvenci 2,4 GHz (reāli eksperimentos tika izmantots tikai viens kodols, jo simulācija tiek veikta vienā programmas pavedienā). Rezultātā satiksmes plūsmu modelēšana caur vienu krustojumu 45 dienas (3 888 000 s) prasīja 2864 s procesora laika. Tādējādi simulācijas ātruma pārsniegums pār reāllaika ātrumu bija 3 888 000/2864 " " 1358 reizes, t.i., reālās fāzes cikla laikā krustojumā optimizācijas modulis spēj veikt vairāk nekā 1300 optimizācijas eksperimenta braucienus.
Diskrētā notikuma pieejas modelēšanai iezīme ir modelēšanas rezultātu neatkarība no modeļa izpildes ātruma, t.i., pat pilnas procesora noslodzes režīmā modelēšana parādīs pilnīgi identiskus rezultātus izpildes rezultātiem, piemēram, īsts laiks.
Gluži pretēji, sistēmdinamiskajā pieejā, paātrinot simulāciju, palielinot laika izlases soli, simulācijas precizitāte samazinās. Sistēmdinamiskā pieeja īsteno lielāko daļu moderno sistēmu satiksmes plūsmu mikroskopiskai modelēšanai: Aimsun (Spānija), Paramics Modeler (Skotija), DRACULA (Lielbritānija), TransModeler (ASV), VISSIM (Vācija). Visas uzskaitītās modelēšanas sistēmas izmanto laika paraugu ņemšanas soli 0,1-1,0 s.
Sistēmiski dinamiskā autotransporta modelī modelēšanas laika solis 1 s ir diezgan spējīgs atņemt modelim piemērotību. Tādējādi transportlīdzeklis ar ātrumu 60 km/h 1 s laikā veic vairāk nekā 16 m nobraukumu, t.i., pie tipiskā ātruma modeļa transportlīdzeklis tiek pozicionēts tikai ar aptuveni 10 m precizitāti.
Piedāvātajā diskrēto notikumu modelī modeļa objektu pozicionēšanas precizitāte paliek nemainīga gandrīz jebkurā ātrumā un ir atkarīga no izmantotā bitu dziļuma.
1. Brodskis G. S., Aivazovs A. R. Automātiska satiksmes kontrole pilsētvidē // Ceļu pasaule. 2007. Nr.26. P. 2-3.
mainīgie un ar tiem veikto aritmētisko darbību veids. Izmantojot dubultas precizitātes peldošā komata skaitļus (64 biti, 15 nozīmīgi mantisas cipari aiz komata), modeļa transportlīdzekļu pozicionēšanas precizitāte diskrētu notikumu modelī jebkurā laikā būs ne lielāka par 1 cm.
Secinājums
Piedāvātā adaptīvā satiksmes vadības sistēma spēj demonstrēt augstu efektivitāti, pateicoties katra atsevišķa krustojuma pilnīgai optimizācijai un satiksmes plūsmu uzskaitei starp blakus esošajiem krustojumiem ar atsevišķu transportlīdzekļu precizitāti. Ja ceļu tīklā ir augsta blīvuma satiksmes plūsma jebkurā virzienā, kontrole visos blakus krustojumos tiek automātiski noregulēta, lai organizētu zaļo vilni šajā virzienā. Vienlaikus optimizācijai tiek pakļauti arī visi pārējie virzieni ar mazāka blīvuma satiksmes plūsmām.
Katra atsevišķa krustojuma vadības optimizēšana reāllaikā ir iespējama, pateicoties raksta autoru izstrādātajai satiksmes plūsmu mikroskopiskā diskrēto notikumu modelēšanas sistēmai ceļu tīklos. Pateicoties diskrētu notikumu pieejai, šai modelēšanas sistēmai ir augsta veiktspēja un precizitāte. Tuvākajā laikā izstrādātāju mājaslapā būs pieejama modelēšanas sistēmas izmēģinājuma versija.
Satiksmes plūsmas vadības optimizācijas kvalitāte lielā mērā ir atkarīga no satiksmes blīvuma prognozēšanas precizitātes. Šajā gadījumā, jo īsāks ir prognozēšanas laika intervāls, jo augstāka ir prognozēšanas precizitāte. Izmantojot pietiekamas veiktspējas aparatūru vietējos krustojumos, katras nākamās fāzes sākumā var veikt luksofora objekta vadības cikla optimālo fāžu garumu pārrēķinu. Šajā gadījumā faktiski izmantotais prognozēšanas laika intervāls tiks samazināts līdz vienas fāzes ilgumam, t.i., līdz 15-100 s, kā rezultātā palielināsies optimizācijas efektivitāte.
2. Brodskis G.S., Rikunovs V.V. Ejam! Automātiskā satiksmes vadības sistēma - pasaules pieredze un ekonomiskā nozīme // Ceļu pasaule. 2008. Nr.32. P.36-39.
3. SNPO AGAT. http://www.agat.by (piekļuves datums:
4. Crowdhury M. A., Sadek A. Inteliģentās transporta sistēmas plānošanas pamati. - Bostona - Londona: Artech House, 2005. - 190 lpp.
5. Kremenecs Yu. A., Pechersky M. P., Afanasyev M. B. Tehniskie līdzekļi ceļu satiksmes organizēšanai. - M.: Akademkniga, 2005. - 279 lpp.
6. GEVAS programmatūra: Satiksmes kontrole. http://www.gevas.eu/index.php?id=149&L=1 (piekļuves datums: 16.06.2010.).
7. UTOPIJA - Peek Traffic. http://www.peektraffic.nl/ page/484 (piekļuves datums: 16.06.2010.).
8. AS "RIPAS": Automatizēto sistēmu izstrāde un ražošana. http://www.ripas.ru (piekļuves datums: 16.06.2010.).
9. Automātiskā satiksmes vadības sistēma - AS "Electromechanika". http://www. elmeh.ru/catalog/3/asud (piekļuves datums:
10. Karpovs Yu. G. Sistēmu simulācijas modelēšana. Ievads modelēšanā ar AnyLogic 5. - Sanktpēterburga: BHV-Petersburg, 2006. - 400 lpp.
11. Sovetov B. Ya., Yakovlev S. A. Sistēmu modelēšana. - M.: Augstāk. skola, 2001. - 343 lpp.
12. Nagel K. Ātrgaitas satiksmes plūsmas mikrosimulācijas. Diplomdarbs: Ķelnes Universitāte, 1995. - 202 lpp.
13. Aimsuns. Integrētā transporta modelēšanas programmatūra. http://www.aimsun.com (piekļuve:
14. Quadstone Paramics. Satiksmes simulācijas risinājumi. http://www.paramics-online.com (piekļuves datums:
15. SATURN programmatūras vietne. https://saturnsoftware. co.uk (aplūkots 20.05.2010.).
16. TransModeler satiksmes simulācijas programmatūra. http://www.caliper.com/transmodeler/ (piekļuves datums:
17. PTV Vision - transporta plānošana. http:// www.ptv-vision.ru (piekļuves datums: 20.05.2010.).
18. Mullenom uzņēmums. http://www.mallenom.ru (piekļuves datums: 20.05.2010.).
Katram no jums ir jāreģistrējas RUNEB vietnē (http://www.elibrary.ru), lai jums tiktu piešķirts individuāls digitālais kods (reģistrācijas laikā kods tiek piešķirts automātiski), kas nepieciešams pareizas RUNEB datu bāzes izveidošanai. kas objektīvi atspoguļo informāciju par jūsu zinātnisko darbību, kā arī lai aprēķinātu citēšanas indeksu (RSCI).
