Odoslanie dobrej práce do databázy znalostí je jednoduché. Použite nižšie uvedený formulár

Študenti, postgraduálni študenti, mladí vedci, ktorí pri štúdiu a práci využívajú vedomostnú základňu, vám budú veľmi vďační.

Uverejnené dňa http://www.allbest.ru/

Úvod

Rast počtu áut a v dôsledku toho aj ich zvyšovanie na cestách veľkých miest je dnes čoraz dôležitejším problémom. Veľká akumulácia ťažísk ľudskej masy v centre väčšiny megacities vedie ku komplikáciám riadenia UDS a zvýšeniu nákladov na jej údržbu. Mnohé mestá na svete sa nedokážu vyrovnať s každodennými dopravnými problémami a každý deň uviaznu v dopravných zápchach na mnoho kilometrov.

Zároveň stále rastie dopyt obyvateľstva po doprave. Bez primeraných opatrení sa teda situácia dostáva do slepej uličky. UDS určené pre menšiu záťaž nezvládne a vyžaduje modernizáciu a optimalizáciu. Mesto dnes potrebuje nielen dobré, kompetentne vymodelované a následne vybudované cesty, ale aj ich kvalitný manažment. Taktiež staré spôsoby riadenia dopravy v mnohých ohľadoch zastarávajú a nedržia krok s rastúcim mestom a viacsmerný tok si vyžaduje dynamické riadenie a integráciu inovatívnych systémov na zlepšenie dopravnej situácie, a to najmä v Moskve. Celý systém konštrukcie UDS a jeho riadenia je potrebné zmeniť prostredníctvom nových technológií, vrátane matematického modelovania, ktoré umožňuje predpovedať správanie UDS, upravovať jeho konfiguráciu a mnohé ďalšie. Preto prudko narastá potreba alternatívnych, ako aj akýchkoľvek dodatočných zdrojov informácií o stave dopravy. Najnovšie komplexy a systémy na zber a spracovanie údajov sa už zavádzajú.

Prvá kapitola poskytuje stručnú analýzu súčasnej dopravnej situácie v meste Moskva, analýzu príjmu a používania metrických údajov vozidiel pomocou služby Yandex.Traffic, analýzu užitočnosti takýchto údajov a možnosti ich využitia. . Na konci kapitoly sú uvedené teoretické informácie o pozemných komunikáciách, ich klasifikácii, ako aj o dopravných prúdoch a ich hlavných charakteristikách, ako aj o formulácii problému.

V druhej kapitole bol urobený výber „experimentálnej“ sekcie UDS, boli zvážené jej hlavné problémy pomocou tepelnej mapy Yandex.Traffic a na základe vyjadrenia problému boli navrhnuté opatrenia na zlepšenie dopravnej situácie na tomto úseku. z UDS.

Tretia kapitola poskytuje podrobné zdôvodnenie navrhovaných zmien pomocou počítačovej simulácie a porovnania dvoch modelov CDS a ich parametrov. Na základe reálnej vybranej oblasti bol vytvorený počítačový model, analyzované problémy a dáta, následne bol vytvorený počítačový model so zmenami navrhnutými v druhej kapitole. Uskutočnila sa porovnávacia analýza údajov oboch modelov, ktorá umožňuje konštatovať, že vykonané zmeny povedú k zlepšeniu dopravy v tejto oblasti.

Predmetom štúdie sú dopravné prúdy na cestnej sieti miest.

Predmetom štúdia je možnosť využitia počítačovej simulácie pri riešení reálnych praktických problémov.

Vedecká hypotéza spočíva v predpoklade možnosti využitia reálnych údajov v počítačovom modeli s jeho ďalšou (modelovou) modernizáciou a získaním výsledkov zlepšovania, ktoré budú s vysokou pravdepodobnosťou spoľahlivé a použiteľné v praxi.

Účelom štúdie je zvážiť jednu z problematických radikálnych diaľnic Moskvy, vytvoriť jej počítačový model, porovnať správanie modelu s obrázkom v praxi, vykonať vylepšenia a zmeny v štruktúre UDS a ďalej modelovať upravený UDS. s cieľom potvrdiť zlepšenie situácie v tejto oblasti.

Spoľahlivosť výsledkov štúdií vykonaných v práci je zabezpečená experimentálnym potvrdením hlavnej hypotézy, konzistentnosťou výsledkov teoretických štúdií získaných na základe analýzy vyvinutých matematických modelov na výpočet hlavných parametrov UDS s výsledkami štúdií.

1 Analýza súčasného stavu a vyjadrenie problému

1.1 Zdôvodnenie relevantnosti problému

Nie je žiadnym tajomstvom, že mnohé veľké metropolitné oblasti sveta zažívajú obrovské problémy v sektore dopravy. Doprava v metropole zohráva obrovskú spojovaciu úlohu, preto musí byť dopravný systém metropoly vyvážený, ľahko ovládateľný a rýchlo reagovať na všetky zmeny dopravy v rámci mesta. Metropola je v skutočnosti mestská aglomerácia s obrovskou koncentráciou áut a ľudí, v ktorej cestná doprava (osobná aj verejná) zohráva obrovskú úlohu ako v pohybe samotného obyvateľstva, tak aj vo všeobecnej logistike. Preto v jej činnosti zohráva obrovskú úlohu kompetentný manažment dopravného systému metropoly.

Každým dňom narastá potreba obyvateľstva zabezpečiť dopravu, a to ako pomocou verejnej dopravy, tak aj osobných áut. Je logické predpokladať, že s nárastom dopravy v metropole by mal úmerne rásť aj počet ciest, prestupových uzlov a parkovísk, avšak rozvoj siete cestnej dopravy (SDN) nedrží krok s tempo motorizácie.

Pripomeňme, že podľa štatistík počet áut na obyvateľa neustále rastie (obrázok 1.1).

počítač toku automobilovej dopravy

Obrázok 1.1 Počet áut na 1 000 ľudí v Moskve

Zároveň UDS Moskvy nie je pripravený na také tempo rastu motorizácie v meste. Okrem osobnej dopravy v meste by sa mal vyriešiť problém verejnej dopravy a osobnej dopravy v Moskve. Podľa štátneho dopravného programu len 26 % osobnej dopravy pripadá na osobnú dopravu a 74 % na verejnú dopravu. Celkový ročný objem prepravy v roku 2011 bol zároveň 7,35 miliardy cestujúcich a podľa prognóz bude rásť av roku 2016 to bude 9,8 miliardy cestujúcich ročne. Zároveň sa plánuje, že len 20 % z tohto počtu cestujúcich využije osobnú dopravu. Osobná a zvýšená verejná doprava zároveň predstavuje viac ako polovicu osobnej dopravy v Moskve. To znamená, že riešenie problémov cestnej dopravy v metropole zohráva veľkú úlohu pre jej bežné fungovanie a pohodlné bývanie pre jej obyvateľov. Tieto údaje znamenajú, že bez prijatia adekvátnych opatrení na zlepšenie dopravnej situácie v Moskve budeme čeliť dopravnému kolapsu, ktorý sa v Moskve v posledných rokoch pomaly schyľuje.

Za zmienku tiež stojí, že okrem problémov spojených s vnútromestským pohybom cestujúcich je zreteľne viditeľný aj problém dopravných tokov dochádzkovej pracovnej migrácie a pohybu vozidiel (najmä kamiónov) prechádzajúcich mestom. A ak sa problém tranzitnej nákladnej dopravy čiastočne vyrieši zákazom vjazdu a pohybu kamiónov s nosnosťou nad 12 ton počas dňa v meste, potom je problém presunu cestujúcich z regiónu do mesta oveľa hlbší. a ťažšie riešiteľné.

Napomáha tomu viacero faktorov, predovšetkým poloha ťažísk masy v meste. Predovšetkým umiestnenie obrovského množstva pracovných miest a kancelárií veľkého počtu firiem, umiestnenie veľkého množstva infraštruktúry, kultúrnych a obslužných zariadení (najmä obchodné centrá, ale trend ich výstavby v meste je neustále klesá v prospech ich polohy mimo Moskovského okruhu). To všetko vedie k tomu, že obrovské ľudské toky sa denne počas rannej špičky presúvajú z regiónu na hranice mesta a večer späť do regiónu. Tento problém je akútny najmä počas pracovných dní, keď sa obrovské množstvo ľudí v rannej špičke ponáhľa do práce a večer odchádza domov. To všetko vedie k obrovskému zaťaženiu výjazdových diaľnic, ktoré v týchto hodinách využíva veľké množstvo cestujúcich, ktorí cestujú verejnou aj osobnou dopravou. V lete sa k nim navyše pridávajú letní obyvatelia, ktorí každý víkend vytvárajú obrovské zápchy na diaľniciach do regiónu a po víkende ho opúšťajú.

Všetky tieto problémy si vyžadujú okamžité riešenie, a to výstavbou nových ciest a mimoúrovňových križovatiek, presunom ťažísk pre masy ľudí a optimalizáciou riadenia už existujúcej štruktúry UDS. Všetky tieto riešenia jednoducho nie sú možné bez starostlivého plánovania a modelovania. Keďže pomocou aplikovaných programov a modelovacích nástrojov vidíme, aký efekt môžeme dosiahnuť implementáciou určitých riešení, a na základe ich odhadu nákladov a pozitívneho efektu ovplyvnenia UDS si vybrať tie najvhodnejšie.

1.2 Analýza aktuálnej dopravnej situácie v Moskve pomocou webovej služby Yandex Traffic jams

Pri detailnejšom zvážení vyššie načrtnutých problémov sa musíme obrátiť na existujúce telemetrické systémy zberu informácií o dopravnej situácii v Moskve, ktoré by mohli názorne ukázať problémové oblasti našej metropoly. Jedným z najpokročilejších a najužitočnejších systémov v tejto oblasti, ktorý sa ukázal ako účinný, je webová služba Yandex Traffic Jam, ktorá sa ukázala ako účinná a informatívna.

Analýzou údajov poskytovaných službou vo verejnej sfére môžeme analyzovať údaje a poskytnúť faktické odôvodnenie vyššie uvedených problémov. Môžeme teda vizuálne vidieť oblasti s napätou dopravnou situáciou, vizuálne zvážiť trendy vo vytváraní zápch a navrhnúť riešenie problému výberom najoptimálnejšieho matematického modelu na riešenie problému modelovania konkrétneho problémového priestoru s ďalším získaním výsledkov. na základe čoho je možné vyvodiť závery o možnosti zlepšenia dopravnej situácie v tomto konkrétnom prípade. Môžeme teda spojiť teoretický model a skutočný problém poskytnutím riešenia.

1.2.1 Stručné informácie o webovej službe dopravných zápch Yandex

Dopravné zápchy Yandex je webová služba, ktorá zhromažďuje a spracováva informácie o dopravnej situácii v Moskve a ďalších mestách Ruska a sveta. Analýzou prijatých informácií poskytuje služba informácie o dopravnej situácii (a pre veľké mestá tiež stanovuje „skóre“ preťaženia dopravnej siete), čo umožňuje motoristom správne naplánovať trasu cesty a odhadnúť predpokladaný čas jazdy. Služba poskytuje aj krátkodobú predpoveď predpokladanej dopravnej situácie v konkrétnom čase, v konkrétny deň v týždni. Služba sa tak čiastočne podieľa na optimalizácii plynulosti premávky a umožňuje vodičom zvoliť si obchádzkové trasy, ktoré nie sú pokryté zápchami.

1.2.2 Zdroje údajov

Pre názornosť si predstavme, že vy a ja sme nehoda na bulvári Strastnoy pred Petrovkou (malá a bez obetí). Svojím vzhľadom sme zablokovali povedzme dva rady z existujúcich troch. Motoristi, ktorí sa pohybovali po našich radoch, sú nútení nás obchádzať a vodiči idúci po treťom rade musia nechávať obchádzať. Niektorí z týchto motoristov sú používateľmi aplikácií Yandex.Maps a Yandex.Navigator a ich mobilné zariadenia odosielajú údaje o premávke do služby Yandex.Traffic. Keď sa autá používateľov priblížia k našej nehode, ich rýchlosť sa zníži a zariadenia začnú „informovať“ službu o dopravnej zápche.

Na účasť na zbere údajov potrebuje motorista navigátor a aplikáciu Yandex.Traffic. Napríklad, ak dôjde k nehode na ceste, potom nejaký uvedomelý vodič, ktorý videl našu nehodu, môže na ňu upozorniť ostatných motoristov vložením príslušnej bodky do mobilných Yandex.Maps.

1.2.3 Technológia spracovania koľaje

Prijímače GPS umožňujú chyby pri určovaní súradníc, čo sťažuje zostavenie trate. Chyba môže „posunúť“ auto o niekoľko metrov ľubovoľným smerom, napríklad na chodníku alebo streche blízkej budovy. Súradnice získané od používateľov končia na elektronickej mape mesta, ktorá veľmi presne zobrazuje všetky budovy, parky, ulice s dopravným značením a ďalšie mestské objekty. Vďaka tomuto detailu program pochopí, ako sa auto vlastne pohybovalo. Napríklad na jednom alebo druhom mieste sa auto nemohlo zaradiť do protiidúceho jazdného pruhu alebo odbočenie bolo vykonané podľa dopravného značenia bez „odrezania“ rohu. (Obrázok 1.2)

Obrázok 1.2 Technológia spracovania koľaje

Čím viac používateľov teda služba má, tým sú informácie o dopravnej situácii presnejšie.

Po skombinovaní testovaných tratí ich algoritmus analyzuje a príslušným cestným úsekom priradí „zelenú“, „žltú“ a „červenú“ značku.

1.2.4 Spájanie údajov

Nasleduje agregácia – proces spájania informácií. Každé dve minúty zhromažďuje program agregátora ako mozaiku informácie prijaté od používateľov mobilných zariadení Yandex.Maps do jednej schémy. Táto schéma je nakreslená na vrstve „Dopravné zápchy“ (obrázok 1.3) Yandex.Maps v mobilnej aplikácii aj vo webovej službe.

Obrázok 1.3 Zobrazenie dopravných zápch v Yandex.Maps

1.2.5 Bodovacia stupnica

V Moskve, Petrohrade a ďalších veľkých mestách hodnotí služba Yandex.Traffic situáciu na 10-bodovej stupnici (kde 0 bodov je voľná doprava a 10 bodov je, že mesto „stojí“). Pomocou tohto odhadu môžu vodiči rýchlo pochopiť, koľko času stratia v dopravných zápchach. Ak je napríklad priemerné skóre v Kyjeve sedem, cesta bude trvať približne dvakrát dlhšie ako pri voľnej premávke.

Stupnica skóre je pre každé z miest nastavená inak: skutočnosť, že v Moskve je malý problém, v inom meste je už vážna dopravná zápcha. Napríklad v Petrohrade so šiestimi bodmi stratí jazdec približne rovnaký čas ako v Moskve s piatimi. Body sa počítajú nasledovne. Ulice každého mesta sú vopred nakreslené trasy vrátane hlavných diaľnic a tried. Pre každú trasu je uvedený referenčný čas, počas ktorého sa môže jazdiť po voľnej ceste bez porušenia pravidiel. Po posúdení celkovej záťaže mesta program agregátora vypočíta, ako veľmi sa líši reálny čas od referenčného. Na základe rozdielu všetkých trás sa vypočíta zaťaženie v bodoch. (Obrázok 1.4)

Obrázok 1.4 Zovšeobecnená schéma prevádzky portálu Yandex.Traffic

1.3 Použitie informácií získaných pomocou webovej služby YandexProbka na nájdenie problémových oblastí v UDS

Zhrnutím získaných informácií môžeme konštatovať, že služba poskytuje veľmi užitočné informácie (online aj v predpovednom režime) o dopravnej situácii v Moskve a iných regiónoch, ktoré možno použiť na vedecké účely, najmä na identifikáciu problémových zón, ulíc a diaľnic, predpovedá zápchy. Analýzou informácií získaných pomocou tejto webovej služby tak môžeme identifikovať primárne problémy ako v celej cestnej sieti ako celku, tak aj v jej jednotlivých úsekoch, zdôvodniť existenciu určitých dopravných problémov v cestnej sieti. Na základe údajov primárnej analytiky môžeme vytvoriť primárny obraz o ťažkostiach na UDS. Potom pomocou nástrojov na modelovanie a špecifických údajov potvrdiť alebo vyvrátiť prítomnosť konkrétneho problému a potom sa pokúsiť zostaviť matematický model UDS so zmenami v ňom vykonanými (zmeniť fázy semaforu, simulovať novú križovatku v problémovej oblasti a pod.) a ponúknuť variant(y) na zlepšenie situácie v danej oblasti. Následne zvoliť najvhodnejšie riešenie z hľadiska pomeru efektivity a odhadu nákladov.

1.4 Vyhľadávanie a klasifikácia problémov pomocou webovej služby Yandex.Traffic

Túto webovú službu možno považovať za jednu z metód na zlepšenie riadenia prevádzky (ďalej len DDD) v Moskve. Na základe informácií z portálu sa pokúsime posúdiť problémové oblasti v systéme riadenia dopravy v Moskve a ponúknuť systémové riešenia na zlepšenie systému riadenia dopravy, ako aj identifikovať trendy vo vytváraní dopravných zápch.

Vzhľadom na údaje portálu musíme vykonávať dennú analýzu zmien v dopravných zápchach v Moskve a identifikovať najproblematickejšie oblasti. Pre tieto účely sú najvhodnejšie špičkové hodiny, kedy je zaťaženie siete maximálne.

Obrázok 1.5 Priemerné preťaženie hlavných radiálnych diaľnic v Moskve podľa hodín počas pracovných dní

Na potvrdenie hypotézy o preťaženosti UDS a existencii problému dochádzania za prácou analyzujeme údaje ako spoločný gén. plán Moskvy s aplikovanou „vrstvou“ dopravných zápch, ako aj jednotlivých problémových oblastí a zvážiť dynamiku ich pohybu.

Prevažná väčšina pracovných miest v Moskve začína pracovať o 8:00 - 10:00 moskovského času, v súlade so zákonníkom práce je pracovný deň pri päťdňovom pracovnom týždni (najčastejšia možnosť) 8 hodín, takže môžeme predpokladať, že hlavná záťaž cestnej siete by v súlade s hypotézou dochádzkovej pracovnej migrácie (LTM) mala pripadať na časové intervaly v ranných hodinách: od 6:00 (kraj - MKAD) do 10:00 (bližšie do hlavných miest koncentrácie pracovných miest v Moskve) a večer od 16:00 - 18:00 (centrum) do 20:00 (radiálne trasy pre odchod).

Obrázok 1.6 V čase 6-00 nie sú na UDS žiadne ťažkosti

Obrázok 1.7 Prítomnosť ťažkostí pri približovaní sa k Moskve

Na základe analýzy máme o 7:00 ťažkosti pri vjazde do mesta na hlavných radikálnych diaľniciach do centra.

Obrázok 1.8 Ťažkosti na juhu Moskvy

Obrázok 1.9 Ťažkosti na juhozápade

Podobný obraz je pozorovaný na absolútne všetkých radiálnych diaľniciach hlavného mesta bez výnimky. Maximálne skóre v ranných hodinách bolo dosiahnuté o 9:56 moskovského času, dopravné zápchy sa medzitým presunuli z okrajových častí mesta do jeho centra.

Obrázok 1.10 9-00 - 9-56 ranné špičkové zaťaženie uličnej siete

Obrázok 1.11 TTK o 16-00

Zlepšenie dopravnej situácie ako celku bolo pozorované do 15-40 moskovského času, situácia „do centra“ sa do konca dňa nezhoršila. Všeobecná situácia mala tendenciu sa zhoršovať od 16:00, zatiaľ čo situácia sa začala zlepšovať približne o 20:00 moskovského času. (Príloha A). Cez víkendy sa problémy na UDS prakticky nepozorujú a podľa gradácie portálu Yandex.Traffic „skóre“ nepresiahlo „3“ po celú dobu denného pozorovania. Môžeme teda s istotou konštatovať preťaženosť mesta v dôsledku koncentrácie ťažísk ľudskej masy (práce) v jeho strede a oveľa lepší obraz o víkendoch, keď problém MTM absentuje.

Na základe priebežných záverov môžeme s istotou povedať, že hlavným zameraním práce by malo byť zníženie počtu ťažísk ľudských más v centre mesta a obmedzenie cestovania do tejto oblasti, ako aj zvýšenie kapacity hlavných radiálnych diaľnic. . Moskovská vláda už v tomto smere podniká kroky zavedením spoplatneného parkovania v centre Moskvy a zavedením preukazového systému pre vjazd do centra mesta pre vozidlá (ďalej len vozidlá) s celkovou hmotnosťou nad 3,5 tony.

Obrázok 1.12 Zóna plateného parkovania v Moskve

Analýzou získaných výsledkov môžeme konštatovať, že dopravné ťažkosti majú v pracovné dni jednosmerný formát a rovnakú dynamiku začiatku a konca (ráno z regiónu, postupne sa presúva do centra mesta a naopak večer - z centra smerom k regiónu.

Vzhľadom na tento trend môžeme teda konštatovať, že zavedenie dynamického riadenia dopravy je životne dôležité, keďže preťaženie ciest je jednosmerné. Pomocou inteligentných systémov dokážeme meniť priepustnosť vozovky v jednom alebo druhom smere (napr. pomocou spätného pruhu „zapínať“ na stranu s nedostatočnou kapacitou), meniť a prispôsobovať fázy semaforov na dosiahnuť maximálnu kapacitu v náročných úsekoch. Takéto systémy a metódy sú čoraz rozšírenejšie (napríklad spätný pruh na Volgogradskom prospekte). Zároveň nie je možné „naslepo“ zvyšovať kapacitu problémových oblastí, keďže preťaženie môžeme jednoducho presunúť na prvé miesto s nedostatočnou kapacitou. To znamená, že riešenie dopravných problémov by malo byť komplexného charakteru a modelovanie problémových oblastí by nemalo prebiehať izolovane od celého systému cestnej siete a malo by prebiehať komplexne. Jedným z cieľov našej práce by teda malo byť modelovanie a optimalizácia jednej z problematických moskovských radiál.

1.5 Teoretické informácie

1.5.1 Klasifikácia ciest v Rusku

Nariadením vlády Ruskej federácie z 28. septembra 2009 N 767 boli schválené Pravidlá klasifikácie diaľnic v Ruskej federácii a ich zaradenie do kategórií ciest.

Diaľkové cesty sú rozdelené do týchto tried podľa dopravných podmienok a prístupu k nim:

diaľnica;

Vysokorýchlostná diaľnica

normálna cesta (nie rýchlostná cesta).

1.5.2 Cesty v závislosti od predpokladanej intenzity dopravy

Podľa SNiP 2.05.02 - 85 od 1. júla 2013 sú rozdelené do nasledujúcich kategórií (tabuľka 2):

Tabuľka 2

	Odhadovaná intenzita dopravy, znížené jednotky / deň.
IA (diaľnica)
IB (vysokorýchlostná cesta)
Bežné cesty (nie rýchle cesty)
		St. 2000 až 6000
		200 až 2000 sv

1.5.3 Hlavné parametre TP a ich vzťah

Dopravný prúd (TP) je súbor vozidiel súčasne participujúcich na premávke na určitom úseku cestnej siete

Hlavné parametre transportného toku sú:

prietok?, prietok l, hustota prietoku s.

Rýchlosť? dopravný tok (TP) sa zvyčajne meria v km/h alebo m/s. Najčastejšie používanou jednotkou je km/h. Rýchlosť prúdenia sa meria v dvoch smeroch a na viacprúdovej ceste sa rýchlosť meria v každom jazdnom pruhu. Prierezy sa vyrábajú na meranie rýchlosti prúdenia na ceste. Úsek cesty je čiara kolmá na os cesty, prechádzajúca celou jej šírkou. Rýchlosť TP sa meria na mieste alebo v úseku.

Lokalita je úsek cesty uzavretý medzi dvoma úsekmi. Vzdialenosť L, m medzi sekciami sa volí tak, aby bola zabezpečená prijateľná presnosť merania rýchlosti. Meria sa čas t, od prejazdu úseku autom - časový interval. Merania sa vykonávajú pre daný počet n áut a vypočíta sa priemerný časový interval?:

Vypočítajte priemernú rýchlosť v oblasti:

V = L / ?.

To znamená, že rýchlosť dopravného prúdu je priemerná rýchlosť áut, ktoré sa v ňom pohybujú. Na meranie rýchlosti TP v priereze sa používajú diaľkové merače rýchlosti (radar, lampa - svetlomet) alebo špeciálne detektory rýchlosti. Rýchlosti V sa merajú pre n áut a vypočíta sa priemerná rýchlosť na úseku:

Používajú sa nasledujúce výrazy:

Priemerná prechodná rýchlosť V je priemerná rýchlosť áut v úseku.

Priemerná priestorová rýchlosť? - priemerná rýchlosť vozidiel prechádzajúcich významným úsekom cesty. Charakterizuje priemernú rýchlosť dopravného prúdu na lokalite v určitú dennú dobu.

Čas cesty je čas potrebný na to, aby vozidlo prekonalo jednotkovú dĺžku cesty.

Celkový počet najazdených kilometrov - súčet všetkých dráh áut na úseku cesty za daný časový interval.

Rýchlosť pohybu možno tiež rozdeliť na:

Okamžitá Va - rýchlosť stanovená v samostatných typických úsekoch (bodoch) cesty.

Maximum Vm – najvyššia okamžitá rýchlosť, ktorú môže vozidlo vyvinúť.

Intenzita dopravy l sa rovná počtu áut prechádzajúcich úsekom cesty za jednotku času. Používa kratšie časové intervaly pri vysokej intenzite dopravy.

Intenzita dopravy sa meria spočítaním počtu n áut prechádzajúcich úsekom cesty za danú jednotku času T, po ktorom sa vypočíta podiel l = n/T.

Okrem toho sa používajú nasledujúce výrazy:

Objem dopravy - počet áut, ktoré prešli daným úsekom cesty za danú jednotku času. Objem sa meria počtom áut.

Hodinový objem dopravy - počet áut prechádzajúcich úsekom cesty za hodinu.

Hustota dopravného prúdu sa rovná počtu áut nachádzajúcich sa na úseku cesty danej dĺžky. Typicky sa používajú 1 km úseky, získa sa hustota áut na kilometer, niekedy sa používajú kratšie úseky. Hustota sa zvyčajne vypočítava z rýchlosti a intenzity dopravného prúdu. Hustotu však možno experimentálne merať pomocou leteckých snímok, veží alebo vysokých budov. Používajú sa ďalšie parametre charakterizujúce hustotu dopravného prúdu.

Priestorový interval alebo krátky interval lp, m - vzdialenosť medzi prednými nárazníkmi dvoch áut idúcich za sebou.

Priemerný priestorový interval lp.sr - priemerná hodnota intervalov lp na lokalite. Interval lp.sr sa meria v metroch na auto.

Priestorový interval l p.sr, m sa dá ľahko vypočítať, ak poznáme hustotu c, priem./km prietoku:

1.5.4 Vzťah medzi parametrami transportného toku

Vzťah medzi rýchlosťou, intenzitou a hustotou prúdu sa nazýva základná rovnica dopravného prúdu:

V?s

Hlavná rovnica spája tri nezávislé premenné, ktorými sú priemerné hodnoty parametrov dopravného toku. V reálnych podmienkach vozovky však premenné súvisia. So zvyšovaním rýchlosti dopravného prúdu sa intenzita dopravy najskôr zvyšuje, dosahuje maximum a potom klesá (obrázok 1.13). Pokles je spôsobený nárastom intervalov lp medzi autami a znížením hustoty dopravného prúdu. Pri vysokej rýchlosti autá prechádzajú úseky rýchlo, ale sú umiestnené ďaleko od seba. Cieľom riadenia pohybu je dosiahnuť maximálnu intenzitu prúdenia, nie rýchlosť.

Obrázok 1.13 Vzťah medzi intenzitou, rýchlosťou a hustotou TP: a) závislosť intenzity TP od rýchlosti; b) závislosť hustoty TP od rýchlosti

1.6 Spôsoby a modely modelovania dopravy

Matematické modely používané na analýzu dopravných sietí možno klasifikovať na základe funkčnej úlohy modelov, to znamená na základe úloh, v ktorých sú aplikované. Bežne medzi modelmi možno rozlíšiť 3 triedy:

· Prediktívne modely

Simulačné modely

· Optimalizačné modely

Prediktívne modely sa používajú vtedy, keď je známa geometria a charakteristiky uličnej siete a umiestnenie objektov tvoriacich tok v meste a je potrebné určiť, aké budú dopravné prúdy v tejto sieti. Podrobne prognóza zaťaženia cestnej siete obsahuje výpočet priemerných dopravných ukazovateľov, ako sú objemy medziokresných pohybov, intenzita dopravy, rozloženie tokov cestujúcich a pod. Pomocou takýchto modelov je možné predpovedať dôsledky zmien v dopravnej sieti.

Na rozdiel od prediktívnych modelov má simulačné modelovanie za úlohu modelovať všetky detaily pohybu, vrátane vývoja procesu v čase.

Tento rozdiel možno formulovať veľmi jednoducho, ak prediktívne modelovanie odpovedá na otázky „koľko a kde“ sa budú vozidlá v sieti pohybovať a simulačné modely odpovedajú na otázku, ako podrobne k pohybu dôjde, ak je známe „koľko a kde“. . Tieto dve oblasti modelovania dopravy sa teda dopĺňajú. Z uvedeného vyplýva, že do triedy simulačných modelov možno z hľadiska ich cieľov a úloh zaradiť širokú škálu modelov, známych ako modely dynamiky dopravného toku.

Dynamické modely sa vyznačujú detailným popisom pohybu.Oblasťou praktického využitia takýchto modelov je zlepšenie organizácie dopravy, optimalizácia fáz semaforov atď.

Modely predpovede toku a simulačné modely majú za cieľ reprodukovať správanie dopravných tokov, ktoré je blízke skutočnému životu. Existuje tiež veľké množstvo modelov určených na optimalizáciu fungovania dopravných sietí. V tejto triede modelov sa riešia problémy optimalizácie trás osobnej dopravy, rozvoja optimálnej konfigurácie dopravnej siete atď.

1.6.1 Modely dynamického dopravného toku

Väčšina modelov dynamického dopravného toku sa dá podmienečne rozdeliť do 3 tried:

Makroskopické (hydrodynamické modely)

Kinetické (plynodynamické modely)

mikroskopické modely

Makroskopické modely sú modely, ktoré opisujú pohyb áut v spriemerovaných pojmoch (hustota, priemerná rýchlosť atď.). V takýchto modeloch dopravy je prúdenie podobné pohybu tekutiny, preto sa takéto modely nazývajú hydrodynamické.

Mikroskopické modely sú tie modely, v ktorých je pohyb každého vozidla explicitne modelovaný.

Medziľahlé miesto zaujíma kinetický prístup, v ktorom je dopravný tok opísaný ako hustota rozmiestnenia automobilov vo fázovom priestore. Osobitné miesto v triede mikromodelov zaujímajú modely typu celulárneho automatu, pretože v týchto modeloch je prijatý vysoko zjednodušený diskrétny popis pohybu automobilov v čase a priestore, vďaka čomu je vysoká výpočtová účinnosť. týchto modelov.

1.6.2 Makroskopické modely

Prvý z modelov založený na hydrodynamickej analógii.

Hlavnou rovnicou tohto modelu je rovnica kontinuity, ktorá vyjadruje „zákon zachovania počtu áut“ na ceste:

Formula 1

Kde je hustota, V(x,t) je priemerná rýchlosť áut v bode cesty so súradnicou x v čase t.

Predpokladá sa, že priemerná rýchlosť je deterministickou (klesajúcou) funkciou hustoty:

Vložením (1) dostaneme nasledujúcu rovnicu:

Formula 2

Táto rovnica popisuje šírenie nelineárnych kinematických vĺn s prenosovou rýchlosťou

V skutočnosti sa hustota automobilov spravidla nemení v skokoch, ale je spojitou funkciou súradníc a času. Aby sa eliminovali skoky, do rovnice (2) bol pridaný termín druhého rádu popisujúci difúziu hustoty, čo vedie k vyhladeniu vlnového profilu:

Formula 3

Avšak použitie tohto modelu nie je adekvátne realite pri popise nerovnovážnych situácií, ktoré vznikajú v blízkosti nerovností vozovky (výjazdy a výjazdy, zúženie), ako aj v podmienkach takzvanej „stop-and-go“ dopravy.

Na opis nerovnovážnych situácií sa namiesto deterministického vzťahu (3) navrhlo použiť diferenciálnu rovnicu na modelovanie priemernej dynamiky rýchlosti.

Nevýhodou Payneovho modelu je jeho stabilita voči malým poruchám pre všetky hodnoty hustoty.

Potom rýchlostná rovnica s takouto náhradou má tvar:

Aby sa predišlo diskontinuitám, na pravú stranu sa pridáva difúzny člen, analóg viskozity v rovniciach hydrodynamiky

Nestabilita stacionárneho homogénneho roztoku pri hodnotách hustoty presahujúcich kritickú hodnotu umožňuje efektívne simulovať výskyt fantómových zásekov - stop-and-go režimov v homogénnom toku spôsobenom malými poruchami.

Vyššie opísané makroskopické modely sú formulované hlavne na základe analógií s rovnicami klasickej hydrodynamiky. Existuje ďalší spôsob, ako odvodiť makroskopické modely z popisu procesu interakcie automobilov na mikroúrovni pomocou kinetickej rovnice.

1.6.3 Kinetické modely

Na rozdiel od hydrodynamických modelov formulovaných z hľadiska hustoty a priemernej rýchlosti prúdenia sú kinetické modely založené na popise dynamiky hustoty fázového prúdenia. Pri znalosti časového vývoja fázovej hustoty je možné vypočítať aj makroskopické charakteristiky prúdenia - hustotu, priemernú rýchlosť, variáciu rýchlosti a ďalšie charakteristiky, ktoré sú určené momentmi fázovej hustoty v zmysle rýchlostí rôznych rádov.

Fázovú hustotu označme ako f (x, v, t). Obvyklá (hydrodynamická) hustota c(x, t), priemerná rýchlosť V (x, t) a variácia rýchlosti H(x, t) súvisia s momentmi fázovej hustoty vzťahmi:

1) Diferenciálna rovnica popisujúca zmenu fázovej hustoty s časom sa nazýva kinetická rovnica. Prvýkrát bola kinetická rovnica pre dopravný tok formulovaná Prigoginom a spoluautormi v roku 1961 v tejto forme:

Formula 4

Táto rovnica je rovnica kontinuity vyjadrujúca zákon zachovania áut, ale teraz vo fázovom priestore.

Interakcia dvoch áut na ceste sa podľa Prigogina chápe ako udalosť, pri ktorej rýchlejšie auto predbieha pomalšie auto idúce vpredu. Zavádzajú sa tieto zjednodušujúce predpoklady:

· príležitosť na predbiehanie sa nájde s určitou pravdepodobnosťou p, v dôsledku predbiehania sa rýchlosť predbiehaného auta nemení;

Rýchlosť auta vpredu sa v dôsledku interakcie v žiadnom prípade nemení;

interakcia nastáva v bode (veľkosť áut a vzdialenosť medzi nimi možno zanedbať);

zmena rýchlosti v dôsledku interakcie nastane okamžite;

· Zohľadňujú sa iba párové interakcie, súčasné interakcie troch alebo viacerých áut sú vylúčené.

1.7 Vyhlásenie problému

V priebehu aktuálnej štúdie používame ako hlavné informácie statické údaje o preťažení pomocou služby Yandex.Traffic. Analýzou získaných informácií sme dospeli k záveru, že UDN mesta Moskva nedokáže zvládnuť dopravnú premávku. Ťažkosti identifikované v štádiu analýzy získaných údajov nám umožňujú dospieť k záveru, že väčšina ťažkostí v UDS sa vyskytuje výlučne v pracovných dňoch a priamo súvisí s fenoménom „MTM“ (kyvadlová pracovná migrácia), keďže počas analýzy dní a sviatkov neboli identifikované. Ťažkosti vo všedné dni prinášajú zdanie lavíny prúdiacej z okrajových častí mesta do jeho stredu a prítomnosť opačného efektu v popoludňajších hodinách, kedy „lavína“ ide z centra do regiónu. Ráno sa na okraji Moskvy začínajú pozorovať ťažkosti, ktoré sa postupne šíria do mesta. Za zmienku tiež stojí, že „odpojenie“ radiálnych diaľnic nepovedie k požadovanému efektu, keďže, ako je zrejmé z analýzy, „vjazd“ do mesta obmedzuje v určitom časovom intervale preťaženie, v dôsledku čoho centrálna časť mesta nejaký čas cestuje v optimálnom režime. Potom, za prítomnosti všetkých rovnakých ťažkostí, sa v zóne MKAD-TTK tvoria dopravné zápchy, zatiaľ čo dopravné zápchy na vjazdoch sa naďalej zvyšujú. Tento trend prebieha celé dopoludnie. Opačný smer pohybu je zároveň úplne voľný. Z toho vyplýva záver, že systém riadenia semaforov a smer pohybu by mal byť dynamický, meniaci svoje parametre podľa aktuálnej situácie na ceste.

Vzniká otázka racionálneho využívania cestných zdrojov a implementácie takýchto príležitostí (zmena fáz semaforov, spätné jazdné pruhy atď.).

Toto však nemožno obmedziť, pretože toto „globálne preťaženie“ nemá konečný bod. Tieto opatrenia by sa mali uviesť do praxe iba v spojení s obmedzením vstupu do Moskvy a centra, najmä pre obyvateľov Moskovskej oblasti. Keďže sa v skutočnosti na základe analýzy všetky problémy redukujú na toky MTM, musia sa správne prerozdeliť z osobnej dopravy na verejnú, čím sa stane atraktívnejšou. Takéto opatrenia sa už zavádzajú v centre Moskvy (platené parkovanie atď.). To odbremení mestské cesty v dopravných špičkách. Všetky moje teoretické predpoklady sú teda postavené s „rezervou do budúcnosti“ a za podmienky, že zápchy sa stanú konečnými (zníženie počtu tokov cestujúcich do centra), sa tok cestujúcich stane mobilnejším (jeden autobus s 110 cestujúcich zaberá 10-14 metrov vozovky, oproti 80-90 jednotkám osobnej dopravy, pričom podobný počet cestujúcich zaberá 400-450 metrov). V situácii, keď sa počet vstupujúcich zoptimalizuje (alebo aspoň čo najviac zníži na základe ekonomických a sociálnych možností), budeme môcť uplatniť dva predpoklady, ako zlepšiť správu cestnej siete v Moskve bez investovania veľké množstvo peňazí a výpočtového výkonu, a to:

Použite analytické a modelové údaje na identifikáciu problémových oblastí

Rozvoj spôsobov zlepšenia UDS a jeho riadenia v problémových oblastiach

Tvorba matematických modelov s navrhovanými zmenami a ich ďalšia analýza z hľadiska efektívnosti a ekonomickej realizovateľnosti s ďalším uvedením do praktického využitia

Na základe uvedeného vieme pomocou matematických modelov rýchlo reagovať na zmeny v UDS, predvídať jeho správanie a prispôsobiť im jeho štruktúru.

Na radiálnej diaľnici tak budeme schopní pochopiť dôvod, prečo funguje v abnormálnom režime a má po celej dĺžke dopravné zápchy a zápchy.

Problémové vyhlásenie založené na probléme teda pozostáva z:

1. Analýza jednej z radiálnych diaľnic na prítomnosť ťažkostí, vrátane špičiek.

2. Vytvorenie modelu časti tejto radiály v mieste najväčších ťažkostí.

3. Zavedenie vylepšení tohto modelu na základe analýzy MAC s použitím reálnych údajov a údajov zo simulácie a vytvorenie modelu s vykonanými zmenami.

2 Vytvorenie vylepšenej verzie MAC

Na základe formulácie problému a analýzy dopravných ťažkostí v Moskve som na vytvorenie praktického modelu zvolil vetvu jednej z radiálnych diaľnic (Kashirskoye Shosse), na úseku od križovatky Andropov Prospekt a Kolomenskoye Proyezd po zastávka Trade Center. Dôvodom výberu je veľa faktorov a najmä:

· Tendencia vytvárať zápchy na rovnakých miestach s rovnakým trendom

Živý obraz problémov "MTM".

· Dostupnosť riešiteľných bodov a možnosť modelovania regulácie semaforov v tejto oblasti.

Obrázok 1.14 Vybraná oblasť

Vybraná lokalita má charakteristické problémy, ktoré možno modelovať, a to:

Prítomnosť dvoch problémových bodov a ich krížový vplyv

· Prítomnosť problémových bodov, ktorých zmena nezlepší situáciu (možnosť využitia synchronizácie).

· Jasný obraz o vplyve problému MTM.

Obrázok 1.15 Problémy 11-00 v strede

Obrázok 1.16 Problémy zo stredu. 18-00

V tejto oblasti teda máme nasledujúce problémové body:

Dva priechody pre chodcov vybavené semaformi v záplavovej oblasti Nagatinskaya

Semafor na križovatke Andropov Avenue a Nagatinskaya Street

Most metra Nagatinsky

2. Vytvorenie vylepšenej verzie UDS

2.1 Analýza stránok

Dĺžka dopravných zápch na Andropovovej triede je 4-4,5 km v každom z 2 smerov (ráno do centra - od diaľnice Kashirskoye po druhý priechod pre chodcov v záplavovej oblasti Nagatinskaya, večer do regiónu - z ulice Novoostapovskaya do Nagatinskej ulice). Druhý ukazovateľ, rýchlosť pohybu počas špičky, tu nepresahuje 7-10 km/h: prejdenie úseku 4,5 km počas špičky trvá asi 30 minút. Pokiaľ ide o trvanie, zápchy do centra na Andropovovej triede začínajú o 7:00 a trvajú do 13:00 - 14:00 a zápchy do regiónu zvyčajne začínajú o 15:00 a trvajú do 21:22. To znamená, že trvanie každej „špičky“ na Andropove je 6-7 hodín v každom z 2 smerov - prehnaná úroveň aj pre Moskvu, zvyknutú na dopravné zápchy.

2.2 Dva hlavné dôvody dopravných zápch na Andropovovej triede

Prvý dôvod: avenue je preťažená zbytočnou „prebehnutou“ premávkou. Zo stanice metra "Nakhimovsky Prospekt" do centra rezidenčnej časti Pechatniki v priamej línii 7,5 km. A na cestách sú 3 trasy od 16 do 18 kilometrov. Okrem toho dve z troch trás prechádzajú cez Andropovovu triedu.

Obrázok 2.1

Všetky tieto problémy sú spôsobené skutočnosťou, že medzi Nagatinským a Bratejevským mostom je 7 km v priamke a 14 km pozdĺž rieky Moskva. V tejto medzere jednoducho nie sú žiadne ďalšie mosty a tunely.

Druhým dôvodom je nízka kapacita samotnej avenue. V prvom rade dopravu spomaľuje vyhradený jazdný pruh vytvorený pred niekoľkými rokmi, po ktorom ostávajú pre premávku len 2 jazdné pruhy v každom smere. Zápchy výrazne uľahčujú aj 3 semafory (dopravný pred ulicou Nagatinskaja a dva pešie v záplavovej oblasti Nagatinskaja).

2.3 Strategické rozhodnutia na Andropov Avenue

Na vyriešenie problému prekročenia je potrebné vybudovať 2-3 nové prepojenia medzi Nagatinským a Bratejevským mostom. Tieto dopravné spojenia eliminujú prekročenia a umožnia riadiť dopravu, pričom nestimulujú tok „centrum – periféria“, ale tok „okraj – periféria“.

Problémom je, že budovanie takýchto zariadení je časovo a finančne veľmi náročné. A každý z nich bude stáť miliardy rubľov. Ak tu teda chceme niečo zlepšiť nie o 5 rokov, ale o rok či dva, jediná cesta je pracovať s kapacitou Andropovovej aleje. Na rozdiel od výstavby nových mostov a tunelov je to mnohonásobne rýchlejšie (0,5 – 2 roky) a o 2 rády lacnejšie (50 – 100 miliónov rubľov). Pretože na najproblematickejších miestach je možné lacnými lokálnymi „taktickými“ opatreniami zvýšiť kapacitu avenue. Tým sa uspokojí existujúci dopyt, zlepšia sa všetky dopravné ukazovatele: zníži sa dĺžka dopravných zápch, skráti sa trvanie dopravných špičiek a zvýši sa rýchlosť.

2.4 Taktické opatrenia na Andropovovej triede: 4 skupiny

2.4.1 Krok 1: Ovládanie semaforov

Na problematickom úseku sú 3 semafory: dva pešie v záplavovej oblasti Nagatinskaja a jeden dopravný na križovatke Andropov s ulicou. Novinky a Nagatinskaya.

Dva semafory pre chodcov v záplavovej oblasti Nagatinskaja už fungujú v najviac „natiahnutom“ režime (150 sekúnd pre vozidlá, 25 pre chodcov). Dodatočné predĺženie cyklu pravdepodobne nebude pre dopravu účinné, ale zvýši už aj tak značné čakanie na chodcov. Jediná vec, ktorú môže a mala by regulácia semaforov urobiť, je synchronizácia oboch semaforov pre chodcov, aby vozidlá trávili menej času zrýchľovaním a spomaľovaním. To bude mať malý vplyv na centrum počas rannej špičky. Pešia svetelná signalizácia v ostatnom čase a smerom do regiónu vo večerných hodinách príliš neovplyvňuje premávku v oboch smeroch. Ale so semaforom na križovatke Andropova s ​​ulicou. Nové položky a Nagatinskaya situácia je zaujímavejšia. Jasne udržiava tok smerom k oblasti počas večerných špičiek. Ďalej doprava premáva po mase alternatívnych ulíc (Nábrežie Nagatinskaja, ulica Novinki, ulica Nagatinskaja, Kolomenskoje proezd, Kashirskoye Highway a Proletarsky Prospekt).

Zvážte súčasný režim prevádzky semaforu a premýšľajte o tom, čo sa dá urobiť.

Obrázok 2.2 Fázy semaforu

Obrázok 2.3 Aktuálny prevádzkový režim semafora

Po prvé, veľmi krátky cyklus na križovatke s hlavnou ulicou - iba 110-120 sekúnd. Na väčšine diaľnic je čas cyklu v špičkách 140-180 sekúnd, na Leninskom je to dokonca viac ako 200.

Po druhé, režim prevádzky semafora sa od dennej doby mení mimoriadne nevýznamne. Medzitým sa večerný tok zásadne líši od ranného: dopredný tok pozdĺž Andropova z regiónu je oveľa menší a tok vľavo od Andropova zo stredu je oveľa väčší (ľudia sa vracajú domov do stojatých vôd Nagatinsky).

Po tretie, z nejakého dôvodu sa počas dňa skrátil čas doprednej fázy. Aký to má zmysel, ak lineárny tok pozdĺž Novinki a Nagatinskej nezaznamenáva vážne problémy ani počas špičiek, a ešte viac počas dňa?

Riešenie sa navrhuje samo: prirovnať denný režim k rannému a večer - mierne „natiahnuť“ fázu 3 (Andropov v oboch smeroch) a silne natiahnuť „ventilátorovú“ fázu 4 (Andropov zo stredu rovno, vpravo a vľavo). Tým sa efektívne uvoľní priamy pohyb Andropova aj „vrecko“ pre tých, ktorí čakajú na rad.

Obrázok 2.4 Navrhovaný režim semaforov založený na čase

Čo sa týka rannej špičky, je zbytočné „naťahovať“ Andropova na tejto križovatke ráno do centra. Doprava nevyužíva celú dĺžku „zelenej fázy“, pretože nemôže rýchlo prejsť križovatkou pre zápchy pred zúžením na moste zo 4 pruhov na 2.

2.4.2 Rozloženie

Existujú dva problémy so značkovaním Andropov:

- vyhradený jazdný pruh na 3-pruhových úsekoch Andropovovej triedy

- nesprávne označenie na križovatke s ulicou Nagatinskaya a ulicou Novinki

Nie je žiadnym tajomstvom, že vyhradený jazdný pruh dramaticky znížil kapacitu Andropovovej triedy. Platí to pre pohyb v centre aj v regióne. Okrem toho je osobná doprava vo vyhradenom jazdnom pruhu minimálna a nepresahuje niekoľko stoviek ľudí ani počas špičiek. To nie je prekvapujúce: vyhradený pruh vedie pozdĺž „zelenej“ linky metra a vo vzdialenosti od metra pozdĺž samotnej ulice nie sú takmer žiadne zaujímavé miesta. Prepravná kapacita každého z verejných pruhov je cca 1200 osôb za hodinu. To znamená, že pridelený jazdný pruh sa v rozpore so svojím účelom nezvýšil, ale znížil nosnosť Andropovovej triedy.

Doplním: osobná doprava pozemnej dopravy na Andropovovej triede má šancu ďalej klesať. V skutočnosti sa už v roku 2014 plánuje otvorenie stanice metra Technopark v záplavovej oblasti Nagatinskaya. Väčšine návštevníkov nákupného centra Megapolis a pracujúcim v Technoparku to umožní využívať metro bez prestupovania na povrchovú dopravu.

Zdalo by sa, že zrušiť celú vyhradenú linku pre Andropova, a je to. Ale analýzy a dlhodobé pozorovania ukázali, že vyhradený jazdný pruh na Andropovovej triede neprekáža všade, ale len v tých úsekoch, kde sú 3 jazdné pruhy (2 + A) v jednom smere a kde to vytvára „úzke miesto“. Na tom istom mieste, kde sú 4 jazdné pruhy v jednom smere (3 + A), vyhradený jazdný pruh neprekáža a dokonca umožňuje zvýšiť rovnomernosť premávky a plní funkciu jazdného pruhu pre odbočenie vpravo, zrýchlenie a spomalenie. .

Preto prednostne navrhujem zrušiť vyčlenený jazdný pruh v úzkych úsekoch, kde spôsobuje najväčšie problémy:

smerom do regiónu na Saikinsky nadjazd a Nagatinského most, Saykina ulica

· smerom do centra na celom úseku od vjazdu na Nagatinského most po nadjazd Saikinsky vrátane.

Obrázok 2.5 Miesta, kde sa vyžaduje zrušenie jazdného pruhu

Obrázok 2.6 Preznačenie Andropovovej aleje

Taktiež bude potrebné zrušiť vyčlenený jazdný pruh smerom do kraja na úseku od Nagatinskej ulice po Kolomenskij Projezd: zvýšený prietok smerom do kraja sa nezmestí do existujúcich 2 jazdných pruhov. Mimochodom, vjazd do vyhradeného pruhu v tomto mieste je povolený aj teraz, ale len na parkovanie.

Okrem vyhradeného pruhu spôsobuje problémy aj zlé označenie Andropovovej triedy v oblasti križovatky s ulicou Nagatinskaya a ulicou Novinki.

Po prvé, šírka pásov je veľká a ich počet je nedostatočný. Pri tejto šírke vozovky je jednoduché pridať jazdný pruh na každú stranu.

Po druhé, značenie, napriek rozšíreniu križovatky, z nejakého dôvodu odkláňa všetku dopravu do odbočovacích pruhov vľavo, odkiaľ sa tí, ktorí idú rovno, musia „brodiť“ doprava.

Nešikovnosť dizajnérov je však ospravedlniteľná: uzol je zložitý, šírka vozovky „chodí“. Toto riešenie pre túto križovatku sa tiež neobjavilo hneď. Umožňuje vám zvýšiť počet jazdných pruhov v oblasti križovatiek a nechať tých, ktorí jazdia rovno, vo svojich jazdných pruhoch, čím „uberiete“ priamy smer trochu doprava. V dôsledku toho sa zníži počet zmien jazdných pruhov, zvýši sa rýchlosť prejazdu križovatkou v oboch smeroch.

Obrázok 2.7 Navrhovaná schéma organizácie dopravy na križovatke Andropova - Nagatinskaya - Novinki

Obrázok 2.8 Navrhovaný spôsob dopravy na križovatke

Miestne rozšírenia

Ďalším krokom je zrealizovať teraz najnutnejšie rozšírenie smerom do centra na úseku od mosta metra Nagatinského po výstup na Trofimovu ulicu. Umožnilo by to vrátiť 3 jazdné pruhy súkromnej doprave, 4. jazdný pruh MHD – tak ako sa to robilo v smere do kraja na tomto úseku.

Obrázok 2.9 Miestne rozšírenia

2.4.3 Výstavba 2 mimouličných priechodov v záplavovej oblasti Nagatinskaja

Nedávno sa začala výstavba nadzemného priechodu v blízkosti zastávky South River Station OT pri moste metra Nagatinsky. Po jeho vybudovaní bude semafor pre chodcov demontovaný.

Obrázok 2.10 Plán výstavby Skywalk

Mohla by to byť skvelá správa, ale nie je sa z čoho tešiť: 450 metrov na sever je ďalší prechod oproti nákupnému centru Megapolis. Súčasné vybudovanie 2 priechodov s odstránením oboch peších semaforov by malo výborný efekt pre smer do centra: prejazdnosť pri rovnakej šírke by sa zvýšila o 30-35% z dôvodu zrušenia zrýchľovania a spomaľovania pred ul. semafory. Nebudú ale stavať mimouličný prechod oproti obchodnému centru Megapolis, čiže druhý semafor sa nedá odstrániť. A efekt jedného vyvýšeného prechodu bude zanedbateľný - nie viac ako z jednoduchej synchronizácie dvoch semaforov. Pretože v oboch prípadoch je zachované zrýchlenie-spomalenie.

3 Zdôvodnenie navrhovaných riešení

Na základe analýzy vypočítame problémové body v konkrétnej oblasti UDS a na základe skutočne možných riešení ich aplikujeme. Keďže nám program umožňuje nerobiť ťažkopádne výpočty ručne, vieme pomocou neho určiť optimálne parametre určitých problémových oblastí v UDN a po ich optimalizácii získať výsledok počítačovej simulácie, ktorý dokáže odpovedať na otázku, či navrhovaný zmeny zlepšia priepustnosť. Pomocou počítačových simulácií tak vieme na základe analytiky skontrolovať, či navrhované zmeny zodpovedajú reálnemu stavu a či budú mať zmeny očakávaný efekt.

3.1 Používanie počítačovej simulácie

Pomocou počítačovej simulácie vieme s vysokou mierou pravdepodobnosti predpovedať prebiehajúce procesy na UDS. Môžeme teda vykonať porovnávaciu analýzu modelov. Simulujte súčasnú štruktúru UDS s jej vlastnosťami, zmodernizujte ju a vylepšite a vytvorte nový model, ktorý bude vychádzať z UDS s vykonanými úpravami. Pomocou získaných údajov môžeme v štádiu počítačového modelovania dostať odpoveď, či má zmysel robiť určité zmeny v UDS, ako aj pomocou modelovania identifikovať problémové oblasti.

Podobné dokumenty

Charakteristika hlavných kategórií ciest. Stanovenie kapacity cesty a koeficientu dopravného zaťaženia. Výpočet priemernej rýchlosti dopravného prúdu. Identifikácia nebezpečných miest na ceste metódou nehodovosti.

ročníková práca, pridaná 15.01.2012


Určenie potreby úpravy existujúceho modelu riadenia a zavedenia nových kontrolných akcií a inštalácie dodatočných technických prostriedkov organizácie dopravy. Vývoj optimálneho modelu riadenia dopravy.

práca, pridané 16.05.2013


Analýza dopravných systémov pomocou matematického modelovania. Miestne charakteristiky dopravných tokov. Simulácia dopravného prúdu v okolí zúženia cestnej siete. Stochastické miešanie pri približovaní sa k úzkemu miestu.

praktické práce, pridané 12.08.2012


Klasifikácia spôsobov riadenia dopravy. Automatizovaný systém riadenia dopravy "Green Wave" v Barnaul. Princípy jeho konštrukcie, štruktúra, porovnávacie charakteristiky. Okruh v Petrohrade.

test, pridané 02.06.2015


Hodnotenie zabezpečenia návrhovej rýchlosti, bezpečnosti cestnej premávky, úrovne dopravného zaťaženia vozovky, rovnosti povrchu vozovky. Stanovenie skutočného modulu pružnosti netuhej vozovky. Podstata údržby ciest a cestných stavieb.

ročníková práca, pridaná 12.08.2008


Prechod na inovatívny model rozvoja dopravnej infraštruktúry. Hlavné body dopravnej stratégie vlády do roku 2030. Analýza a hľadanie najoptimálnejšieho riešenia dopravného problému. Rast dopravného sektora v ruskej ekonomike.

článok, pridaný 18.08.2017


Vlastnosti dopravného priemyslu. Podstata a úlohy dopravnej logistiky. Organizácia dopravných zariadení na OAO "NefAZ". Plánovanie činnosti dopravnej ekonomiky podniku. Analýza a hodnotenie efektívnosti tejto organizácie.

semestrálna práca, pridaná 14.01.2011


Stanovenie intenzity dopravy - počet vozidiel, ktoré prešli kontrolným úsekom objektu cesty vo všetkých smeroch za jednotku času (hodinu, deň). Analýza hustoty dopravného prúdu, jeho rozloženia a faktora zaťaženia.

laboratórne práce, doplnené 18.02.2010


Organizácia pohybu mestskej osobnej dopravy počas prevádzky adaptívneho systému riadenia dopravy. Porovnanie stratégií závislých od času a od dopravy. Vývoj bázy fuzzy pravidiel. Konštrukcia členskej funkcie.

semestrálna práca, pridaná 19.09.2014


Analýza opatrení zameraných na organizáciu dopravného trhu. Štátna regulácia dopravnej činnosti ako komplexný súbor opatrení zameraných na zabezpečenie požadovanej úrovne dopravnej obslužnosti všetkých krajov.

Mestské problémy, akými sú dopravné zápchy, sa dajú riešiť konzervatívnym spôsobom, teda fyzickým zvýšením kapacity ciest, alebo „inteligentným“ spôsobom. V tomto prípade sa všetka doprava a ľudia spájajú do ekosystému a samotné mesto „rozhoduje“, ako rozloží dopravné toky. O našej vízii takéhoto ekosystému, my povedal na jednom z fór Open Innovations. A v tomto článku si presne povieme, ako fungujú inteligentné systémy riadenia dopravy a prečo sú pre nás všetkých také dôležité.

Prečo mestá potrebujú inteligentný dopravný systém

Podľa WHO žije viac ako 50 percent svetovej populácie v mestách. Megamestá väčšinou trpia problémami s dopravou. Dopravné zápchy sú ich najzreteľnejším a najbežnejším prejavom. Negatívne ovplyvňujú miestnu ekonomiku a kvalitu života všetkých účastníkov cestnej premávky, preto ich, samozrejme, treba eliminovať.

Ak ako príklad vezmeme do úvahy typickú príčinu dopravných zápch - opravy - konzervatívny prístup jeho riešením bude presmerovanie dopravy na najbližšie súbežné komunikácie. V dôsledku toho budú s najväčšou pravdepodobnosťou po hlavnej diaľnici preťažené a v dopravnej špičke nebude v blízkosti opravovaného úseku ani jeden voľný pruh.

Samozrejme, úrady sa budú snažiť zostaviť predpoveď, na ktorej sa cesty rýchlo zapchajú. K tomu budú brať do úvahy prítomnosť semaforov na križovatkách, priemernú dopravnú zápchu a ďalšie statické faktory. V momente, keď 8-bodová dopravná zápcha paralyzuje centrum mesta, je však nepravdepodobné, že by sa urobilo niečo iné ako „manuálna kontrola“ situácie, napríklad vypnutím semaforov a ich urgentným nahradením dopravným ovládač.

Existuje ďalší scenár vývoja toho istého pozemku. V „inteligentnom“ meste dáta nepochádzajú len z tradičných zdrojov, ale aj zo senzorov a zariadení, ktoré sú inštalované vo vnútri samotných áut a fungujú ako prvky infraštruktúry. Informácie o polohe vozidla umožňujú prerozdelenie dopravy v reálnom čase, zatiaľ čo ďalšie systémy, ako sú inteligentné semafory a parkovacie plochy, poskytujú efektívne riadenie dopravy.

Rozumný prístup sa stala voľbou pre množstvo miest a ukázala sa ako účinná. V nemeckom Darmstadte pomáhajú senzory udržiavať chodcov v bezpečí a bez premávky. Detekujú veľké skupiny ľudí, ktorí sa chystajú prejsť cez cestu, a prispôsobujú im fázy semaforov. Okrem toho zisťujú, či sa v blízkosti nachádza prúd áut, a „dávajú príkaz“ na prepnutie svetla až vtedy, keď sa autá skončia.

A systém distribúcie dopravy v dánskom meste Aarhus umožnil nielen znížiť dopravné zápchy, ale aj znížiť celkovú spotrebu paliva. Londýnsky inteligentný systém upozorňuje vodičov na zápchy na určitých úsekoch ciest. „Inteligentný“ systém riadenia dopravy pomohol Singapuru stať sa jedným z najmenej „vyťažených“ veľkých miest na svete.

Z čoho pozostáva „inteligentný“ systém riadenia dopravy?

Kľúčovým nástrojom inteligentného mesta sú dáta. Srdcom systému je preto platforma, ktorá integruje všetky toky informácií v reálnom čase, interpretuje ich a nezávisle rozhoduje o riadení premávky (alebo pomáha pri rozhodovaní zodpovednej osobe). Okolo nástupišťa je spravidla vytvorené riadiace centrum riadenia dopravy.

Highways England photo /

Geografický informačný systém (GIS) otvára možnosť spájania údajov s konkrétnymi bodmi na cestnej mape. Na priame riadenie pohybu slúžia samostatné podsystémy. Ich počet, zložitosť a úroveň vzájomnej interakcie sa môže v rôznych modeloch líšiť v závislosti od úloh.

Napríklad v čínskom Langfangu fungujú tieto podsystémy: regulácia semaforov, zhromažďovanie dopravných informácií, dohľad a oznamovanie, geolokácia služobných vozidiel a ďalšie komponenty. V rumunskom Temešvári boli okrem už popísaných prvkov implementované podsystémy na uprednostňovanie verejnej dopravy a rozpoznávanie ŠPZ.

Systém „inteligentného“ rozdeľovania dopravných tokov môže byť komplikovaný rôznymi prvkami, ale hlavnou vecou v ňom je platforma, ktorá riadi všetky podsystémy na základe prichádzajúcich údajov. Z tohto pohľadu sú autá dôležitou súčasťou každého modelu smart city. Dokážu nielen prijímať informácie (pomocou zariadení ako WayRay Navion) ​​a prispôsobiť sa konkrétnej dopravnej situácii, ale sami pôsobia ako poskytovatelia zmysluplných informácií o dopravných zápchach.

Navrhujeme podrobnejšie zvážiť štruktúru najdôležitejších subsystémov „inteligentného“ mesta.

Inteligentný systém monitorovania a odozvy

Monitoring je chrbtovou kosťou riadiaceho centra. Včasná detekcia incidentov a reakcia na ne zaručuje bezpečnosť na cestách a znižuje dopravné zápchy. Výsledky monitorovania používateľ najčastejšie vidí na mape s farebnou schémou, ktorá zobrazuje zaťaženie prietoku v reálnom čase.

Zdrojom údajov sú kamery, ktoré automaticky analyzujú situáciu na cestách, keď sa vozidlá pohybujú v oblasti ich pôsobenia, ako aj piezoelektrické senzory. Ďalšou metódou monitorovania v ekosystéme inteligentného mesta je sledovanie streamu na základe bezdrôtového signálu, napríklad zo zariadení Bluetooth.

"Inteligentné" semafory

Princíp fungovania tohto subsystému je jednoduchý: takzvané „adaptívne“ semafory využívajú na meranie objemu dopravy prostriedky, ktoré signalizujú potrebu zmeny fázy. Pri sťaženej premávke je zelená fáza semafora pre autá aktívna dlhšie ako zvyčajne. Počas špičiek semafory na križovatkách synchronizujú svoje fázy, aby poskytli „zelené pruhy“ pre dopravu.

V „inteligentnom“ meste je systém komplikovaný súborom senzorov, ktoré prenášajú údaje do algoritmov na analýzu. V meste Tyler v Texase toto integrované riešenie riadenia dopravy od spoločnosti Siemens znížilo dopravné zdržania o 22 %. Cestovný čas na jednej z hlavných tepien vo Washingtone Bellevue sa počas dopravnej špičky skrátil o 36 %, odkedy boli nainštalované adaptívne semafory.

Takto funguje tento subsystém vo svojom základnom prevedení: infračervené senzory inštalované v jednom z prvkov cestnej infraštruktúry, napríklad v stĺpoch osvetlenia, zisťujú výskyt alebo neprítomnosť automobilového prúdu. Tieto údaje slúžia ako vstup do systému, ktorý generuje výstupné signály pre červenú, zelenú a žltú fázu a riadi čas cyklu na základe počtu vozidiel na každej ceste.

Účastníkovi cestnej premávky možno preniesť rovnaké informácie ako výstupný signál. Adaptívne semafory dokážu fungovať aj v núdzovom režime, keď nástroje na nahrávanie videa rozpoznajú idúce vozidlo ako sanitku alebo policajné auto so zapnutými signálnymi majákmi. V tomto prípade pre autá, ktoré križujú trasu služobného auta, sa semafor zmení na červenú.

Kamery, ktoré rozpoznávajú objem premávky, môžu slúžiť aj ako zdroje prichádzajúcich dát pre systém. V komplexnom modeli „inteligentného“ mesta sa informácie z kamier o situácii na ceste súčasne prenášajú do softvérového prostredia na algoritmické spracovanie a do riadiaceho systému, kde sa vizualizujú a zobrazujú na obrazovkách v riadiacom centre.

Existujú aj variácie „inteligentných“ semaforov. Napríklad technológie umelej inteligencie zlepšujú koordináciu dopravných signálov v jednom ekosystéme. Cyklus v tomto prípade spúšťajú aj senzory a kamery. Algoritmy AI používajú prijaté údaje na vytvorenie časovania cyklu, efektívneho toku pozdĺž cesty a na hlásenie informácií ďalším semaforom. Takýto systém však zostáva decentralizovaný a každý semafor "sa sám rozhoduje" o trvaní fáz.

Výskumníci z technologickej univerzity Nanyang tento rok predstavili algoritmus distribúcie návštevnosti založený na strojovom učení. Smerovanie má v tomto prípade niekoľko nuancií: berie do úvahy aktuálne zaťaženie dopravného systému a predpokladanú neznámu hodnotu zodpovednú za dodatočné zaťaženie, ktoré môže kedykoľvek vstúpiť do siete. Algoritmus je ďalej zodpovedný za uvoľnenie siete v každom uzle alebo, inými slovami, priesečníku. Takýto systém v kombinácii so semaformi s umelou inteligenciou by mohol byť riešením bežných mestských problémov.

Inteligentné semafory zohrávajú pre vodičov dôležitú úlohu, a to nielen kvôli zjavnému efektu znižovania dopravných zápch, ale aj kvôli spätnej väzbe, ktorú dostávajú na používateľských zariadeniach, ako je WayRay Navion. Napríklad vodiči v Tokiu dostávajú signály z infračervených senzorov priamo k navigátorom, ktorí na základe toho postavia najlepšiu trasu.

"Inteligentné" parkovanie

Nedostatok parkovacích miest alebo ich neefektívne využívanie nie je len domácim problémom, ale výzvou pre mestskú infraštruktúru a ďalším dôvodom dopravných zápch. Podľa Navigant Research sa očakáva, že počet inteligentných parkovacích miest na celom svete do roku 2026 dosiahne 1,1 milióna. Od bežných parkovísk ich odlišujú automatizované systémy na vyhľadávanie voľných miest a informovanie užívateľov.

Ako jedno z riešení tohto problému vyvinul tím Rice University model, ktorý využíva fotoaparát, ktorý zhotovuje fotografie minútu po minúte na hľadanie voľných miest. Potom sa analyzujú pomocou algoritmu detekcie objektov. V rámci ekosystému smart city však toto riešenie nie je optimálne.

„Inteligentný“ parkovací systém by mal nielen poznať stav každého miesta („obsadené / voľné“), ale mal by byť schopný naň používateľa nasmerovať. Devavrat Kulkarni, senior business analytik v IT spoločnosti Maven Systems, navrhuje použiť na to sieť senzorov.

Informácie získané od nich môžu byť spracované algoritmom a prezentované koncovému používateľovi prostredníctvom aplikácie alebo iného používateľského rozhrania. V čase parkovania aplikácia ukladá informácie o polohe vozidla, čo uľahčuje nájdenie auta v budúcnosti. Toto riešenie možno nazvať lokálne, vhodné napríklad pre jednotlivé obchodné centrá.

V niektorých mestách USA sa práve teraz realizujú skutočne rozsiahle projekty v tejto oblasti. V Los Angeles prebieha iniciatíva LA Express Park Smart Parking Initiative. Startup StreetLine, ktorý je zodpovedný za uvedenie myšlienky do života, využíva metódy strojového učenia na spojenie viacerých zdrojov údajov – senzorov a monitorovacích kamier – do jedného kanála na prenos informácií o obsadenosti parkovacích miest.

Tieto údaje sa posudzujú v kontexte celomestského parkovacieho systému a odovzdávajú sa osobám s rozhodovacou právomocou. StreetLine poskytuje SDK, systém automatického rozpoznávania ŠPZ a API na prácu so všetkými zdrojmi údajov súvisiacich s parkovaním.

Na riadenie hustoty premávky môžu byť užitočné aj inteligentné parkovacie systémy. Základom takéhoto rozhodnutia je nástroj na reguláciu dopravy vopred – zmena tarifných sadzieb v zónach plateného parkovania. To umožňuje rozložiť zaťaženie parkovacích miest na určité dni, čím sa zníži dopravné zápchy.

Koncovým používateľom údaje o voľných miestach a lacnejšom cestovnom pomáhajú plánovať cesty a zlepšujú celkový zážitok z jazdy – s nositeľnými zariadeniami alebo zariadeniami vo vozidle získa používateľ praktické rady v reálnom čase, ako nájsť parkovacie miesto.

Budúcnosť riadenia pohybu

Tri hlavné prvky, o ktorých sme uvažovali, sú hotový ekosystém, ktorý môže výrazne odľahčiť situáciu na cestách moderného mesta. Infraštruktúra budúcnosti je však vytvorená predovšetkým pre dopravu budúcnosti. Automatizované monitorovacie, parkovacie a riadiace systémy uľahčujú prechod na autonómne autá.

Ani tu však nie je všetko také jednoduché: infraštruktúru, ktorá sa teraz používa v „inteligentných“ mestách, drony jednoducho nepotrebujú. Ak má dnes napríklad ešte zmysel meniť fázy semaforu, tak podľa výskumníkov z Massachusettského technologického inštitútu nebudú bezpilotné vozidlá vôbec potrebovať signály, na ktoré sme zvyknutí – rýchlosť vozidiel a zastavenie. na križovatkách sa bude vykonávať automaticky pomocou senzorov.

Je pravdepodobné, že aj tie najpokročilejšie systémy riadenia dopravy prežijú globálnu modernizáciu po tom, čo drony vytlačia z ciest tradičné autá a uvidíme nový svet bez semaforov, dopravných kamier a spomaľovačov. Zatiaľ je však úplný prechod na bezpilotné prostriedky nepravdepodobný. Rast počtu „inteligentných“ miest je však veľmi reálna perspektíva.

SpisOKsOKomuRAschenAthAObOhnAhenAth, VsTRechAYuschAXsjaVTeKomusTe

ARM– automatizované pracovisko;

AUSOD– súhrnný systém zariadení na riadenie dopravy;

AUOD– automatizovaný systém riadenia dopravy;

AUOD- S– automatizovaný riadiaci systém na báze PC;

INPO- diaľkový ovládací panel;

GOROD,GOROD- M, GOROD- M1 - názvy automatizovaných systémov riadenia dopravy pomocou počítačov;

DC– cestný kontrolór;

DBYO– ovládací panel displeja;

DP- kontrolná miestnosť;

DTP- dopravná nehoda;

DTS– sieť cestnej dopravy;

DT– transportný detektor;

DU– dispečerské riadenie;

AP– inžiniersky panel; AR– indukčná slučka; AC– stredový simulátor;

KDA– kontrolné a diagnostické zariadenia;

TORC– kontrolór regionálneho centra; TOTS- súbor technických prostriedkov; KU– koordinované riadenie; MnSX– mnemotechnická pomôcka;

PTO– program koordinácie;

PKU– ovládací a riadiaci panel;

PEINM– osobný elektronický počítač;

RO- ručné ovládanie;

SMEP– špecializovaná divízia inštalácie a údržby;

SO– svetelný objekt;

TVP- Nástenka pre chodcov;

TE– dopravná jednotka (auto);

TA- telemetria;

TKP– hodnotiaca tabuľka na spoločné použitie;

TP- dopravný tok;

TS– telesignalizácia;

TSKU– telemechanický systém koordinovaného riadenia;

TO- diaľkové ovládanie;

OINTO– riadiaci počítačový komplex;

ODC– uličná a cestná sieť;

UZH– riadená dopravná značka;

ONIETP– zariadenie na zhromažďovanie informácií o dopravných tokoch;

OP- kontrolný bod;

OSTO- ukazovateľ odporúčanej rýchlosti;

COP- centrálna riadiaca miestnosť.

1. Základy riadenia dopravy

1.1. Transportný tok ako riadiaci objekt

Predmetom riadenia ASUD je dopravný tok, ktorý je opísaný súborom znakov, ktoré charakterizujú proces pohybu: intenzita, rýchlosť, zloženie toku, intervaly v toku a niektoré ďalšie ukazovatele.

Transportný tok má celkom určité vlastnosti, ktoré treba brať do úvahy pri výbere ovládacieho prvku v systéme. Preto zvažujeme niektoré z najdôležitejších vlastností dopravného prúdu.

1 . 1 . 1. SVOusvVA TransodkedytnOGO Autor:TOKomuA

Po prvé, terénne prieskumy automobilovej dopravy v mestách ukazujú, že charakteristiky dopravných prúdov zaznamenávajú počas dňa výrazné zmeny, ktoré vyplývajú z nerovnomerného prúdenia áut do dopravnej siete. Toto je dynamický charakter správania sa riadiaceho objektu.

Po druhé, denné periodické meranie rovnakých parametrov prietoku v pevných časových intervaloch dňa ukazuje štatistický charakter procesu pohybu vozidiel. Pravdepodobné správanie sa riadiaceho objektu je dané tým, že dopravný tok je tvorený z jednotlivých účastníkov dopravy, ktorí používajú rôzne typy vozidiel a majú rôzne ciele cesty (v čase a priestore).

Po tretie, tieto štatistické vzorce pohybu sú stabilné v dôsledku prítomnosti deterministických trendov v pohybe vozidiel. V skutočnosti je veľká väčšina ciest periodická a často

sa uskutočňuje na stálych trasách (služobné cesty, verejná linková doprava, nákladná doprava). Kolektívne správanie toku, ktoré je výsledkom interakcie účastníkov s rôznymi cieľmi a rôznymi psychofyziologickými charakteristikami, sa riadi zákonom veľkého počtu a robí pravdepodobnostné charakteristiky pohybu vozidiel stabilnými. Práve absencia chaosu v dopravnej sieti umožňuje fungovanie automatizovaného riadiaceho systému, čo zase prispieva k ešte väčšej stabilizácii dopravných procesov.

Po štvrté, najdôležitejšou vlastnosťou dopravných prúdov, ktorá do značnej miery určuje princípy riadenia, je ich zotrvačnosť. Zotrvačnosť sa chápe ako vlastnosť riadiaceho objektu nepretržite

pohyb zo stavu do stavu v čase a priestore. Parametre pohybu dopravných jednotiek, merané v určitom časovom bode, sa skutočne nemôžu v krátkom časovom období výrazne zmeniť, pretože každá jednotka má konečnú, dobre definovanú rýchlosť a môže byť v tomto intervale detekovaná v rámci obmedzený úsek dopravnej siete. Táto vlastnosť sa prejavuje predovšetkým v tom, že priemerné parametre tokov (intenzita, rýchlosť, hustota, intervaly) sa plynule menia v čase a priestore. Prítomnosť „balíkov“ v tokoch je výsledkom aj nízkej variability štruktúry toku pri jeho prechode cez priľahlé križovatky, t.j. dôsledok zotrvačnosti pri zmene intervalov medzi po sebe idúcimi autami. Zotrvačnosť riadiaceho objektu naznačuje možnosť predpovedania zmien jeho charakteristík v malých intervaloch.

Po piate, všetky uvedené vlastnosti sa prejavujú ako výsledok vzájomne závislého pohybu vozidiel. Táto vzájomná závislosť sa prejavuje najmä v tom, že niekedy malé zmeny dopravných pomerov na jednotlivých diaľniciach a križovatkách (zúženie vozovky, zmeny poveternostných podmienok, narušenie dopravnej signalizácie) vedú k prudkej zmene charakteru dopravy nielen na tejto úseku, ale aj na vzdialených diaľniciach.a križovatkách mesta. Konektivita regulovaných dopravných uzlov je obzvlášť silná v režimoch nasýtenia siete, keď sa dopravné zápchy, ktoré vznikli na samostatnej križovatke, rozšíria na významnú časť siete. Sieťové pripojenie je zložité a niekedy nepredvídateľné. Čím silnejšia je vlastnosť konektivity, tým väčšie úseky siete treba brať do úvahy pri riešení problému riadenia a tým je táto úloha náročnejšia, keďže objekt riadenia treba chápať nie ako jednotlivé križovatky, ale ako všetky vzájomne prepojené dopravné uzly.

Faktor vzájomnej závislosti sa prejavuje aj v podmienkach obmedzeného pohybu vozidiel pozdĺž záťahov a cez križovatky siete. Pre zaistenie bezpečného a rýchleho pohybu áut v dopravnom prúde sú vodiči vzhľadom na reálnu dopravnú situáciu nútení vykonávať rôzne manévre. V dôsledku toho možno vzory pohybu jednotlivých vozidiel považovať za dôsledok celkových interakcií v prúde. Charakteristikou výslednej interakcie sú tie počiatočné parametre pre systém, podľa ktorých sa rozhoduje o otázke priradenia konkrétneho riadenia.

pohyb.

1 . 1 . 2. SOsvoyaani jednoja TransodkedytnOGO Autor:TOKomuA

Pozrime sa podrobnejšie na typické prípady cestnej premávky. Experimentálne a teoretické štúdie dávajú základ na vyčlenenie troch kvalitatívne odlišných stavov, ktoré sa dohodneme nazvať sVObOdnsm, GRprippovym A vyDobreadennsm .

Pri nízkej intenzite dopravy, kedy priepustnosť cesty nie je faktorom obmedzujúcim nerušený pohyb, sa rýchlosť vozidiel približuje rýchlosti voľného pohybu. Interakcia medzi dopravnými jednotkami v režime voľného pohybu je taká malá, že ju možno zanedbať. Stav voľného prepravného prúdu je charakterizovaný nielen samostatným pohybom jednotlivých prepravných jednotiek, ale aj intervalmi medzi jednotkami v prúde, ktoré sa v tomto prípade sčítavajú. Početné experimentálne práce, ako aj limitné vety

queuing hovoria, že rozdelenie intervalov vo voľnom toku je blízko exponenciálnemu, a preto počet príchodov transportných jednotiek toku v určitom časovom alebo priestorovom intervale popisuje Poissonov zákon. Voľný stav toku je v reálnej dopravnej sieti pozorovaný na záťahoch s ojedinelou premávkou v úsekoch, ktoré sú od zásobovacích križovatiek vzdialené viac ako 800 m.

Iný obraz vznikne, ak vezmeme do úvahy skupinový spôsob pohybu. Skupinová premávka vozidiel sa rozvíja pri mierne vyšších intenzitách dopravy, kedy už priepustnosť cesty a križovatky výrazne ovplyvňuje dopravné pomery. V záujme zachovania rýchlosti sú vodiči vysokorýchlostných áut nútení predbiehať, prestavovať

a iné manévre. V režime voľnej premávky sa predbiehanie v prúde uskutočňuje s malou alebo žiadnou interakciou medzi dopravnými jednotkami. Skupinový pohyb sa vyznačuje maximálnou interakciou jednotiek počas pohybu, maximálnou intenzitou vynútených manévrov. Výsledkom je, že celý dopravný tok je rozdelený do radu radov, ktoré majú rýchlosť nízkorýchlostných vagónov. Zároveň klesajú rýchlosti vysokorýchlostných dopravných jednotiek. Pohyb vozidiel teraz nie je možné opísať Poissonovým zákonom, pretože vzdialenosti medzi po sebe idúcimi autami v kolónach sú blízke bezpečným vzdialenostiam, t.j. nesledujte exponenciálne rozdelenie. Typickým príkladom skupinového toku je pohyb vozidiel pozorovaný v priereze rozpätia, ktorý sa nachádza 20–30 m za križovatkou, ktorá ho napája. Vznikajú praskliny v prúde

po prejazde dopravných jednotiek cez križovatku sa pri ich pohybe po etape pomerne pomaly „rozpadajú“ a prúdenie v uvažovanom úseku má stále výraznú skupinovú formu.

Keď sa intenzita dopravy zvýši a dosiahne kapacitu cesty, sťažia sa podmienky na predbiehanie pomaly idúcich áut rýchlostnými autami, kolóny vznikajúce pri skupinovom režime dopravy sa predlžujú a prakticky sa spájajú do jedného radu. Zároveň sú rýchlosti vozidiel v prúde zosúladené a ukazuje sa, že sú blízke rýchlostiam najpomalších áut, intervaly medzi dopravnými jednotkami v prúde sa približujú k deterministickým, rovnajúcim sa vzdialenostiam bezpečného pohybu. Tento spôsob pohybu sa bude nazývať nútený.

Ďalšou vlastnosťou riadiaceho objektu je prítomnosť vývojového trendu v ňom. Kvantitatívne zmeny v riadiacom objekte

spojené s prirodzeným rastom motorizácie, výstavbou nových regulovaných križovatiek, výstavbou križovatiek na rôznych úrovniach, zlepšovaním dynamických vlastností vozidiel, revíziou organizácie dopravy v regulovanom území (zavedenie a zrušenie odbočovania pohyby, zavedenie jednosmeriek, zákaz prejazdu na niektorých uliciach pre nákladnú dopravu, zákaz a povolenie státia a pod.). Tieto kvantitatívne zmeny vedú spravidla k zmene štruktúry tokov, stupňa prepojenosti jednotlivých križovatiek siete, rozsahu regulovanej siete, čo môže vyžadovať kvalitatívnu rekonfiguráciu riadiaceho orgánu a viesť k revízia typu riadiacich algoritmov pre konkrétnu križovatku. Systém riadenia pohybu teda musí byť nevyhnutne „flexibilný“ vo vzťahu k objektu riadenia.

1 . 1 . 3. RAsatďedelentj VRemennsX AteRVAlov

Väčšina výskumníkov, berúc do úvahy dopravný tok na úseku diaľnice značnej dĺžky, používa na opis časových intervalov zložené rozloženie formulára.

F (d t ) =

A L- b 1 S +

B L- b 2 S

+ C L- b 3 S

kde každá z troch zložiek opisu definuje určitú časť toku:

ü A L- b 1 S

ü B L- b 2 S

- voľne sa pohybujúce;

– čiastočne s t i ch n o s k o u n t i a n n a i;

ü CL- b 3 S je pridruženou súčasťou TP.

Každý z troch koeficientov A, IN, S znamená podiel intenzity dopravy, ktorá je v jednom z troch štátov, teda ich súčet

Distribúcia (1.1) celkom dobre popisuje TP na diaľniciach s nepretržitým pohybom. Vzhľadom na problém s popisom TP na urban

ulice vybavené semaformi, je vhodnejšie analyzovať

rozloženie časových intervalov vo vnútri balíkov áut, keď sa regulovaná križovatka vzďaľuje. S týmto prístupom úzko súvisí aj riešenie problematiky postupného rozpadu svoriek, a tým aj možnosti organizovania koordinovaného riadenia dopravy.

Experimenty niektorých výskumníkov ukazujú, že normalizované Erlangovo rozdelenie je vhodnejšie na opis časových intervalov v rámci zhlukov.

F (d t ) =

l ( K + 1)

k

L l ( K + 1)d t . (1.2)

C a t e m a

S disperziou:

M k

D k =

1 . (1 . 3)

1 . (1 . 4)

l 2 ( K + 1)

Toto rozdelenie je podporené skutočnosťou, že vzhľadom na rozdiel K, môžete získať akýkoľvek stupeň následkov, preto odzrkadľujte stupeň prepojenia toku vo vnútri balenia. Vplyv rozpadu balíkov určuje závislosť priemernej intenzity dopravy vo vnútri balíkov l a poradia rozmiestnenia K od vzdialenosti balíka po výstupnú križovatku. Experimentálne štúdie ukázali, že pokles l a K keď sa balík vzďaľuje od záťahu, je dobre aproximovaný exponenciálnou závislosťou

- H L

l n (L n ) = l + ( l n eso

L c ) L 1

n . (1.5)

K = [

K c + (K

na s

- K c

) L - H 2 L n

kde l je priemerná intenzita dopravy pozdĺž celého toku;

l n A s –

intenzita vo vnútri obalu pri jeho výstupe z priesečníka;

L n - vzdialenosť

balíky z križovatky;

K n A s – m a x i m a l p o r d o d

E. N G -d La Pa a Chk a, T O L E O TO JEDEN NA ŠARTH NA SO PEL K R Yus TK A; K c

- objednať

P o r m e n n e n á m e n n e

spájanie balíkov;

H 1 , H 2 – koeficient rozpadu b u ck pre

l n (l n )

A K ;

v hranatých zátvorkách je celá časť výrazu.

Experimenty ukazujú, že pre balík, ktorý práve opustil križovatku, je hodnota K=9.

Praktický výskum pomocou ASUD v mestách: Charkov, Minsk, Krasnojarsk, Nižný Novgorod atď., uskutočnený v r.

80 - 90 rokov, umožnilo získať reprezentatívne štatistiky o plynulosti dopravy.

Analýza rozloženia intervalov pri rôznych intenzitách, ako aj minimálne povolené intervaly medzi autami naznačujú existenciu troch skupín automobilov v dopravnom toku:

üautá sa voľne pohybujú, pričom sa navzájom neovplyvňujú v intervaloch dlhších ako 8 s;

üčiastočne prepojené autá pohybujúce sa v intervaloch 1,5 -

8,0 s; rozloženie intervalov je také, aby vodiči jednotlivých vozidiel mali možnosť manévrovať v rámci prúdu;

ü pripojená časť toku; v tomto prípade stále

pozorujú sa len malé intervaly rádovo 1,0 - 1,3 s.

V praxi sa voľne pohybujúce autá pozorujú rýchlosťou až 300 áut za hodinu na jeden jazdný pruh. Čiastočne zviazané autá sú pozorované pri rýchlosti cca 300 - 600 áut za hodinu v jednom jazdnom pruhu. Viazaná premávka sa vyskytuje pri viac ako 600 vozidlách za hodinu v jednom jazdnom pruhu.

Jednou z dôležitých úloh dopravného systému je zabezpečenie maximálnej efektívnosti riadenia dopravného a cestného komplexu. K tomu je potrebné využívať moderné riešenia, ktoré zahŕňajú prostriedky na zobrazovanie informácií. Článok popisuje niekoľko projektov, kde boli na demonštráciu dopravných informácií použité zariadenia od Mitsubishi Electric.

Životnosť dopravného riadiaceho centra je v priemere najmenej 10 rokov. Je zrejmé, že počas tejto doby budú vývojári ITS nevyhnutne čeliť problému modernizácie komponentov, ktoré vyčerpali svoje zdroje. Ale existujúcu infraštruktúru nie je také ľahké prebudovať. Vytváranie univerzálnych zariadení je kľúčovým prístupom, ktorý vám umožňuje prispôsobiť sa meniacim sa pravidlám hry a vývoju technológií.

Ako možno princíp univerzálnosti implementovať do informačných zobrazovacích systémov používaných v riadiacich centrách? Jedným z riešení tohto problému je modulárny prístup k hardvéru: displej sa nepovažuje za jeden celok, ale za subsystém pozostávajúci z vymeniteľných komponentov.

V súčasnosti väčšina moderných riadiacich centier využíva zadné projekčné DLP kocky, ktoré sú postavené na báze technológie DMD (vyvinuté spoločnosťou Texas Instruments).

Podľa princípu všestrannosti vytvorilo Mitsubishi rad displejov a súvisiaceho vybavenia, ktoré využíva najnovšie technológie založené na spoločnej architektúre a rovnakej sade komponentov. Najmä systémy série 70 a 120 pozostávajú z kociek DLP a LCD displejov s tenkým rámom v rôznych veľkostiach a konfiguráciách. Rovnako ako v prípade určenia konfigurácie osobného počítača môže užívateľ pri objednávaní zariadenia špecifikovať komponenty, z ktorých má systém pozostávať - ​​s možnosťou jeho upgradu podľa potreby. Príkladom je projekčná jednotka. Pred dvoma rokmi Mitsubishi Electric uviedla na trh nový rad DLP projektorov, ktoré umožňujú nahradiť existujúce ortuťové videosteny najnovšími systémami LED s vysokým jasom. Táto technológia zlepšuje kvalitu obrazu, výrazne predlžuje životnosť existujúcich systémov a minimalizuje náklady na údržbu.

Ortuťové výbojky majú priemernú životnosť 6 000 hodín, menej ako jeden rok nepretržitej prevádzky. Pri priemernej cene lampy 1 000 EUR to znamená značné prevádzkové náklady. Naproti tomu LED kocky Mitsubishi Electric Model 50PE78 majú predpokladanú životnosť 100 000 hodín, viac ako 10 rokov nepretržitej prevádzky 24/7. Použitie LED kociek v kombinácii s nízkohlučnými vzduchovými chladiacimi ventilátormi, ktoré sú tiež dimenzované na 100 000 hodín prevádzky, prakticky eliminuje potrebu bežnej údržby displeja po väčšinu jeho životnosti. Kocky DLP s LED podsvietením navyše ponúkajú širšiu farebnú škálu a udržujú konštantnú teplotu farieb počas celej životnosti. To zase znamená lepšiu reprodukciu farieb a lepšiu stabilitu.

Projekt v Taliansku je dobrým príkladom toho, ako inžinieri používajú všestranné komponenty zobrazovacieho systému na prekonanie obmedzení infraštruktúry.

Autostrada del Brennero je prevádzkovateľom diaľnice A22 z Modeny do Brennerského priesmyku (na taliansko-rakúskej hranici). Vzhľadom na to, že súčasný analógový zobrazovací systém v riadiacom centre je zastaraný a príliš nákladný na údržbu, spoločnosť sa rozhodla ho modernizovať pomocou najnovšej digitálnej technológie. Riadiaci systém, ktorý v tom čase existoval s 200 analógovými kamerami a softvérová platforma navrhnutá na jeho ovládanie, boli celkom efektívne. Okrem toho sa spoločnosť snažila vyhnúť dodatočným nákladom a odlúčeniu operátorov od práce s cieľom preškoliť ich. 3P Technologies, spoločnosť zaoberajúca sa integráciou hardvéru a softvéru, vyvinula riešenie, ktoré kombinuje najnovšie zobrazovacie technológie s existujúcim riadiacim systémom a softvérovou platformou.

Riadiaca miestnosť diaľnice A22 (obr. 1) je srdcom komplexného a high-tech systému riadenia dopravy, ktorý zahŕňa približne 200 video monitorovacích kamier, monitorov a núdzových bodov prepojených optickým káblom, rádiovými kanálmi a káblovými rozvodmi. komunikačné linky. Systém je riadený špeciálne navrhnutou softvérovou platformou, ktorá v prípade nehody umožňuje operátorom kontrolovať vstupné dáta alebo akékoľvek informácie stiahnuté z kamier. Systém má aj inovatívnu funkciu automatického nahrávania dopravných udalostí (AID), ktorá umožňuje analyzovať dáta prichádzajúce z kamier a senzorov a automaticky reagovať na núdzové situácie. Okrem zvukového signálu systém zaznamenáva incident a registruje udalosti, ktoré sa stali krátko pred ním. To umožňuje operátorom obnoviť dynamiku incidentu.

Ryža. 1. Riadiaca veža diaľnice A22

Pri vývoji projektu upgrade bol hlavným problémom displej slúžiaci na ovládanie systému. Displej, ktorý pozostával z analógových LCD obrazoviek, nedokázal spracovať požadovaný typ a objem informácií a bol tiež nákladný na prevádzku. Existujúci systém bol nahradený videostenou LED Cube od Mitsubishi Electric radu 70, čím sa zlepšila kvalita riadenia, účinnosť a znížili sa náklady na údržbu.

Procesor X-Omnium od spoločnosti Bilfinger-Mauell, ktorý sa používa na pohon displejov, poskytuje všestrannosť v tom, ako a kde sa zobrazuje obsah. Kým predtým boli operátori limitovaní veľkosťou displeja, teraz si môžu organizovať zobrazenie obsahu vo forme okien kdekoľvek na obrazovke. Dotykový ovládač Crestron zároveň umožňuje operátorom vyvolať pripravené scenáre pomocou jednoduchého dotykového rozhrania vyvinutého spoločnosťou 3P Technologies.

Päť dekodérov Bilfinger-Mauell poskytuje rozhranie k existujúcemu analógovému kamerovému systému a umožňuje operátorom používať známe ovládacie prvky otáčania, nakláňania a priblíženia. Je dôležité poznamenať, že ovládač X-Omnium vám umožňuje ovládať samotný displej pomocou dostupného softvérového balíka na riadenie dopravy.

Ďalším príkladom projektu je centrum monitorovania dopravy Senatra (obr. 2), ktoré sa nachádza v Andorre, v regióne Východné Pyreneje na hranici so Španielskom a Francúzskom.

Ryža. 2. Centrum monitorovania dopravy "Senatra"

Andorrské kniežatstvo je vďaka početným lyžiarskym svahom jednou z najobľúbenejších zimných turistických destinácií v Európe. Vysoký dopravný prúd (až 27 000 vozidiel denne) a potreba extrémnej ostražitosti v dôsledku zimných podmienok spôsobili, že zobrazovací systém centra a 60 sieťových kamier sú životne dôležité pre spoľahlivé monitorovanie bezpečnosti na 100 km hlavnej cesty a 150 km vedľajších ciest. pod jej jurisdikciou.stredisko. Poslúžili na to aj DLP kocky od Mitsubishi Electric.

Prejdime k ďalšiemu projektu. V roku 2015 spoločnosť Highways England rozšírila kapacitu Východného regionálneho riadiaceho centra v South Mimms. Spomedzi siedmich regionálnych centier spoločnosti je východné jedno z najväčších. Zodpovedá za riadenie dopravy na niektorých z najfrekventovanejších ciest v Európe vrátane južnej časti M25 a niekoľkých úsekov M40, M1 a M4.

Centrálne miesto v riadiacej miestnosti (obr. 3) s 20 vybavenými operátorskými pracoviskami zaberá veľká video stena. Odtiaľ môžu operátori sledovať ktorúkoľvek z 870 kamier cestnej siete, sledovať video a dátové toky z iných cestných agentúr a prijímať vysielanie priamo z dočasne nainštalovaných kamier.

Ryža. 3. Riadiaca miestnosť Východného regionálneho centra riadenia dopravy

Východné regionálne riadiace centrum funguje 24 hodín denne, 7 dní v týždni. V rámci rozširovania centra padlo rozhodnutie o modernizácii video steny a na realizáciu projektu bol vybraný Electrosonic. Hlavným cieľom projektu spolu s inštaláciou výkonnejšieho displeja bolo zavedenie najnovšej technológie s cieľom výrazne znížiť náklady na prevádzku video steny.

Implementovaný systém vychádza z videokociek Mitsubishi Electric DLP model VS-67PE78 s uhlopriečkou 67″ v konfigurácii 8×3. Umožňuje zvýšiť rozlíšenie hlavnej video steny z XGA na SXGA+, zlepšiť jas a výrazne zvýšiť životnosť – až 100 000 hodín pre LED svetelné zdroje a ďalšie komponenty.

Popísané projekty ukazujú, že každý inžinier, ktorý navrhuje systém, by mal klásť do popredia princíp univerzálnosti – najmä vzhľadom na prichádzajúcu revolúciu komunikácie medzi strojmi.

Riadenie dopravy je súbor opatrení zameraných na vytvorenie optimálnych režimov dopravy.

Stavebný slovník.

Pozrite si, čo je „riadenie premávky“ v iných slovníkoch:

centrum riadenia dopravy- Operačné stredisko, ktoré zabezpečuje jednotné riadenie olympijských dopravných tokov a koordináciu práce FND "Doprava", miestnych dopravných služieb a orgánov činných v trestnom konaní. [Oddelenie lingvistických služieb organizačného výboru… … Technická príručka prekladateľa

Angličtina Pokrytie kráľovskej bhutánskej polície ... Wikipedia

CUDD- centrum riadenia dopravy Centrálne riadenie dopravy TSUDD Zdroj: http://www.logistic.ru/news/2008/4/4/17/108201.html ...

QNX 6 Desktop (Neutrino) od ... Wikipedia

- (DAAT) (do roku 2003 Doneck Automotive College) súkromná inštitúcia vyššieho vzdelávania. Poskytuje školenia v týchto oblastiach a odbornostiach: Smer "Motorová doprava". Kvalifikácia strojný inžinier... ... Wikipedia

Tento výraz má iné významy, pozri Sydney (významy). Mesto Sydney Sydney ... Wikipedia

Doneck Academy of Road Transport (DAAT) (do roku 2003 Doneck Automobile College) je súkromná inštitúcia vyššieho vzdelávania. Poskytuje školenia v týchto oblastiach a odbornostiach: Smer "Motorová doprava" ... ... Wikipedia

- (vyslovuje sa dji di ef, ruská lit. geografické dátové súbory) alebo formát výmeny geografických dát GDF. Na rozdiel od bežných formátov GIS poskytuje GDF podrobné pravidlá pre zaznamenávanie a prezentáciu údajov, ako aj vyčerpávajúci ... ... Wikipedia

Austrália- (Austrália) História Austrálie, národné symboly Austrálie, kultúra Austrálie Výkonná a legislatívna zložka Austrálie, klíma Austrálie, prírodné zdroje a divoká zver Austrálie, hlavné ekonomické centrá Austrálie ... ... Encyklopédia investora

UDD- riadenie dopravy, doprava... Slovník skratiek a skratiek