CC BY
123
УДК 004.021:629.33
ЕЛ. Пен дер, Е.А. Pender, email: eknterina.pender@gmail.am Омский государственный технический университет, г. Омск, Россия Omsk State Technical University, Omsk, Russia
МОДЕЛИРОВАНИЕ И ИС СЛЕДОВАНИЕ -АДАПТИВНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ СВЕТОФОРАМИ
MODELING AND RESEARC H OF ADAPTIVE TRAFFIC LIGHT CONTROL SYSTEM
Приведены недостатки неадаптивных систем управления светофорами. Рассмотрены основные адаптивные алгоритмы. Сделан вывод о необходимости их внедрения в АСУДД.
Given the shortcomings of non-adaptive light control systems. Describes the main adaptive algorithms. It is concluded that the need for their implementation.
Ключевые слова: Адаптивное управление дорожным движением, оптимизация управления дорожным движением, моделирование транспортных потоков, светофорное регулирование.
Keywords: Adaptive traffic control, traffic control optimization. road traffic modeling, light signal control.
Введение
Автомобили в городском транспортном потоке могут испытывать значительные трудности в пути из-за неэффективной работы системы светофорного регулирования. На этапе проектирования или реконструкции дорожной сети очень важным становится выбор схемы регулирования транспортными потоками именно на перекрестке, так как перекресток является узким местом у лично-дорожной сети (УДС)_ При этом необходимо учитывать дорожные знаки, разметку и параметры светофоров. Так как количество участников дорожного движения все время увеличивается, а ресурсы инфраструктры у лично-дорожной сети ограничены, то создание интеллектуальной транспортной системы (ИТС) становится перспективным направлением.
Введем понятия для обозначения не адаптивной и адаптивной систем управления светофорами. Неадаптивные системы переключают состояния светофоров через заранее заданное фиксированное время. .Адаптивные системы переключают состояния светофоров с учетом текущей ситуации на перекрестке. Использование адаптивных алгоритмов светофорного регулированы может предотвратить заторы и уменьшить время проезда участка дороги. Но в тоже время оптимизация светофоров представляется сложной задачей, учитывая го. что необходимо управлять сразу несколькими перекрестками, иначе такая система может не принести никакого эффекта.
НепдаптнБные системы
Наиболее распространенный способ светофорного регулирования - использование фиксированных по длительности фаз, рассчитанных на основе статистических данных. Но проблема в том, что интенсивность транспортного потока все время изменяется в зависимости от времени суток и дня недели. Аварии и другие непредвиденные ситуации (например, массовые мероприятия) еще больше осложняют ситуацию. Поэтому стали использовать фик-
204
сированное координированное управление, которое составляется для различных условии: день, ночь, утро, вечер, день недели, выходной или рабочий день, время года. Но транспортные потоки очень быстро адаптируются к изменениям УДС, и приходится регулярно проводить перерасчет.
Адаптнвные алгоритмы
Автоматизированная система управления дорожным движением (АСУДД) использует алгоритмы на основе данных, получаемых из непосредственного взаимодействия с автомобилем (gps-датчики) или с установленных на дороге детекгеров (индукционные петли, видеокамеры, инфракрасные датчики). Детекторы в реальном времени собирают некоторую информацию о транспортном потоке: его интенсивность, среднюю скорость, заполненность дороги. Все эти параметры используются при осуществлении прогноза очередей транспортных средств, их задержки н остановки с целью оптимизации движения. Например, если станет возможным знать,что некоторые дороги станут перегруженными через некоторое время, то эта информация может быть передана для участников дорожного движения, которые могут обойти эту дорогу, тем самым вся система освободится от заторов.
В большинстве исследований в качестве входных переменных адаптивных алгоритмов используются текущая фаза светофора, а также длины очередей на каждом из направлений. которые собираются с различных детекторов.
В методе целевого поиска управляющих параметров [1] в качестве критерия эффективности управления используется значение транспортной задержки на перекрестке, функцию которой необходимо минимизировать.
В методе статической оптимизации циклов светофорного регулирования [2], где перекресток представляет собой систему СМО, решение сводится к задаче линейного программирования с определенными ограничениями.
В работе [3] разработана нейро-нечеткая система управления светофорными циклами. Обшей целью системы является максимизация получаемой награды, которую можно получить в будущем в течение длительного периода времени. Система на основе текущего состояния S(t) среды выбирает определенное действие и применяет его. что приводит к новому состоянию S(t-1). Разница между ними оценивается функцией награды r(t+l). которая характеризует степень пользы или вреда, которое принесло примененное действие.
В данной работе предлагается использовать метод, который на основе длины очереди перед перекрестком, вычисляет необходимый сигнал светофора. Такой метод является простым. но в тоже время должнен обеспечить большую эффективность по сравнению с системой на основе фиксированных длительностях сигналов светофора.
При включенном адаптивном режиме светофор переключает свое состояние на мгновение либо при отсутствии автомобилей на определенном расстоянии во всех открытых направлениях, либо по истечешш заданного заранее времени горения сигнала (как в не адаптивной системе). При этом получается следующая ситуация: если перед перекрестком нет очередей в конфликтных направлениях, то зеленый продолжает гореть для направления, где автомобилей больше. Как только в одном из направлений в зоне видимости появляется автомобиль, светофор переходит в режим неадаптнвной системы, и зеленый для этого конфликтного направления включается на заранее определенное, фиксированное время. Такой алгоритм реализован в программе первого уровня системы аналитике-имитационного моделирования транспортных сетей и потоков (САИМ ТСП)[4].
В работе [5] показано, что применение такого алгоритма (по сравнению с использованием фиксированной длительностью) наиболее эффективно (снижается дшна очереди) в период максимальной и минимальной загруженности дорога.
При наличии выделенных полос для общественного транспорта, можно реализовать следующий подход: обеспечивать приоритет общественному транспорту при его подходе к светофору, удлиняя время горения зеленого сигнала. Такой подход быт реализован в Сочи во
Бремя Олимпийских игр. Все олимпийские и муниципальные автобусы были оборудованы системами позиционирования, что позволяло точно определить его местоположение.
Программы для моделирования
Регулируемый перекресток является наиболее важным элементом улично дорожнан сети, поэтому сейчас в мире разработано большое множество компьютерных программ для анализа и моделирования как существующих, гак проектируемых регулируемых пересечений (Passer V, SymTraffic, SEDRA, Transit-'7F;. Oscady, Светофор). Это ПО выполняет в основном схожие между собой функции (оценка существующей светофорной сигнализации, расчет уровня загрузки, .задержек и уровня обслуживания). Но, во-первых, перед использованием зарубежных программ нужно убедиться, что моделирование настроено под российские правила дорожного движения, а, во-вторых, все вышеперечисленные программы имеют существенный недостаток: они позволяют моделировать только отдельные перекрестки. Но реальная ситуация такова, что необходимо рассматривать перекрестки как элементы УДС всего города. И, в-третьих, не включены в стандартные лицензии (а могут быть реализованы только через кодирование на собственных языках программирования) функции, присущие современным интеллектуальным транспортным системам - это моделирование «зеленой волны», использование адаптивных алгоритмов для светофорного регулирования.
Заключение
Создание новых алгоритмов адаптивного управления и особенно внедрение их в существующие АСУДД позволить эффективнее управлять транспортными потоками, контролировать и информировать в реальном времени об изменениях личный и общественный транспорт в крупных мегаполисах.
Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ 12-07-00149-а.
Библиографический список
1. Вытяжков, Д. В. Целевой поиск управляющих параметров светофорной сигнализации в автоматизированной системе управления дорожным движением / Д. В. Вытяжков Н Сборник научных трудов СевКавГТУ Сер. Естественнонаучная - 2004. - № 1(7).
2. Голуб, Д. И. Метод статической оптимизации циклов светофорного регулирования / Д. И. Голуб Si Сборник научных трудов СевКавГТУ. Сер. Экономика. - 2007.
3. Протодьяконов, А. В. Оценка эффективности светофорного регулирования на перекрестке при использовании адаптивной нейро-нечеткой системы управления / А. В. Протодьяконов, С. Е. Швец,А. Н.Фомин .■■'.■■' Нейроинформагика. - 2010.-Ч. 1.-С.211-220.
4. Задорожный, В. Н. Аналитике имитационные методы решения актуальных задач системного анализа больших сетей / В. Н. Задорожный, Д. Ю. Долгушин, Е. Б. Юдин. -Омск : Изд-во ОмГТУ, 2013. - С. 86^125.
5. Пуртов, А. М. Разработка и анализ имитационной модели перекрестка для системы GisAuto / А. М. Пуртов И Омский научный вестник. - 2013 . - № 1 (98). - С. 164-168.
20й
