CC BY
14
УДК 656.05
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ ДОРОЖНЫМ ДВИЖЕНИЕМ И НА РЕГУЛИРУЕМЫХ ПЕРЕКРЕСТКАХ
A.C. Абеджанова
Восточно-Казахстанский государственный университет им. С. Аманжолова, г. Усть-Каменогорск
Макртда реттелетш жол тогыстарында жол крзгалысын басцару процестертц ymiiey мэселеп ашылады.
В статье освещаются вопросы моделирования процессов управления дорожньш движением на регулируемых перекресток.
The article elucidates the issues of modeling the processes of traffic control at signaled crossings.
Начало третьего тысячелетия характеризуется неуклонным ростом роли автомобильного транспорта. В настоящее время автомобильный транспорт в черте города обеспечивает основной объем перевозок во всех сферах человеческой деятельности. Автомобильные перевозки являются практически неотъемлемой частью транспортного процесса всех других видов транспорта, так как подвоз пассажиров и грузов к железнодорожным станциям, водным и воздушным портам и от них обеспечивается в основном автомобилями.
В современных условиях постоянно растет мировой парк транспортных средств. В 1990 году во всем мире было 550 млн. автомоби-лей, в 2000 году численность парка составила 700 млн. единиц, а к 2010 году по оценкам специалистов возрастет до 1 млрд. единиц. В условиях Республики Казахстан в течение 2005 года парк транспортных средств вырос на 14%. При этом за прошлый год количество транспортных средств иностранного производства увеличилось на 52 %. Общее количество автотранспортных средств, которые зарегистрированы в стране на 1 января 2006 года, составило более 1808 тысяч
единиц. Около 78 % парка транспортных средств это легковые автомобили индивидуального пользования. В целом за последние пять лет число автотранспортных средств увеличилось на 80%. При этом значительная доля этого прироста приходится на такие крупные города, как Алматы, Астана, Караганда, Шымкент, Усть-Каменогорск и т.д. Если раньше прирост числа транспортных средств измерялся десятками тысяч, то теперь счет идет на сотни тысяч. Это, прежде всего, связано с экономическим ростом нашей страны, при котором все больше и больше возникает необходимость в использовании подвижного состава автомобильного транспорта в целях удовлетворения потребностей в различных сферах деятельности.
Практически неконтролируемый рост автомобильного парка в городских условиях приводит к резкому увеличению ДТП, загрязнению окружающей среды, к частому образованию транспортных заторов, перегрузке/недогрузке отдельных участков улично-дорожной сети городов и т.д.
При поиске оптимальных проектных решений управления дорожным движением в городских условиях возникает необходимость многофакторного системного учета, как внутренних параметров транспортного потока, так и внешних факторов на его динамику.
Несмотря на значительный объем исследований в области управления дорожным движением в городах, их результаты оказываются неадекватны реальным требованиям по следующим причинам:
• транспортный поток является случайным нестационарным процессом, и экспериментальная информации о нем обладает крайне высокой долей нечеткости;
• качество управления дорожным движением является полифункционально;
• дорожные условия имеют трудно прогнозируемые показатели, подверженные влиянию погодно-климатических условий, временных и др. факторов;
• поведение каждого водителя транспортного средства при выборе маршрута движения, режима управления и прочее непредсказуемо.
Серьезные ограничения возможностей эксперимента характеристик дорожного движения повышают роль и эффективность математического моделирования.
В большинстве случаев регулирование с помощью светофоров производится по жесткой программе - без учета изменения интенсивности движения, времени суток, дней недели т.п. Альтернативой жесткому регулированию является адаптивное управление дорожным движением, цель которого является снижение задержек транспортных средств за счет оптимального режима работы светофоров в соответствие изменяющимся во времени и в пространстве транспортному потоку. [2.]
Большие перспективы в моделировании дорожного движения связаны с использованием теории нечетких множеств и нечеткой логики. Предельные возможности формализации в моделях впервые рассмотрел Неймон, который сформулировал постулат: «стремление получить точную, исчерпывающую модель системы не имеет смысла, т.к. сложность модели (описания) становится соизмеримой со сложностью самого объекта». Затем, Лотфи Заде сформулировал этот постулат в виде «принципа несовместимости», согласно которому для систем, сложность которых превосходит некоторый пороговый уровень, точность и практический смысл становятся почти исключающими друг друга характеристиками. Л. Заде ввел понятие нечеткости и развил это понятие в теорию нечетких множеств и нечеткой логики. Нечеткость - понятие, относящееся к таким множествам, в которых возможны градация степени принадлежности к ним, от полной принадлежности до полной не принадлежности, т.е. такой класс объектов, в котором нет резкой границы между объектами с полной принадлежностью к нему и его окружением.
Для описания нечетких множеств вводятся понятия нечеткой и лингвистической переменных, значениями которой являются не числа, а слова естественного языка, называемые термами. Чтобы задать нечёткую ^Переменную необходимо [1]:
• название переменной
• универсальное множество (диапазон изменений)
• нечеткое множество универсальное
В случае управления дорожным движением в качестве лингвистических переменных нами были использованы: ИНТЕНСИВНОСТЬ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИ (назовем ее просто ИНТЕНСИВНОСТЬ)- оценка интенсивности транспортного потока; ЗЕЛЕНЫЙ СИГНАЛ- время горения
зеленого сигнала; КРАСНЫЙ СИГНАЛ- время горения красного сигнала. Лингвистическая переменная ИНТЕНСИВНОСТЬ задана пятью термами: ОЧЕНЬ МАЛАЯ, МАЛАЯ, СРЕДНЯЯ, ВЫСОКАЯ и ОЧЕНЬ ВЫСОКАЯ.
Лингвистическая переменная ЗЕЛЕНЫЙ СИГНАЛ представлена тремя термами: МАЛОЕ, СРЕДНЕЕ и БОЛЬШОЕ (имеется ввиду время горения сигнала).
Лингвистическая переменная КРАСНЫЙ СИГНАЛ также представлена тремя термами: МАЛОЕ, СРЕДНЕЕ и БОЛЬШОЕ.
л
В качестве функций принадлежности выбраны трапецеидальная функции вида
, Ъ-х
1---,а<х<Ь
Ъ-а
Ш(х) =
1 ,Ь<х<с , х-с
1--,с<х<й
й-с
о.
Эффективность применения теории нечетких множеств и нечеткой логики приводят к:
• снижению уровня задержек транспортных средств у перекрестков, обусловленное оптимизацией управления светофорной сигнализацией;
• увеличение средней скорости движения транспортных средств на перегонах между перекрестками за счет уменьшения длин очередей у светофоров на красный сигнал и обеспечения минимально возможного числа перерывов в движении;
• сокращение числа остановок в процессе движения, что приводит к уменьшению износа материальной части транспортных средств и дорожных покрытий.
Таким образом, подводя итоги, можно сказать, что нечеткая логика в некоторых простейших случаях позволяет улучшить качество управления объектами, причем решающую роль в оптимизации показателей эффективности играют эксперты, которые определяют количество входных и выходных переменных, число термов для каждой переменной, виды функций принадлежности, т.к. изменение этих параметров приводит к улучшению или ухудшению процесса управления объектом.
Основным недостатком нечеткой логики является отсутствие единого метода моделирования систем, т.е. для каждого случая приходится заново проектировать нечеткую подпрограмму, определяя шаг за шагом все параметры и строя свою таблицу решений.
Практическое использования нечеткого подхода к управлению дорожным движением предполагается реализовать в системе гибкого регулирования с визуальным контролем, оформленным в виде геоинформационной модели города на карте городских уличных коммуникаций. Использование стандартного интерфейса оболочки геоинформационной системы позволяет легко адаптировать систему управления для произвольной конфигурации дорожной сети. При изменении конфигурации дорог и улиц (появление новых дорог, обновление старых, перепроектирование перекрестков, замена перекрестка многоуровневой развязкой и т.д.) стандартные средства геоинформационных систем позволяют легко внести в систему управления дорожным движением необходимые изменения. Кроме того, стандартный интерфейс геоинформационной системы позволяет встраивать систему управления дорожным движением в состав общегородской информационно-управляющей системы. Следует отметить, что в этом случае появляется возможность не просто управлять дорожным движением, но и согласовывать различные мероприятия, проводимые в различных службах города. Единое управление обеспечивает оперативный обмен информацией между различными службами и системой управления дорожным движением [3].
В геоинформационной модели интенсивности дорожного движения представлены в цветовом оформлении, для визуального контроля со стороны- диспетчера центра управления. Для всех возможных дорожных ситуаций разработана матрица решений, которая является «шаблоном-поДСказкой» для диспетчера центра управления.
ЛИТЕРАТУРА
1. Автоматизированная система управления потоком транспорта на основе нечеткой логики/ Бажин Д. Н. Интеллектуальное управление в сложных системах - 99: Матер. Респ. науч. - техн. конф.-Уфа, 17-18 июня 1999.-Уфа: Изд-во Уфим. гос. авиац. техн. ун-та, 1999. - С. 169-171.
2. Иносэ X., Хамада Т. Управление дорожным движением/Под. Ред. М. Я. Блинкина. М.: Транпорт, 1983-248 с.
3. Кошкарев А. В., Тикунов В. С. Геоинформагика.-М.: Картгеоцентр -Геодезиздат, 1993.-213с.
