CC BY
43
ISSN 0321-2653 IZVESTIYA VUZOV. SEVERO-KAVKAZSKIYREGION.
TECHNICAL SCIENCE. 2018. No 1
СООБЩЕНИЯ REPORTS
УДК 519.6 DOI: 10.17213/0321-2653-2018-1-132-136
ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС МОДЕЛИРОВАНИЯ ДВИЖЕНИЯ АВТОТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ В ГОРОДСКИХ УСЛОВИЯХ
© 2018 г. Г.А. Гальченко, Ю.В. Марченко
Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия
COMPLEX OF PROGRAMS FOR MODELING OF MOVEMENT OF VEHICLES IN CITY CONDITIONS
G.A. Galchenko, J.V. Marchenko
Don state technical university, Rostov-on-Don, Russia
Гальченко Галина Алексеевна - канд. физ.-мат. наук, доцент, кафедра «Сервис и техническая эксплуатация автотранспортных средств», Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия. E-mail: ggalchenko@inbox.ru
Марченко Юлиана Викторовна - канд. техн. наук, доцент, зав. кафедрой «Сервис и техническая эксплуатация автотранспортных средств», Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия. E-mail: marchenko-6470@mail.ru
Galchenko Galina Alekseevna - Candidate of Physical and Mathematical Sciences, assistant professor, department «Service and Maintenance Motor Vehicles», Don State Technical University, Rostov-On-Don, Russia. E-mail: ggalchenko@inbox.ru
Marchenko Juliana Viktorovna - Candidate of Technical Sciences, head of the department «Service and Maintenance Motor Vehicles», Don State Technical University, Rostov-On-Don, Russia. E-mail: marchenko-6470@mail.ru
Представлено краткое описание программного комплекса для моделирования движения автотранспортных средств в городах со сложившейся транспортной структурой. Рассмотрены вопросы расчета основных транспортных характеристик участков дороги с использованием электродинамического метода моделирования. В сложных городских условиях моделируется автоматическая парковка автотранспортных средств. С помощью сенсорных датчиков определяется место парковки и включается работа программы нахождения оптимальной траектории маневра парковки. Важную роль в работе такого автомобиля играет его интеллектуальная система, позволяющая автомобилю-роботу функционировать самостоятельно. Программный комплекс включает в себя программу для управления работой адаптивного светофора. Учитывается количество машин на подъезде к светофору, погодные условия, особенности рассматриваемого участка транспортной сети. Работа программного комплекса апробирована на транспортных перекрестках г. Ростова-на-Дону.
Ключевые слова: программный комплекс; адаптивный светофор; сенсоры; автоматическая парковка.
ISSN 0321-2653 IZVESTIYA VUZOV. SEVERO-KAVKAZSKIYREGION. TECHNICAL SCIENCE. 2018. No 1
At perfection of the organisation of traffic on intense sections of a transport network there is a necessity for modelling of traffic of vehicles. Existing program complexes have high enough cost that complicates their use, especially in the educational purposes. In the given work the short description of a program complex for modelling of traffic of vehicles in cities with the developed transport structure is presented. Questions of calculation of the basic transport characteristics of sections of road with use of an electrodynamic method of modelling are considered. In difficult urban conditions the automatic parking of vehicles is modelled. C the help of touch sensing transducers defines a place of a parking and work of the program of a finding of an optimum path of manoeuvre of a parking is switched on. The important role in-process such car is played by its intellectual system allowing the car - to the robot to function independently. The program complex includes the program for management of work of the adaptive signal light. The quantity of cars on a porch to the signal light, weather conditions, features of an observed section of a transport network is considered. Work of a program complex is approved at transport crossroads of Rostov-on Don.
Keywords: a program complex; the adaptive signal light; sensor controls; an automatic parking.
Введение
В настоящее время существует противоречие между бурно растущим количеством автотранспортных средств и сложившейся еще в XIX - XX вв. планировкой транспортных артерий крупных городов. Многие пытаются разрешить эту проблему с применением различных интеллектуальных транспортных систем. Для реализации стратегии управления дорожным движением необходимо в реальном режиме времени собрать достоверную информацию о движении транспортных средств (ТС).
Данная статья посвящена разработке моделирующего программного комплекса для совершенствования и оптимизации движения транспорта.
Расчет основных транспортных характеристик напряженного участка автомобильной сети является важным элементом [1 - 6], позволяющим в дальнейшем организовывать парковочные места, работу адаптивных светофоров и др. Количественной характеристикой передвижений автотранспортных средств является матрица корреспонденций. Математические модели, применяемые для анализа транспортных проблем, весьма разнообразны по решаемым задачам, математическому аппарату, используемым данным и степени детализации описания.
Программа «Материальный поток»
В работах [2 - 5, 7 - 10] разработан метод электродинамического моделирования, в котором найдены аналоги основных транспортных характеристик (ОТХ) потока автотранспортных средств и характеристик электрической сети. Поток транспортных средств предлагается представить не в натуральной форме, а в форме некоторого потенциального материального потока,
подчиняющегося фундаментальным уравнениям физики. Объемное потенциальное поле описывается уравнением Пуассона:
d2U d2U d2U
а*2 V^=4"р(х' **
Предложено рассматривать интенсивность материального (автомобильного) потока как силу тока электрической цепи
1
I = т—V, I
где т - усредненная масса ТС; V - средняя скорость ТС; I - длина рассматриваемого участка, км; N - количество ТС;
и = mg (у ± г)1,
здесь и - напряжение материального потока как напряжение электрической цепи;
g (у ± 01
R = ■
qv
где R - сопротивление движению материального потока как сопротивление электрической цепи; q - количество ТС на участке дороги; км/ч; g - гравитационная постоянная; у - коэффициент сопротивления качению колеса в данных дорожных условиях; i = cosa - коэффициент продольного подъема (+), уклона (-) дорожного полотна.
Предложенный принцип прост в реализации и позволяет решать целый ряд задач организации дорожного движения, до последнего времени недоступных при традиционных подходах.
На основе принципа электромоделирования транспортных потоков создана моделирующая программа «Материальный поток», которая рассчитывает ОТХ участка транспортной сети,
основываясь на данных матрицы корреспонденций и особенностей рассматриваемого перекрестка, строит графики зависимостей ОТХ. На рис. 1 приведена зависимость интенсивности транспортного потока I на одном из перекрестков г. Ростова-на-Дону.
I, кг шт./ч 140000 120000 100000 80000 60000 40000 20000 0
_3
5 10 15 20 25 30 35 40 V, км/ч
Рис. 1. Зависимость интенсивности движения от скорости: 1 - количество ТС на одном направлении перекрестка в понедельник; 2 - количество ТС на другом направлении перекрестка в понедельник; 3 - количество ТС на одном направлении перекрестка в пятницу; 4 - количество ТС на другом направлении перекрестка в пятницу / Fig. 1. The dependence of the intensity of the movement speed: 1 - quantity of the vehicles on one direction of a crossroads on Monday;
2 - quantity of the vehicles on other direction of a crossroads on Monday; 3 - quantity of the vehicles on one direction of a crossroads on Friday; 4 - quantity of the vehicles on other direction of a crossroads on Friday
Матрица корреспонденций считывается программой из предварительно созданного файла INPUT. В меню программы создан движок, позволяющий изменять количество машин на участке и угол наклона трассы.
Программа «Парковщик»
Исходными данными для расчетов является обнаружение места парковки автомобиля-робота. C помощью сенсорных датчиков определяется место парковки, начинает работать программа нахождения оптимальной траектории маневра парковки. Фиксируются соответствующие координаты XoYo и угол положения робота относительно начала координат. Выбираем исходную точку отсчета Po (в центре задней оси) (рис. 2), которая обновляется каждый раз, как только робот прошел некоторое расстояние.
/ Fig. 2. The kinematics of car-robot
Рассчитываем угол разворота передних колес. Строим оптимальный маршрут до заданной точки. Угол вращения передних колес а изменяется от 0 до 30 град. С заданным шагом рассчитываются возможные траектории. Учитываются характеристики робота: длина и ширина, ширина колесной базы, максимальный угол 0 положения робота относительно базовой системы координат и радиус разворота колес, угол в, образованный вектором, соединяющим оси неподвижной ОоХоУо и подвижной ОХ1У1 систем координат, и осью Хо [6, 8 - 10]. Учитываются характеристики робота: длина и ширина, ширина колесной базы, максимальный угол 0 положения робота и радиус разворота колес. Угол в, образованный вектором, соединяющим оси неподвижной ОоХоУо и подвижной О1Х1У1 систем координат, и осью Хо, также учитывается. Исходными данными для программы, управляющей действиями автомобиля-робота, является информация об окружающей обстановке, получаемая с помощью датчиков. Результаты работы моделирующей программы выводятся на экран в виде таблицы и траектории парковки (рис. 3).
Рис. 3. Траектории парковки автомобиля-робота в зависимости от угла поворота колесной базы / Fig. 3. Paths of a parking of the car-robot depending on an angle of rotation of wheel basis
Программа «Транспортный поток»
Исследования работы светофоров в различных регионах России показывают, что в настоящее время большинство светофоров работают не оптимально. В России светофоры с датчиками транспорта (ДТ) устанавливаются редко. Так, например, в Москве на 4500 км дорог имеется 2000 сложных перекрестков. При этом используется только 500 ДТ. Некоторое количество ДТ имеется в Санкт-Петербурге. В остальных городах России ДТ вообще отсутствуют.
Датчики позволяют создавать фазовые таблицы загруженности перекрестков. Количество фазовых таблиц, показывающих определенные планы переключения светофоров в зависимости от дня недели или часа, не превышает 5. Чаще используется от 1 до 3 планов работы светофора в сутки. Принято учитывать изменение интенсивности транспортного потока с учетом дней недели. В лучшем случае режим светофора в Москве меняется от 3 до 15 раз в неделю.
В данной статье рассматривается работа компьютерной программы «Транспортный поток», позволяющая ввести в систему управления движением адаптивное светофорное устройство (АС), чутко реагирующее на ситуацию на трассе на данный момент времени. Программа написана с использованием платформы .NET Framework, что позволяет работать на операционных системах Windows, начиная с XP и заканчивая 10.
Транспортная сеть разбивается на отдельные виртуальные участки. Каждому участку присваивается индивидуальный номер. По этому номеру он находится в интернете. Программа позволяет визуализировать процесс, используя данные в режиме реального времени - таблицы загруженности перекрестка в различные дни недели и часы суток. Учитываются и такие факторы, как освещенность дороги, атмосферные явления. Меню программы представлено на рис. 4.
• Сто» МОПРэ 1 - ° КЛ
Рис. 4. Меню программы «Транспортный поток» в автоматическом режиме управления / Fig. 4. The program menu «Transport flow» in a control automatic
Основными функциональными возможностями программы являются: загрузка из интернета карты с изображением рассматриваемого перекрестка; выбор режима работы - ручное управление или автоматический режим; считывание табличной информации о состоянии загруженности перекрестка и погодных условиях; сохранение результатов в графическом и табличном виде. Предполагается, что каждый перекресток со светофором имеет уникальный номер и свою таблицу загруженности. Вблизи светофора устанавливается два датчика. В блоке управления светофором должен быть установлен модем и сим-карты для доступа в интернет и синхронизации времени и даты с сервером. Работа выполняется с использованием нескольких таймеров в реальном времени (интервал таймеров 3 - 4 с). В автоматическом режиме какое-либо вмешательство в работу программы не требуется. Первый датчик считывает количество машин, которые подъезжают к светофору. Второй датчик стирает из памяти автотранспортное средство, миновавшее светофор. На рис. 5 представлены зависимости средней длины очереди от интенсивности движения автомобилей на перекрестке с адаптивным алгоритмом управления светофором (АС). Сравнение результатов работы светофора с фиксированным режимом работы (ФС) и АС показывает, что при равных параметрах АС дает существенное (порядка 50 %) снижение длины очереди на перекрестке и времени ожидания по сравнению с ФС.
Рис. 5. Зависимость средней длины очереди от интенсивности движения автомобилей на перекрестке с адаптивным алгоритмом управления светофором (АС) / Fig. 5. The dependence of average length of queue on intensity of driving cars at a crossroads with the ATL
Внедрение светофоров с адаптивными алгоритмами наиболее целесообразно на перекрестках, на которых значительно изменяются интенсивности движения в течение суток. Результаты моделирования с помощью программы «Транспортный поток» помогают определить оптимальные значения длительности разрешающего сигнала в зависимости от входящего потока машин.
ISSN 0321-2653 IZVESTIYA VUZOV. SEVERO-KAVKAZSKIYREGION. TECHNICAL SCIENCE. 2018. No 1
Выводы
Разработан моделирующий программный комплекс, включающий в себя расчет ОТХ, управление автомобилем-роботом и работой адаптивного светофора. Использование данного программного комплекса позволит повысить эффективность организации дорожного движения, а также улучшить экологическую обстановку города. Установка АС за счёт оптимизации работы транспортного потока существенно сэкономит средства, которые обычно тратятся на реконструкцию и расширение дорог. АС можно использовать как на уже существующих транспортных сетях, так и для вновь проектируемых.
Кроме того, данный программный комплекс может использоваться в научных исследованиях и как информационная технология при формировании профессиональной компетентности студентов в области оптимального планирования транспортных сетей.
Литература
1. Швецов В.И. Методы моделирования // Автоматика и Телемеханика, 2003. №11.
2. Гальченко Г.А., Дроздова О.Н., Мищенко Д.А. Применение метода электромоделирования к расчету основных
характеристик транспортных потоков // Безопасность, дорога, дети. Практика, опыт, перспективы и технологии: материалы форума, г. Новочеркасск, 23-24 апреля 2015 г. Новочеркасск, 2015. С. 141 - 145.
3. Гальченко Г.А., Детистова А.А. Расчет основных характеристик транспортного потока на участке ул. Орбитальная - ул. Беляева г. Ростов-на-Дону // Безопасность, дорога, дети: Практика, опыт, перспективы и технологии: материалы форума, г. Новочеркасск. 23-24 апреля 2015 г. Новочеркасск, 2015. С. 138 - 141.
4. Кущенко С.В., Шутов А.И., Загородний НА. Возможный принцип моделирования транспортных потоков и прилегающих к проезжей части автомобильных стоянок // Мир транспорта и технологических машин. 2012. № 1. С. 88 - 94.
5. Гальченко Г.А., Дроздова О.Н. Информатика для колледжей. Ростов-н/Д., 2017. 320 с.
6. Саловская А.А., Буйвал. А.К. Автомобиле - подобный робот с удаленным управлением: XIII нац. конф. по искусственному интеллекту. 2012. Т. 4, С. 41 - 48.
7. Технические измерения на транспорте / Э.В. Марченко, С.И. Попов, Ю.В. Марченко, Н.С. Донцов, В.В. Иванов,
A.А. Скудина. Ростов-н/Д., 2017. 81 с.
8. Технические средства диагностирования транспортных машин / С.И. Попов, Ю.П. Рункевич, Ю.В. Марченко,
B.Ю. Валявин, Н.С. Донцов, В.В. Иванов. Ростов-н/Д., 2016. 199 с.
9. Гальченко Г.А., Логвинов В.И. Элементы оптимизации транспортных процессов как фактор формирования практической компетентности студентов // Наукоемкие технологии и инновации: материалы междунар. научно-практ. конф. Белгород,13-14 мая 2014г. Б., С. 144 - 150.
10. Yanan Z., Emannel G. Robus automatic parallel parking in tight spaces via fuzzy logic. Robotic and Autonomous systems. Vol. 51, P. 10 - 17, 2005.
References
1. Nemkov B.C., Demidovich V.B. Teoriya i raschet ustroistv induktsionnogo nagreva [Theory and calculation of induction heating devices]. Leningrad, Energoatomizdat, 1988, 280 p.
2. Bogdanov V.N., Ryskin S.E. Primenenie skvoznogo induktsionnogo nagreva vpromyshlennosti [The use of end-to-end induction heating in industry]. Moscow-Leningrad, «Mashinostroenie» Publ., 1965, 96 p.
3. Rudnev V., Loveless D., Cook R., Black M. Handbook of Induction Heating, Marcel Dekker Inc., New York, USA, 2003.
4. Rapoport E.Ya., Pleshivtseva Yu.E. Optimal'noe upravlenie temperaturnymi rezhimami induktsionnogo nagreva [Optimal Control of Induction Heating Processes]. Moscow, Nauka Publ., 2012, 309 p.
5. Blinov К., Nikanorov A., Nacke В., Klopzig М. Numerical simulation and investigation of induction through-heaters in dynamic operation mode. COMPEL The international journal for computation and mathematics in electrical and electronic engineering. Selected papers from the Heating by Electromagnetic Sources Symposium 2010, HES 2010, ISSN 0332-1649, Vol. 30, № 5,2011, pp. 1539-1549.
I. Pleshivtseva Yu.E., Nikanorov A.N., Blinov K.Yu., Tkachev I.A., Simulation of temperature field in the process of induction through heating. European researcher. 2011. № 5-1 (7). Pp. 635-637.
7. Lapitskaya M.Kh. [Numerical modeling of the temperature field of a steel cylindrical billet in the process of batch induction heating] . Problemy upravleniya i modelirovaniya v slozhnykh sistemakh. Trudy XVI Mezhdunarodnoi konferentsii. Institut problem upravleniya slozhnymi sistemami [Complex systems: control and modeling problems. Ibe XVI International Conference. Institute of Control Problems of Complex Systems]. Samara, 2014. pp. 81-85. (In Russ.)
8. Shamov A.N., Bodazhkov V.A. Proektirovanie i ekspluatatsiya vysokochastotnykh ustanovok [Design and operation of high-frequency units]. Leningrad, «Mashinostroenie» Publ., 1974, 280 p.
9. Bezruchko I.I. Induktsionnyi nagrev dlya ob"emnoi shtampovki [Induction heating for bulk forming]. Leningrad, Mashinostroenie Publ., 1987, 126 p.
10. Bryukhanov A.N. [i dr.] Kovka i ob"emnaya shtampovka stali [Forging and bulk forming of steel]. Moscow, "Mashinostroenie" Publ., 1967, 435 p.
II. Rapoport E.Ya. Optimal'noe upravlenie sistemami s raspredelennymi parametrami [Optimal control of systems with distributed parameters]. Moscow, Vyssh. shk., 2009, 677 p.
12. Artur M.Kh. Sintez algoritmov optimal'nogo upravleniya protsessom induktsionnogo nagreva stal'noi tsilindricheskoi zagotovki pri nepolnom izmerenii sostoyaniya [Synthesis of optimal control algorithms for the induction heating of steel cylindrical billet with incomplete measurement of the state]. Vestnik samarskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriya: Tekhnicheskie nauki, 2017, no. 3 (55), pp. 7-15. (In Russ.)
Поступила в редакцию /Received_28 ноября 2017 г. /November 28, 2017
