CC BY
137
Шабалин Денис Викторович - кандидат технических наук, преподаватель кафедры двигателей Омского филиала Военной академии материальнотехнического обеспечения. Основные направления научной деятельности: автоматизация систем
управления двигателей транспортных средств многоцелевого назначения. Общее количество работ: 35. shabalin_d79@mail.ru
УДК 656.1
УРОВНИ УПРАВЛЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ТРАНСПОРТНОЙ СИСТЕМЫ
Е. А. Петров, В. А. Краус
Аннотация. В статье рассматриваются вопросы построения интеллектуальной транспортной системы и разработки комплекса поддержки принятия решений с использованием алгоритмов расчёта управляющих воздействий на транспортный поток, экономической эффективности использования различных решений.
Ключевые слова: интеллектуальная транспортная система, автоматизированная система управления дорожным движением, безопасность дорожного движения.
Введение
Транспортные заторы становятся все более актуальной проблемой в мегаполисах. Поэтому местные органы власти должны постоянно работать над максимизацией эффективности подведомственной им улично-дорожной сети (УДС), сводя при этом к минимуму последствия нарушений движения, связанные с дорожнотранспортными происшествиями (ДТП) и проведением различных мероприятий.
Изменившиеся условия мобильности, характеризующиеся увеличением количества автомобилей в течение последних лет, привели к повышению нагрузки на дорожную транспортную инфраструктуру и окружающую среду. Растущую потребность в улучшении условий передвижения нельзя полностью удовлетворить ни внутри населённых пунктов, ни за их пределами только лишь созданием новых транспортных сообщений или проведением иных строительных мероприятий [2]. С целью выхода из сложившейся ситуации необходимо внедрение сложнейшего комплекса технических и программных средств, проведение соотвествующих организационных мероприятий, опирающихся на передовые достижения науки и техники.
Интеллектуальная транспортная система (ИТС) является важным инструментом для управления и информирования всех участников движения на УДС, которая автоматически реагирует на колебания в интенсивности и скорости движения транспорта, происшествия, мероприятия и др. благодаря использованию многих источников данных, в том числе
детекторов транспорта, бортовых устройств. Создание ИТС, использующей самые прогрессивные технологии управления, позволяет получить множество преимуществ, включая сокращение транспортных заторов, увеличение пропускной способности УДС и повышение безопасности движения, что в свою очередь идет на пользу местной окружающей среде и экономике.
Основная часть
Современные системы организации и управления дорожным движением в составе ИТС должны учитывать любые изменения транспортной ситуации, все виды перевозок и транспортных корреспонденций в городских районах, в том числе для приоритетного движения средств транспорта общественного пользования, не создавая при этом помех движению остальных участников дорожного движения, обеспечивать надежный
альтернативный способ передвижения.
Архитектура ИТС (рис. 1.) подразделяется на три уровня:
периферийный - дорожные контроллеры, детекторы транспорта, светофоры знаки и табло переменной информации и др.;
центральный (оперативный) - программные комплексы, осуществляющие управление непосредственно периферийным
оборудованием;
стратегический - программные комплексы, осуществляющие агрегацию и управление комплексами центрального уровня.
(лггуаписшнын уровень
▲
Периферийный уровень
Дорожная интегрированная система связи
переменной информации. знаки переменной информации)
■ ьрртбсыс feiftfifiiea'' ipancnofmii.ix средств
Рис. 1. Функциональная структурная схема ИТС
Интеграция компонентов ИТС центрального уровня (АСУДД города, АСУДД магистралей, автоматизированная система обнаружения инцидентов, видео система, система приоритетного проезда общественного транспорта, система публикации данных для участников движения и др.) в систему уровня- ATMS (Advanced Traffic Management System), напри-
мер Networks© производства компании
DELCAN, или с иными системами различной степени сложности. Системы такого рода (рис. 2) объединяют множество подсистем, устанавливая единое управление и администрирование ими посредством единообразного GUI (Graphical User Interface).
Рис. 2. Функциональная структурная схема интеграционной платформы ATMS
В настоящее время в современных ИТС, в том - аварийное событие (Incident Event);
числе в составе адаптивных систем управления - событие закрытия/перекрытия (Closure
дорожным движением [4] обрабатываются Event);
следующие типы событий: - информационное событие (Events/Info Event);
- событие дорожных или строительных работ (Roadwork/Construction Event);
- событие затора (Congestion Event);
- событие ограничения (Restriction Event);
событие условий (Conditions Event);
- событие угрозы (Hazards Event).
Указанная информация в вцце агрегированных
данных поступает от множества центральных подсистем (рисунок 3).
Принцип действия стратегического программно-аппаратного комплекса следующий: агрегированная информация от подсистем центрального уровня поступает на интеграционную платформу ATMS, где далее информация транслируется в комплекс поддержки принятия решений, в составе, которой обязательно наличие следующих подсистем:
- подсистема моделирования (AIMSUN, VISSIM/VISUM);
- подсистема прогнозирования, мониторинга транспортных потоков в реальном масштабе времени;
- подсистема/модуль определения стратегий управления.
Расчёт и обработка исходных данных может выполняться, например, с использованием системы Software Platform for Processing Traffic and Travel Data от компании GEWI, историческую базу данных предоставляет, например пакет VISSIM и VISUM. Обработанная информация поступает в комплекс AIMSUN и AIMSUN ONLINE.
В настоящее время практически отсутствуют решения, позволяющие не только управлять транспортным потоком (ТП) с использованием систем моделирования, систем координации светофорных объектов, систем информирования, но и обеспечивающие комфортное и безопасное движение в реальном масштабе времени с учётом интенсивности, скорости, интервалов между автомобилями и других параметров (свойств) ТП. В частности в моделях должны быть описаны методы управления дорожным движением [3]. Иными словами практически все расчёты программ координации светофорных объектов, информационных устройств выполняются с использованием классических подходов, например с помощью, популярного программного обеспечения, TRANSYT, где свойства ТП используются только в качестве исходных данных и далее при расчётах режимов управления не меняются кроме значений интенсивности и скорости движения.
В настоящей работе предлагается описание решения для подсистемы (модуля) определения стратегий управления, с использованием математического аппарата, рассматриваемого в работе [1].
Для формализации процесса преобразования групп автомобилей было предложено выражение, описывающее изменение мгновенной интенсивности в группе транспортных средств (ТС), следующей между перекрёстками и участками дорожной сети с различной интенсивностью движения транспортного потока:
А(0 =
*—kt
При 0<t<t„p—tT U A^ig
Л —k(tnP —tT)
^ ](tT —tnp)+\
t
Л (t)=const при A^g
где Л - интенсивность движения на выходе с перекрёстка; к - коэффициент приведения; Э -
время проезда; t - время движения по перегону при v=constant; tT - время торможения (формирования) группы ТС.
Верхняя строка правой части выражения (1) позволяет отображать характер изменения свойств ТП при разъезде группы автомобилей движущихся по перегону и может применяться при значениях интенсивности движения транспортного потока не более 300 автомобилей в час.
Средняя строка правой части выражения (1) характеризует изменение свойств ТП группы автомобилей в зоне торможения при движении на запрещающий сигнал светофора, и оно верно для
при t —1_, <t <t и
1 Пр 1 пр
средних значении интенсивности движения транспортного потока не более 400 автомобилей в час.
Нижняя строка правой части выражения (1) позволяет учитывать изменения свойств ТП на разных стадиях, и представляет собой модель преобразования ТП при движении групп автомобилей при высокой интенсивности движения транспортного потока более 600 автомобилей в час.
Зависимость изменения мгновенной интенсивности движения от времени проезда участка УДС и процессы, происходящие с транспортным потоком при движении группы автомобилей от стоп - линии одного перекрёстка до стоп - линии следующего по ходу движения перекрёстка или транспортной развязки, сечения приведены на рис. 4.
Входные параметры
Входные
параметры
Автоматизированная система управления дорожным движением (АСУДД)
Входные
параметры
Входные
параметры
Входные
параметры
Входные
параметры
Входные
параметры
Входные
параметры
Автоматизированная система информирования участников дорожного движения (АСИУДД)
Автоматизированная система мониторинга параметров транспортных потоков (АСМПТП)
Автоматизированная система фиксации нарушений ПДД (АСФНПДД)
Система управления парковочным пространством
- параметры светофорного регулирования;
- режим работы светофорных объектов;
- контроль внешнего локального управления;
- состояние оборудования светофорных объектов;
.-формирование отчетов;
- параметры транспортных потоков;
- обнаружение задержек в УДС;
- фиксация проезда общественного транспорта;
- сценарии ^пр^дления транспортными
- контроль изображения на табло с использованием видеокамер;
- частота обновления информации;
- визуальное информирование участников дорожного движения;
- графическая информация;
- состояние периферийного оборудования;
- формирование отчетов; ,
- информация о дорожных информационных табло;
-информация о кольцевых информационных
- информация о динамических информационных табло.
Система видеонаблюдения ИТС на МКАД
Система управления движением наземным пассажирским транспортом
- параметры транспортных потоков;
- состояние периферийного оборудование
- данные о текущей дорожно-транспортной обстановке;
- формирование отчетов;
- количество ТС, проехавших зону контроля;
- верхняя квантиль скорости;
- скорость; л
- дистанция между ТС;
- направление движения;
- занятость полосы;
- присутствие ТС в зоне контроля.
- матрицы корреспонденций ТС (при развитии
системы); „
^сходные данные для определения свойств
- определение аварийных участков УДС:
- маршруты передвижения конкретных ТС;
- состояние периферииного оборудования;
- данные о считанных государственных регистрационных знаках.
- информация о местораспространении паоковок;
- оощее количество парковочных мест;
- количество свободных мест;
- степень наполнености парковочных мест; время и частота использования парковочного
^пространства;
-количество нарушении режима парковки;
- парковочными тарифами, в зависимости от „ зоны города, специальных тарифов конкретной стоянки как гаража, социального статуса владельца ТС, времени суток и т.п.
-информирование об условиях движения на
- обнаружение ТС в зоне контроля;
- состояние периферийного оборудования; параметры транспортных потоков;
- определение усредненного значения в „ зонахконтроля ло полосам за определенный период;
- автоматическое определение нештатных ( ситуации (ДТП, предзатор, затор, ЯС и т.д.).
- мониторинг передвижения ТС; . данные о регулярности (интервалы) движения
- данные о внештатных ситуациях в ТС;
------------- -----“"женияТС;
Система поддержки принятия решении по управлению транспортными потоками
Собственная сеть сенсоров
Чужая сеть сенсоров
GPS ГЛОНАСС данные потребителей
Исторические
данные
Данные об авариях
Обработка
Государ-
ственные
организации
Радио и телевидение
Мобильная
связь
Автомобильная
новигация
V________
Межкроссова платформа интегрирующего верхнего уровня
А
^ ...^-Лты, графики движё!...... .
— - матрицы корреспонденции данные пассажиропотоков;
- па^аметрь^информирования пассажиров о
^данныеИрасхода топлива для каждого [автобуса.__________________________________
Рис. 3. Перечень центральных подсистем и выходных параметров, поступающих
на уровень платформы ATMS
Заключение
Анализ полученной зависимости позволил сделать вывод о том, что характер преобразования транспортного потока в те или иные формы (группы) зависит от значения интенсивности движения и момента смены запрещающего сигнала светофора (или другого информационного устройства) на разрешающий, то есть сдвига фаз светофорного регулирования. Таким образом, оптимизация величины сдвига фаз светофорного регулирования при заданном значении интенсивности движения является главной задачей нового подхода в управлении движением ТП, заключающемся в комбинированном управлении процессом сохранения групп ТС при движении на перегонах УДС. В рамках нового подхода можно выделить основной принцип управления группами автомобилей, когда разрешающий сигнал светофора включается до начала торможения лидеров группы автомобилей (сдвиг фаз светофорного регулирования в зоне опережения).
Сдвиг фаз светофорного или информационного регулирования следует смещать в зону
опережения в тех случаях, когда распад групп ТС при их подходе к светофору (информационному устройству) практически отсутствует, а помехи движению (запрещающий движение сигнал светофора или другого информационного устройства) могут вызвать остановку группы транспортных средств.
Предлагаемое решение наиболее полно подходит в качестве компонента в модуле определения стратегий управления ТП, где по результатам предоставленных верифицированных данных о свойствах транспортного потока в комплексе AIMSUN ONLINE (VISSIM/VISUM ONLINE) выбирается необходимый сценарий управления с учётом свойства транспортного потока.
Модуль определения стратегий управления, с использованием выражения (1) позволяет определять наиболее безопасный и эффективный способ ситуационного управления ТП, с учётом изменения его свойств, который можно использовать в составе математического обеспечения комплекса поддержки принятия решений (рис. 5).
Модель AIMSUN
Модель VISSIM/ VISUM
Модуль
AIMSUN Online О определения
стратегий
управления
Система Интеграционная
прогнозирования, м ► платформа ATMS
мониторинга
Рис. 5. Упрощённая структурная схема комплекса поддержки принятия решений по управлению транспортными потоками
Таким образом, мониторинг значений свойства транспортных потоков на всем протяжении УДС (в каждом районе, участке) и выполнение соответствующих проверок и условий в модуле определения стратегий управления позволит наиболее точно обеспечивать реализацию парадигмы комфортного и безопасного передвижения транспортных средств.
Библиографический список
1. Петров Е. А. Совершенствование координированного управления движением транспортных потоков высокой интенсивности. Автореф. дис. канд. тех. наук. - Тюмень, 2004. - 24 с.
2. Петров Е. А. Современное программное обеспечение для автоматизированной системы управления дорожным движением // Транспортная стратегия - XXI век. - 2011. - № 12. - С. 60-61.
3. Петров Е. А., Сухоченков А. С. Современные подходы к разработке комплексных схем организации дорожного движения // Автомобильные дороги. - 2011.
- № 4. - С. 70-71.
4. Петров Е. А., Вольф Даниел. Адаптивная система управлением дорожным движением в составе городской ИТС // Дорожная Держава. - 2012. - № 40. - С. 46-49.
MANAGEMENT LEVELS OF INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS
E. A. Petrov, V. A. Kraus
The article lights up the ITS architecture and regarding the development of decision-making support complex by means of estimation algorithms of administrative actions on the traffic flow, including an economic usage efficiency of different solutions.
Петров Евгений Александрович - канд. техн. наук, директор департамента решений на транспорте, генеральный конструктор проекта ИТС г. Москвы ЗАО «Ситроникс КАСУ». Основные направления научных исследований - разработка архитектуры интеллектуальной транспортной системы; изучение свойств транспортных потоков и создание методов управления ими. Имеет более 10 опубликованных работ. E-mail: epetrov@sitronics. com
Краус Валентина Александровна - аспирантка Сибирской государственной автомобильнодорожной академии. Основное направление научных исследований - управление движением транспортных и пешеходных потоков. Имеет 3 опубликованные работы. E-mail: kdkv@mail.ru
