CC BY
509
УДК 621.863.2
МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ДОРОЖНЫМ ДВИЖЕНИЕМ ДЛЯ АСУДД Л.С. Абрамова, доцент, к.т.н., ХНАДУ
Аннотация. Предложены методы управления дорожным движением для уровня локального регулирования, уровня локальной оптимизации, уровня координации и уровня принятия решений АСУДД. Приведены результаты экспериментальных исследований разработанных методов на улично-дорожной сети г. Харькова и г. Полтавы.
Ключевые слова: автоматизированная система управления дорожным движением, управление, регулирование, транспортный поток, транспортные средства, управление дорожным движением, моделирование.
МОДЕЛ1 УПРАВЛ1ННЯ ДОРОЖН1М РУХОМ ДЛЯ АСУДР Л.С. Абрамова, доцент, к.т.н., ХНАДУ
Анотаця. Запропоновано методи управлтня дорожтм рухом для р1вня локального регулюван-ня, р1вня локальноï оптим1зацИ, р1вня координацИ' й р1вня прийняття ршень АСУДР. Приведено результати експериментальних досл1джень розроблених метод1в на вулично-дорожтй мереж1 м. Харкова i м. Полтави.
Ключов1 слова: автоматизована система управлтня дорожтм рухом, управлтня, регулю-вання, транспортний потт, транспортт засоби, управлтня дорожтм рухом, моделювання.
MODELS OF TRAFFIC MANAGEMENT FOR ASTM (AUTOMATIC SYSTEM OF TRAFFIC MANAGEMENT) L. Abramova, Associate Professor, Candidate of Technical Science, KhNAHU
Abstract. Methods of traffic management for the local regulation level, local optimization level, coordination level and decision - marking level for ASTM are suggested. Results of experimental investigations of developed methods on the road traffic net of Kharkiv and Poltava are presented.
Key words: automatic system of traffic management, management, traffic flow management, vehicle, road traffic management, modeling.
Введение
В настоящее время в крупных городах Украины имеют место проблемы организации дорожного движения, особенно в их центральных частях. Это связано с повышением уровня автомобилизации и наличием неизменной исторически сложившейся уличнодорожной сети города, а также наличием парковок на проезжей части [1]. Все это приводит к снижению уровня безопасности движения транспортных средств и пропускной способности улично-дорожной сети, которые
вызывают предзаторовые и заторовые режимы движения.
Радикального улучшения условий движения транспорта в городе на длительную перспективу можно достичь при осуществлении мер градостроительного характера: строительством мостов, тоннелей, пробивкой новых магистралей. Осуществление таких проектов требует значительных финансовых вложений и затрат времени. Анализ показывает, что значительно смягчить ситуацию позволит комплекс мероприятий, связанных с совер-
шенствованием управления транспортными потоками в городе - внедрением компьютеризированных автоматических систем управления дорожным движением (АСУ ДД) на улично-дорожной сети городов.
Безопасность дорожного движения и эффективность управления транспортными и пешеходными потоками в значительной мере определяются качеством организации дорожного движения, надежностью и отказоустойчивостью программно-технических
средств систем управления дорожным движением. Поэтому разработка принципов организации дорожного движения и систем управления транспортными потоками, необходимость использования современных технологий связи и управления, разработка принципов управления является весьма актуальной проблемой в настоящее время.
Анализ публикаций
При решении проблем организации дорожного движения и управления транспортными системами в международной практике широко используется система Интеллектуальной Транспортной Инфраструктуры (Intelligent Transportation System, далее ITS), способной эффективно управлять существующей улично-дорожной сетью с учетом её плотности и пропускной способности [2, 3]. Под ITS понимают использование последних достижений информационных технологий и систем связи, управления, компьютерного оборудования и программного обеспечения для улучшения эффективности и безопасности работы наземного транспорта. Отличительный признак таких систем - автоматическое (или с минимальным участием оператора) формирование управляющих воздействий в режиме реального времени на объекты транспортной системы.
Аббревиатура ITS, появившаяся в США, стала международно признанным сокращением для Систем Информационного Обеспечения Транспорта. Внедрение ITS значительно изменило всю структуру наземных перевозок в мире. В 1991 г. Конгрессом США был принят специальный законодательный акт ISTEA об увеличении пропускной способности автомобильных дорог, уменьшении или исключении транспортных заторов, повышении уровня безопасности движения за счет
применения передовых современных технологий.
Особое внимание заслуживает разработка способов управления движением транспортных средств в условиях плотных потоков на городских магистралях с периодически возникающими заторовыми ситуациями.
Цель и постановка задачи
При проектировании автоматизированных систем управления дорожным движением необходимо разработать алгоритмы управления ДД для каждого уровня с целью упорядочения разработанных моделей управления ТП для функционального управления АСУДД.
Модели управления дорожным движением
При описании организации управления транспортными потоками можно выделить несколько уровней, на каждом из которых решаются определенные задачи.
Выделим последовательно четыре уровня управления: локального регулирования (уровень САР), локальной оптимизации (уровень САУ), координации локальных систем оптимизации, оперативного управления и принятия решений (рисунок 1).
Рис. 1. Уровни управления дорожным движением
Рассмотрим задачи, решаемые на каждом уровне иерархии автоматизированной системы управления дорожным движением.
Уровень САР. На этом уровне обеспечивается решение задач локального автоматическо-
го регулирования, т.е. стабилизации или программного изменения параметров объекта в соответствии с установками, задаваемыми на вышерасположенном уровне САУ. В качестве технических средств на уровне САР могут быть использованы как цифровые регуляторы (в том числе и микропроцессорные), так и традиционные регуляторы непрерывного действия.
Уровень САУ. Предназначен для оптимизации управления ограниченным комплексом объектов, подчиненных соответствующим оптимизаторам. Критерии цели управления, рассматриваемые на этом уровне, могут отличаться от общего критерия функционирования всей системы. Во всяком случае, в них необходимо учитывать «собственные интересы» подчиненных оптимизаторам подсистем. Технические средства уровня САУ, а также средства более высоких уровней иерархии должны использовать современные компьютерные технологии и средства скоростной связи и обработки информации.
Уровень координации. На этом уровне осуществляется координированное, т.е. согласованное управление работой локальных оптимизаторов с целью достижения общей задачи функционирования всей системы в целом. При этом для оптимизации используется один или несколько критериев, отражающих «интересы» всей иерархической системы.
Уровень оперативного принятия решений. Как правило, этот уровень содержит руководящий орган (коллектив специалистов или лицо, принимающее решение), обеспеченный современными компьютерными технологиями для проведения расчетов возможных вариантов решения. На этом уровне общие цели и задачи, стоящие перед системой, преобразуются в конкретные установки для нижних уровней управления. Кроме того, происходит распределение ресурсов управления между отдельными подсистемами и принятие решений в различных внештатных ситуациях.
На уровне локального регулирования осуществляется светофорное регулирование пересечениями улично-дорожной сети города (УДС), а также с помощью дорожных знаков (управляемых и стационарных) определяется режим движения транспортного потока.
Известно, что пересечения многополосных магистралей общегородского назначения в мегаполисах относятся к сложным пересечениям по уровню интенсивности транспортных потоков (ТП) и топологии. Повышенный спрос на проезд автотранспортных средств (АТС) влияет на увеличение транспортных задержек и на возникновение предзаторовых и заторовых ситуаций на УДС города.
Для решения этих проблем для уровня САР предлагаются усовершенствованные алгоритмы управления светофорной сигнализацией на уровне САУ.
В существующих методиках оценки безопасности регулируемых пересечений [4] рассматриваются конфликтные точки в каждой фазе отдельно, но не учитывается риск возникновения ДТП в межфазный период, когда АТС заканчивают в промежуточной фазе маневр, начатый в разрешающую фазу. Длительность промежуточного такта рекомендуется принимать 3-4 секунды.
В ходе исследования было выявлено, что выбор последовательности включения фаз светофорного регулирования влияет на эффективность регулирования [5]. При этом получено уточненное значение длительности промежуточного такта („) с учетом расстояния, которое проходит АТС при окончании движения в /-ой фазе, и расстояние, которое проходит АТС в следующей (/+1)-ой фазе до конкретной точки. Определяем („ по следующей формуле [5]
= 2-
V + 3,6(I/ + \а) _ 2к.
7,2аТ V V аТ
+ 3, (1)
где аТ - среднее ускорение автомобилей в потоке, м/с2; V, - средняя скорость движения, км/ч; I, - расстояние от стоп-линии до дальней конфликтной точки в фазе регулирования /, м; 1а - средняя длина автомобиля в потоке, м; !м - расстояние от стоп-линии до дальней конфликтной точки в фазе регулирования 7+1, м.
Следует отметить, что методика расчета цикла светофорного регулирования Вебстера приводит к увеличению транспортных задержек на основании расчета увеличенных значений параметров цикла. Предложено
рассчитать среднюю задержку автомобиля d (с/авт.) по зависимости [5]
= 0,5• Т (1 Х) +
+900Т
1 -X Х (Х -1) + ,J (Х -1)2 + (8kIX / сТ)
(2)
где Т - длительность цикла регулирования, с; X - отношение длительности основного такта к длительности цикла регулирования; X -степень насыщения направления; с - пропускная способность направления движения, авт./ч.
Экспериментальные исследования движения АТС и определение транспортной задержки на пересечении, при изменении последовательности фаз регулирования проведены с помощью программного обеспечения PTV Vision® Vissim по измеренным параметрам ТП на пересечениях УДС г. Харькова. Результаты моделирования приведены на рис. 2 и 3.
и
н
ч
(Я
&
Рис. 2. Степень опасности перекрестка при различных вариантах последовательности фаз
м М к Н =
и
а
64
62
60
58
56
54
52
50
1-2-3-41-3-4-2 1-2-4-3 1-3-2-4 1
4-2-3 1-4-3-2 порядок включення фаз
Рис. 3. Средняя задержка ТС на перекрестке при различных вариантах последовательности фаз
Таким образом, показано, что на множестве вариантов чередования фаз существует оптимальный выбор последовательности, кото-
рая позволяет повысить безопасность проезда при уменьшении транспортной задержки. Следующей задачей уровня САУ является задача определения параметров режима движения ТП, с целью повышения пропускной способности УДС, на которую влияют зато-ровые и предзаторовые ситуации.
Заторовые ситуации возникают по многим причинам, одной из основных является остановка АТС на регулируемых пересечениях, что способствует образованию ударных волн, которые распространяются с высокой скоростью в плотных транспортных потоках. При этом основной резерв повышения пропускной способности на магистралях города, при наличии регулируемых пересечений, заключается в предотвращении образования затора или его устранении, а минимальное время управления фронтом ударной волны реализуется динамическим изменением времени разрешающей фазы, в зависимости от спроса на проезд. Но такой подход не решает проблемы, так как длительность цикла светофорного регулирования имеет ограничения (Т ц < 120 с). Предлагается управлять хвостом
ударной волны, т. е. управлять прибытием АТС к месту возникновения затора путем определения скорости движения АТС на подходе к затору. Для этого было проведено моделирование движения АТС в плотном потоке, что позволило получить следующие результаты [6]. Изменение скорости АТС в потоке связано с двумя режимами: ускорением (а1) до достижения скорости потока и замедлением (а2), чтобы избежать столкновения с впереди идущим автомобилем. В теории автомобиля безопасная скорость движения АТС в плотном потоке определяется выражением [6]
v = 42-
j •<
(3)
где у - ускорение автомобиля, м/с2; ё - дистанция безопасности, м.
Проведенный ряд эмпирических исследований на УДС г. Харькова позволил уточнить формулу определения скорости АТС [6]
v = ^4
j •
(4)
Тогда, с учетом уточнений, значение ускорения (замедления) АТС определяется как [6]
a12(V,d) = -arctan(V —s/4...). (5)
Предлагаемый способ динамического управления состоит в определении допустимой скорости движения АТС к месту затора и определении расстояния, на котором значение этой скорости становится управляющим воздействием, отображенным на управляемом дорожном знаке.
В процессе моделирования получены значения ускорения a(t) последнего АТС в потоке и скорости движения V(t) [6]
a(t ) = 2,86e-t4/170+0’14, (6)
t
V(t) = 2,86 + Ja(t)dx. (7)
0
Разработана имитационная модель в интегрированной среде разработки приложений Delphi 7.0.
Рабочая область интерфейса программной реализации приведена на рис. 4.
С помощью предложенной модели были получены значения управляющих воздействий для конкретных участков УДС г. Харькова. Так, при скорости свободного движения
60 км/час, длительности цикла - 60 секунд,
длительности разрешающей фазы - 20 секунд, при ограничении скорости до 15 км/час расстояние, на которое следует его вводить, 254 м от стоп-линии. По оценке, пропускная способность после введения управления скоростью увеличилась на данном участке УДС на 15 %.
Для уровня координации в АСУДД предложен адаптивный метод контурного управления ТП, в основу которого положен принцип равенства скорости движения ТП на соседних перегонах УДС [7]. Прототипом является координированное управление на магистрали УДС, при этом под контуром понимаем замкнутую часть УДС, ограниченную магистралями городского назначения. Задачей управления в этом случае является обеспечение равномерного движения ТП по смежным перегонам контура по критерию [7]
(V - V1+1)2 ^ min, (8)
где Vi - скорость движения на предыдущем перегоне, км/ч; Vi+1 - скорость движения на последующем перегоне, км/ч.
При решении оптимизационной задачи был реализован метод Нелдера-Мида для сложных «овражных» функций.
Размерность задачи оптимизации [7]
Z = 2n - R max, (9)
где n - количество перекрестков контура УДС; R - количество перекрестков, минимальный цикл которых равен общему циклу для всех перекрестков.
Разработана имитационная модель, формат которой позволяет получить графическое представление графа УДС по топологической карте города и перекрестков в масштабе визуального представления транспортной сети, отображение перегонов, связывающих
3? Ударная волна
1 Действия
[ Настройки 1 [ Запуск ] 1 Остановить | Сброс с Выход |
110 108 О <D 275,00 I 23
96 84 10,1
72
60 48 36 24 12 о^,7б8'4 68 4 f'^.l 69,871.3 о о 1 о о о Ю,1 J а V <? ^ о( О 1 о 68'471,3 72.067 7 70,6720 10,1 5 с ° о ' ° о ' 0 3,1 3.0
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 u 1600 1800 2000
Рис. 4. Рабочая область интерфейса программной реализации
пересечения (их параметры и скорости движения ТП), а также временные диаграммы лент времени по контуру и на отдельно взятом пересечении. Блок-схема имитационной модели контурного управления ТП представлена на рис. 5.
Рис. 5. Блок-схема имитационной модели управления транспортными потоками
В результате моделирования получаем управляющие воздействия: скорость движения ТП на каждом перегоне и параметры светофорного управления на каждом пересечении контура.
Оценку эффективности предложенного метода проводили по энергетическим параметрам, которые в теории транспортных потоков рассматриваются как показатели качества движения [8].
К энергетическим критериям эффективности ДД относятся шум ускорения и градиент скорости. Эти критерии оценивают равномерность режима движения и временные задержки:
- шум ускорения [7]
1 Т - 2 -5а= (тI(а-а) Л)2;
Т п
(10)
- градиент скорости [7]
*=г •
(11)
где а1 - текущее значение ускорения АТС на исследуемом участке магистрали, м/с2;
V - текущее значение скорости на исследуе-
мом участке магистрали, м/с; Т - время движения, с; V - средняя скорость на участке магистрали, м/с.
Проведенные экспериментальные исследования на контуре УДС г. Полтавы показывают, что изменение градиента скорости на 20 % позволило добиться равномерного движения ТП.
В современных системах управления ДД на уровне оперативного управления и принятия решений находится центр управления либо оператор, которые руководствуются эвристическими методами при выборе управляющих воздействий. Системы автоматического управления могут иметь заранее рассчитанный сценарий по формированию управляющих воздействий по сети в целом на основании статистических данных. Но выбор того или иного сценария осуществляет лицо, принимающее решение (ЛПР). Следовательно, возникает необходимость в разработке системы обеспечения принятия решений для поддержки производительного уровня ЛПР.
Разработаны модели принятия решений на основании элементов теории полезности, которая может быть реализована 5 этапами [9]. Один из этих этапов - структурный анализ, который позволяет получить структуризацию проблемы на качественном уровне, что позволяет ЛПР определять основные шаги процесса принятия решения и упорядочить их в виде некоторой последовательности для реализации на УДС города. С этой целью построено дерево решений. Дерево решений для АСУДД представляет собой ориентированный граф, имеющий 2 уровня вершин: на 1-м уровне расположены вершины типа «событие» (С), на 2-м уровне - вершины типа «действие» (Д). При этом «события» происходят независимо от ЛПР, но от них зависят принимаемые им «действия». Кроме того, необходимо задать критерии эффективности дорожного движения, значения которых в необходимый момент времени определяют цель управления и соответствуют принимаемому решению.
Элементы разработанного дерева решений для АСУДД следующие:
- действия - ограничение скорости на участке УДС, реверсивное движение на перегоне,
ограничение доступа к участку УДС, запрещение маневров, управление светофорной сигнализацией;
- события - увеличение интенсивности ТП, снижение скорости ТП, изменение пропускной способности УДС, изменение длительности фаз светофорного регулирования, выравнивание циклов регулирования;
- критерии эффективности - время задержки на участке УДС, объем выбросов вредных веществ в атмосферу, уровень загрузки участка УДС, снижение аварийности, пропускной способности, длина очереди на пересечении.
Построены деревья решений для следующих ситуаций на УДС города: обеспечить пропуск колонны спец. автомобилей, ДТП, проведение дорожно-ремонтных работ, неблагоприятные дорожные условия. Для выбора оптимального управляющего воздействия применяли критерии Вальда, Байеса-
Лапласса и Гурвица. Как показали исследования, выбор оптимального решения с учетом вероятностных и стоимостных параметров ребер дерева решений дает критерий Байеса-Лапласса. Полученные результаты дают возможность предполагать, что выбранные методы моделирования позволяют программно реализовать систему поддержки на уровне принятия решений в АСУДД.
Выводы
Предложены алгоритмы управления дорожным движением для уровня САР, САУ, уровня координации и уровня принятия решений в АСУДД. Разработаны имитационные модели для определения управляющих воздействий на дорожное движение, которые могут быть реализованы с помощью технических средств регулирования - управляемых дорожных знаков.
Литература
1. Решетников Е.Б. Анализ организации дорожного движения в центральной части города Харькова / Е.Б. Решетников, Л.С. Абрамова, Н.С. Чернобаев, В.В. Ши-
рин // Вестник ХНАДУ. - 2005. - Вып. 29.- С. 116-122.
2. Barcelo J. Modelling Advanced Transport
Telematic Application with Microscopic Simulators / J. Barcelo, J. Casas, J. Ferrer, D. Garcia // Traffic and Mobility. -Springer. - 1999. - Vol. 17. - P. 205-221.
3. Del Castilio J.M. On the functional form of
the speed-density relationship / J.M. Del Castilio, F.G. Benitez // General theory. Tramp Res. - 1995. - Vol. 29B. - P. 373389.
4. Кременец Ю.А. Технические средства ор-
ганизации дорожного движения : учебник для вузов / Ю.А. Кременец, М.П. Печерский, М.Б. Афанасьев. - М. : ИКЦ «Академкнига», 2005. - 279 с.
5. Абрамова Л.С. Оптишзащя параметрiв ло-
кального управлшня на багатосмугових перехрестях у мютах / Л.С. Абрамова, 1.С. Бугайов // Вюник Д1АТ. - Донецьк : ЮрСервис. - 2008. - № 2-3. - С. 28-34.
6. Абрамова Л.С. Способ повышения пропу-
скной способности регулируемых перекрестков / Л.С. Абрамова, В.В. Ширин // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2010. - Вып. 4/3 (46).
- С. 58-61.
7. Абрамова Л.С. Постановка задачи адап-
тивного управления дорожным движением / Л.С. Абрамова, Н.С. Чернобаев // Вюник Д1АТ. - Донецьк : ЮрСервис. -2008. - №1. - С. 7-12.
8. Абрамова Л.С. Обоснование выбора показа-
телей эффективности контурного управления дорожным движением / Л.С. Абрамова, Н.С. Чернобаев // ВосточноЕвропейский журнал передовых технологий. - 2010. - 4/3 (46). - С. 58-61.
9. Абрамова Л.С. До питання вибору критер>
1в ефективносп оргашзаци дорожнього руху методами теори корисносп / Л.С. Абрамова, С.В. Капинус // Автомобильный транспорт : сб. научн. тр. -Харьков : ХНАДУ. - 2009. - Вып. 25. -С.62-65.
Рецензент: Е.В. Нагорный, профессор, д.т.н., ХНАДУ.
Статья поступила в редакцию 2 августа 2010 г.
