Software & Systems

В настоящее время остро стоит проблема управления транспортными потоками, особенно в больших городах. Увеличение количества как личных, так и общественных транспортных средств (ТС) привело к перегруженности городских дорог, многочасовым пробкам, затруднению движения пешеходов, увеличению количества аварий и т.д. Объектом в системе управления дорожным движением является транспортный поток, состоящий из технических средств (автомобилей, мотоциклов, автобусов и т.д.).

Компьютерное моделирование становится распространенным средством анализа сложных систем. Современный рынок внедрения и сопро- вождения технологических систем часто требует разработки систем поддержки принятия стратегических и оперативных решений на основе имитационных моделей. Так, низкоуровневое имитационное моделирование все чаще применяется при принятии решений о проектировании и реорганизации транспортных систем [1, 2].

В качестве платформы создания имитационной модели была выбрана среда моделирования AnyLogic 6.9.0 University (версия для образовательных учреждений).

Разработанная имитационная модель (см. рисунок) содержит следующие структурные элементы:

-     четырехстороннее пересечение с примыка- ющими с каждой стороны дорогами;

-     разделительная полоса, разделяющая каждую дорогу на две проезжие части по три полосы в каждом направлении;

-     система генерации агентов модели – ТС двух типов: легковой автомобиль и грузовой автомобиль грузоподъемностью от 2 до 6 тонн;

-     четыре блока логики движения ТС (по одному на каждое направление);

-     модели элементов световой сигнализации – светофоры типа Т.1.л;

-     диаграмма состояний, моделирующая логику переключения сигналов светофоров, основанную на двухкольцевой фазировке;

-     модуль системной динамики, моделирующий работу контроллера локального пересечения;

-     блок управляющих параметров модели;

-     элементы управления параметрами модели;

-     модуль чтения параметров цикла жесткого регулирования из внешнего файла MSExcel;

-     модуль сбора статистики параметров агентов;

-     гистограмма распределения задержки ТС, показывающая также среднее время задержки всех ТС на протяжении эксперимента [3–9].

Созданная на базе AnyLogic 6.9.0 имитационная модель может быть использована для поддержки принятия решений и охватывает все этапы проведения исследований с помощью имитационного моделирования.

Для проведения исследований алгоритма была разработана методика проведения эксперимента.

Входящие параметры модели:

-     интенсивность прибытия ТС северного IN, восточного IE, южного IS и западного IW подходов, авт./мин.;

-     распределение автомобилей по направлениям (налево, прямо, направо) для каждого подхода, %:

для северного – pNлев., pNпрям., pNправ.;

для восточного – pEлев., pEпрям., pEправ.;

для южного – pSлев., pSпрям., pSправ.;

для западного – pWлев., pWпрям., pWправ..

Порядок проведения испытаний следующий.

1.    Вначале составляется программа испытаний, базирующаяся на различных комбинациях последовательных изменений входящих параметров модели.

2.    Далее для каждого испытания производится расчет длительностей основных тактов по общепринятому алгоритму Вебстера для жестких алгоритмов.

2.1.   Рассчитывается поток насыщения:

,(1)

где P – пропускная способность полосы движения, ед./ч; n – число полос, открытых для движения; ID – интенсивность движения на рассматриваемом подходе к пересечению, прив.ед./час; pDпрям., pDлев., pDправ. – доли автомобилей, проезжающих в указанном направлении, %.

2.2.   Вычисляется фазовый коэффициент:

y = ID/M.                                                             (2)

В каждой фазе выбирается подход или выделенное направление с максимальным фазовым коэффициентом, то есть наиболее загруженный. Он и является лимитирующим.

2.3.   Выполняется расчет переходных тактов t`.

В общем случае переходные интервалы не следует назначать длительностью менее 3 с. Если найденное значение t´ не превышает 4 с, то переходный интервал состоит из одного такта (желтый сигнал). При t´ = 5, …, 8 с переходный интервал должен быть составлен из двух вспомогательных тактов (желтый и одновременно красный сигналы включаются в момент выключения желтого). Для упрощения расчетов принимаем длительность переходных интервалов t´ = 3 с.

2.4.   Рассчитывается длительность цикла регулирования:

,                                                  (3)

где L – сумма всех вспомогательных тактов, с; yi – фазовые коэффициенты.

2.5.   Вычисляется длительность основных тактов:

.                               (4)

3.    Полученные значения длительностей основных тактов сводятся в отдельный файл MSExcel (см. таблицу).

Длительность основных тактов

Duration of the main measures

4.    Производится запуск модели, и в режиме исполнения выставляются значения входящих параметров в соответствии с номером эксперимента, а также режим работы модели «Жесткая логика» и номер логики жесткого управления.

5.    После выставления параметров выставляется максимальная скорость выполнения и фиксируется момент, когда среднее время задержки примет стабильное состояние (обычно этот момент наступает после того, как количество автомобилей, вышедших из модели с помощью компонента Sink, достигнет значения 20 и более тысяч). При достижении стабильного состояния среднего времени задержки производятся снятие его значения и запись в соответствующую ячейку листа обработки экспериментальных данных. Затем выполняется выход из режима исполнения модели.

6.    Осуществляется повторный запуск модели, в режиме исполнения выставляются значения входящих параметров в соответствии с номером эксперимента, выставляется режим работы модели «Адаптивная логика», выставляется максимальная длительность зеленого сигнала, равная максимальному значению длительности основных тактов для алгоритма жесткого регулирования, экипажное время выставляется равным 4 с.

7.    После выставления параметров выставляется максимальная скорость выполнения и фиксируется момент, когда среднее время задержки примет стабильное состояние (обычно этот момент наступает после того, как количество автомобилей, вышедших из модели с помощью компонента Sink, достигнет значения 30 и более тысяч). При достижении стабильного состояния среднего времени задержки производятся снятие его значения и запись в соответствующую ячейку листа обработки экспериментальных данных. Затем выполняется выход из режима исполнения модели.

8.    Снова повторяются этапы 6 и 7 с той лишь разницей, что при первом повторе максимальная длительность зеленого сигнала устанавливается на 2 с больше, во втором – на 2 с меньше и на третьем – на 5 с меньше.

9.    Испытания повторяются для каждого номера эксперимента (этапы 4–8). Таким образом, полное исследование работы модели состоит из 150 прогонов.

10. По окончании серии прогонов выполняется расчет разности средних задержек жесткого и адаптивного регулирования, строятся графики, делаются выводы.

Указанная методика моделирования может быть полезна при определении максимальной пропускной способности транспортных пересечений, планировании дорожной инфраструктуры и т.д.

Литература

1.     Левашев А.Г., Михайлов А.Ю. Основные параметры оценки пропускной способности регулируемых пересечений // ВИНИТИ. 2004. № 3. С. 14–19.

2.     Малыханов А.А., Черненко В.Е. Среда низкоуровневого имитационного моделирования транспортных систем // Автоматизация в промышленности. 2010. № 1. С. 34–37.

3.     Traffic control in oversaturated street networks. NCRHP report, 1978, no. 194, 152 p.

4.     Highway Capacity Manual. TRB, Washington, DC, 2000, 1134 p.

5.     Teply S. Canadian Capacity Guide for signalized intersection. Committee Canadian Capacity Guide for Signalized Intersections, 1995, 117 p.

6.     Врубель Ю.А. Исследования в дорожном движении. Минск: Изд-во БНТУ, 2007. 178 с.

7.     Кременец Ю.А. Технические средства организации дорожного движения. М.: Академкнига, 2005. 279 с.

8.     Mn/DOT Traffic Signal Timing Coordination Manual. Minnesota Department of Transportation, 2011, 184 p.

9.     Datta T.K. Innovations in Traffic Signal Systems. Advanced Traffic Signal Systems, Wayne State Univ., Detroit, Mich, 2003, pp. 23–25.

References

1. Levashev A.G., Mikhaylov A.Yu. Basic parameters for estimating the throughput of controlled intersections. VINITI. 2004, no. 3, pp. 14–19 (in Russ.).
2. Malykhanov A.A., Chernenko V.E. Medium of low-level simulation of transport systems. Automation in Industry. Moscow, 2010, no. 1, pp. 34–37 (in Russ.).
3. Traffic Control in Oversaturated Street Networks. NCRHP report. 1978, no. 194, 152 p.
4. Highway Capacity Manual. TRB, Washington, DC, 2000, 1134 p.
5. Teply S. Canadian Capacity Guide for Signalized Intersection. Committee Canadian Capacity Guide for Signalized Intersections, 2nd ed. 1995, 117 p.
6. Vrubel Yu.A. Research in Road Traffic. Minsk, BNTU Publ., 2007, 178 p.
7. Kremenets Yu.A. Technical means to organize road traffic. Moscow, Akademkniga Publ., 2005, 279 p.
8. Mn/DOT Traffic Signal Timing Coordination Manual. Minnesota Department of Transportation. 2011, 184 p.
9. Datta T.K. Innovations in Traffic Signal Systems. Advanced Traffic Signal Systems. Wayne State Univ., Detroit, Mich, 2003, pp. 23–25.