Моделирование проезда перекрестка

Введение 
 

  В настоящее время остро стоит  проблема управления транспортными  потоками, особенно в больших городах. Увеличение количества транспортных средств (ТС) как личных, так и общественных, привело к перегруженности городских  дорог, многочасовым пробкам, затруднению движения пешеходов, увеличению количества аварий и т.д.

  Объектом  управления в системе управления дорожным движением является транспортный поток, состоящий из технических  средств (автомобилей, мотоциклов, автобусов  и так далее). В то же время водители автомобилей ведут себя на дороге и реагируют на различные события по-разному, не всегда предсказуемо, что значительно усложняет анализ такой системы. Таким образом, дорожное движение представляет собой техносоциальную систему, что и определяет его специфику как объекта управления. Даже рассматривая только технические аспекты управления дорожным движением, необходимо иметь в виду, что этот объект весьма своеобразен и сложен с точки зрения управления его свойствами.

Городские транспортные потоки обладают следующими особенностями.

  Во-первых, это стохастичность транспортных потоков: их характеристики допускают прогноз  только с определенной вероятностью. Транспортный поток движется по транспортной сети, которая также обладает определенными  характеристиками, допускающими более или менее строгое описание, и которые являются нестационарными.

  Во-вторых, это нестационарность транспортных потоков, причем колебания их характеристик  происходят как минимум в трех циклах: суточном, недельном и сезонном.

  В-третьих, это неполная управляемость, суть которой состоит в том, что даже при наличии полной информации о потоках и возможности информирования водителей о необходимых действиях, эти требования носят рекомендательный характер. Следовательно, достижение глобального экстремума любого критерия управления становится весьма проблематичным.

  В-четвертых, это множественность критериев  качества, таких как: задержка в пути, средняя скорость движения, прогнозируемое число ДТП, объем вредных выбросов в атмосферу и т.д. Большинство характеристик взаимосвязаны и выделить какую-либо одну не представляется возможным.

  Пятой особенностью дорожного движения как  объекта управления является сложность  и даже невозможность замера даже основных характеристик, определяющих качество управления. Так, оценка величины интенсивности движения требует либо наличия датчиков транспортных потоков на всех направлениях их движения, либо использования данных аэрофотосъемки, либо проведения трудоемкого ручного обследования.

  Особенности транспортных систем делают невозможным построение адекватной аналитической модели, позволяющей исследовать варианты управления в этой системе и ее характеристики в различных условиях. В то же время имитационное моделирование как метод исследования подобных объектов представляется обещающим подходом к решению этой проблемы: оно позволяет быстро и с хорошей точностью прогнозировать характеристики сложных систем подобной природы и оптимизировать существенные параметры, выбирая соответствующие параметры оптимизации. 
 
 
 
 
 
 

4.1. Структурные представления дорожного движения 

     Оценка  качества управления дорожным движением  и проектных решений в сфере  организации дорожного движения, особенно для сложных объектов, комплексных  схем организации движения городов с населением выше 500 тыс. жителей, временных схем организации движения на период перекрытия значительных участков уличной сети сопряжена с необходимостью учета достаточно большого количества данных для разрешения противоречий неопределенности объективного и субъективного характера В основном эти трудности обусловлены отсутствием надежных методов прогнозирования распределения транспортных потоков в пределах района, охваченного светофорной сетью АСУДД, при различных вариантах принимаемых решений по управлению. Это, в свою очередь, связано с наличием значительного числа факторов, влияющих на интенсивность движения автомобильного транспорта и распределение транспортных потоков по участкам уличной сети.

К таким  факторам относятся:

• топологические характеристики, отражающие геометрическую структуру УДС и параметры ее отдельных элементов (например, ширина в проезжей части, конфигурация перекрестков, транспортных развязок);
• факторы, связанные собственно с организацией движения (одностороннее движение, запреты маневров на перекрестках, запреты движения грузового транспорта);
• факторы, обусловленные наличием светофорного регулирования (схемы пофазного разъезда и параметры светофорного регулирования, характеристики регулируемых направлений, наличие координированного управления светофорными объектами);
• характеристики дорожного покрытия, отражающие его состояние и влияющие на условия и скорость движения транспорта;
• факторы, связанные с наличием пешеходных потоков и организацией движения пешеходов (дислокация нерегулируемых и регулируемых пешеходных переходов, наличие пешеходных ограждений);
• факторы, связанные с движением маршрутного общественного транспорта (интенсивность движения маршрутных автобусов и троллейбусов, дислокация остановок трамваев при расположении трамвайного полотна в одном уровне с проезжей частью и частота движения трамваев);
• факторы, связанные с парковкой транспортных средств на проезжей части, создающей помехи движению транспортного потока.

     Очевидно, что учесть все многообразие этих факторов экспертным путем для построения прогнозных распределений потоков можно лишь для небольших участков УДС. Оптимизация автоматизированного управления в сложных схемах организации движения требует создания и использования компьютерных моделей.

     Помимо  перечисленных факторов, на интенсивность  транспортных потоков на улично-дорожной сети решающее влияние оказывает спрос на передвижение на автомобильном транспорте, характер которого существенно изменился за последнее десятилетие как в количественном, так и в качественном отношении. Экономические изменения, происшедшие на Украине в этот период, привели не только к многократному росту уровня автомобилизации, но и резкому увеличению доли деловых передвижений, которые в настоящее время определяют пиковые нагрузки на городских магистралях.

     Существовавшие  до настоящего времени модели транспортных потоков ориентированы скорее на градостроительное проектирование, чем на задачи управления дорожным движением [4]. Отсутствует и опыт определения спроса на деловые передвижения на автомобильном транспорте. Кроме того, нет единого мнения о том, как оценивать эффективность управления дорожным движением.

     После того как новое поколение сформировано, потомки становятся родительскими особями и, в свою очередь, порождают новое поколение.

     Условиями для завершения поиска экстремума по генетическому алгоритму могут быть:

• ограничение числа поколений (например, 10);
• завершение работы алгоритма при относительном изменении минимального значения функционала менее чем на 0,1% относительно предыдущего поколения:

     Для расчета целевой функции Fe применением методов и алгоритмов необходимо разработать программное обеспечение и создать информационное обеспечение системы, включающее :

• интенсивность движения по магистралям города;
• количество полос для движения автотранспортных потоков на перегонах между светофорными объектами; возможные направления движения автомобилей по каждой из магистралей;
• характеристики автомобилей, участвующих в дорожном движении;
• существующие ограничения скорости.

     Кроме этих данных, необходима информация о  структуре уличной сети, о существующих фазах светофорных объектов (СО), режимах работы, ПК, количестве СО, входящих в состав АСУДД города. Вся указанная информация заносится оператором в базу данных. На первом этапе предусматривается применение статической базы данных. Однако система может функционировать также с динамической базой данных, формируемой автоматически в режиме реального времени путем обработки сигналов от датчиков движения, которые установлены на магистралях или перекрестках города.

     Информационная  поддержка АСУДД выполнена в рамках базы данных, реализованной средствами СУБД ACCESS. Данная СУБД предполагает также возможность использования программируемых расчетных модулей. Поэтому в качестве технических средств реализации АСУ выбрана среда СУБД ACCESS. Такой подход позволяет за счет использования стандартных функций организовать передачу в базу данных информации от различных внешних устройств.

     Особенностью  предлагаемого подхода является возможность реализации АСУ в условиях реального управления дорожным движением. Для принятия обоснованных решений предполагается дополнительно к используемым параметрам учитывать результаты моделирования отдельных элементов уличной сети, а также отдельных планов координации для районов города. При этом на основе предложенных подходов можно оптимизировать управление дорожным движением с применением в качестве целевой функции уровня экологического риска либо суммарных задержек автотранспорта на перегонах уличной сети города по всем направлениям движения. 
 

4.2. Обоснование и  выбор целевой функции АСУ дорожным

движением 

     Эффективность управления дорожным движением можно  оценивать множеством критериев, зависящих  от управления. В качестве целевой  функции управления дорожным движением  могут быть использованы величины: объем вредных выбросов в атмосферу, общее время проезда по маршруту, число остановок за одну поездку, коэффициент пропуска, средняя задержка экипажа за цикл, средние простои из-за задержек [3], скорость сообщения, число ДТП, интенсивность движения [6], общее время задержек транспортных средств на перекрестках. Большинство перечисленных характеристик дорожного движения взаимосвязано [6].

     Целевая функция может быть определена по результатам натурных размеров либо по данным математического моделирования. Математическая модель представляет собой некоторое упрощенное представление реальной системы и, не зависимо от ее детализации и сложности, может претендовать на единственно правильное отражение изучаемых процессов. Одним из условий существенности разрабатываемых моделей является отображение параметров, которые составляют целевую функцию.

     Например, целевую функцию для определения затрат времени на передвижение автомобиля из одного пункта в другой через регулируемые перекрестки можно представить оператором: 

  (4.2) 

где S — расстояние, которое должен проехать автомобиль;   V_ср — средняя скорость движения автомобиля;

     ф — суммарное время задержки автомобиля на регулируемых перекрестках.

     Аналогичным образом можно описать и функцию для определения расхода горючего автомобилем при движении через регулируемые перекрестки из одного пункта в другой: 

 (4.3) 

где О — объем двигателя автомобиля.

     Усредненные в целом по г.Одессе данные о загрязнении  атмосферного воздуха отражают неблагоприятную  экологическую обстановку практически во всех районах города [2, 10]. Средняя концентрация оксида углерода равна 7,2 мг/м³ (2,4 ПДКсс), а концентрация оксидов азота составляет 0,11 мг/м³ (2,75 ПДКсс). Максимальный уровень загрязнения регистрируется в районе Пересыпьских мостов (пост Херсонский сквер) и на ул. Черноморского казачества. На этих постах Госметеоцентр Черного и Азовского морей регистрирует более чем трехкратное превышение ПДКсс предельно допустимых среднесуточных концентраций оксида углерода. Указанные посты размещены вблизи транспортных магистралей.

     Существующий  уровень загрязнения атмосферного воздуха в г.Одессе представляет угрозу для населения и окружающей природной среды. В связи с  этим представляется необходимым оценить возможность применения в качестве целевой функции величины экологического риска, который определяется в зависимости от уровня загрязнения атмосферного воздуха выхлопными газами автомобилей.

4.2.1. Методика расчета  экологического риска

     Как известно, для характеристики и оценки качества окружающей среды используется нормативный подход, ориентированный на концепцию предельно допустимых концентраций (ПДК) [7].

     Нормативный подход [7, 8], создавая видимость существования экологических норм, не позволяет оценить ущерб и потери общества из-за ухудшения качества среды обитания по сравнению с допустимыми санитарно-гигиеническими нормами. Единственный вывод, который следует из сопоставления фактического состояния окружающей среды с нормативными данными, состоит в следующем: если есть превышение значений параметров среды над нормативами, то это опасно. Для численной оценки риска необходимо обращаться к статистическим данным о состоянии здоровья населения, которые фиксируют уже свершившийся факт, когда последствия нельзя изменить, а тем более нельзя предотвратить.