Главная База знаний "Allbest" Транспорт Управление транспортными потоками на локальном перекрестке в условиях транспортного затора

Управление транспортными потоками на локальном перекрестке в условиях транспортного затора

Определение необходимости корректировки существующей модели управления и внедрения новых управляющих воздействий и установки дополнительных технических средств организации дорожного движения. Разработка оптимальной модели управления дорожным движением.

Рубрика Транспорт
Вид дипломная работа
Язык русский
Дата добавления 16.05.2013
Размер файла 4,2 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Страница:

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

ВВЕДЕНИЕ

Безопасность дорожного движения и эффективность автомобильных перевозок в значительной мере определяются качеством организации дорожного движения, в основу которой входит управление транспортными и пешеходными потоками. Незнание природы их характера ограничивает возможности планирования рациональных мероприятий по организации дорожного движения, их оптимизации и оперативной коррекции в соответствии с изменившимися условиями.

В крупных городах данная проблема приобретает особую остроту. Ситуация усложняется такими тенденциями, как постоянно возрастающая мобильность населения, уменьшение перевозок общественным транспортом и увеличение перевозок личным транспортом, нарастающий разрыв между увеличением количества автомобилей и протяжённостью улично-дорожной сети (УДС), не рассчитанной на современные транспортные потоки (ТП).

Для поиска эффективных стратегий управления ТП в мегаполисе, оптимальных решений по проектированию улично-дорожной сети и организации дорожного движения необходимо учитывать широкий спектр характеристик транспортного потока, закономерности влияния внешних и внутренних факторов на динамические характеристики смешанного ТП. Применение методов управления и создание адекватной модели ТП является актуальной задачей в процессе организации и управления дорожным движением.

В дипломном проекте предполагается создание модели управления ТП на локальном перекрёстке, что включает в себя решение следующих задач:

сбор информации о существующей модели управления;

создание ведомостей по собранной информации;

анализ существующей модели на предмет её соответствия рельным условиям и ГОСТу Р 52289-2004 «Технические средства организации дорожного движения. Правила применения дорожных знаков, разметки, светофоров, дорожных ограждений и направляющих устройств»;

определение необходимости корректировки существующей модели управления и внедрения новых управляющих воздействий и установки дополнительных технических средств организации дорожного движения (ТСОДД);

определение степени важности и очерёдности внедрения новых управляющих воздействий;

разработка оптимальной модели управления дорожным движением на локальном перекрёстке.

1. СИСТЕМОТЕХНИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

дорожное движение перекресток управление

1.1 Транспортный поток

Движение транспортных средств (ТС) по УДС определяется поведением, как одного, так и коллектива водителей. Отдельный водитель, пытаясь достичь собственного оптимального решения, вступает в конфликт с другими, которые взаимодействуют с ним посредством обгонов, перестроения, смены полосы движения и т.д. Такая модель рассматривается в рамках микроскопического подхода. Маневры каждого автомобиля могут быть расценены как вероятностные события.

Однако, в случаях, когда много автомобилей движется в группе, ТП может быть рассмотрен как детерминированный и непрерывный. Применение микроскопических моделей (как и любое увеличение степени детализации описания) влечет за собой увеличение точности описания и числа параметров. Таким образом, с одной стороны, при увеличении степени детализации описания объекта растёт точность модели, а с другой - рост параметров ведёт к уменьшению её точности. При решении многомерных оптимизационных задач управления возрастают ресурсные затраты (время и память), затрудняющие получение приемлемого решения.

Основные характеристики и диаграмма транспортного потока

Различают следующие важные характеристики транспортного потока:

интенсивность транспортного потока, ;

плотность транспортного потока, ;

средняя скорость потока, .

Эти параметры связаны следующим основным уравнением:

(1.1)

Различают два вида средней скорости транспортного потока: среднюю пространственную скорость и среднюю временную скорость , которые связаны следующим соотношением, выведенным для случая движения по дороге без пересечений:

,(1.2)

где - дисперсия средней пространственной скорости;

- средняя пространственная скорость, т.е. средняя скорость n автомобилей, находящихся на заданном участке дороги в определенный момент времени;

-средняя временная скорость, т.е. средняя скорость n автомобилей, проходящих через заданное сечение дороги за определенный промежуток времени.

Графическое отображение уравнения (1.1), в котором в качестве значения скорости используется , представляет собой основную диаграмму транспортного потока (рис. 1.1). Диаграмма построена в виде зависимостей vs=f(I) и I=f(k) для непрерывного ТП, движущегося по дороге без пересечений.

Выделено три основных режима движения: свободный поток, групповое движение и насыщенный поток.

Свободный поток характеризуется малыми интенсивностями движения, отсутствием взаимных помех движению между отдельными автомобилями. Скорость ТП характеризуется скоростью свободного движения . При небольшой плотности зависимость между скоростью и плотностью ослабляется. С повышением интенсивности движения до максимального значения Iс, соответствующего пропускной способности дороги, скорость изменяется до величины, определяемой точкой C на основной диаграмме. В зоне В-С (рис. 1.1. а) появляются существенные взаимные помехи движению автомобилей, в результате чего уменьшается возможность свободного обгона, и образуются группы автомобилей, движущиеся с приблизительно одинаковой скоростью. Режим движения в этой зоне является неустойчивым, поскольку небольшое увеличение групп в потоке может привести не только к уменьшению скорости , но и к переходу в область С-D, т.е. к снижению интенсивности движения. Поток в области D-Е принято называть насыщенным.

Характерной чертой насыщенного коллективного потока является сильный разброс величины ускорений (замедлений) относительно среднего значения.

Критическая плотность потока kc - это значение, до которого с увеличением плотности k возрастает интенсивность I. При изменении плотности потока от kc до kJ - плотности потока в условиях затора - интенсивность уменьшается от максимального значения пропускной способности Ic до нуля. Скорость кинематической волны при заторовой плотности определяется функциональной формой зависимости между скоростью и плотностью. В области критической плотности может существовать точка разрыва функции , что приводит к скачкообразному изменению скорости движения. Тангенс угла наклона вектора, проведенного из начала координат к точке, лежащей на кривой , соответствует физическому значению скорости vs в данной точке (рис. 1.1 б).

Классификация фаз движения ТП основана на различных фазах состояния вещества: газообразное, жидкое, твердое.

Свободный поток. Транспортная сеть не загружена, и водители придерживаются желаемой скорости, свободно меняя полосу движения. На этой стадии ТС сопоставимы с потоком свободных частиц.

Синхронизированный поток. Транспортная сеть становится переполненной, водители теряют возможность свободного манёвра и вынуждены согласовывать свою скорость со скоростью потока. Эта стадия подобна потоку воды.

Широкие перемещающиеся заторы. Транспортные средства и их группы подобны кусочкам льда, движущимся в потоке жидкости.

Старт-стопное движение. При большом скоплении транспортных средств, движение ТП приобретает прерывистый характер. На этой стадии транспортный поток можно уподобить потоку замерзающей воды: транспортные средства становятся на какой-то промежуток времени как бы «примёрзшими» к данной точке улично-дорожной сети.

Механизм образования затора

Транспортный затор - это скопление на дороге транспортных средств, движущихся со средней скоростью, значительно меньшей, чем нормальная скорость для данного участка дороги. При образовании затора значительно (до 20 раз и более) снижается пропускная способность участка дороги. Если прибывающий поток транспорта превышает пропускную способность участка дороги, затор растёт лавинообразно. Дорожные заторы появляются по всему миру как результат увеличивающейся автомобилизации, урбанизации, а также как роста населения, так и увеличивающейся плотности заселения территории. Дорожные заторы уменьшают эффективность дорожно-транспортной инфраструктуры, увеличивая таким образом время в пути, расход топлива и уровень загрязнения окружающей среды.

В условиях затора резко возрастает вероятность дорожно-транспортного происшествия (ДТП). Ограничение и регулирование интенсивности движения может влиять на количество ДТП.

Рассмотрим механизм образования затора (рис. 1.2). Пусть на рассматриваемом перегоне длиной находится очередь из единиц транспорта, ожидающих права проезда через перекресток , и работа этого перекрестка обеспечивает пропуск потока от к , т. е. (пропускная способность перекрёстка больше, чем интенсивность прибывающего на негоТП).

Рисунок 1.2 - Схема образования затора

Если длина дороги , занимаемая очередью на перегоне, не больше длины перегона, т. е. если то работа перекрестка протекает нормально. Однако, незначительное увеличение интенсивности транспортного потока, либо сбой работы светофорной сигнализации перекрёстка могут привести к ситуации, когда , т. е. когда очередь автомобилей, ожидающих права проезда через перекрёсток , не умещается на перегоне (i, j) и скапливается в зоне перекрёстка . Это немедленно ведет к нарушению нормального функционирования перекрёстка , на конфликтующих направлениях которого накапливается очередь ТС. Возникает положительная обратная связь по потоку, и затор лавинообразно распространяется на участок сети.

Заторы подразделяются на случайные и систематические, т. е. такие, которые характеризуются периодичностью во времени и устойчивостью в пространстве. Наиболее существенными и определяющими являются заторы, обусловленные пропуском ТС по пересекающимся направлениям, и составляют 75% общей задержки времени в сети.

Часто целью задачи управления при заторах на изолированном перекрёстке считается минимизация задержки ТС за интервал времени существования затора. Установлено, что весь интервал целесообразно разделить на два подынтервала, в каждом из которых управляющие воздействия различны. Оптимальность регулирования движения достигается путём использования циклов и фаз светофорного регулирования разной длительности.

Неустойчивость ТП в области пропускной способности и распространение возмущений в ТП приводят к разрывам в значениях его характеристик. Теоретическое и экспериментальное изучение многими исследователями механизма резкого изменения скорости позволило установить, что при приближении к уровню пропускной способности, увеличивается вероятность резкого снижения интенсивности и скорости движения. При обработке экспериментальных данных об изменении характеристик транспортных потоков в точке kc фиксируется «прыжок» скорости от верхней границы к нижней (рис. 1.3), при этом вероятность резкого падения характеристик ТП возрастает от 10% при интенсивности движения, составляющей 0.75 от максимальной, до 90% при уровне пропускной способности.

Первые предположения о возможности возникновения разрывов в зависимостях между интенсивностью, плотностью и скоростью высказаны Л. Эдаем в 1961 г. Для описания разрывов используются макромодели, имеющие разрыв в точке kc: одна модель - для низкой плотности , другая - для высокой .

Набольшее применение нашли следующие типы разрывных макромоделей:

(1.3)

Флуктуация количества ТС приводит к неустойчивости процесса движения в зоне пропускной способности и возникновению точки бифуркации. В этой связи основным направлением реализации полученных знаний выбрана теория катастроф. Переход от моделей теории катастроф к моделям дорожного движения состоит в изучении потерь устойчивости, определении факторов, влияющих на скачкообразное изменение параметров, интерпретации параметров катастрофы, построение и исследование модели.

Рисунок 1.3 - Разрывная диаграмма транспортного потока

1.2 Управление транспортными потоками

Управление ТП является типичной проблемой, в которой, с одной стороны, выступают присущая ей параллельность, динамика, децентрализация и недетерминизм, а с другой - широта спектра приложений, для которых она является ключевой. Разработка и исследование эффективности различных методов управления ТП требует знания закономерностей поведения ТП на улично-дорожной сети города - интенсивности движения ТП, плотности ТП, распределения интервалов между транспортными средствами в потоке в заданном сечении, времени проезда по некоторому перегону УДС, транспортных задержек и др.

Задачи управления ТП можно решать в рамках функционирования систем управления транспортной инфраструктурой: интеллектуальных транспортных систем (ИТС). Системный подход к решению задач управления транспортной инфраструктурой большого города обеспечивается разработкой и использованием ИТС.

Виды управления транспортными потоками

Методы автоматизированного управления транспортными потоками посредством светофорной сигнализации (светофорного регулирования) на городских УДС допускают классификацию по пространственному и временному критериям.

По пространственному критерию все алгоритмы светофорного регулирования делятся на локальные и координированные.

Алгоритм светофорного регулирования является локальным, если для определения параметров регулирования на перекрёстке используется только информация о ТП на подходах к этому перекрёстку и в зоне перекрёстка.

Перекрёсток это место пересечения, примыкания или разветвления дорог на одном уровне, ограниченное воображаемыми линиями, соединяющими соответственно противоположные, наиболее удаленные от центра перекрёстка начала закруглений проезжих частей. [ПДД]

Различают следующие виды перекрёстков:

равнозначные

неравнозначные

регулируемые (управляемые)

нерегулируемые (неуправляемые)

перекрёстки с круговым движением

Локальный алгоритм управления предусматривает использование информации, полученной как непосредственно на стоп-линиях, так и на отдаленных подходах к перекрёстку (200 - 400 м от стоп-линии). Локальные алгоритмы определяют цикл регулирования, последовательность фаз регулирования, их длительности или моменты переключения фаз, параметры промежуточных тактов. Для определения перечисленных параметров используется информация о геометрических характеристиках перекрёстка, интенсивности и составе транспортных потоков на подходах к нему и/или на геометрических направлениях проезда через перекрёсток, наличии и/или отсутствии транспорта и пешеходов в различных зонах перекрёстка (на стоп-линиях, в конфликтных точках).

Особенностью координированных алгоритмов является использование для определения параметров регулирования информации о транспортной ситуации на нескольких перекрёстках, обычно связанных в единую сеть, характеризующуюся значительной интенсивностью движения транспорта между соседними перекрёстками и небольшими (до 600-700 м) расстояниями между ними. Как правило, на координированном уровне определяются циклы регулирования для группы перекрёстков и сдвиги. Для определения этих параметров, помимо данных, необходимых для локального управления, используется информация о топологии сети, взаимосвязях ТП на соседних стоп-линиях и/или на геометрических направлениях проезда через перекрёстки, временах проезда между соседними стоп-линиями. В состав исходной информации, используемой для координированного управления, может входить матрица корреспонденций и данные о маршрутах их реализации.

По временному критерию все алгоритмы светофорного регулирования делятся на методы, реализующие управление дорожным движением по прогнозу и методы, действующие в реальном времени (адаптивные алгоритмы). При этом, к адаптивным методам традиционно относятся и алгоритмы, использующие краткосрочный прогноз транспортной ситуации на ближайшие 3 - 15 мин. Управление по прогнозу (или жёсткое управление) не исключает достаточно частого (до 3-5 раз в суточном цикле) изменения параметров регулирования, однако эти параметры определяются исходя не из текущей транспортной ситуации, а методом её прогноза, основанного на выполненных ранее (за сутки, неделю или более длительный период) наблюдениях. Промежуточное положение между адаптивными и неадаптивными алгоритмами занимают методы, основанные на ситуационном управлении. Методы этой группы предполагают предварительный расчёт параметров регулирования для различных классов транспортных ситуаций и создание библиотеки типовых режимов регулирования. Выбор конкретного режима из библиотеки производится в реальном времени на основании текущей информации о транспортной ситуации и отнесении её к одному из классов транспортных ситуаций.

Таким образом, в зависимости от сочетания перечисленных критериев, каждый метод автоматизированного управления ТП в ИТС можно отнести к одному из следующих классов:

локальные жёсткие алгоритмы управления,

координированные жёсткие алгоритмы управления,

локальные адаптивные алгоритмы управления,

координированные адаптивные алгоритмы управления.

Локальные жёсткие алгоритмы управления

В настоящее время наиболее распространенным является метод локального жёсткого однопрограммного управления светофорной сигнализацией. Данный метод основан на предварительном расчёте длительности цикла регулирования и фаз регулирования. Существуют три подхода к расчёту этих параметров:

расчёт по эвристическим формулам,

метод, основанный на минимизации суммарной задержки транспортных средств при проезде перекрёстка,

метод, основанный на выравнивании загрузки на всех транспортных регулируемых направлениях на перекрёстке.

В качестве исходных данных для расчёта используется информация об интенсивности и составе ТП по направлениям проезда через перекрёсток, информация о количестве полос движения на подходах к перекрёстку и их специализации, а также данные о схеме пофазного регулирования и структуре промежуточных тактов. При расчёте также должны учитываться технологические ограничения, связанные с минимальной и максимальной длительностью фаз. Учёт ограничений на минимальные длительности фаз позволяет обеспечить длительность горения разрешающего сигнала, достаточную для перехода пешеходами проезжей части, проезда зоны перекрёстка трамваями. Учёт ограничений на максимальные длительности фаз позволяет избежать продолжительного горения запрещающего сигнала, ведущего к нарушению правил дорожного движения и снижению безопасности движения. При локальном жёстком однопрограммном регулировании исходные данные, как правило, соответствуют периоду максимальной загрузки перекрёстка.

Управление транспортными потоками в условиях затора

Одной из важнейших функций системы управления дорожным движением ИТС является предотвращение транспортных заторов. По мере своего роста затор не только останавливает движение первоначально вовлеченных в него транспортных потоков, но влияет на потоки на других улицах. Поэтому задачей управления является предупреждение не только возникновения, но и распространения заторов. Проблема управления насыщенными ТП осложняется трудностью локализации заторов в границах их первоначального возникновения.

Затор - особая ситуация на улично-дорожной сети, при которой среднее время задержки D транспортного средства превышает длительность цикла .

Заторы бывают «разовые» (случайные) и систематические (устойчивые). Причиной возникновения разовых заторов являются случайные факторы, например, дорожно-транспортные происшествия, аварийно-восстановительные работы на УДС. Для систематических заторов характерны периодичность во времени и устойчивость в пространстве. Такие заторы возникают на определенных направлениях движения на одних и тех же участках УДС в определенные интервалы времени, чаще всего в часы «пик».

В этой связи задача распознавания, предсказания и ликвидации предзаторовой ситуации, не допуская возникновения затора, является актуальной в управлении транспортными потоками. Решение проецируется на область устранения причин, вызывающих перегрузки «узких» участков УДС, путем перераспределения ТП. Система управления ТП должна своевременно в определенных точках УДС информировать водителей о возможности попадания в затор и рекомендовать какие-либо объездные маршруты следования, позволяющие обойти перегруженный участок сети.

Модель распространения затора

Зоны неустойчивости поведения ТП, существующие в области пропускной способности, незатухающие возмущение скорости приводят к разрывам в значениях характеристик ТП. В этих случаях транспортные средства в потоке вынуждены неоднократно трогаться с места и останавливаться. Небольшие изменения интенсивности движения распространяются вдоль потока ТС в виде «кинематических волн», которые могут накладываться друг на друга и вызывать появление «ударных волн», создающих большие перепады скорости в сторону её уменьшения. Ударные волны распространяются против движения и образуются на участках с пониженной пропускной способностью - в «узких» местах.

Будем полагать, что плотности соседних участков и УДС различны, обозначим плотность и скорость движения на участках и соответственно через и , и и . Если - скорость движущейся границы между участками и , то, исходя из закона сохранения, имеем

.(1.4)

Решая уравнение относительно , получим

,(1.5)

где и - интенсивности движения на участках и соответственно.

Для малых изменений плотности скорость передвижения граничной точки из уравнения (1.4), т. е. .

.(1.6)

Для модели Гриншилдса величины и определяют по формулам:

, (1.7)

.(1.8)

Из уравнения (1.8) следует, что скорость граничной точки при пренебрежимо малом изменении (или ) удовлетворяет условиям:

.(1.9)

При распространении ударной волны в ТП часть волны будет двигаться назад - в противоположном направлении движения потока, другая часть волны - вперёд, в направлении потока. При образовании ударной волны происходят резкие изменения плотности вплоть до разрыва, автомобили вынуждены замедлять скорость или останавливаться.

В подтверждение метода, учитывающего наличие разрывов, определены три зоны: зона постоянной скорости, зона постоянной интенсивности и зона постоянного изменения интенсивности в зависимости от плотности. В первой зоне скорость ТС определяется состоянием самой УДС, а интенсивность соответствует предъявляемым к УДС требованиям. Вторая зона представляет собой зону, в которой ожидаются «сбои» в режиме движения: средняя скорость падает, в то время как интенсивность можно поддерживать на высоком уровне. В третьей зоне (старт-стопное движение) скорость и интенсивность падают, что само по себе может являться определением затора.

Затор возникает в том случае, когда в транспортной сети на некоторых перегонах образуются очереди, длина которых оказывается больше длины соответствующих перегонов, т.е. . Поэтому управление в вынужденном режиме движения, в первую очередь, должно быть направлено на создание таких условий движения, при которых удовлетворяются ограничения для всех перегонов УДС.

Рассмотрим УДС , содержащую участков , каждый из которых наделен имманентными свойствами: уникальным номером , интенсивностью и др. Будем считать известными параметры УДС, ТП и алгоритмы работы светофорной сигнализации. Анализ снимков интенсивности позволяет заблаговременно выявить зоны, в которых наблюдаются режимы перенасыщенного движения.

Вне области предполагаемых заторов выделим некоторое количество участков , на которых будет измеряться интенсивность движения с дискретностью . Снимок интенсивностей в момент времени в зоне предполагаемого затора позволяет определить значение интенсивности, которое сложится к моменту времени t на дуге графа УДС:

,(1.10)

где и - коэффициенты.

Суммирование ведется по всем участкам УДС, не принадлежащим зоне предполагаемых заторов. Для прогнозирования интенсивностей в областях, подверженных заторам, в системе управления необходимо хранить и периодически обновлять значения коэффициентов и , входящих в уравнение регрессии. По вычисленным значениям и при известных режимах работы светофорных объектов несложно вычислить длины очереди транспортных средств на перегонах в момент времени .

Если при прогнозировании по (1.10) окажется, что , это будет означать возможность появления затора на перегоне к моменту времени . Транспортную ситуацию, возникшую в момент времени , назовём предзаторовой.

Модель светофорного регулирования

Затор, сконцентрированный в пределах малой зоны, оказывает влияние на другие ТП и, если интенсивность движения превышает пропускную способность, затор распространяется ещё шире. Во избежание подобной катастрофы необходимо рассасывать очереди с целью уменьшения их влияния на другие ТП. Одним из методов рассасывания очередей является распределение ТП путём управления маршрутами движения ТС. Одним из методов борьбы с заторами является управление распределением периодов в цикле, минимизирующее величину интервала существования затора.

Пусть множество транспортных потоков , движущихся по дугам перекрёстка и подходов к нему, прибывает к перекрёстку с интенсивностью по -му направлению движения в течение времени , при этом интенсивность и потоки насыщения соответствуют заторовым. При многофазной работе светофорного объекта, для которого количество фаз регулирования равно , существует множество транспортных потоков , , осуществляющих движение во время эффективной разрешающей фазы: , тогда

(1.11)

и

,(1.12)

где - потерянное время -го потока, - ограничительные константы.

Задачу нахождения управляющих параметров: светофорного цикла и фаз, минимизирующих величину интервала существования затора , можно записать как

,(1.13)

где Ї интенсивность потока при , при .

Задачу минимизации суммарной длительности задержки транспортных средств на перекрёстке за время существования затора можно решать как:

(1.14)

Решения сформулированных задач находятся численными методами.

1.3 Интеллектуальные транспортные системы

Термин «Интеллектуальные транспортные системы» характеризует комплекс интегрированных средств управления транспортной инфраструктурой (УДС, ТСОДД, ТП), применяемых для решения задач организации дорожного движения, на основе современных информационных технологий, организации информационных потоков о функционировании транспортной инфраструктуры в реальном режиме времени. Многоуровневая, сложноорганизованная ИТС представляет собой гибридную систему, состоящую из множества разнородных систем, сложным образом взаимодействующих друг с другом - управляющих, классифицирующих, прогнозирующих, экспертных, принимающих решения или поддерживающих эти процессы, объединенных для достижения единой цели.

Приоритетным направлением развития интеллектуальных транспортных систем является обеспечение безопасности дорожного движения. К функциям ИТС этого вида относятся: прогнозирование опасных ситуаций, выявление заторов и дорожно-транспортных происшествий, разработка планов действий в опасных ситуациях, информирование участников движения о возникновении нештатных ситуаций. Преимуществом ИТС при работе в этих условиях является возможность интеграции всех источников информации.

Задачи интеллектуальных транспортных систем

Классификация задач, решаемых в рамках функционирования транспортной инфраструктуры, позволит определить стратегию и тактику синтеза интеллектуальных транспортных систем.

Задачи мониторинга

Мониторинг транспортных потоков:

мониторинг характеристик ТП (скорость, интенсивность, плотность и др.);

сбор данных об условиях движения с помощью контрольных автомобилей;

управление движением на скоростных дорогах.

Мониторинг характеристик улично-дорожной сети:

паспортизация УДС, многоуровневых транспортных развязок и тоннелей;

паспортизация надземных и подземных пешеходных переходов;

паспортизация железнодорожных переездов;

оценка текущего состояния УДС;

мониторинг аварийно-восстановительных работ на УДС;

Мониторинг технических средств управления движением

реестр дорожных знаков;

реестр светофорных объектов;

реестр дорожной разметки;

магистральное и сетевое управление светофорной сигнализацией;

автоматическая электронная плата за проезд и парковку;

Мониторинг загрязнения окружающей среды

Задачи управления.

Управление транспортными потоками

координированное управление транспортными потоками;

оценка качества функционирования транспортной сети;

управление движением в чрезвычайных ситуациях;

обнаружение дорожно-транспортных происшествий;

мониторинг заторовых ситуаций для оценки динамики их развития;

разработка стратегии управления дорожным движением в условиях заторовой ситуации;

интеграция систем управления дорожным движением;

Управление перевозочным процессом

обеспечение дотранспортной информацией, информирование клиентов о маршрутной сети, планирование поездок;

бронирование транспортных услуг;

оценка спроса на перевозки;

маршрутное ориентирование, on-line мониторинг прохождения маршрута;

выработка стратегии управления в конкретных ситуациях;

оперативное изменение схем организации дорожного движения;

управление приоритетным движением маршрутного транспорта;

маршрутная навигация и предоставление приоритета специальным одиночным и колоннам транспортных средств (ТС);

мониторинг перевозки опасных и крупногабаритных грузов;

оптимизация маршрутной сети;

интеграция систем управления перевозками;

Задачи информационного обеспечения участников движения:

передача информации по каналам связи;

сегментация информационных потоков;

интеграция систем управления базами данных о дорожном движении.

1.4 Управление дорожным движением в опасных ситуациях

Схема принятия решений в процессе управления ТП при возникновении опасной ситуации приведена на рис. 1.4.

Примером такой системы является COMPANION (Мюнхен) - система информирования участников движения на скоростных магистралях о потенциально опасных участках на маршруте движения, дорожной обстановке (затор, аварийные работы, дорожно-транспортное происшествие) с помощью специальных световых маяков, установленных на трассе через каждые 50 м.

Система COMPANION способствует предупреждению одиночных и множественных ДТП за счет анализа и идентификации потенциально опасных ситуаций, возникающих во время движения транспортного потока. Источниками информации для принятия системой решения являются цифровые видеокамеры, детекторы тумана, микроволновые транспортные детекторы, устанавливаемые через 250 м.

Рисунок 1.4 - Управление ТП в опасных ситуациях

Такая насыщенность дороги транспортными детекторами позволяет получить высокую степень разрешения при выявлении резких колебаний характеристик транспортных потоков, что является одним из основных признаков опасной ситуации. Система COMPANION имеет возможность взаимодействия с автомобилями, снабженными GPS-навигаторами, отображая на цифровых картах информацию об опасных участках на маршруте следования, выдавая рекомендации по скоростному режиму и безопасной дистанции.

Автоматизированная система обнаружения дорожно-транспортных происшествий VELEC разработана во Франции и эксплуатируется в Бельгии, Испании, Германии. Система функционирует на основе информации о характеристиках транспортных потоков, поступающей от транспортных детекторов и цифровых видеокамер. При анализе транспортных потоков происходит идентификация автомобилей, движущихся с резкими колебаниями скорости, медленно движущихся и остановившихся автомобилей.

В последние годы значительное развитие получили методы и технические средства контроля над выполнением установленных ограничений скорости движения. В настоящее время только в Нидерландах реализуется более пятидесяти различных программ подобного направления на скоростных магистралях, дорогах общего пользования, УДС городов. Водители получают информацию о регламентируемой скорости движения и автоматизировано ведущемся контроле над соблюдением регламента, осуществляемом различными техническими средствами от мобильных радаров до постоянно работающих цифровых видеокамер.

Приведенные в таблице. 1.1 данные исследований в Австралии и Англии показывают, что эффективность контроля скорости с помощью компонентов интеллектуальных транспортных систем выше по сравнению с типичными методами контроля, связанными с физическим присутствием дорожных полицейских.

Анализ дорожно-транспортных происшествий с участием грузовых автомобилей показывает, что значительная доля аварий происходит в динамически узких местах, на участках с ограничением скорости и запрещением обгона, в зонах дорожных работ.

Таблица 1.1 - Эффективность контроля скорости с помощью компонентов ИТС

Периоды наблюдений

Доля автомобилей, превышающих установленный скоростной режим, %

Физическое присутствие
полицейских

Интеллектуальная транспортная система

До начала контроля скорости

77

60

Во время контроля скорости

23

12

По окончании контроля скорости (регистрации скорости при ИТС)

71

8

Система предупреждения ДТП разработана на основе технологий интеллектуальных транспортных систем и обеспечивает идентификацию грузовых автомобилей в процессе движения, информационное обеспечение с помощью управляемых дорожных знаков. При идентификации грузовых автомобилей на подходе к этому участку происходит взвешивание автомобиля в движении, определение числа осей и типа автомобиля, его скорости и интервала до впереди идущего транспортного средства. С учётом этой информации и данных о транспортно-эксплуатационных и геометрических характеристиках дороги определяется безопасная скорость для данного типа автомобиля. Это значение скорости с соответствующим пояснением отображается на информационном табло управляемых дорожных знаков.

Компания Siemens разработала систему, позволяющую взаимодействовать бортовому компьютеру автомобиля и светофору, установленному на перекрёстке. В систему заложены контрольные функции и меры по предупреждению участников дорожного движения. В будущем светофор сможет передать бортовому компьютеру машины, приближающейся к перекрёстку, рекомендуемую скорость движения согласно текущей дорожной ситуации, позволяя беспрепятственно проехать на зеленый сигнал или разумно выбрать скоростной режим, когда ожидается включение жёлтого сигнала. В систему заложены функции наблюдения за прилегающей к перекрёстку территорией. Другие системы находятся на этапе испытаний: разработана особая модель - NEUROMONET, где транспортная сеть города представляется в виде нейронной сети: дороги - это связи между нейронами, а транспортные средства - нервные импульсы. Процессы мониторинга и управления дорожной ситуацией на базе этой модели будут использованы для организации движения всего города Магдебурга (Германия).

Автомобильные системы маршрутной навигации

Основные преимущества интеллектуальных транспортных систем - повышение пропускной способности, снижение уровня аварийности и токсичных выбросов, повышение качества функционирования сети реализуются за счёт предоставления каждому участнику движения информации об оптимальных маршрутах. Именно поэтому одним из приоритетных направлений развития ИТС являются динамические системы выбора маршрута движения. Навигационные системы маршрутного ориентирования позволяют учесть персональные потребности каждого участника движения в рамках глобальных целей дорожного движения.

ИТС позволяют реализовать следующие виды маршрутной навигации:

автономное управление маршрутом при использовании водителем бортового компьютера с базой данных о транспортной сети для выбора маршрута движения;

динамическое управление маршрутом при двустороннем обмене информацией между водителем и подсистемой информационного провайдера;

динамическое управление маршрутом с элементами автоматического вождения автомобиля при помощи адаптивного круиз-контроля и других компьютерных бортовых систем.

При расширенной концепции маршрутной навигации кроме предоставления информации об оптимальных маршрутах движения бортовые компьютеры берут на себя дополнительные функции по управлению автомобилем: выбор безопасной дистанции, поддержание желательной скорости, выбор уровня замедления или ускорения в соответствии с относительной скоростью автомобилей, контроль положения автомобиля в поперечном сечении дороги.

Глобальная навигационная система GPS используется для передачи навигационных сигналов на всю территорию земного шара, позволяет определять координаты любого объекта, скорость его движения и точное время. В структуру навигационной системы входят спутники, наземные системы управления (в том числе и ИТС) и пользовательские устройства (рис. 1.5.).

Отечественная альтернатива GPS - глобальная навигационная спутниковая система «ГЛОНАСС» была развернута в начале 90-х гг. Создание «ГЛОНАСС», единой информационной транспортной системы России, единой логистической системы комбинированных перевозок осуществляется в настоящее время по госзаказу с привлечением дополнительных инвестиций её российских пользователей и зарубежных инвесторов, заинтересованных в транзитных перевозках и совместимости информационной базы логистических систем.

Одной из наиболее известных навигационных систем является автомобильная система CARIN (Car Information and Navigation), разработанная фирмой Philips. Первоначально система работала с электронной картой дорог на компакт-дисках. С началом открытого доступа к GPS-системам CARIN использует результаты спутниковой навигации. Периодичность опроса составляет 3 секунды. Посредством сигналов определяется местоположение автомобиля с точностью от 10 до 25 м. Одновременно на мониторе отображается карта проходимого участка сети, сопровождаемая речевыми указаниями, заранее предупреждая водителя о необходимости изменения направления движения.

Рисунок 1.5 Структурная схема бортовых устройств
автомобильной навигационной системы

Моделирование, проведенное в Японии, показало, что ТС, оборудованные для оперативного выбора маршрута, могут сэкономить до 11% времени проезда, для условий Лондона - 6-7% времени проезда. Если 100% всех транспортных средств будет оборудовано такой системой, время проезда сократится на 6%.

В настоящее время подобные навигационные системы устанавливаются на многих моделях грузовых и легковых автомобилей.

Яндекс. Пробки

Аналитический центр Яндекс.Пробки передаёт информацию о загруженности дорог пользователям и предоставляет следующие возможности:

мониторинг заторов и свободных дорог;

проложение маршрута с учетом заторов для легкового и для пассажирского маршрутного транспорта (рис.1.6). Одновременно с определением маршрута приложение рассчитывает время нахождения в пути и предупреждает о приближении мест смены направления движения.

участие в создании карты заторов и свободных дорог с помощью функции автоматической передачи данных о скорости и направлении движения своего автомобиля.

Рисунок 1.6 - Маршрут с учётом пробок, проложенный
при помощи приложения Яндекс.Пробки

Яндекс.Пробки передают информацию в программу, установленную в навигаторах с возможностью выхода в интернет и в мобильных устройствах со встроенным или внешним GPS-модулем.

Благодаря приложению «Мобильные Яндекс.Карты» и специализированным навигационным программам можно получать информацию о заторах на дорогах в своем мобильном телефоне, для корректировки своего маршрута прямо в пути (рис.1.7).

Явление «Бутылочное горлышко»

На дорогах любого города существуют «узкие» места такие участки дорог, движение на которых замедляется даже при относительно небольшом количестве автомобилей. Они возникают по самым разным причинам - из-за сужения трассы, отсутствия отдельных полос для поворота, сложных перекрёстков, где сливаются несколько потоков машин, неправильной парковки автомобилей вдоль трассы и т.д. В результате, уменьшается количество доступных для движения полос, скорость потока замедляется и возникает затор. Такие места называют «бутылочными горлышками».

Рисунок 1.7 - Отображение информации о пробках
в мобильном приложении «Яндекс.Карты»

Сервис Яндекс.Пробки выявил в дорожной системе Москвы несколько десятков «бутылочных горлышек» с наибольшим перепадом скоростей до и после узкого места (рис.1.8).

Выбраны те места, перед которыми машины не менее получаса движутся медленно (скорость не превышает 10 км/ч) и после которых скорость возрастает более чем в три раза и остаётся высокой на протяжении трёх километров. Таким образом, в список узких мест не попадают магистрали, которые в часы пик равномерно стоят или узкие места, после которых автомобили не успевают разогнаться.

В утренние и вечерние часы пик списки актуальных узких мест различаются. По утрам основной поток машин движется из области в центр, а вечером из центра в область.

Рисунок 1.8 - Отображение результатов исследования сервиса
Яндекс.Пробки по обнаружению явления «бутылочного горлышка»

Исследование развязки Волокамского шоссе с улицами Габричевского и Свободы показали, что потерянное в заторе время составляет 25-30 минут. Это происходит из-за слияния двух потоков автомобилей - с Волоколамского шоссе и улицы Свободы. Автомобили с восьми полос съезжают в три. В общий поток вклиниваются нарушители, проехавшие по трамвайным путям. Осложняет движение остановка общественного транспорта сразу после выезда с улицы Габричевского. Графическое отображение дорожной ситуации на этой развязке приведено на рисунке 1.9.

Рисунок 1.9 «Бутылочное горлышко» в Москве на пересечении улицы Свободы с Волжским шоссе

2. КОНСТРУКТОРСКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

2.1 Мониторинг характеристик транспортных потоков

Исследование дорожного движения

В отечественной и зарубежной практике исследований дорожного движения известно много методов, начиная от простейших, выполнение которых доступно одному человеку без специального оснащения, и заканчивая сложными и трудоёмкими, требующими применения современной электронной аппаратуры и подвижных лабораторий.

Коренные изменения в методы исследований параметров дорожного движения и их использование вносят интеллектуальные транспортные системы. Они позволяют в автоматическом режиме собирать и обрабатывать обширную информацию о состоянии транспортных потоков - осуществлять мониторинг. Однако, даже на территориях, обслуживаемых ИТС, необходимы и более простые способы исследования, ориентированные на участие человека-наблюдателя.

На рисунке 2.1 представлена классификация наиболее распространённых методов исследования характеристик и условий дорожного движения, в основу которой положен способ получения необходимой информации.

Документальное изучение подразумевает изучение материала без непосредственного выезда на объект исследования (в так называемых камеральных условиях).

Документальное изучение можно осуществлять как на базе специально собранных данных, так и обработкой предназначенных для других целей материалов. Так, достаточно подробные сведения об ожидаемых транспортных потоках в зоне предполагаемого крупного строительства могут быть получены на основе изучения проектных и плановых материалов об автомобильных перевозках строительных грузов.

Материалы о размерах и характере перевозок часто специально собирают путём анкетного обследования.

Важным разделом документального изучения является прогнозирование размеров движения, которое базируется на гипотезе роста размеров движения пропорционально росту парка автомобилей.

Рисунок 2.1 - Классификация методов исследования
дорожного движения

Анализ имеющейся проектной документации по УДС дает возможность подготовить предварительную характеристику дороги (ширина, число полос движения, радиусы закруглений и т. п.). По мере необходимости документальные данные могут уточняться натурным обследованием.

Натурные исследования заключаются в фиксации конкретных условий и показателей дорожного движения, происходящего в течение данного периода времени. Эта группа методов в настоящее время наиболее распространена и отличается большим многообразием. Натурные исследования являются единственным способом получения достоверной информации о состоянии дорог и позволяют дать точную характеристику существующих транспортных и пешеходных потоков.

Натурные исследования дорожного движения с точки зрения метода получения информации и её характера подразделяют на две группы: первая - изучение на стационарных постах, позволяющее получить многие характеристики и их изменение во времени; вторая - изучение с помощью подвижных средств, позволяющее получить пространственные и пространственно-временные параметры транспортных потоков.

Исследования второй группы чаще всего обеспечивают при помощи автомобиля-лаборатории, иногда для этих целей применяют вертолёт или лёгкий самолет. Общим условием для всех натурных исследований является необходимость присутствия наблюдателя. Как правило, наблюдения сопровождаются кино- или видеосъёмкой.

Натурные исследования дорожного движения осуществляются пассивными или активными методами.

При пассивном методе фиксируются лишь фактически сложившиеся режимы движения, и наблюдатель не вмешивается в процесс движения, т. е. получает «фотографию» существующего положения. Вместе с тем определенные характеристики транспортного и пешеходного потоков могут существенно изменяться даже при относительно небольшом улучшении организации движения, например при установке дополнительных знаков.

Моделирование движения заключается в искусственном воспроизведении процесса движения физическими или математическими методами.

В качестве примеров физических методов моделирования могут быть названы исследования движения на различных макетах элементов дороги или полигонные испытания, где создаются искусственные условия, имитирующие реальное движение транспортных средств.

Методика натурных исследований

Интенсивность движения на перекрёстках обычно учитывают вручную. На перекрёстках с малой интенсивностью подсчёт может осуществляться одним наблюдателем, а на перекрёстках с высокой интенсивностью -- двумя или более. Учёт движения на перегонах обычно выполняется автоматически. Для оценки состава потока транспортных средств проводятся краткосрочные отсчёты вручную, случайным образом распределённые между пиковыми и внепиковыми периодами движения транспортных средств.

Ручной учёт проводится тогда, когда требуемые данные не могут быть получены механическими или автоматическими счётными устройствами или когда стоимость установки такого оборудования превышает расходы по сбору данных вручную. Такой метод используется при определении интенсивности поворотных движений на перекрёстке, классификации автомобилей по типам и установлении соотношения между отсчётом автомобилей и отсчётом их осей.

Наблюдатель в обычных ситуациях в состоянии учитывать от 1000 до 1500 автомобилей в час с ошибкой, не превышающей 1%.

При исследовании движения на стационарном посту получаемая информация относится только к данному сечению дороги. Для получения пространственно-временной характеристики режимов движения по УДС приходится прибегать к подвижным средствам.

Исследование модели организации движения на локальном перекрёстке

Сбор данных по интенсивности

Согласно методике натурных исследований на постах временного учета подсчитывается интенсивность на большинстве крупных регулируемых перекрёстков города Самары. Интенсивность измеряется в будние дни (вторник, среда или четверг) в течение 15 минут по каждому направлению в периоды с 7.30 до 9.30, с 13.00 до 15.00 и с 17.30 до 19.30.

Пример: 22 апреля 2013 года (вторник) измерена интенсивность на пересечении улицы Гагарина и Московского шоссе.

Для определения интенсивности движения на перекрёстке были выделены контрольные сечения учёта направлений движения транспорта в местах перераспределения транспортных потоков (всего 3 сечения). Цифрами на стрелках (рисунок 2.2) указаны номера направлений транспортных потоков (1 - 6) и номер направления пешеходного потока (7) в одном из сечений.

Рисунок 2.2 - Контрольные сечения и номера направлений движения на пересечении ул. Гагарина и Московского шоссе

Далее на каждом сечении была подсчитана интенсивность транспортных и пешеходных потоков в течение 15 минут. Результаты занесены в таблицу 2.1.

Занесение в базу данных

Все собранные ранее данные по интенсивности вносятся в систему управления базами данных MySQL Server. Далее в базе данных проводится подсчёт интенсивности на каждом введённом перекрёсте. В примере все данные по интенсивности за 15 минут умножаются на 4. Получается интенсивность движения за час (таблица 2.2).

Таблица 2.1 - Интенсивность движения за 15 минут

Направление

1

2

3

Вид транспортного средства

1

2

3

4

5

6

Легковой автомобиль

54

244

181

105

78

24

Грузовой до 2т

0

2

0

2

4

1

Грузовой до 6т

0

1

1

0

0

0

Грузовой до 8т

0

0

0

0

0

0

Грузовой до 14т

0

0

0

0

0

0

Грузовой > 14т

0

0

0

0

0

0

Автобус

0

2

0

1

0

0

Сочленённый автобус

0

0

0

0

0

0

Троллейбус

0

3

0

2

0

0

Сочленённый троллейбус

0

0

0

0

0

0

Газель пассажирская

0

8

4

7

5

0

Велосипед

0

0

0

0

0

0

Мотоцикл с коляской

0

0

0

0

0

0

Мотоцикл/мопед

0

1

0

0

0

0

Автопоезд

0

0

0

0

0

0

Трактор

0

0

0

1

0

0

Трамвай

0

0

0

0

0

0

Трамвай 2 вагона

0

0

0

0

0

0

Пешеходы

63

-

-

Общая интенсивность

54

261

186

118

87

25

Время расчёта

17:30 - 17:45

17:50- 18:05

18:10 - 18:25

Таблица 2.2 - Интенсивность движения за 1 час

Направление

1

2

3

Вид транспортного средства

1

2

3

4

5

6

Легковой автомобиль

216

976

724

420

312

96

Грузовой до 2т

0

8

0

8

16

4

Грузовой до 6т

0

4

4

0

0

0

Грузовой до 8т

0

0

0

0

0

0

Грузовой до 14т

0

0

0

0

0

0

Грузовой > 14т

0

0

0

0

0

0

Автобус

0

8

0

4

0

0

Сочленённый автобус

0

0

0

0

0

0

Троллейбус

0

12

0

8

0

0

Сочленённый троллейбус

0

0

0

0

0

0

Газель пассажирская

0

32

16

28

20

0

Велосипед

0

0

0

0

0

0

Мотоцикл с коляской

0

0

0

0

0

0

Мотоцикл/мопед

0

4

0

0

0

0

Автопоезд

0

0

0

0

0

0

Трактор

0

0

0

4

0

0

Трамвай

0

0

0

0

0

0

Трамвай 2 вагона

0

0

0

0

0

0

Пешеходы

252

-

-

Общая интенсивность

216

1044

744

472

348

100

За единицу выражения интенсивности приняты натуральные единицы (авт/ч) и приведённые (ед/ч). Натуральными единицами являются различные виды транспорта. За приведённую единицу измерения принят легковой автомобиль, остальные транспортные средства приводятся к легковому автомобилю с помощью коэффициентов приведения.

Показатель интенсивности движения в условных приведённых единицах, ед/ч:

,(2.1)

где Ni - интенсивность движения автомобилей i-го типа, авт./ч;

Knpi - соответствующие коэффициенты приведения для автомобилей i-го типа;

n - число типов автомобилей.

Коэффициенты приведения следует принимать по таблице 2.3 в соответствии с «Инструкциями по проведению экономических изысканий для проектирования автомобильных дорог».

Таблица 2.3 - Коэффициенты приведения

Вид ТС

Коэффициенты приведения

Легковой автомобиль

1,00

Грузовой до 2т

1,50

Грузовой до 6т

2,00

Грузовой до 8т

2,50

Грузовой до 14т

3,00

Грузовой > 14т

3,50

Автобус

2,00

Сочленённый автобус

3,00

Троллейбус

2,00

Сочленённый троллейбус

3,00

Газель пассажирская

1,00

Велосипед

0,30

Мотоцикл с коляской

0,75

Мотоцикл/мопед

0,50

Автопоезд

3,00

Трактор

3,00

Трамвай

2,00

Далее по формуле (2.1) подсчитывается интенсивность движения с приведенными коэффициентами. В сечениях подсчитывается суммарная интенсивность транспортного потока по всем направлениям. Результаты показаны в таблице 2.4.

Таблица 2.4 - Интенсивность движения в приведённых единицах

Направление

1

2

3

Вид ТС

1

2

4

5

7

8

Легковой автомобиль

216

976

724

420

312

96

Грузовой до 2т

0

12

0

12

24

6

Грузовой до 6т

0

8

8

0

0

0

Грузовой до 8т

Страница:


Подобные документы

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.

© 2000 — 2023, ООО «Олбест» Все права защищены