Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ методов, моделей и задач управления дорожно-транспортной инфраструктурой 15
1.1. Интеллектуальные транспортные системы 15
1.2. Основные понятия предметной области «Организация дорожного движения», как объекта исследования 32
1.3. Систематизация моделей и методов решения задач управления транспортными потоками 35
1.4. Информационные технологии в ИТС 53
1.5. Цель и задачи исследования 58
1.6. Основные выводы 60
2. Синтез интеллектуальной транспортной системы 62
2.1. Декомпозиция предметной области «Организация дорожного движения» 62
2.2. Базовые элементы транспортной сети 64
2.3. Модель технических средств организации движения 7 6
2.4. Модели движения транспорта на улично-дорожной сети 9 0
2.5. Расширение свойств модели транспортного потока включением дополнительных параметров 100
2.6. Критерии качества управления 104
2.7. Выводы и основные результаты 116
3. Управление транспортными потоками в интеллектуальной транспортной системе 118
3.1. Локальное управление 119
3.2. Методы зональной оптимизации координированного управления
3.3. Стратегия управления в условиях затора 138
3.4. Двухкомпонентные модели движения и стоянки 150
3.5. Выводы и основные результаты 154
4. Модели и методы решения задач маршрутизации в итс 156
4.1. Расширенная графовая модель 157
4.2. Методы преобразования графа 162
4.3. Методы решения задач исследования транспортных маршрутов
4.4. Геоинформационная система построения и визуализации транспортных маршрутов 193
4.5. Выводы и основные результаты 199
5. Структурный синтез интеллектуальной транспортной системы на основе паттернов 200
5.1. Синергетический подход к синтезу ИТС 201
5.2. Проектирование ИТС на основе паттернов 203
5.3. Обобщенный паттерн архитектуры ИТС 211
5.4. Порождающие паттерны 220
5.5. Структурные паттерны 224
5.6. Паттерны поведения 237
5.7. Выводы и основные результаты 248
6. Интеллектуальная транспортная система города 250
6.1. Назначение, возможности и структура интеллектуальной транспортной системы 2 50
6.2. Инструментальные средства интеллектуализации транспортной системы 2 62
6.3. Система моделирования управления транспортными потоками2 66
6.4. Система экспертной дислокации ТСОДД 280
6.5. Система мониторинга нештатных ситуаций на УДС 282
6.6. Выводы и основные результаты 2 91
Заключение 293
Список использованных источников 2 95
Основные работы автора по теме диссертации 2 95
Другие источники 303
Приложения 3
- Систематизация моделей и методов решения задач управления транспортными потоками
- Расширение свойств модели транспортного потока включением дополнительных параметров
- Методы зональной оптимизации координированного управления
- Обобщенный паттерн архитектуры ИТС
Введение к работе
Актуальность. Успехи автомобилестроения последних десятилетий привели к «взрывному росту» автомобильного парка России, в значительной степени опережающего темпы дорожного строительства. В этой связи, серьезную научную проблему представляет создание систем автоматизированного управления транспортной инфраструктурой. Требуются принципиально новые подходы к созданию таких интегрированных систем, одновременно охватывающих массивы разнородных данных и обеспечивающих многоуровневое взаимодействие множества подчиненных сложных подсистем.
Объектом исследования в диссертационной работе являются системы управления транспортной инфраструктурой города, включающей в себя улично-дорожную сеть, технические средства организации дорожного движения и транспортные потоки. Создание интегрированных интеллектуальных транспортных систем (ИТС), как систем управления дорожно-транспортной инфраструктурой урбанизированной территории, позволит повысить уровень организации дорожного движения: улучшить характеристики улично-дорожной сети, усовершенствовать дислокацию технических средств организации дорожного движения, оптимизировать процесс управления транспортными потоками на всех фазах движения, уменьшая транспортные задержки, повышая безопасность движения.
Управление транспортной инфраструктурой крупных городов с применением технологий интеллектуальных транспортных систем все активнее используется в мировой практике организации дорожного движения. Укрепилась устойчивая тенденция дальнейшего совершенствования и внедрения таких систем, отдельные элементы которых реализованы в России. Вопросам разработки и исследования эффективности различных методов управления транспортными потоками (ТП), закономерностям их поведения на улично-дорожной сети (УДС) посвящены работы Д. Дрю, Х. Иносе, Т. Хамада, В. Сильянова, Ф. Хейта. В последние десятилетия в отечественной практике управления потоками на улично-дорожной сети города накоплен значительный опыт, научные и методологические основы которого обобщены в работах В. В. Зырянова, В. Т. Капитанова, Г. И. Клинковштейна, Ю. А. Кременца, М. П. Печерского, М. В. Яшиной и др.
В задачах повышения эффективности управления транспортной инфраструктурой все возрастающее значение приобретает исследование и учет системных связей. Многоаспектность представления транспортной инфраструктуры, как объекта системного анализа, является определяющей характеристикой ее сложности. Решение проблемы функциональной, институциональной и информационной интеграции гетерогенных подсистем интеллектуальной транспортной системы сдерживается из-за дефицита методов и инструментов, позволяющих приобретать, накапливать и использовать разнородные знания для построения адекватных моделей и решения на их основе всех видов задач управления транспортной инфраструктурой.
Базой для осуществления всех фаз обработки информации может служить методологическое и инструментальное оснащение объектно-ориентированного анализа и проектирования (ООП) интеллектуальных транспортных систем на основе паттернов. ООП обеспечивает вариабельность процесса обработки информации и органичную поддержку автоматизированных эволюционных технологий исследований на моделях с коррекцией и пополнением знаний об объекте исследования за счет новых данных, получаемых в процессе эксперимента. Новые возможности открываются благодаря современным технологиям обработки информации, использующим идеи и методы искусственного интеллекта. В области теории и практики развития интеллектуальных информационных технологий накоплен значительный положительный опыт. В его приобретение, наряду со многими зарубежными (Д. Кнут, С. Осовский, Р. Шеннон и др.), существенный вклад внесли отечественные ученые В. И. Васильев, Г. А. Ивахненко, Б. Г. Ильясов, М. А. Кораблин, Г. С. Поспелов, Д. А. Поспелов, С. А. Прохоров, Б. Я. Советов и др. Параллельно ведутся исследования в области объектно-ориентированного структурирования информации и разработки паттернов, отраженные в работах Г. Буча (G. Booch), Э. Гаммы (E. Gamma), Р. Хелма (R. Helm), Р. Джонсона (R. Johnson), Дж. Влиссидеса (J. Vlissides), Т. Бадда (T. Budd), У. Гренандера (U. Grenander), Б. Страуструпа (В. Straustrup) и др.
Таким образом, проблема разработки теоретической основы структурно-параметрического синтеза систем управления дорожно-транспортной инфраструктурой, на основе функциональной, институциональной и информационной интеграции, обеспечивающих улучшение характеристик организации дорожного движения на урбанизированной территории, является актуальной и своевременной.
Целью диссертационной работы является разработка унифицированной среды для решения задач управления транспортной инфраструктурой, обеспечивающей улучшение характеристик организации дорожного движения, на базе формального аппарата формирования и интеграции разнородных знаний о предметной области, основанного на концепции объектно-ориентированного подхода с применением паттернов.
Для достижения цели в работе поставлены следующие задачи:
-
Провести анализ технологий и функций систем управления дорожно-транспортной инфраструктурой, сформулировать принципы интеграции ее элементов, систематизировать задачи и определить основные направления развития систем управления дорожно-транспортной инфраструктурой.
-
Провести системный анализ функционирования дорожно-транспортной инфраструктуры и разработать интегрированные модели, адекватно реализующие логику управления транспортной инфраструктурой урбанизированной территории.
-
Разработать методы зональной модельной динамики транспортных потоков и построения динамических межобъектных взаимодействий на участках улично-дорожной сети, функционирующих в различных режимах.
-
Разработать унифицированную основу для экспертного конструирования и исследования маршрутов, адаптируемых к состоянию транспортной инфраструктуры.
-
Разработать методику структурно-параметрического синтеза системы управления дорожно-транспортной инфраструктурой на основе объектно-ориентированного анализа исходных данных, включая вопросы организации и обработки многоаспектной информации средствами современной вычислительной техники.
-
Применить предлагаемую технологию синтеза для создания предметно-ориентированной среды моделирования и поддержки принятия решений для улучшения характеристик организации дорожного движения.
-
Реализовать и внедрить полученные теоретические результаты в виде методик, алгоритмов и прикладного программного обеспечения на предприятиях и в учебном процессе.
Методы исследования. В качестве методологической основы работы использовались методы системного анализа, управления транспортными потоками, теории графов, искусственного интеллекта, имитационного моделирования, концепции объектно-ориентированного проектирования на основе паттернов, распространяющиеся на весь круг задач, связанных с разработкой инструментов синтеза и эксплуатации системы управления дорожно-транспортной инфраструктурой.
Основные научные результаты, полученные автором и выносимые на защиту:
-
Теоретические и методические основы анализа и моделирования процессов транспортной инфраструктуры, включая формальную интерпретацию, логико-физические основы и общую формулировку задач, обеспечивающие построение интегрированных моделей систем управления дорожно-транспортной инфраструктурой.
-
Модели структурно-функциональной организации транспортной инфраструктуры, представленные на основе концепций объектно-ориентированного проектирования, аппарата теории графов, геоинформационных технологий, позволяющие строить рациональные варианты статических и динамических структур компонентов интеллектуальных транспортных систем.
-
Методы зонального локального и координированного управления транспортными потоками в режимах свободного движения и близких к пропускной способности улично-дорожной сети, обеспечивающие сокращение транспортной задержки.
-
Методы и алгоритмы построения транспортных маршрутов, адаптируемых к состоянию транспортной инфраструктуры, по различным критериям оптимальности.
-
Паттерны, обеспечивающие структурно-параметрический синтез интеллектуальной транспортной системы, предназначенные для решения всех классов задач интеллектуальных транспортных систем, включая вопросы организации и обработки разнородной информации средствами современной вычислительной техники.
-
Структура и программная реализация интеллектуальной транспортной системы на основе предложенных интегрированных моделей.
-
Результаты экспериментальных исследований по оценке предложенных моделей, методов и компьютерной системы, подтверждающие их комфортность и эффективность.
Научная новизна результатов:
-
Разработана теоретическая база создания нового унифицированного метода решения задачи структурно-параметрического синтеза систем управления дорожно-транспортной инфраструктурой урбанизированной территории, направленная на улучшение характеристик организации дорожного движения.
-
Разработана интегрированная модель системы управления дорожно-транспортной инфраструктурой, обеспечивающая комплексное решение вопросов структурно-функциональной организации транспортной инфраструктуры с учетом разнородности ее компонентов.
-
Предложен новый подход к моделированию динамической структуры исследуемых объектов, опирающийся на зональное описание динамических абстракций в специализированных паттернах.
-
Предложен новый метод построения транспортных маршрутов, основанный на применении расширенной графовой модели, позволяющей проводить ее динамическую адаптацию к состоянию транспортной инфраструктуры.
-
Предложена новая методика структурно-параметрического синтеза системы управления дорожно-транспортной инфраструктурой и ее компонентов на основе паттернов.
Обоснованность и достоверность результатов диссертации. Обоснованы теоретические положения, базирующиеся на использовании апробированных методов исследования и корректном применении математического аппарата. Достоверность научных положений, методических разработок, рекомендаций и выводов подтверждается результатами математического моделирования и экспериментальных исследований статистических характеристик разработанных методов, а также натурными экспериментами на реальной транспортной инфраструктуре.
Практическая ценность полученных результатов. Разработанные в диссертации методы структурно-параметрического синтеза ориентированы на конструирование, исследование и эксплуатацию систем управления дорожно-транспортной инфраструктурой урбанизированной территории. Разработанные инструментальные средства позволяют создавать предметно-ориентированные системы компьютерного исследования, характеризующиеся высоким уровнем предметной ориентации пользовательского интерфейса, и допускающие простую модификацию исполнительной имитационной среды.
Реализация работы. Результаты диссертационной работы нашли применение при выполнении научно-исследовательских работ:
Федеральная целевая программа «Повышение безопасности дорожного движения в 2006-2012 годах».
Целевая программа отдела ГИБДД УВД по г. Самара «Самара-безопасная» 2003-2007 гг.
Национальный проект Института «Открытое общество» «Ресурсы Интернет для культуры, образования, здравоохранения и гражданского общества», 1998-1999 гг. (гос. рег. № IEA789v).
Грант гос. рег. № 341Т3.9Д «Применение нейросетевых технологий в программном комплексе исследования корреляции пространственно-координированных данных».
Прикладные разработки, связанные с созданием конкретных систем программного комплекса «Интеллектуальная транспортная система», а также с автономным использованием отдельных разработанных инструментальных средств, выполнялись как в рамках этих программ, так и по договорам с предприятиями на проведение НИР:
Отдел ГИБДД УВД г. Самара 2000-2007 гг.: «Информационно-аналитическая система учета дорожно-транспортных происшествий», «Автоматизированная информационная система обработки оперативной информации», «Система учета нештатных ситуаций на улично-дорожной сети», «Экспертная система дислокации мобильных постов дорожно-патрульной службы», «Экспертная система дислокации технических средств организации дорожного движения», «Система моделирования управления транспортными потоками» и др.
Администрация г. Жигулевска, 2002 г.: «Разработка комплексной схемы дислокации технических средств организации движения на улично-дорожной сети г. Жигулевска».
ЗАО «СтродСервис», 2000-2007 гг.: «Схемы организации дорожного движения при проведении аварийных и восстановительных работ на улично-дорожной сети г. Самара», «Схемы нанесения дорожной разметки на улично-дорожной сети г. Самара».
ООО «Средняя Волга-98», 2004-2007 гг.: «Комплексная схема дислокации и функционирования технических средств организации движения на улично-дорожной сети г. Самара», «Схемы организации дорожного движения в условиях городского строительства», «Схемы оптимального движения при перевозке крупногабаритных, тяжеловесных, опасных грузов».
ООО «Компания «Строительство. Архитектура. Монтаж», 2006-2007 гг., «Схемы организации дорожного движения на улично-дорожной сети в условиях комплексной застройки коттеджного поселка», «Схемы маршрутного ориентирования перевозки грузов».
ООО «Меркури Девелопмент Раша»: методика структурно-параметрического синтеза сложных многокомпонентных корпоративных систем документооборота; методы и алгоритмы работы с графовыми структурами; технологии и паттерны проектирования систем управления и визуализации пространственно-координированных данных.
Результаты научных исследований в области теории управления ТП, методологии имитационного моделирования, технологии программирования внедрены в учебный процесс Самарского государственного аэрокосмического университета, Самарского государственного технического университета, Самарского филиала Саратовского юридического института МВД России.
Получены результаты, имеющие практическую ценность, подтверждающие высокую эффективность разработанных методов, алгоритмов и программных средств: на основе разработанных методов построены геоинформационные модели транспортной инфраструктуры г. Самара, включающей модели улично-дорожной и транспортной сетей, технических средств организации дорожного движения, транспортных потоков; спроектированы и наполнены базы данных; получен значительный объем экспериментальных данных о характеристиках ТП; проведены модельные исследования по оценке управленческих решений организации движения; проведен анализ и выданы рекомендации по дислокации дорожных знаков и светофорных объектов на УДС; проведен анализ безопасности транспортной сети.
Апробация работы. Основные научные и практические результаты диссертации докладывались и обсуждались на Международных, Российских и региональных научных конгрессах и конференциях. Доклады представлены на: II-XIII Международных научных конференциях «Математика. Компьютер. Образование» (Пущино-Дубна, 1995-2006); IV Российской н/м конференции «Пути и методы совершенствования учебного процесса» (Самара, 1995); Междун. конференции-выставке «Информационные технологии в непрерывном образовании» (Петрозаводск, 1995); V Междун. междисциплинарной н/п конференции «Современные проблемы в науке и образовании» (Алушта-Харьков, 2004); Всероссийской конференции «Безопасность транспортных систем» (Самара, 2002); Всероссийской н/п конференции «Безопасность – многоуровневый аспект: превентивные меры и методы» (Пенза, 2003); Всероссийской н/п конференции «Развитие инновационного потенциала отечественных предприятий и формирование направлений его стратегического развития» (Пенза, 2003); Междун. научной конференции «Математика. Образование. Культура» (Тольятти, 2005); научно-технической конференции с международным участием «Перспективные информационные технологии в научных исследованиях, проектировании и обучении (ПИТ-2006)» (Самара, 2006); Шестом Международном симпозиуме (INTELS’2004) «Интеллектуальные системы» (Москва-Саратов, 2004); 6, 7 международных н/п конференциях «Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах» (Санкт-Петербург, 2004, 2006).
Отдельные вопросы теории и разработки систем управления дорожно-транспортной инфраструктурой послужили темами двух защищенных кандидатских диссертаций, подготовленных при участии автора.
Личный творческий вклад диссертанта. По теме диссертации опубликовано более 80 работ, в том числе 2 монографии. Основные результаты представлены в работах [1-37]. В число указанных публикаций входят 11 статей из «Перечня ВАК ведущих научных журналов и изданий, выпускаемых в РФ, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты на соискание ученой степени доктора наук».
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, библиографического списка и приложений, содержит 317 страниц основного текста (106 рисунков, 19 таблиц). Библиографический список содержит 271 наименование литературы.
Систематизация моделей и методов решения задач управления транспортными потоками
Графическое отображение уравнения (1.6), в котором в качестве значения скорости используется vs, представляет собой основную диаграмму транспортного потока (рис. 1.6). Диаграмма построена в виде зависимостей vs-f(I) и I=f(k) для непрерывного транспортного потока, движущегося по дороге без пересечений.
В [10] выделено три основных режима движения: свободный поток, групповое движение и насыщенный поток.
Сшободный поток характеризуется малыми интенсивностями движения, отсутствием взаимных помех движению между отдельными автомобилями. Скорость ТП характеризуется скоростью свободного движения v0 . При небольшой плотности зависимость между скоростью и плотностью ослабляется. С повышением интенсивности движения до максимального значения 1С, соответствующего пропускной способности дороги, скорость vs изменяется до величины, определяемой точкой Сна основной диаграмме. В зоне В-С (рис. 1.6. 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 vs, но и к переходу в область C-D, т.е. к снижению интенсивности движения. Поток в области D-E принято называть насыщенным. Характерной чертой насыщенного коллективного потока является сильный разброс величины ускорений (замедлений) относительно среднего значения.
Критическая плотность потока кс - это значение, до которого с увеличением плотности к возрастает интенсивность /. При изменении плотности потока от кс до kj - плотности потока в условиях затора - интенсивность уменьшается от максимального значения пропускной способности 1С до нуля. Скорость кинематической волны при заторо-вой плотности определяется функциональной формой зависимости между скоростью и плотностью. В области критической плотности может существовать точка разрыва функции V = f(k), что приводит к скачкообразному изменению скорости движения. Тангенс угла а на 42
клона вектора, проведенного из начала координат к точке, лежащей на кривой / = /(к), соответствует физическому значению скорости vs в данной точке (рис. 1.6 б).
Классификация фаз движения транспортного потока, предложенная в [153], основана на различных фазах состояния вещества: газообразное, жидкое, твердое.
1. Свободный поток. Транспортная сеть не загружена, и водители придерживаются желаемой скорости, свободно меняя полосу движения. На этой стадии ТС сопоставимы с потоком свободных частиц.
2. Синхронизированный поток. Транспортная сеть становится переполненной, водители теряют возможность свободного маневра и вынуждены согласовывать свою скорость со скоростью потока. Эта стадия подобна потоку воды.
3. Широкие перемещакщиеся заторы. Транспортные средства и их группы подобны кусочкам льда, движущимся в потоке жидкости.
4. Старт-стопное движение. При большом скоплении транспортных средств движение ТП приобретает прерывистый характер. На этой стадии транспортный поток можно уподобить потоку замерзающей воды: ТС становятся на какой-то промежуток времени как бы «примерзшими» к данной точке УДС.
Рассмотрим механизм образования затора (рис. 1.7). Пусть на рассматриваемом перегоне длиной L находится очередь из Q единиц транспорта, ожидающих права проезда через перекресток Sjt и работа этого перекрестка обеспечивает пропуск потока от St к S-, протекает нормально. Однако, незначительное увеличение интенсивности транспортного потока, либо сбой работы светофорной сигнализации перекрестка 5, могут привести к ситуации, когда LQ L, т.е. когда очередь автомобилей, ожидающих права проезда через перекресток S , не умещается на перегоне (i,j) и скапливается в зоне перекрестка S, . Это немедленно ведет к нарушению нормального функционирования перекрестка St, на конфликтующих направлениях которого накапливается очередь транспортных средств. 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. В.Т. Капитанов [46] проанализировал факторы, влияющие на величину и характер заторов на городских магистралях, и отметил, что наиболее существенными и определяющими являются заторы, обусловленные пропуском транспортных средств по пересекающимся направлениям, и составляют 75% общей задержки времени в сети.
В работах Д. Герлоу [140] и П. Михалопулоса [162] целью задачи управления при заторах на изолированном перекрестке считается минимизация задержки транспортных средств за интервал времени существования затора. Установлено, что весь интервал целесообразно разделить на два подинтервала, в каждом из которых управляющие воздействия различны. Оптимальность регулирования движения достигается путем использования циклов и фаз светофорного регулирования разной длительности.
Работу [10] можно считать продолжением работ [140] и [162]. П. Михалопулос, характеризуя состояние дел, связанных с разработкой методов расчета управляющих воздействий при заторах, отмечает, что ни один из методов не реализует управление, обеспечивающее минимум суммарной задержки или времени существования затора и выполнения ограничений на длины очередей. В работах рассматривается простейший изолированный перекресток с двухфазным управлением и односторонним движением. При известных временных зависимостях интенсивности потоков в течение всего времени существования затора предполагается, что пропускная способность каждого подхода к перекрестку превышается одновременно.
Неустойчивость ТП в области пропускной способности и распространение возмущений в транспортном потоке 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 [10, 41, 140] . При обработке экспериментальных данных об изменении характеристик транспортных потоков в точке кс фиксируется «прыжок» скорости от верхней границы к нижней (рис. 1.8), при этом вероятность резкого падения характеристик транспортных потоков возрастает от 10% при интенсивности движения, составляющей 0.75 от максимальной, до 90% при уровне пропускной способности [138].
Расширение свойств модели транспортного потока включением дополнительных параметров
два основных аспекта общей проблемы управления [б], характерных и для рассматриваемой частной проблемы - управления транспортными потоками.
1. Задача о программном управлении, заключающаяся в нахождении управляющих воздействий u(t), как функций времени, которые бы к некоторому моменту времени обеспечили переход объекта в заданное состояние при известном начальном состоянии .
2. Задача о синтезе системы, заключающаяся в нахождении уравнений, связывающих воздействие u(i) с некоторыми характеристиками объекта управления. Таким образом, одной из основных задач является выбор оператора управления q u(t) = p[Y,Y0,Yk,t], (2.20) где Y(t) = (0Му, " вектор, описывающий состояние объекта в момент времени t; Y0, Yk - значения вектора Y , соответственно в начальный и конечный моменты времени X.
При этом степень соответствия результатов поставленной цели характеризуется значением функционала W = F{u(t)}, именуемого критерием эффективности. Цель управления Z заключается в стремлении к минимизации величины критерия, зависящего от управляющих воздействий.
Одним из главных направлений теоретических и экспериментальных исследований в теории транспортных потоков в течение многих лет является изучение зависимостей между основными характеристиками ТП. Несмотря на это, до настоящего времени не устранены некоторые противоречия между реальными данными и теоретическими предпосылками в основных моделях транспортного потока: рассеивание фактических данных параметров дорожного движения и детерминированные соотношения в макромоделях; постоянное значение отношения критической кс и максимальной kj плотности ТП кс Ikj для каждой из моделей и переменное значение отношения кс Ikj в реальном ТП; однотипность формы зависимости между параметрами транспортных потоков для каждой из моделей и изменение функциональной формы для реальных соотношений интенсивность-плотность, скорость-плотность; возможность разрывов между значениями характеристик ТП при переходе от стабильного состояния к заторовому и гладкими соотношениями для теоретических макромоделей.
Основу детерминированных моделей ТП составляет функциональная зависимость между его отдельными характеристиками. В стохастических моделях ТП рассматривается как вероятностный процесс.
Для макроскопических моделей средняя скорость потока в каждый момент времени должна соответствовать равновесному значению при данной плотности автомобилей на дороге. Равновесная ситуация -теоретическое допущение для участков дорог без пересечений.
Микроскопическая модель движения ТС на УДС отражает требования, предъявляемые к решению задач управления движением в условиях функционирования городских ИТС: значительные колебания режимов движения ТС, остановки на регулируемых пересечениях и в заторах, смена полосы движения и изменение траектории движения [33, 84, 146].
Управление сложным объектом требует создания модели объекта управления - транспортного потока [А62].
Определение 2.16. В рамках макроскопического подхода транспортный поток S={ -}, / = 1,2,...,и, движущийся по улично-дорожной сети - дугам є, є Е орграфа G, характеризуется общей средней скоростью v, плотностью потока к и интенсивностью движения / в определенный момент времени в определенной точке УДС.
На основе исследований дорожного движения и практики его организации [2, 10, 43, 46, 162] выработаны многочисленные измери 92 тели и критерии. К наиболее часто применяемым для характеристики движения показателям относятся: интенсивность движения /, авт./ч; авт./сут.; Р плотность транспортного потока к, авт./м, авт./км; скорость движения v, км/ч; м/с; продолжительность задержки движения Д с; состав транспортного потока. Транспортный поток S определен типом транспортных средств, составляющих его: type s є Т = { велосипед , мотоцикл , гужевая _ повозка , легковой автомобиль , грузовик Г, грузовик 2 , грузовик У, автобус!, тротейбуд, автопоезд}, (2.21) т.е. тип ТС: type5 є Т = {1,2,..., N} ; где каждому типу поставлено в соответствие число: «велосипед» - 1, «мотоцикл»- 2, «гужевая_по-возка» - 3, «легковой автомобиль» - 4, «грузовик 1» - 5, «грузовик 2» - 6, «грузовик 3» - 7, «автобус» - 8, «троллейбус» - 9, «автопоезд» - 10.
Для приведения неоднородного по составу потока к «однородному», состоящему только из легковых транспортных средств, для каждого типа ТС определен коэффициент приведения к? . Для легкового автомобиля к4 =1, для мотоцикла - к% - 0.5 и т.д. Коэффициент к для разных типов грузовых ТС определен их грузоподъемностью и варьируется от 1.7 для типа ТС=«грузовик 1» до 3.5 для типа ТС=«грузовик 3» [50].
Класс «Интенсивность движения транспортного потока» 1 = к], к = 1,2,...,п характеризуется количеством транспортных средств, проходящих через сечение участка УДС за единицу времени t.
Движение транспортных средств на перекрестке канализируется и подразделяется на право-, левоповоротные и прямые потоки, регламентированные направлениями соответствующих дуг графа УДС и установленными дорожными знаками. Интенсивность соответствующих потоков является весовыми характеристиками дуг.
Важнейшее значение в проблеме организации движения имеет временная неравномерность движения в течение года, месяца, суток и часа. Для полноценного анализа и управления транспортными потоками необходима «многослойная» информация об интенсивности ТП.
Определение 2.17. Снимком Is, j = 1,2,...,h интенсивности транспортных потоков s, назовем множество результатов измерения интенсивности в заданный момент времени в заданных точках УДС.
Снимок описывает состояние ТП в определенные временные периоды - утренний или вечерний часы «пик», в определенных пространственных зонах - участок УДС, магистраль, регион.
Методы зональной оптимизации координированного управления
Различные ситуации использования алгоритма: а) оптимальные значения; б) сдвиг фаз следует увеличить;
в) сдвиг фаз следует уменьшить Значения At должно быть по возможности малым, чтобы обеспечить достаточную точность сравнения интенсивностей. Вместе с тем At должно быть достаточно большим, чтобы уменьшить случайные колебания числа проехавших ТС. На основе экспериментальных данных выбрано At=3-5 с, при низких интенсивностях движения At=8-10 с для усредненных Q и Q за несколько периодов.
Правило изменения сдвигов фаз состоит в следующем: если 0 Q (рис. 3.76), переключение фаз происходит слишком рано, так что для приведения интенсивности к виду рис. 3.7а значения tR и t надо увеличить на At. Если 0 0 (рис. 3.7в), то сдвиг фаз, определяемый значениями tR и ta надо уменьшить на At. После коррекции tut проверка их оптимальности повторяется, и процесс оптимизации продолжается.
В случае управления двухсторонним движением производится определение желательных изменений tR и t для обоих направлений. Если рекомендации о направлении изменений фаз совпадают, производится соответствующий сдвиг этих фаз; при противоположных рекомендациях, а такие при выполнении условий оптимальности фазы не изменяются.
Алгоритм минимизации задержки состоит в равенстве средней интенсивности прибытия ТС в период существования очереди с интенсивностью в момент начала образования очереди \ta,tG +Т). Суммарные и средние задержки ТС могут принимать минимальное значение только в том случае, когда мгновенная интенсивность прибытия ТС в момент включения запрещающего сигнала равна средней интенсивности поступления ТС в очередь, образовавшуюся после этого момента : где Q\t) - длина очереди в момент t, Т - время накапливания очереди.
Для проверки этого условия достаточно располагать значениями величины О и длительности существования очереди в период разрешающей фазы t , по которой рассчитывается параметр:
Преимуществом рассмотренных алгоритмов является небольшое количество используемой информации, сравнительная простота и универсальность. Оптимум достигается путем применения процесса последовательных приближений. Подобные алгоритмы являются, в основном, средством коррекции расчетного времени прибытия ТП к перекрестку.
В результате реализации алгоритма формируется базовая программа координации, рассчитанная по критерию оптимизации выбранного показателя эффективности функционирования транспортного по 138
тока. Базовая программа воздействует на ТП. В результате измерения параметров ТП и анализа их взаимодействия с управляющими воздействиями программы координации через заранее заданный интервал времени At определяется действительный показатель длительности задержек за интервал Atf .
В течение первого интервала включается алгоритм коррекции программы координации, воздействующей на объект. В дальнейшем алгоритм коррекции включается через At при условии, что предыдущая коррекция привела к уменьшению длительности задержки транспортных средств. Методы оптимизации обеспечивают за относительно малое число шагов нахождение локального экстремума. В принципе рассчитанный базовый набор управляющих воздействий соответствует глобальному оптимуму.
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.
Определение 3.4. Затор - особая ситуация на улично-дорожной сети, при которой среднее время задержки D транспортного средства превышает длительность цикла Т .
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.
Зоны неустойчивости поведения транспортного потока, 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 транспортных средств в виде «кинематических волн», которые могут накладываться друг на друга и вызывать появление «ударных волн», создающих большие перепады скорости в сторону ее уменьшения. Ударные волны распространяются против движения и образуются на участках с пониженной пропускной способностью - в «узких» местах.
Обобщенный паттерн архитектуры ИТС
Клиентское ядро обеспечивает взаимодействие с компонентами серверного ядра на базе технологии .Net Remoting.
Ядро серверной и клиентской части системы имеют общие функциональные части S глобально доступный класс-подложка для всех компонентов ядра клиентского приложения; при инициализации ядра создается единственный экземпляр этого класса; остальные компоненты ядра, которые создаются в единственном экземпляре, являются членами класса-подложки; S компонент чтения настроек приложения; S компонент ведения журнала работы приложений. Функциональная спецификация ядра клиентской части системы Для реализации функциональности «клиента» в ядро клиентского приложения дополнительно включены следующие элементы: компонент, настраивающий среду .NET Remoting и получающий по запросу пользователя экземпляры интерфейсов серверных приложений; S форма авторизации пользователя;
S объявление интерфейса, общего для всех сервисов. Функциональная спецификация ядра серверной части системы Для реализации функциональности ядра серверного приложения в него дополнительно включены следующие элементы:
S компонент, настраивающий серверную среду . NET Remoting и публикующий сессии в среде .NET Remoting; S компонент, настраивающий клиентскую среду .NET Remoting и получающий по запросу пользователя экземпляры интерфейсов других серверных приложений; S объявление интерфейса, общего для всех сервисов и класса-прототипа сессии;
Структурная cxe:-jd инфраструктуры ИТС 261 S компонент аутентификации и авторизации доступа к функциям системы; / компонент доступа к базе данных. В качестве класса-подложки, инкапсулирующего в себе создаваемые в единственном экземпляре части серверного приложения, выступает класс Environ. На этапе инициализации создаются и сохраняются в статических членах класса Environ экземпляры следующих классов: S Settings - класс, загружающий основные настройки серверного приложения в оперативную память сервиса; S MainDblnfo - класс, возвращающий ссылку на интерфейс
ADO. МЕТ-соединения с основной базой данных ИТС; S UserlnfoProvider -класс, поддерживающий доступ к информации о правах пользователя и проводящий аутентификацию пользователя по имени и паролю. CommonService, аутентификация и разграничение прав доступа Основной функциональной частью сервисного приложения .NET Re-moting является публикуемый Remotablе-класс - Сессия (Session), в котором реализуется логика сервиса. Общие функции для публикуемых классов-сессий ИТС:
S поддержка авторизации, повторной авторизации и разграничения прав доступа; S предоставление клиенту некоторых «стандартных» услуг: ведение пользовательского журнала на сервере от лица сервиса; S получение списка прав пользователя относительно данного сервиса. При разработке ядра учтено, что сервис одновременно может обрабатывать несколько запросов, и, соответственно, имеет несколько открытых сессий, поэтому при разработке отдельных модулей ядра учитывается синхронизация потоков. В терминах .NET Framework, объекты ядра, к которым организовывается доступ из нескольких потоков, помещены в контекст единого вызова.
Назначение системы. Система автоматического построения модели улично-дорожной сети на основе данных, полученных из векторной электронной карты города, предназначена для автоматического занесения семантической информации об УДС в БД и построения геообразов объектов типа «Участок», «Узел», «Дуга». настройка параметров построения. Основной процедурой является создание графа УДС, который создается непосредственно из . tab файла Maplnfo. В систему встроены трансляторы наиболее распространенных БД УДС, такие как TeleAtlas, NavTech, AND, ADC WorldMap, GISnet, Catique и др. Если программа опознала формат БД, то граф сети будет создан автоматически, если нет - то программа предлагает применить процедуру модификации таблицы для построения графа. При этом в таблицу будет добавлено несколько полей, обязательными их которых являются уникальный идентификатор, класс дороги - определяющий скоростные характеристики, направленность движения (одностороннее, двустороннее, проезд закрыт). Слой дорог при этом может быть в любой проекции, поддерживаемой Maplnfo.
Заполнение слоя «Участок» сводится к созданию объектов-участков следующих видов: перекресток (рис. 6.5), пешеходный переход, железнодорожный переезд и несколько разновидностей перегонов: поворот (рис. 6.6), расширение (сужение) (рис. 6.7), ту 263 пик. Пешеходный переход и железнодорожный переезд маркируются соответствующими дорожными знаками, ширина участка определена ГОСТом [29, 30].
Поворот. Участок-поворот захватывает область проезжей части, в которой происходит изменение направления движения транспортного потока без его разделения (не включая перекрестки) (рис. б.б). Поворот характеризуется изменением вектора направления движения только в одну сторону: налево или направо. Извилистая дорога делится на несколько поворотов.
