Содержание к диссертации
Введение
1. Технологии интеллектуальных транспортных систем при организации дорожного движения и перевозок 19
1.1. Анализ проектов развития интеллектуальных транспортных систем 19
1.1.1. Характеристика типичных проектов 19
1.1.2. Интеллектуальные транспортные системы при управлении в опасных ситуациях 41
1.1.3. Интеллектуальные транспортные системы при организаций грузовых перевозок 47
1.1.4. Автоматизированные системы управления общественным транспортом с использованием технологий интеллектуальных транспортных систем 51
1.1.5. Опыт реализации отдельных посистем ИТС в России 73
1.1.6. Перспективы развития технологий ИТС и мониторинг рынка технических средств и программного обеспечения для них 83
1.2. Автомобильные системы маршрутной навигации 86
1.2.1. Основные виды маршрутной навигации 86
1.2.2. Использование навигационной системы GPS при маршрутном ориентировании 92
1.3. Общие принципы построения интеллектуальных транспорт
ных систем 96
1.3.1. Терминология интеллектуальных транспортных систем 97
1.3.2. Основные принципы интеграции интеллектуальных транспортных систем 99
1.3.3. Функциональная интеграция интеллектуальных транспортных систем 102
1.3.4. Институциональная интеграция 115
1.3.5. Интеграция баз данных 116
Выводы по главе 121
2. Теоретические основы оценки и прогнозирования параметров дорожного движения с использованием моделей кинетической теории транспортного потока 123
2.1. Эволюция концепции использования "плавающих" автомобилей с расширением функций интеллектуальных транспортных систем 123
2.2. Исследование свойств основных моделей кинетической теории транспортного потока 127
2.3. Классификация параметров кинетических моделей для использования при прогнозировании условий движения 133
2.4. Основные соотношения кинетических моделей, адаптированных к городским условиям движения 148
2.5. Исследование закономерностей изменения доли одновременно остановившихся автомобилей 151
2.6. Анализ методов регистрации характеристик транспортных потоков для оценки параметров двухкомпонентных моделей 162
2.7. Исследование зависимостей между параметрами двухкомпонентных моделей и характеристиками транспортных потоков 169
Выводы по главе 180
3. Теоретические основы применения информации "плавающих" автомобилей для оценки качества движения в интеллектуальных транспортных системах 181
3.1. Анализ особенностей оценки достоверности информации "плавающих" автомобилей в реальном режиме времени 181
3.2. Влияние дискретности регистрации информации на оценку доли одновременно остановившихся автомобилей в сети 185
3.3. Определение условий достоверности оценки параметров поездки в сети С применением "плавающих" автомобилей 196
3.4. Анализ сопоставимости оценки условий движения в сети при фиксированной и случайной схемах движения "плавающих" автомобилей 199
Выводы по главе 206
4. Моделирование дорожного движения для решения некоторых задач управленрія движением в интеллектуальных транспортных системах 208
4.1. Разработка математической модели 208
4.2. Результаты моделирования движения в регулируемой сети с использованием навигационных систем 219
Выводы по главе 226
5. Методы оптимизации параметров (маршрутов) движения транспортных потоков в условиях интеллектуальных транспортных систем 227
5.1.Особенности оптимизации параметров (маршрутов) транспортных потоков в условиях ИТС 227
5.1.1. Основные задачи оптимизации дорожного движения и методы их решения 227
5.1.2. Выбор целевой функции и критериев оптимизации 231
5.1.3. Решение задач оптимизации дорожного движения в условиях интеллектуальных транспортных систем 235
5.2. Алгоритмы и программное обеспечение решения задач оптимизации дорожного движения в условиях ИТС 245
5.2.1. Алгоритм нахождения кратчайшего маршрута из любого узла сети 245
5.2.2. Оптимизация распределение транспортных потоков по сети 250
5.2.3. Расчет оптимальных маршрутов проходящих через заданные узлы транспортной сети 252
5.2.4. Описание алгоритмов оптимального распределения потоков на сети с учетом входящих в сеть автомобилей 254
5.2.5. Разработка программ оптимизации дорожного движения и модельные исследования 259
Выводы по главе 269
Основные выводы и результаты 271
Литература 274
- Автоматизированные системы управления общественным транспортом с использованием технологий интеллектуальных транспортных систем
- Классификация параметров кинетических моделей для использования при прогнозировании условий движения
- Определение условий достоверности оценки параметров поездки в сети С применением "плавающих" автомобилей
- Решение задач оптимизации дорожного движения в условиях интеллектуальных транспортных систем
Введение к работе
Анализируя положение автомобильного транспорта в общей транспортной структуре отечественной и зарубежной экономики, следует отметить, что в ближайшем будущем основные тенденции его развитие выражаются в повышении качества перевозок и дорожного движения на основе современных техники и технологий. Это в первую очередь связано с универсальностью автомобильных перевозок призванных в наибольшей степени отвечать требованиям потребителей, как индивидуальных, так и общественных. Осуществляя более половины объема грузовых и пассажирских перевозок, автомобильный транспорт реализует свое главное преимущество - доставку грузов и пассажиров по принципу "от двери до двери".
Автомобильный парк России за последние десять лет увеличился на 82% и составил 24,7 млн. автомобилей. Уровень автомобилизации населения за этот же период вырос в два раза и на 1.01. 2001 г. составил 135 легковых автомобилей на 1000 человек населения. Прогноз на перспективу 10 и 20 - лет подтверждает существующую динамику. Рост парка автомобилей соответственно к 2010 году - 40 - 55, к 2020 году - 70 -120%. Уровень автомобилизации предположительно составит в 2010 году - 190-205 авт/1000 чел. К 2020 году уровень автомобилизации приблизится к показателю 320 - 350 авт/1000 чел.( один легковой автомобиль на семью)[107]. В основе интенсивного увеличения парка автомобилей, а следовательно и роста автомобильных перевозок заложены структурные изменения проходящие в транспортной системе России в связи с перестройкой экономики и социально-экономическим развитием общества.
К основным факторам, обуславливающим рост перевозок на автомобильном транспорте и увеличение интенсивности движения на автомобильных дорогах следует отнести: меньшие суммарные затраты на перевозку, перегрузку и хранение по сравнению с другими видами транспорта;
более медленный темп роста тарифов на автомобильные перевозки, чем на других видах транспорта; высокое качество услуг автомобильного транспорта привлекающее большую часть различных видов перевозок от общего их объема; рост деловой активности и подвижности населения вследствие перехода к новым экономическим условиям; увеличение количества мелкопартионных, ценных, срочных и скоропортящихся грузов; переселение части городских жителей в пригородные районы, развитие системы отдыха и туризма; развитие отечественного автомобильного производства, улучшение транспортно-эксплуатационного состояния сети автомобильных дорог и придорожного сервиса.
Однако с ростом автомобилизации современного общества, наряду с повышением качества транспортных услуг, проявляется ряд существенных проблем: рост количества ДТП; токсичные выбросы, шум; низкие скорости движения; заторы в часы "пик"; большие потери времени для участников движения; перепробеги, высокий расход топлива; увеличение суммарных эксплуатационных затрат на автомобильные перевозки.
В первую очередь указанные недостатки проявляются в местах концентрации транспортных потоков на участках сети, функционирующих в режимах близких к пропускной способности. Как правило это крупные города - мегаполисы с высоким уровнем автомобилизации. В данной работе эта ситуация рассматривается на примере центра Южного федерального округа и Ростовской области г. Ростова-на-Дону с количеством жителей около одного миллиона, общим числом автотранспорта - 250 тысяч, уровнем автомобилизации -185 авт/1000 чел. Отметим, что число автомобилей в городе за последние 10 лет увеличилось более чем в 2,5 раза при практически неизменной протяженности улично-дорожной сети. При общем незначительном снижении аварийности на дорогах всей области возрастает удельный вес ДТП на магистралях г. Ростова-на-Дону. Интенсивность движения на магистралях города в часы пик превышает 5000 авт/ч, интен-
сивность движения маршрутных автобусов на основных магистралях достигает 240 ед/ч, скорость сообщения на наиболее загруженных перегонах падает до 8 - 12 км/ч, при средней скорости движения в центральном деловом районе города - 20±3 км/ч. Токсичные выбросы автомобилей в этом районе составляют около 130 кг - окиси углерода и 13 кг - окиси азота в год на один погонный метр магистральных автодорог. Аналогичная ситуация складывается и в других городах, как в России так и за рубежом.
Растет острота указанных проблем а следовательно и актуальность их решения. За последние 20 -30 лет многие авторитетные отечественные и зарубежные ученые, специалисты в области прикладных и фундаментальных наук внесли большой вклад в развитие теории транспортных потоков с позиции ее активного использования для решения задач организации дорожного движения. Значительные работы в этой области проводятся учеными и научными школами МАДИ (ТУ), КАДИ, ХАДИ, СибАДИ, ТАДИ, НИЦ ГИБДД МВД России, НИИАТа, РОСДОРНИИ, и других организаций [2, 3, 6, 7, 9, 20, 23, 29-39, 42-49, 53-63, 65-70, 72-78, 86-91, 114-117, 121, 129, 130]. В процессе этих исследований накоплен большой объем научной информации о закономерностях дорожного движения и получены положительные практические результаты при организации автомобильных перевозок и дорожного движения.
Однако решение отмеченных ранее проблем остается до настоящего времени актуальным. Учитывая стохастическую природу дорожного движения, динамичность изменения его характеристик во времени, по прежнему большую сложность представляет процесс качественной оценки и прогнозирования изменений дорожно-транспортных ситуаций на сети автомобильных дорог. Для реализации различных стратегий управления дорожным движением необходимо в реальном режиме времени собрать достоверную информацию о движении автомобилей на сети с учетом вероятностных свойств транспортного потока. От уровня решения этих задач в большой степени зависит правильность и своевременность выбора
большой степени зависит правильность и своевременность выбора оптимальных управленческих решений, адекватных реальному состоянию системы "водитель - автомобиль- дорога - среда" (ВАДС).
Кроме этого, при разработке существующих стратегий управления дорожным движением принято считать, что маршруты индивидуальных автомобилей определяются свободным желанием водителей и, что управление движением осуществляется только с помощью сигналов светофоров, дорожных знаков и указателей. При этом существует возможность предотвратить заторы, рекомендуя водителям или даже вынуждая их изменять маршруты движения, поскольку в принципе возможны наиболее эффективные варианты использования пропускной способности дорожной сети. Это достигается путем исследования и анализа распределения транспортных потоков и своевременного информирования участников движения о наиболее приемлемых маршрутах [53]. Решение задачи в такой постановке затруднялось тем, что до недавнего времени процесс сбора, передачи и обработки информации о состоянии дорожного движения, сети автодорог, транспортном спросе и назначения оптимальных маршрутов отдельным транспортным средствам в реальном масштабе времени не представлялся возможным в силу отсутствия материально-технической, экономической и научной базы [65].
В последние годы в этом направлении произошло ряд существенных изменений. Активно развиваются научные исследования в области развития теории транспортных потоков, их моделирования на макро и микро уровне позволяющие с высокой степенью достоверности решать широкий спектр задач по прогнозированию характеристик транспортных потоков. Разработаны методы, алгоритмы и программное обеспечение оптимизации транспортных сетей и решения транспортных задач с учетом характеристик улично-дорожных сетей [50,109,114, 122].
Произошел качественный скачок в разработке и выпуске мощных информационных компьютерных систем, развитии различных, современных видов связи, эффективных навигационных систем, технических средств сбора и обработки информации о характеристиках транспортных потоков и дорожной сети, технических средств организации дорожного движения [19,24, 25, 31-33,125].
Это позволяет ставить вопрос о решении проблем организации перевозок и управления движением, как для отдельных автомобилей, так и транспортных потоков на дорожной сети в целом, на качественно новом, более высоком уровне.
Развитые страны мира при организации и управлении движением и перевозками на сети автомобильных дорог все активнее используют технологии интеллектуальных транспортных систем (ИТС) [80, 156, 157, 173, 179]. Отдельные элементы ИТС реализованы и эффективно используются в отечественной практике. Укрепилась устойчивая тенденция дальнейшего совершенствования и внедрения таких систем при организации перевозок и движения [24, 25, 106, 111]. Анализ зарубежного опыта построения и развития ИТС, принципы их интеграции, использования при осуществлении грузовых и пассажирских перевозок, при управлении дорожным движением позволяет сделать вывод о высокой их эффективности, технической возможности и целесообразности использования на автомобильном транспорте.
Термин "Интеллектуальные транспортные системы" в настоящее время характеризует комплекс интегрированных средств управления дорожным движением и перевозками, применяемых для решения всех видов транспортных задач на основе высоких технологий, методов моделирования транспортных процессов, программного обеспечения, организации информационных потоков в реальном режиме времени.
Анализ функционирования таких систем показывает, что концепция их развития включает изучение функций существующих систем управления перевозками и движением, оценку степени влияния различных подсистем ИТС на развитие транспортной системы, создание архитектуры системы и согласование стандартов для развития ИТС, как интегрированных систем.
Технологии ИТС имеют в настоящее время около 60 подсистем различных направлений применения, но при реализации своих функций в отдельности не могут быть в полной мере использованы потенциальные возможности каждой подсистемы как части системы. Максимальный эффект от их использования может быть получен только при общей интеграции отдельных подсистем в единую систему.
Основой для создания ИТС являются существующие автоматизированные системы управления дорожным движением, системы управления движением маршрутного транспорта, автоматизированные системы обнаружения дорожно-транспортных происшествий, системы маршрутной навигации, информационных системы управления дорожной сетью и другие подсистем управления дорожным движением и перевозками. Указанные системы и децентрализованные информационные базы данных объединяются для функционирования в общей ИТС по следующим структурным направлениям:
объединение по функциональным признакам использования информационных потоков для выполнения различных функций в транспортных системах (управление движением и перевозками, информационное сопровождение водителей, пассажиров и грузов, выявление аварийных ситуаций, электронная оплата проезда и парковки и т.д.);
объединение по институциональным признакам использования информации различными организационными структурами (органы государственной власти, органы местного самоуправления, частные фирмы и т.д.);
интеграция баз данных от множества источников получения и обработки информации о транспортных процессах;
интеграция во времени для отражения характеристик транспортных процессов, моделирования и анализа ситуации в реальном режиме времени.
Современные тенденции развития ИТС показывают, что одной из основных целей их функционирования является предоставление мульти-модальной информации не только для управленческих структур, но и персонально участникам движения. Эта информация должна соответствовать ожиданиям водителей и пассажиров с точки зрения качества поездки - оптимальности маршрута, безопасности, надежности, комфорте и стоимостных параметров.
Одним из наиболее интенсивно развивающихся направлений ИТС является маршрутная навигация [80]. Расширенная концепция навигации в ИТС предусматривает обязательное выполнение таких функции, как мониторинг характеристик транспортных потоков и показателей качества функционирования улично-дорожной сети, определение местоположения транспортного средства с заданной точностью, динамический выбор маршрута движения и информационное обеспечение в реальном режиме времени при прохождении маршрута. Все эти функции по сути дела направлены на повышение эффективности реализации главного преимущества автомобильного транспорта - организацию перевозок по принципу "от двери до двери".
Однако в реальных условиях на уровень развития ИТС влияет ряд факторов сдерживающих активное использование их технологий при организации и управлении дорожным движением и перевозками. К ним в первую очередь следует отнести:
- недостаточная разработка методов оценки эффективности функ
ционирования ИТС, необходимых для привлечения инвестиций;
- слабая информационная инфраструктура автомобильного транс
порта;
отсутствие современных, экспресс методов снятия характеристик дорожного движения для расчета параметров моделей транспортных потоков;
отсутствие способов оценки и прогнозирования качества дорожного движения на сетевом уровне.
Кроме этого необходимы развитие и разработка методов, моделей, алгоритмов и программного обеспечения для решения задач оптимизации маршрутов движения, как для отдельных автомобилей, так и распределения транспортных потоков на сети автодорог в условиях применения технологий ИТС.
Таким образом, на основании анализа состояния и перспектив развития стратегий управления дорожным движением и перевозками, с учетом современных научных разработок в этой области и уровня развития техники, четко проявляется противоречие. Суть его заключается в следующем. Новейшие достижения в области информационных технологий, компьютерной техники, современных видов связи, эффективных навигационных систем, технических средств сбора, обработки информации и регулирования дорожным движением не находят широкого применения при управлении автомобильными перевозками и движением из-за недостаточных научных знаний для использования всего спектра функциональных возможностей указанных разработок в условиях ИТС.
В связи с этим дальнейшие исследования по организации перевозок и дорожного движения с использованием технологий ИТС являются весьма актуальными.
Целью исследований является повышение эффективности функционирования интеллектуальных транспортных систем на основе разработки теоретических методов оценки и прогнозирования параметров дорожного движения на регулируемой сети в реальном масштабе времени.
Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:
проведен анализ технологий и функций интеллектуальных транспортных систем, сформулированы принципы интеграции интеллектуальных транспортных систем, выполнена классификация функциональных возможностей ИТС при организации перевозок и движения, произведена прогнозная оценка их эффективности;
разработаны теоретические основы оценки и прогнозирования качества дорожного движения с использованием моделирования и специфической фактической информации о характеристиках транспортных потоков, которая может быть получена в условиях интеллектуальных транспортных систем;
исследованы свойства моделей кинетической теории транспортного потока и произведена их адаптация к использованию на сетевом уровне, для условий движения на регулируемой транспортной сети;
разработаны методы оценки качества движения в реальном масштабе времени на основе информации совокупности "плавающих" автомобилей в сети, участвующих в информационном обмене в ИТС;
разработаны методы и модели оптимизации маршрутов движения и распределения транспортных потоков в сети с учетом корректировки в реальном масштабе времени;
разработаны методы, модели и программное обеспечение для реализации динамического руководства маршрутами движения и оптимизации распределения транспортных потоков с использованием технологий интеллектуальных транспортных систем.
Научная новизна:
- в результате проведенных исследований разработаны теоретиче
ские и методологические основы оценки качества и прогнозирования
свойств дорожного движения на сетевом уровне в реальном масштабе вре-
мени для условий функционирования интеллектуальных транспортных систем;
выявлены закономерности поведения моделей кинетической теории транспортного потока, исследованы их свойства в различных ситуациях, сформулированы условия применения комплекса моделей кинетической теории для прогнозирования движения в ИТС;
установлены зависимости между параметрами моделей кинетической теории, критериями оценки качества дорожного движения и на этой основе разработаны методы применения совокупности "плавающих" автомобилей для оценки качества функционирования транспортной сети с учетом информационного обмена в ИТС;
разработаны модели движения транспортных потоков при автоматической идентификации местоположения транспортных средств в сети и определены параметры адаптивного управления с применением навигационных систем, обеспечивающие минимальные общие задержки участников движения;
разработана классификация методов маршрутного ориентирования, предложены методы маршрутной навигации и информационного обеспечения участников дорожного движения, структур управления перевозками и движением;
сформулирован методологический подход к применению оптимизации маршрутов движения автомобилей и распределения транспортных потоков на сети автомобильных дорог в условиях ИТС;
- разработаны методика динамического руководства маршрутами
автомобилей и оптимизации распределения транспортных потоков на сети
автодорог с использованием навигационных систем ориентирования.
Практическая значимость работы:
- на основе проведенных исследований разработан комплекс про
грамм для решения практических задач организации дорожного движения
и перевозок;
разработаны методика, алгоритмы и программное обеспечение построения динамических моделей улично-дорожных сетей с учетом реальных характеристик транспортных потоков, позволяющие проводить модельные исследования по оценке решений организации дорожного движения и развития сети автомобильных дорог;
предложены практические рекомендации поэтапного развертывания подсистем ИТС на автомобильном транспорте с последующей их интеграцией с единую систему;
разработана методика оценки качества и прогнозирования условий движения на сети автомобильных дорог с использованием информации "плавающих автомобилей";
Получены также частные результаты, имеющие практическую ценность: на основе разработанных методов моделирования созданы динамические модели улично-дорожных сетей г. Ростова-на-Дону и Ростовской области, сформированы базы данных по ним; получен значительный объем экспериментальных данных о характеристиках транспортных потоков; проведены модельные исследования по оценке управленческих решений организации движения, строительства и реконструкции автодорог.
Результаты исследований вошли в учебное пособие "Интеллектуальные транспортные системы в дорожном движении" рекомендованное УМО вузов РФ по автотранспортному и дорожному образованию для межвузовского использования при проведении занятий со студентами специальностей 240100 "Организация перевозок и управление на транспорте", 240400 "Организация и безопасность движения".
Достоверность результатов теоретических и экспериментальных исследований обеспечивается математической строгостью и обоснованностью применения методов теории транспортных потоков, теории вероятности и статистики, сопоставимостью полученных показателей в итоге не-
зависимых расчетов по различным моделям в зоне пересечения областей их применения, а также сходимостью теоретических и экспериментальных результатов.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы доложены и обсуждены на коллегиях Администрации г. Ростова-на-Дону (1997 и 1998 г.г.), семинарах кафедры "Автомобильные перевозки" МАДИ (ТУ) (1998 и 2001 г.г.), Международной научно-технической конференции "Современные проблемы дорожно-транспортного комплекса" (Ростов-на-Дону, 1998 г.), 2-й Международной научно-технической конференции "Решение экологических проблем в автотранспортном комплексе" (Москва, 1998 г.), Международных научно-технических конференциях "Строительство" (Ростов-на-Дону, 1999 г., 2000г., 2001г.), научно-технических конференциях МАДИ (ТУ) - 57-ой , (1999г.), 58-ой, (2000 г.), Международной научно-технической конференции "Прогресс транспортных средств и систем" (Волгоград, 1999 г.), Международной научно-технической конференции "Логистика: стратегия и тактика антикризисного управления" (Ростов-на-Дону, 1999 г.), Всероссийской научно-технической конференции "Актуальные проблемы дорожно-транспортного комплекса" (Краснодар, 1999 г.), IV Международной научно-технической конференции "Новые информационные технологии и системы" (Пенза, 2000 г.), Международной научно-практической конференции "Современные проблемы транспортного строительства, автомобилизации и высокоинтеллектуальные научно-педагогические технологии" (Омск, 2000 г.), Всероссийской научно-практической конференции "Повышение надежности и долговечности автомобильных дорог и искусственных сооружений" (Краснодар, 2000 г.), Всероссийской научной конференции "Математическое моделирование в научных исследованиях" (Ставрополь, 2000 г.), Всероссийской научной конференции "Математическое моделирование и проблемы экологической безопасности" (Ростов-на-Дону, 2000 г.), Международной на-
учно-практической конференции "Автотранспортный комплекс. Проблемы и перспективы развития" (Москва, МАДИ (ТУ), 2000г.), 2-м Европейском конгрессе "Intelligent Transportation System in Europe" (Бильбао, 2001г.).
Публикации. По результатам исследований опубликованы 32 печатные работы, в т.ч. монография и учебное пособие с грифом УМО вузов РФ по автотранспортному и дорожному образованию.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 5 глав, выводов, списка литературы и 4 приложений. Работа изложена на 335 страницах машинописного текста, включает 101 рисунок, 38 таблиц, список литературы из 192 наименований.
1. ТЕХНОЛОГИИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМ ПРИ ОРГАНИЗАЦИИ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ И ПЕРЕВОЗОК
Автоматизированные системы управления общественным транспортом с использованием технологий интеллектуальных транспортных систем
Практическая значимость работы: - на основе проведенных исследований разработан комплекс про грамм для решения практических задач организации дорожного движения и перевозок; - разработаны методика, алгоритмы и программное обеспечение построения динамических моделей улично-дорожных сетей с учетом реальных характеристик транспортных потоков, позволяющие проводить модельные исследования по оценке решений организации дорожного движения и развития сети автомобильных дорог; - предложены практические рекомендации поэтапного развертывания подсистем ИТС на автомобильном транспорте с последующей их интеграцией с единую систему; - разработана методика оценки качества и прогнозирования условий движения на сети автомобильных дорог с использованием информации "плавающих автомобилей";
Получены также частные результаты, имеющие практическую ценность: на основе разработанных методов моделирования созданы динамические модели улично-дорожных сетей г. Ростова-на-Дону и Ростовской области, сформированы базы данных по ним; получен значительный объем экспериментальных данных о характеристиках транспортных потоков; проведены модельные исследования по оценке управленческих решений организации движения, строительства и реконструкции автодорог.
Результаты исследований вошли в учебное пособие "Интеллектуальные транспортные системы в дорожном движении" рекомендованное УМО вузов РФ по автотранспортному и дорожному образованию для межвузовского использования при проведении занятий со студентами специальностей 240100 "Организация перевозок и управление на транспорте", 240400 "Организация и безопасность движения".
Достоверность результатов теоретических и экспериментальных исследований обеспечивается математической строгостью и обоснованностью применения методов теории транспортных потоков, теории вероятности и статистики, сопоставимостью полученных показателей в итоге независимых расчетов по различным моделям в зоне пересечения областей их применения, а также сходимостью теоретических и экспериментальных результатов.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы доложены и обсуждены на коллегиях Администрации г. Ростова-на-Дону (1997 и 1998 г.г.), семинарах кафедры "Автомобильные перевозки" МАДИ (ТУ) (1998 и 2001 г.г.), Международной научно-технической конференции "Современные проблемы дорожно-транспортного комплекса" (Ростов-на-Дону, 1998 г.), 2-й Международной научно-технической конференции "Решение экологических проблем в автотранспортном комплексе" (Москва, 1998 г.), Международных научно-технических конференциях "Строительство" (Ростов-на-Дону, 1999 г., 2000г., 2001г.), научно-технических конференциях МАДИ (ТУ) - 57-ой , (1999г.), 58-ой, (2000 г.), Международной научно-технической конференции "Прогресс транспортных средств и систем" (Волгоград, 1999 г.), Международной научно-технической конференции "Логистика: стратегия и тактика антикризисного управления" (Ростов-на-Дону, 1999 г.), Всероссийской научно-технической конференции "Актуальные проблемы дорожно-транспортного комплекса" (Краснодар, 1999 г.), IV Международной научно-технической конференции "Новые информационные технологии и системы" (Пенза, 2000 г.), Международной научно-практической конференции "Современные проблемы транспортного строительства, автомобилизации и высокоинтеллектуальные научно-педагогические технологии" (Омск, 2000 г.), Всероссийской научно-практической конференции "Повышение надежности и долговечности автомобильных дорог и искусственных сооружений" (Краснодар, 2000 г.), Всероссийской научной конференции "Математическое моделирование в научных исследованиях" (Ставрополь, 2000 г.), Всероссийской научной конференции "Математическое моделирование и проблемы экологической безопасности" (Ростов-на-Дону, 2000 г.), Международной научно-практической конференции "Автотранспортный комплекс. Проблемы и перспективы развития" (Москва, МАДИ (ТУ), 2000г.), 2-м Европейском конгрессе "Intelligent Transportation System in Europe" (Бильбао, 2001г.).
Публикации. По результатам исследований опубликованы 32 печатные работы, в т.ч. монография и учебное пособие с грифом УМО вузов РФ по автотранспортному и дорожному образованию.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 5 глав, выводов, списка литературы и 4 приложений. Работа изложена на 335 страницах машинописного текста, включает 101 рисунок, 38 таблиц, список литературы из 192 наименований.
Классификация параметров кинетических моделей для использования при прогнозировании условий движения
Опыт использования системы CLAIRE при управлении движением в заторовых ситуациях показал, что интегрированные интеллектуальные транспортные системы могут координировать свою работу с существующими системами управления дорожным движением, эффективно обрабатывать информацию в режиме реального времени и разрабатывать стратегии управления, обеспечивающие оперативную и адекватную реакцию на изменение транспортной нагрузки. Система CLAIRE позволила совместно с функциями системы управления движением управлять движением автобусов на маршрутной сети.
Во Франции также разработан проект AIDA по использованию технологий ИТС на скоростных магистралях [145]. Реализация проекта началась в 1996 г., а полномасштабное применение в 1998 году. В начальной стадии система обслуживала 100 км автомагистрали Париж - Орлеан. Бортовые компьютерные устройства, совместимые с техническими средствами системы AIDA были установлены первоначально на 500 автомобилей. Эта система выполняет следующие функции: производит сбор данных о характеристиках транспортных потоков и дорожных условиях (интенсивность движения, плотность, скорость, состав потока, погодные условия, информация о ДТП и других чрезвычайных ситуациях); обеспечивает водителей этой информацией в реальном масштабе времени по всему маршруту следования; информирует водителей о расстоянии до ближайшего съезда, прогнозном времени прибытия в любой пункт на трассе, расстояние до объектов сервиса, перечень сервисных услуг и цены на них. Национальная дорожная Администрация Финляндии в последние годы проводит активную политику по внедрению компонентов интеллектуальных транспортных систем [169]. При разработке концепции развития ИТС были сформулированы перспективные цели транспортной системы, разработана инфраструктура ИТС, необходимая для достижения этих целей, проведен анализ эффективности различных компонентов ИТС в транспортной системе Финляндии, выработаны общие условия функционирования интегрированной ИТС в стране.
Одна из основных задач заключалась в выборе приоритетных направлений развития ИТС и оценке эффективности подсистем в конкретных условиях. Первоначально из множества различных функций ИТС (более 60) было сформировано в шесть основных направлений развития, наиболее актуальных для условий Финляндии. Эти направления имеют следующий целевой характер: повышение эффективности перевозок и движения; повышение безопасности дорожного движения; повышение спроса на перевозки; развитие транспортной инфраструктуры; улучшение координации между различными видами транспорта; повышение мобильности населения. Экспертная оценка вклада каждого из этих направлений на повышение эффективности функционирования транспортной системы приведена нарис. 1.5. Общая сумма вкладов всех направлений составляет 100%. Разнообразные проекты развития ИТС разработаны в США. Это такие проекты как FAST (Лас-Вегас) - управление движением на скоростных дорогах, CARAT (Северная Каролина) - выявление заторов и ограничение объемов движения в заторовых ситуациях, TransStar (Хьюстон) - управление дорожным движением, CHART (Мэрилэнд) - информационное обеспечение дорожного движения, ATCAS (Калифорния) - мониторинг характеристик транспортных потоков и учет движения на платных дорогах, Escort (Даллас) - управление дорожным движением, Navigator (Джорджия) - информационное обеспечение дорожного движения.
В Канзасе разработан стратегический план развития интеллектуальных транспортных систем ориентирующийся на мониторинг характеристик транспортных потоков и создание систему обнаружения ДТП и управления в опасных ситуациях, систему управления светофорными объектами, систему информирования водителей об оптимальных маршрутах движения с учетом реальной ситуации. Проект предусматривает включениє в зону действия системы около 400 км улично-дорожной сети, на которой движение будет контролироваться с помощью 516 транспортных детекторов, такого же количества видеокамер, 79 электронных табло с оперативной информацией, информационно-советующих радиоканалов [186].
Для определения оптимальной последовательности внедрения различных компонентов интеллектуальных транспортных систем была произведена оценка их экономической эффективности. Технологии интеллектуальных транспортных систем, имеющие наибольшее значение показателя "выгоды/затраты" будут внедряться в первую очередь. К краткосрочным мероприятиям, обеспечивающим наибольший эффект относятся система обнаружения дорожно-транспортных происшествий. Среднесрочные мероприятия включают системы управления въездом на скоростные дороги и управление транзитным движением. Долгосрочные мероприятия направлены на поощрение альтернатив использования индивидуальных автомобилей и охрану окружающей среды. Соотношения "выгоды/затраты" приведены на рис. 1.6 для всех направлений развития интеллектуальных транспортных систем.
В 1991 г. в штате Мичиган (США) был реализован большой демонстрационный проект, использующий технологии интеллектуальных транспортных систем при управлении дорожным движением. На основе этих технологий разработаны автоматизированная система управления дорожным движением и система информирования участников движения.
Определение условий достоверности оценки параметров поездки в сети С применением "плавающих" автомобилей
Электронная система оплаты функционирует на скоростной магистрали и, используя технологии интеллектуальных транспортных систем, работает в безостановочном режиме. Система информации о парковках с помощью электронных табло информирует водителей о наличии свободных мест на определенных стоянках. В единую систему связаны шесть парковок. Система информирования водителей с помощью радиоканалов и визуальной информации сообщает водителям ситуацию на сети с тем, чтобы они могли заблаговременно скорректировать маршрут движения.
Широко применяются интеллектуальные транспортные системы на Тайване. Одним из компонентов интеллектуальных транспортных систем на Тайване является экспертная система управления движением на скоростных магистралях [136]. Система функционирует в реальном режиме времени и вырабатывает управляющие воздействия при возникновении критических ситуаций, таких как заторы, дорожно-траяспортные происшествия, ухудшение погодных условий и другие специфические факторы. Экспертная система и модель управления позволяют определять эффективность вырабатываемых решений в критических дорожно-транспортных ситуациях. В реальном режиме времени на основе информации о существующей транспортной нагрузке система прогнозирует параметры дорожного движения и создает модель оптимального динамического распределения транспортных потоков. Это позволяет разрабатывать рациональные стратегии управления дорожным движением на сети скоростных дорог.
Экспертная система имеет базу из многих возможных планов управления, каждый из которых адаптирован к определенной ситуации и идентифицируется по совокупности классификационных признаков для каждой специфической ситуации. Все они представляются как классы объектов, характеризуемые типом опасной ситуации, наличием технических средств управления движением, геометрическими характеристиками дорог, параметрами транспортных потоков. Соотношения между объектами различных классов используются для выработки поведенческих и управляющих решений. Поэтому на основе входящей информации система автоматически представляет экспертную информацию о возможных управляющих воздействиях. Структурная схема функционирования системы приведена нарис. 1.9.
На этой структурной схеме приведена технология функционирования системы с такими ключевыми блоками как выявление и анализ опасных ситуаций, поиск в базе данных типичных ситуаций и выбор соответствующей стратегии управления. В то же время оператор имеет все возможности для корректировки выработанной системой стратегии управления, вплоть до отмены представленного плана действий и введения дополнительных параметров для повторения процедуры поиска.
Основой работы экспертной системы являются результаты постоянного мониторинга характеристик транспортных потоков. Эти данные передаются в модуль прогнозирования характеристик транспортных потоков. Прогнозирование осуществляется по авторегрессионным моделям скользящего среднего (0,1,1) Бокса-Дженкинса для временных рядов. Затем происходит генерация матриц назначения на основе предсказанных значений характеристик транспортных потоков и осуществляется оптимизация распределения транспортных потоков.
Скорость транспортного потока выше опасного уровня и продолжительность опасной ситуации являются двумя главными факторами, которые являются основой для определения формы информационного обеспечения водителей. В типовых ситуациях применяется следующая градация: при отклонении скорости до 10% выдается предупреждения о потенциально опасной ситуации, при отклонении скорости от 10 до 20% - указания об опасной ситуации и рекомендуемом скоростном режиме, при отклонении более 20% - принудительные меры ограничения доступа на этот участок сети. Эта экспертная система обслуживает в общей сложности сеть скоростных дорог Тайваня протяженностью около 1000 км.
В Китае существует комиссия по управлению развитием исследований интеллектуальных транспортных систем. Разработана программа, включающая общую стратегию развития ИТС и перечень пилотных демонстрационных проектов [176]. В эти проекты в первоочередном порядке включены городские центры управления движением и электронные системы оплаты за проезд. Кроме того, в сотрудничестве с Европейским союзом и ERTICO составлена программа, которая включает в себя следующие направления развития ИТС: экспрессная система перевозок грузов с автоматизированным центром управления, системой электронного документооборота EDI, навигационной системой на базе GPS, системой управления перевозками; система управления движением на скоростных магистралях с применением интеллектуальных транспортных систем для выявления мест совершения дорожно-транспортных происшествий и системой электронной оплаты за проезд; городские системы управления дорожным движением; системы управления общественным транспортом с определением местоположения автобуса, компьютеризацией диспетчерских функций и мониторингом спроса на перевозки.
Решение задач оптимизации дорожного движения в условиях интеллектуальных транспортных систем
Система COMPANION способствует предупреждению как одиночных, так и множественных ДТП, которые происходят при движении в колонном режиме в условиях плохой видимости. Для предупреждения дорожно-транспортных происшествий используются следующие возможности системы: идентификация потенциально опасных ситуаций за счет анализа режимов движения транспортного потока и предупреждения водителей об этих опасных ситуациях до того, как они привели к ДТП; организация движения в местах проведения дорожных работ, остановка неисправных автомобилей с использованием видеокамер, транспортных детекторов, средств дорожной информации; предложение альтернативных маршрутов в условиях плохой видимости; предупреждение о местах совершения первичных ДТП для предотвращения последующих цепочных столкновений. Ключевым информационным элементом системы являются сигнальные маяки, которые устанавливаются через каждые 50 м и связаны в одну сеть. Эти маяки информируют водителей о дорожных работах, заторах, дорожно-транспортных происшествиях. Источниками информации являются цифровые видеокамеры, микроволновые транспортные детекторы, которые устанавливаются через 250 м, детекторы тумана, установленные на каждом километре дороги, пробные автомобили, "плавающие" в транспортном потоке. 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 может также взаимодействовать с автомобилями, имеющими навигационные системы на основе GPS, отображать на цифровых картах информацию об опасных участках на маршруте следования, сообщать рекомендуемый скоростной режим и безопасную дистанцию.
Автоматизированная система обнаружения дорожно-транспортных происшествий VELEC разработана во Франции и эксплуатируется в различных европейских странах (Бельгия, Испания, Германия). Система функционирует на основе информации о характеристиках транспортных потоков, которая поступает от транспортных детекторов и цифровых видеокамер. При анализе характеристик транспортных потоков происходит идентификация автомобилей по скоростным режимам. При этом выделяются автомобили, движущиеся с резкими колебаниями скорости, медленно движущиеся автомобили и остановившиеся автомобили. Особое внимание уделяется обнаружению остановившихся автомобилей. Программное обеспечение позволяет оперативно выделить такие автомобили при любой интенсивности движения. В условиях свободного движения вероятность обнаружения остановившегося автомобиля составляет 83,9%, а в заторо-вых ситуациях надежность работы системы возрастает до 99,1%.
В последние годы значительное развитие получили методы и технические средства контроля за выполнением установленных ограничений скорости движения. В настоящее время только в Нидерландах реализуется более 50 различных программ подобного направления на скоростных магистралях, дорогах общего пользования, улично-дорожной сети городов [150]. В основном это связано с применением интеллектуальных транспортных систем и внедрением систем обнаружения дорожно-транспортных происшествий.
Опыт применения интеллектуальных транспортных систем позволил разработать новый методический подход к регламентации скоростных режимов и контроля за их исполнением [150]. Основные предпосылки этого метода заключаются в следующем. Водители должны быть информированы, что на данном участке дороги дорожная полиция осуществляет контроль за скоростью движения. Однако дорожная полиция не в состоянии постоянно находиться в этом месте. Поэтому дорожная полиция должна действовать совместно с системами автоматизированного контроля и в этом случае угроза контроля становится вероятной. Оптимизация вероятности контроля означает, что водители знают, что их скорость движения контролируется, но не знают ни место, ни время проверки.
Следовательно, этот метод объединяет информацию о регламентируемой скорости, информацию о возможности проверки скоростного режима и угрозу принуждения к выполнению ограничений. Используя понятия маркетинга можно охарактеризовать эту концепцию следующим образом: принуждение является продуктом системы, а информация - маркетинговым инструментом продажи этого продукта определенным целевым группам. Стратегия принуждения реализуется в три этапа: информация к принуждению, сигналы к принуждению, само принуждение. Наилучшие результаты могут быть достигнуты оптимальным сочетанием принуждения и информации. Естественно, что центральным моментом этой стратегии является фактический контроль скорости, который осуществляется различными техническими средствами от мобильных радаров до постоянно работающих цифровых видеокамер.
Информация о контроле скорости устанавливается на дороге в следующей последовательности: дорожный знак-пиктограмма "контроль скорости радаром", дорожный знак индивидуального проектирования "зона автоматического контроля скорости", электронное табло, информирующее о фактической скорости движения, информация о месте расположения технических средств измерения скорости. Это способствует тому, что около 60% водителей убеждены о возможности контріоля скорости на всем протяжении дороги. Приведенные в табл. 1.4 сравнительные данные исследований в Австралии и Англии показывают, какова эффективность контроля скорости с помощью компонентов интеллектуальных транспортных систем по сравнению с типичными методами контроля, связанными с физическим присутствием дорожных полицейских [128, 150].
Похожие диссертации на Основы функционирования интеллектуальных транспортных систем в организации движения и перевозок
