УДК 656.052 Управление транспортными средствами. Навигация. Маневрирование
При проведении каких-либо мероприятий, связанных с организацией дорожного движения, направленных в первую очередь на повышение эффективности функционирования улично-дорожной сети, немало важным является оценка принятых или принимаемых мероприятий на стадии проектирования. В таких случаях, специалистам довольно часто приходится применять различного рода имитационные продукты, особенно часто их использование происходит при оценке методов или режимов управления транспортными потоками. Несмотря на большое количество существующих сегодня продуктов имитационного моделирования, особой популярностью пользуется имитационный пакет Any Logic. Для определения основных блоков, используемых для выполнения рассматриваемой процедуры и оценки эффективности магистральной улицы г. Воронеж – Ленинский проспект, в рамках статьи выполнена процедура моделирования и оценена эффективность применяемого продукта по результату сравнения показателя транспортного потока.
МОДЕЛИРОВАНИЕ, ANY LOGIC, МАГИСТРАЛЬНАЯ УЛИЦА, ЭФФЕКТИВНОСТЬ, ТРАНСПОРТНАЯ ЗАДЕРЖКА.
1 Состояние вопроса исследования и актуальность работы
Имитационное моделирование движения транспортных потоков, это одно из направлений способствующее оценке эффективности различных мероприятий на стадии проектирования – «до непосредственного внедрения». Применению различного рода продуктов имитационного моделирования сегодня посвящено большое количество научных трудов [1-8], основанных в первую очередь на оценке эффективности того или иного продукта. Немаловажным в данном случае является процесс адаптации моделируемого участка к реальным условиям для движения [9-14]. Сегодня в транспортной практике известны такие продукты как Transyt, Aimsun и другие, но с недавнего времени в виду доступности и простоты использования хорошо зарекомендовал себя продукт Any Logic, который применяется для моделирования различных технологических процессов, в том числе и транспортных.
Интерфейс продукта понятный и доступный и позволяет осуществить моделирование отдельного (изолированного участка), так и магистральной улице или же целой сети. Для определения возможностей рассматриваемого продукта и оценки его эффективности, в рамках данного исследования осуществлено моделирование процесса движения на магистральной улице г. Воронеж – Ленинский проспект и осуществлено сравнение показателей задержек транспортных средств в модели и на объекте с оценкой математических показателей.
2 Материалы и методы
В качестве материала для исследования определен имитационный продукт Any Logic, который сегодня широко используется для моделирования процессов дорожного движения на различных уровнях, в том числе и макро моделирования. В основу продукта заложена теория массового обслуживания, в зависимости от вида изменения исследуемой величины возможно установить закон ее распределения с использованием имеющихся в модели функций распределения.
Средства рассматриваемого продукта позволяют создать имитационную модель, в том числе и координированного участка, в состав которого входят три регулируемых перекрестка, в таблицах 1-3 определены основные объекты рассматриваемого участка – Ленинский проспект, управление на котором является координированным. Протяженность координируемого участка 840 м, в координации находятся 3 перекрестка – Ленинский пр. – ул. Циолковского (перекресток № 1), Ленинский пр. – ул. Полины Осипенко (перекресток № 2), Ленинский пр. – Ольховый пер. (перекресток № 3).
Первоначальным используемым блоком является блок Car Sourse, который создает автомобили и пытается поместить их в указанное место дорожной сети. В виду того, что на перекрестке из одного въездного направления движения осуществляются как прямо, так и налево и направо, в программной среде применяют блок Select Output, классический блок имеет два выхода, позволяющий направить транспортные средства в двух направлениях, но в классическом четырёхстороннем перекрестке, движение осуществляется как минимум в трех направлениях, в данном случае применяется блок Select Output5, который позволяет распределить до 5 направлений движения. Заключительным блоком для моделирования процесса движения на перекрестке № 1 является блок Car Move To, это блок который управляет движением автомобиля. Автомобиль может ехать, только когда он находится в блоке CarMoveTo. Автомобиль пытается рассчитать путь от своего текущего места до указанного места назначения, когда поступает в блок CarMoveTo.
Для регулирования движения на координированном участке применяются светофорные объекты, в модели установка светофора осуществляется с помощью блока Traffic Light, это элемент библиотеки дорожного движения, который может контролировать движение транспорта на указанных перекрестках или стоп-линиях.
Для моделирования перекрестка № 1 было использовано 13 блоков (табл. 1) из которых 4 блока для определения направлений движения, 4 распределителя, 4 блока для выхода из зоны пересечения и один блок светофорного объекта.
1. Изюмский, А. А. Применение имитационного моделирования в сфере моделирования транспортных потоков / А. А. Изюмский, С. Л. Надирян, И. С. Сенин // Наука. Техника. Технологии (политехнический вестник). - 2016. - № 1. - С. 52-54.
2. Юсупова, Ю. Х. Имитационное моделирование транспортных потоков на кольцевых пересечениях / Ю. Х. Юсупова // Наука и техника в дорожной отрасли. - 2013. - № 2(65). - С. 11-13.
3. Басков, В. Н. Энтропия как модель прогноза загруженности транспортной сети / В. Н. Басков, Е. И. Исаева // Мир транспорта и технологических машин. - 2016. - № 4(55). - С. 111-117.
4. Фатхутдинов, А. Ф. Применение имитационного моделирования для оптимизации дорожного движения / А. Ф. Фатхутдинов // Вестник современных исследований. - 2018. - № 12.15(27). - С. 265-271.
5. Novikov, A. Modeling of traffic-light signalization depending on the quality of traffic flow in the city / A. Novikov, I. Novikov, A. Shevtsova // Journal of Applied Engineering Science. - 2019. - Vol. 17. - № 2. - P. 175-181. - DOIhttps://doi.org/10.5937/jaes17-18117.
6. Definition of perspective scheme of organization of traffic using methods of forecasting and modeling / V. M. Vlasov, A. N. Novikov, I. A. Novikov, A. G. Shevtsova // IOP Conference Series : Materials Science and Engineering : Processing Equipment, Mechanical Engineering Processes and Metals Treatment, Tomsk, 04-06 декабря 2017 года. Vol. 327, 4. - Tomsk : Institute of Physics Publishing, 2018. - P. 042116. - DOIhttps://doi.org/10.1088/1757-899X/327/4/042116.
7. Information technologies and management of transport systems development of the approach to assessing adaptation of the intersection transport model / A. Novikov, S. Glagolev, I. Novikov, A. Shevtsova // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering : 2019 International Conference on Innovations in Automotive and Aerospace Engineering, ICI2AE 2019, Irkutsk, 27 мая - 01 2019 года. Vol. 632. - Irkutsk : Institute of Physics Publishing, 2019. - P. 012052. - DOIhttps://doi.org/10.1088/1757-899X/632/1/012052.
8. The Dynamic Traffic Modelling System / S. V. Dorokhin, D. V. Likhachev, A. Yu. Artemov [et al.] // Lecture Notes in Networks and Systems. - 2022. - Vol. 402 LNNS. - P. 1586-1594. - DOIhttps://doi.org/10.1007/978-3-030-96380-4_175.
9. Некрасова, Е. Е. Основные критерии оценки эффективности функционирования перекрестков / Е. Е. Некрасова, А. Г. Шевцова // Актуальные направления научных исследований XXI века : теория и практика. - 2015. - Т. 3. - № 4-1(15-1). - С. 363-366. - DOIhttps://doi.org/10.12737/13967.
10. Бурлуцкая, А. Г. Параметры для проверки адекватности моделирования / А. Г. Бурлуцкая, Ю. В. Семикопенко, А. Г. Шевцова // Проблемы исследования систем и средств автомобильного транспорта : Материалы Международной очно-заочной научно-технической конференции, Тула, 22-23 декабря 2016 года. Том Выпуск 1. - Тула : Тульский государственный университет, 2017. - С. 279-283.
11. Adaptation Capacity of the Traffic Lights Control System (TSCS) as to Changing Parameters of Traffic Flows Within Intellectual Transport Systems (ITS) / A. Novikov, I. Novikov, A. Katunin, A. Shevtsova // Transportation Research Procedia : 12th International Conference "Organization and Traffic Safety Management in Large Cities", SPbOTSIC 2016, Saint-Petersburg, 28-30 сентября 2016 года. Vol. 20. - Saint-Petersburg : Elsevier B.V., 2017. - P. 455-462. - DOIhttps://doi.org/10.1016/j.trpro.2017.01.074.
12. Зырянов, В. В. Методы оценки адекватности результатов моделирования / В. В. Зырянов // Инженерный вестник Дона. - 2013. - № 2(25). - С. 132.
13. Зырянов, В. В. Моделирование при транспортном обслуживании мега-событий / В. В. Зырянов // Инженерный вестник Дона. - 2011. - № 4(18). - С. 548-551.
14. Зырянов, В. В. Применение информационных технологий при повышении мобильности и обеспечении транспортной безопасности / В. В. Зырянов, Е. Ю. Семчугова, А. М. Скрынник // Инженерный вестник Дона. - 2012. - № 4-1(22). - С. 118.
15. Новиков, И. А. Влияние изменения задержек транспортных средств на количество режимов работы светофорного объекта / И. А. Новиков, А. Г. Шевцова // Мир транспорта и технологических машин. - 2011. - № 4(35). - С. 62-68.
16. Боровской, А. Е. Влияние времени реакции водителя на пропускную способность автомобильной дороги / А. Е. Боровской, А. Г. Шевцова // Вестник развития науки и образования. - 2014. - № 2. - С. 24-30.
17. Mathematical Modeling of Working Operations for the Road-Building Machines Based on Performance Factors / E. A. Volkov, I. A. Novikov, N. A. Shchetinin [et al.] // ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. - 2018. - Vol. 13. - № 6. - P. 2353-2357.
18. Improvement of the current version of road traffic regulations of the Russian federation as a promising approach to road safety / V. A. Zelikov, G. A. Denisov, S. V. Dorokhin [et al.] // Studies in Computational Intelligence. - 2019. - Vol. 826. - P. 1081-1088. - DOIhttps://doi.org/10.1007/978-3-030-13397-9_111.
