Статья:

Разработка имитационной модели улично-дорожной сети города Екатеринбурга в среде anylogiс

Журнал: Научный журнал «Студенческий форум» выпуск №11(104)

Рубрика: Технические науки

Выходные данные
Коледов И.М., Подкорытов А.А., Шевцов А.А. Разработка имитационной модели улично-дорожной сети города Екатеринбурга в среде anylogiс // Студенческий форум: электрон. научн. журн. 2020. № 11(104). URL: https://nauchforum.ru/journal/stud/104/68218 (дата обращения: 06.07.2020).
Журнал опубликован
Мне нравится
на печатьскачать .pdfподелиться

Разработка имитационной модели улично-дорожной сети города Екатеринбурга в среде anylogiс

Коледов Иван Максимович
студент Колледжа железнодорожного транспорта Уральского университета путей сообщения, РФ, г. Екатеринбург
Подкорытов Александр Александрович
студент Колледжа железнодорожного транспорта Уральского университета путей сообщения, РФ, г. Екатеринбург
Шевцов Александр Александрович
аспирант, преподаватель Колледжа железнодорожного транспорта Уральского университета путей сообщения, РФ, г. Екатеринбург

 

Аннотация. Тема научной работы посвящена исследованию имитационной модели улично-дорожной сети города Екатеринбурга, с последующей оптимизацией светофорных объектов.

В работе учитываются геометрические особенности исследуемой улично-дорожной сети, а именно (радиус поворота, длина пути, геометрическая форма транспортного узла).

Для моделирования движения транспортных средств учитываются особенности поведения транспортах потоков, например: скорость транспортных средств, интенсивность, вероятность поворота транспортных средств на различные направления.

 

Ключевые слова: имитационное моделирование, конфликтные точки, оптимизация, улично-дорожная сеть, anylogic, optquest

 

Исследуемая улично-дорожная сеть является важным транспортным узлом города Екатеринбурга, т.к. соединяет крупные производственные, спальные и центральные районы города.

На данный момент времени УДС  включает в себя несколько видов транспорта: рельсовый  (трамваи), автомобильный  (преимущественно легковые автомобили, а также автобусы, маршрутки), большой поток пешеходного трафика.

Модель УДС  по Екатеринбургу состоит из следующих пересечений улиц: проспект Космонавтов – улиц Челюскинцев, Мамина – Сибиряка, Луначарского, Восточной, Смазчиков, как показано на рисунке 1  (рисунок сделан с помощью Яндекс карт).

 

Рисунок 1. Карта местности для имитационного исследования по городу Екатеринбургу

 

В  имитационной модели города Екатеринбурга улично-дорожной сети автотранспортные средства обладают следующими геометрическими и скоростными характеристиками, характеристики демонстрирует таблица 1

Таблица 1.

Характеристика транспортного потока

параметр

Значение параметра

Единицы измерения

Длина

4

метр

Начальная скорость

60

км/ч

Предпочитаемая скорость

60

км/ч

Макс. ускорение

1,8

м/с2

Макс. торможение

4,2

м/с2

 

Определяем количество различных видов конфликтных точек, на перекрестке проспекта Космонавтов – улиц Челюскинцев, Мамина-Сибиряка

Для определения числа конфликтных точек использовали формулу (1).

 

m=n0+3∙nc+5∙nn                                                                                                                            (1)

 

где,   n0 – количество точек по типа «Отклонение»;

nc – количество точек по типа «Слияние»;

nn – количество точек по типа «Пересечение»;

Сначала определим количество конфликтных точек каждого типа.

Количество конфликтных точек на перекрёстке проспекта Космонавтов –   улиц Челюскинцев, Мамина-Сибиряка демонстрирует рисунок 2; красным цветом обозначены точки пересечения, зеленым цветом отклонение, черным цветом слияние. Для пересечения улиц Челюскинцев – Восточной показывает рисунок 3.

 

Рисунок 2.  Количество конфликтных точек на проспекте Космонавтов –улиц Челюскинцев, Мамина-Сибиряка

 

Рисунок 3. Количество конфликтных точек улиц Челюскинцев – Восточной

 

В таблице 2 приведены количество  точек каждого типа на пересечении улиц: пр. Космонавтов – улиц Челюскинцев,  Мамина – Сибиряка (рисунок 2) и улиц Челюскинцев, Восточной (рисунок 3).

Таблица 2.

Количество конфликтных точек

Название улицы

Тип конфликтных точек

Количество конфликтных точек

проспекта Космонавтов –   ул. Челюскинцев – ул. Мамина-Сибиряка

Слияние

12

Отклонение

13

Пересечение

65

ул. Челюскинцев – ул. Восточная

Слияние

6

Отклонение

5

Пересечение

31

 

Оценка сложности  участков  приведена в таблице 3 с указанием уровня сложности организации движения на перекрестках соответствующих УДС.

Таблица 3.

Оценка сложности перекрестков

Название улицы

Общее количество кон. точек

Уровень сложности

проспекта Космонавтов –   улиц  Челюскинцев,  Мамина-Сибиряка

374

Участок является очень сложным

 

улиц Челюскинцев, Восточной

178

Участок является очень сложным

 

Интерфейс управления УДС  представлен на рисунках 4 и 5, 6 и состоит из следующих управляемых значений (окна ввода): изменение интенсивности транспортных средств, в час (на 5-ти направлениях), изменение длительности разрешающих и запрещающих сигналов светофора.

 

Рисунок 4. Интерфейс управления имитационной моделью

 

Первоначальные данные интенсивности и плотности движения следующие:

Поток машин с направления 0: 30 авт./ч.

Поток машин с направления 1:  200 авт./ч.

Поток машин с направления 2: 1000 авт./ч.

Поток машин с направления 3: 400 авт./ч.

Поток машин с направления 4: 400 авт./ч.

Интервалы работы светофоров соответствуют следующим значениям:

Интервалы работы светофора на перекрестке 1: зеленый свет, длительность 42 секунды, красный 32 секунды.

Интервалы работы светофора на перекрестке 2: зеленый свет, длительность 84 секунды, красный 33 секунды

Интервалы работы светофора на перекрестке 3: зеленый свет, длительность 60 секунды, красный 42 секунды

Результаты работы имитационной модели представлены на рисунках 5, 6.

 

Рисунок 5. Имитационная модель (вид сверху)

 

Рисунок 6. Имитационная модель (вид с камеры)

 

Имитационная модель адекватно работает, общественный транспорт, а именно автобусы, трамваи осуществляют выгрузку и посадку пассажиров. Легковой и средний транспорт осуществляют движение согласно заданным вероятностям. Датчики определяют количество ТС по направлениям. Светофоры осуществляют контроль трафиков.

Для осуществления оптимизации будет использоваться  программа OptQuest.

Внешний вид интерфейса программы оптимизатора представлен на рисунке 7.

 

Рисунок 7. Внешний вид программы

 

Основные параметры оптимизации указаны в таблице 4. Количество итераций 500.

Таблица 4.

Параметры оптимизации

Параметр

Тип

Значение

Мин.

Макс.

Шаг

ПотокМашин0

фиксированный

30

ПотокМашин1

фиксированный

200

ПотокМашин2

фиксированный

1000

ПотокМашин3

фиксированный

400

ПотокМашин4

фиксированный

400

Красный1

дискретный

20

60

1

Зеленый1

дискретный

20

120

1

Красный2

дискретный

20

60

1

Зеленый2

дискретный

20

120

1

Красный3

дискретный

20

60

1

Зеленый13

дискретный

20

120

1

 

Результат работы программы представлен  на рисунках 8, 9.

 

Рисунок 8. Начальный этап оптимизации

 

Рисунок 9. Завершающий этап оптимизации

 

Результатами являются оптимизированные значения длительности красного (запрещающего) и зеленого (разрешающего) сигналов светофора, также в таблицах 5 и 6  приведены дополнительные данные показывающие работу оптимизатора. 

 

Таблица 5.

Результаты работы оптимизатора

События в секунду

36,841

Кадров в секунду

60

Шаг

47,591

Реальная длительность выполнения эксперимента

1122,29

 

Таблица 6.

Оптимальные значения длительности фаз

Наименование параметра

Текущее

Лучшее

Итерация

107

48

Функционал

741,195

347,283

Красный1

32

57

Зеленый1

24

55

Красный2

58

51

Зеленый2

41

110

Красный3

59

34

Зеленый3

20

54

 

Применим полученные результаты на имитационной модели, и определим пропускную способность.

Добавим в окна ввода полученные во время эксперимента данные, как показано на рисунках 10 и 11.

Осуществим анализ  полученных с датчиков результатов.

Поток машин не изменялся, вероятности поворотов также не изменялись.

 

Рисунок 10. Ввод полученных данных

 

Рисунок 11.  Завершение имитационного моделирования

 

Всего затрачено 3600 секунд имитационного времени. Результат во время применения оптимизационных значений по направления 2 прошло 525 автомашин в час, в предыдущем опыте 500 автомашин в час. Вывод количество пропускаемых машин в час увеличилось на 25 автомашин в час.

 

Список литературы:
1. Алиев А. С., Стрельников А. И., Швецов В. И., Шершевский Ю. З., Моделирование транспортных потоков в крупном городе с применением к московской агломерации, Автомат. и телемех., 2005, № 11, 113–125; Autom. Remote Control, 66:11 (2005), 1805–1815
2. Бобрик П. П. Сравнение эффективностей треугольной и квадратичной регулярных транспортных сетей // Транспорт: наука, техника, управление. М.: Изд-во ВИНИТИ, 2000. № 7.
3. Быков Е.А., Аксенов К.А., Антонова А.С. Aналитический обзор средств и методов для планирования имитационного эксперимента и синтеза мультиагентных процессов преобразования ресурсов // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 2.;
4. Гасников А. В., Кленов С. Л., Нурминский Е. А., Введенеие в математическое моделирование транспортных потоков. Учебное пособие / Издание 2-е, испр. и доп. А. В. Гасников и др. Под ред. А. В. Гасникова. — М.: МЦНМО, 2013
5. Завалищин Д. С., Тимофеева Г. А., Обзор математических методов описывающих движения транспортных потоков / Екатеринбург 2011
6. Смирнов Н. Н., Киселев А. Б., Никитин В. Ф., Математическое моделирование движения автотранспортных потоков методами механики сплошной среды. Двухполосный транспортный поток: модель Т-образного перекрестка, исследование влияния перестроений транспортных средств на пропускную способность участка магистрали // Труды МФТИ (специальный выпуск, посвященный математическому моделированию транспортных потоков) / Под ред. акад. В. В. Козлова. 2010. Т. 2, № 4(8). С. 141 –151.
7. Тимофеева Г.А., Шевцов А.А. Система согласованного управления транспортными потоками на сложном перекрестке // Вестник УрГУПС, №4(44), 2019. 
8. Швецов В. И. Моделирование транспортных потоков в крупном городе с применением к московской агломерации