Введение
В настоящее время в крупных городах имеют место проблемы организации дорожного движения, особенно в их центральных частях. Это связано с повышением уровня автомобилизации, а также наличием парковок на проезжей части. Все это приводит к снижению уровня безопасности движения транспортных средств и пропускной способности улично-дорожной сети, которые вызывают предзаторовые и заторовые режимы движения.
Радикального улучшения условий движения транспорта в городе, на длительную перспективу, можно достичь при осуществлении мер градостроительного характера: строительством мостов, тоннелей, пробивкой новых магистралей. Осуществление таких проектов требует значительных финансовых вложений и затрат времени. Анализ показывает, что значительно смягчить ситуацию позволит совершенствование управления транспортными потоками в городе — внедрением компьютеризированных автоматических систем управления дорожным движением на улично-дорожной сети городов.
Безопасность дорожного движения и эффективность управления транспортными и пешеходными потоками в значительной мере определяются качеством организации дорожного движения, надежностью и отказоустойчивостью программно-технических средств систем управления дорожным движением. Поэтому разработка принципов организации дорожного движения и систем управления транспортными потоками, необходимость использования современных технологий связи и управления, разработка принципов управления является весьма актуальной проблемой в настоящее время [3, с. 62].
Интеллектуальное управление дорожным движением
АСУДД — Автоматизированная система управления дорожным движением. Это комплекс технических, программных и организационных мер, обеспечивающих сбор и обработку информации о параметрах транспортных потоков и на основе этого оптимизирующих управление движением [1].
Рис. 1. Центр управления дорожным движением
«Авто-Интеллект» позволяет осуществлять сбор данных о транспортных потоках для использования этих данных в автоматизированных системах управления дорожным движением (АСУДД). Видеоинформация о дорожном движении собирается камерами видеонаблюдения и передается на серверы «Авто-Интеллекта». Программный комплекс «Авто-Интеллект» производит анализ видеоданных и вычисляет параметры транспортных потоков. Рассчитывается стандартный набор макроскопических характеристик транспортного потока, а именно:
‒ средняя скорость [км/ч];
‒ объем потока (количество транспортных средств в час) [ТС/ч];
‒ плотность потока [ТС/км].
Помимо этого вычисляется:
‒ занятость полосы [%];
‒ длина ТС [м] — (для решения задачи классификации ТС);
‒ длина очереди перед перекрестком (используется пара видеокамер);
‒ обнаруживается ситуация «проезд по встречной полосе».
Рис. 2. Работа Автоматизированной системы управления дорожным движением
Затем данные поступают в операционный центр (центр обработки данных), где они могут быть отображены на карте и сохранены в базе данных для последующего использования аналитической группой. Данные для адаптивного регулирования дорожного движения поступают в подсистему управления светофорными объектами АСУДД.
АСУДД подразумевает управление светофорами в автоматическом режиме. Дорожное движение регулируется при помощи светофоров под управлением интеллектуальных дорожных контроллеров (ИДК), которые в свою очередь по линиям передачи данных управляются центральным сервером АСУДД. Сервер АСУДД загружает в ИДК планы координации в соответствии с различными критериями: временем года, временем суток, днем недели и текущей дорожно-транспортной ситуацией, рассчитанной на основании полученных от «Авто-Интеллекта» данных. Также сервер АСУДД управляет режимами работы ИДК, реализуя задачи центрального регулирования. Дополнительно сервер АСУДД может выполнять алгоритмы местного гибкого регулирования для локальной подстройки длительности светофорных фаз каждого отдельного перекрестка на основании полученных от «Авто-Интеллекта» данных [2].
Системы видеонаблюдения за транспортными средствами могут сообщать о скорости транспортных потоков, пробках на дорогах, ДТП и особо опасном либо запрещенном поведении транспортных средств. Сведения о пробках на дорогах будут полезны как для простых граждан, которые выбирают предполагаемый маршрут поездки, так и для государственных регулирующих служб — им это поможет принимать решения об удалении машин, блокирующих движение и т. д. Сообщения о ДТП станут автоматически передаваться в спасательные и аварийные (технические) службы. Если система анализа видеоизображения дополнена модулем считывания номерных знаков машин, то данные, получаемые системой, могут использоваться для привлечения нарушителей к ответственности.
Заключение
ИТС может входить в состав конкретных (городских, региональных) локальных подсистем, реализующих специальные функции. Например, системы диспетчерского управления на городском пассажирском транспорте и контроля его движения, системы управления дорожным движением на улично-дорожной сети городов и скоростных магистралях, системы управления движением автомобилей спецслужб (скорая помощь, полиция, МЧС, аварийные службы и др.), системы информирования и планирования поездок для реальных и потенциальных участников движения: водителей, пешеходов, пассажиров общественного транспорта. В зависимости от особенностей транспортных систем и приоритетности проблем, стоящих перед субъектами управления, состав подсистем, их функциональные характеристики, особенности реализации могут меняться, что находит отражение в архитектуре каждой конкретной ИТС.
Объектом управления в системе дорожного движения является транспортный поток, состояние которого зависимо от большого количества факторов. Их учёт необходим, для рационального управления транспортными потоками, в программах координации движения. Характерной особенностью городских транспортных потоков является их не стационарность. Наблюдаются колебания их характеристик в течении суток, недели, в зависимости от времени года [4].
Литература:
- https://ru.wikipedia.org/wiki — Википедия [электронный ресурс].
- http://www.ekcpert.ru/ — «Авто-Интеллект».
- Ременец Ю. А., Печерський П. П. Технические средства регулирования дорожного движения. — М.: Трансп., 1981. — 108 c.
- Воронин В. Е., Куранцева В. С. Оптимизация управления транспортными системами с использованием имитационного моделирования / Интернет-ресурс. — Режим доступа: http://www.gpss.ru– Загл. с экрана.
