Способ оценки эффективности работы координированного типа управления на магистральной улице

Введение. Для большинства городов с устоявшейся транспортной системой характерны определенные перепады интенсивности, которые цикличны и повторяются в течение дня, суток и недели. С учетом имеющегося оборудования – исполнительных элементов первого слоя интеллектуальных транспортных систем (ИТС) – возможна оперативная оценка транспортной ситуации и изменение режима управления в формате онлайн, но такого рода технологии представлены в основном в крупных городах. Несмотря на то, что в городах с малой численностью населения, относящихся к категории малых и средних, имеются идентичные проблемы в области координированного управления магистральными улицами, на таких участках нет возможности оперативного изменения управления из-за отсутствия специального оборудования и осуществления постоянного мониторинга и контроля над транспортной ситуацией. Для повышения эффективности управления на данных участках, расположенных в малых и средних городах, необходимо разработать способ оценки эффективности координированного управления, что и является основной целью выполненного исследования.

Методы и материалы. В результате выполненного исследования применены методы натурных наблюдений, расчетные методы и методы моделирования.

Результаты. В рамках данного исследования был разработан способ оценки эффективности координированного типа управления на основании сопоставления средней величины интенсивности смежных и магистрального участка и соответствующим им средним величинам задержки.

Заключение. Использование полученных результатов на объекте исследования позволило установить временные периоды применения координации и жёсткого некоординированного управления.

1. Пильгейкина И. А., Власов А. А. Критерии формирования зон координированного управления координированными объектами // Образование и наука в современном мире. Инновации. 2017. № 2(9). С. 202 – 208.

2. Власов А. А., Горелов А. М. Координированное управление въездами на автомагистраль // Интернет-журнал «Науковедение». 2014. № 2(21). 100 с.

3. Кадасев Д. А., Полоцкий Д. В. Координированное светофорное управление автотранспортными потоками на магистрали г. Липецка // Альтернативные источники энергии в транспортно-технологическом комплексе: проблемы и перспективы рационального использования. 2016. Т. 3, № 1 (4). С. 413 – 416.

4. Бирюков В. К., Власов А. В., Демченко К. Н. Инструменты для уменьшения нагрузок на улично-дорожную сеть крупных городов // Международный научно-исследовательский журнал. 2015. № 2-1(33). С. 29 – 30.

5. Филиппова Д. М., Черняго А. Б., Слободчикова Н. А. Уточнение характеристик транспортного потока при организации координированного управления движением // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2013. № 2(5). С. 122 – 125.

6. Пильгейкина И. А. Влияние эффекта координации на задержку транспортных средств // Мир транспорта и технологических машин. 2020. № 1(68). С. 59–64. DOI 10.33979/2073-7432-202068-1-59-64.

7. Development of a method for evaluation of the efficiency of the coordinated type of management as referred to main streets / S. V. Dorokhin, V. A. Ivannikov, D. V. Likhachev, A. Yu. Artemov // E3S Web of Conferences: International Scientific and Practical Conference “Environmental Risks and Safety in Mechanical Engineering” (ERSME-2023), Rostovon-Don, Russia, 01–03 March 2023 года. Rostov-onDon: EDP Sciences, 2023. P. 04016.

8. Li, L. H. Study on coordinated control of urban regional traffic system based on copula function / L. H. Li, W. H. Wang, Y. J. Xue // Proceedings of SPIE The International Society for Optical Engineering, Zhengzhou, 19–21 November 2021.Zhengzhou, 2022. P. 121650T.

9. Lyapin, S. Coordinated Control of Traffic Lights on the Main Road with Intelligent Traffic Management / S. Lyapin, D. Kadasev, N. Voronin // Proceedings 2021 3rd International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency, SUMMA 2021: 3, Lipetsk, 10–12 November 2021 года. Lipetsk, 2021. P. 964–967.

10. Новиков А. Н., Еремин C. В., Шевцова А. Г. Основные принципы расчета программы светофорного регулирования на основе управляемых сетей и потока насыщения. Вестник СибАДИ. 2019;16(6):680–691. https://doi.org/10.26518/20717296-2019-6-680-691

11. Шевцова А. Г., Мочалина Ю. А. Обзор новых технических средств организации дорожного движения // Альтернативные источники энергии в транспортно-технологическом комплексе: проблемы и перспективы рационального использования. 2015. Т. 2, № 2(3). С. 672–677.

12. Моделирование процесса движения на магистральной улице г. Воронежа в программной среде AnyLogic / С. В. Дорохин, Д. В. Лихачев, А. Ю. Артемов, А. В. Марусин // Воронежский научно-технический вестник. 2022. Т. 4, № 4(42). С. 73 – 84.

13. Басков В. Н., Исаева Е. И. Энтропия как модель прогноза загруженности транспортной сети // Мир транспорта и технологических машин. 2016. № 4(55). С. 111–117.

14. Фатхутдинов А. Ф. Применение имитационного моделирования для оптимизации дорожного движения // Вестник современных исследований. 2018. № 12.15(27). С. 265 – 271.

15. 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. No 2. P. 175 – 181.

16. 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 December 2017. Vol. 327, 4. Tomsk: Institute of Physics Publishing, 2018. P. 042116.

17. 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 may – 01 2019. Vol. 632. – Irkutsk: Institute of Physics Publishing, 2019. P. 012052.

18. 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.

19. Зырянов В. В. Методы оценки адекватности результатов моделирования // Инженерный вестник Дона. 2013. № 2(25). 132 с.

20. Зырянов В. В. Моделирование при транспортном обслуживании мега-событий // Инженерный вестник Дона. 2011. № 4(18). С. 548–551.

21. Зырянов В. В., Семчугова Е. Ю., Скрынник А. М. Применение информационных технологий при повышении мобильности и обеспечении транспортной безопасности // Инженерный вестник Дона. 2012. № 4 – 1(22). 118 с.

22. Новиков И. А., Шевцова А. Г. Влияние изменения задержек транспортных средств на количество режимов работы светофорного объекта // Мир транспорта и технологических машин. 2011. № 4(35). С. 62–68.

23. 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. No 6. P. 2353–2357.

24. 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.

25. Novikov A. Study of the impact of type and condition of the road surface on parameters of signalized intersection / A. Novikov, I. Novikov, A. Shevtsova // Transportation Research Procedia, Saint Petersburg, 27–29 September 2018. Vol. 36. Saint-Petersburg: Elsevier B.V., 2018. P. 548 – 555.