ПУТИ ОПТИМИЗАЦИИ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ В УСЛОВИЯХ ГОРОДСКОГО ДВИЖЕНИЯ

АННОТАЦИЯ

В данной статье описываются способы увеличения пропускной способности городских автомобильных дорог и улиц, без изменения технических параметров уличной дорожной сети, с целью снижения количества заторов. Также рассмотрены способы мониторинга дорожной ситуации в режиме реального времени, а также анализ и моделирование дорожной обстановки за продолжительное время, на основе полученных данных. Приведены примеры оповещения водителей о заторах, и способах их объезда, а также передовые методы и перспективные направления по оптимизации транспортных потоков в условиях городского движения.

Ключевые слова: организация дорожного движения, яндекс-пробки, оптимизация дорожного движения, автомобильные дороги, безопасность.

Транспортная система является составной частью инфраструктуры города, которая обеспечивает жизненно важные потребности населения.

Без налаженной и рациональной работы системы наземного городского пассажирского и грузового транспортаневозможнофункционирование всех отраслей городского хозяйства.

На текущий период проблема дорожного движения в городах все чаще сталкивает людей с таким понятием, как дорожный затор (дорожная «пробка»). Дорожный затор – это превышение притока автомобилей над пропускной способностью автомобильной дороги.

Оптимизировать транспортные потоки, не внося изменения в технические параметры улично-дорожной сети города, возможно за счет:

– своевременного информирования водителей транспортных средств о ситуации на дороге;

– оптимизации режимов работы светофоров в соответствии с тем или иным движущимся транспортным потоком в конкретный момент времени;

– точечных мероприятий по оптимизации дорожного движения (к примеру, увеличению парковочного пространства, контроля за соблюдением правил дорожного движения, устройством заездных карманов на остановках общественного транспорта и др.).

С целью оптимизации движения в городах и предотвращения создания данных заторов на текущий момент уже были разработаны ряд программ. Некоторые из них созданы на основе центра организации дорожного движения, в случаи его работы в том или ином городе. В данном случаи это является единой системой мониторинга дорожного движения в городе – установленные городские камеры на перекрестках, в местах пешеходных переходах и т.д. позволяют отслеживать ситуацию дорожного движения в реальном времени и передавать информацию в единую базу данных.

Одним из сервисов, позволяющих использовать свои данные для оптимизации транспортных потоков в городе и являющийся самым доступным для пользователей, является Яндекс-Пробки. Данный веб-сервис создан в 2008 году на основе компании «Яндекс» и является расширенным функционалом другого сервиса этой компании – Яндекс-карты. Яндекс получает информацию о средней скорости со смартфонов водителей, у которых запущена данная поисковая система и есть доступ в интернет. Причем, чем больше людей пользуются данным сервисом, тем сбор информации будет более точен. [1] Данные от пользователей поступают в систему либо каждые 30 с., либо (в случаи непрерывного движения) по перемещении на 200 м. Аналогичные данные Яндекс получает от своих партнеров, компаний, обладающих парком автомобилей, оборудованных GPS-приемником и модемом. После сбора данной информации происходит объединение так называемых треков, которые в последствии накладываются на карту города в виде красных, желтых и зеленых маркеров, позволяющих графически изобразить дорожную ситуацию в том или ином городе на слое «Пробки» сервиса Яндекс-карты, как в мобильном приложении, так и на веб-сервисе. Градация выставления цвета следующая:

– красный – пробка / дорожный затор,

– желтый – движение по данной улице относительно свободное,

– зеленый – движение по данной улице полностью свободное.

Согласно внутренним настройкам сервиса Яндекс, пробкой / дорожным затором считается движение транспортного средства со скоростью ниже 20км/ч по крупным дорогам и ниже 10 км/ч по малым дорогам города. Стоит отметить, что расчет скорости в данном случаи осуществляется по формуле:

                                                                                    (1)

где:

S –расстояние, км;

t – время, за которое данной расстояние пройдено, ч.

Средняя скорость движения высчитывается, анализируя данные нескольких транспортных средств, проехавших по одному и тому же маршруту. Градация выставления скорости на той или иной улице в системе Яндекс-Пробки выставляется с учетом пропускной способности данной улицы.

Стоит отметить, что в ряде крупных городов, таки как, Москва, Санкт-Петербург и другие, сервис Яндекс-Пробки анализирует полученную информацию о дорожном движении и представляет ее также ввиде бальной шкалы, где:

– 0 баллов – движение без ограничений;

– 10 баллов – движение практически невозможно.

На основании информации, полученной водителями из системы Яндекс-Пробки, есть возможность спланировать свой путь движения по городу, выбирая пути объезда, а также планируя время в пути, учитывая дорожную ситуацию.[2] Минусами в использовании системы является то, что  навигатору  необходим устойчивый 3G или LTE сигнал интернета, а поскольку даже в крупных городах он бывает не всегда, то система часто сбоит.

Одной из программ, позволяющей оптимизировать движение транспортных средств путем регулирования работы светофорных объектов, является ArteryLite. Данный программный комплекс основан на анализе транспортного потока отдельных перекрестков, а также групп перекрестков. В результате данного анализа программа предлагает фазовую работу светофорных объектов, установленных на данных перекрестках.

Принцип работы данного комплекса основан на пошаговом моделировании транспортной ситуации на перекрестке, где осуществляется привязка к направлению и полосам движения, расчет потоков насыщения, описания фаз и выбора алгоритма для последующего расчета. На следующем этапе происходит автоматическое разбиение недельного временного интервала на отрезки, характеризуемые стабильностью транспортных потоков, и, на основе специальных алгоритмов, осуществляется автоматический расчет оптимальных параметров фазовой работы светофорных объектов для каждого установленного временного промежутка и на конкретном перекрестке. Также программный комплекс ArteryLite позволяет осуществлять выбор оптимальной фазы работы светофорных объектов в режиме меняющейся транспортной ситуации. По результатам расчета формируется фазовый пакет, который возможно сохранить в соответствующем формате с целью передачи данной информации непосредственно на контроллер светофорных объектов. [3]

Основываясь на разработанной теории  моделирования транспортных потоков, представляется возможным более точно и качественно прогнозировать вероятность образования транспортных заторов, что приведет к снижению последствий от их образования и позволит оптимизировать движение в условиях городской среды с наибольшей эффективностью.

Таким образом, оптимизация распределения транспортных потоков по улично-дорожной сети является актуальной задачей и требует разработки научных основ и практических методов ее решения.

Список литературы:

1. Организация дорожного движения в городах: методическое пособие / Под общ.ред. Ю. Д. Шелков. – М.: 1995. – 143 с.
2. Компания Яндекс – Технологии – Как работают Яндекс.Пробки [электронный ресурс] // YANDEX.RU: – Электрон.данные.URL:https://yandex.ru/company/technologies/yaprobki (дата обращения 11.01.2020 г.) – Как работают Яндекс. Пробки.
3. Краткое описание программного комплекса ArteryLite [электронный ресурс] // ARTERULITE.RU: – Электрон.данные.URL: http://www.arterylite.ru/info  (дата обращения 05.01.2020 г.) – Краткое описание.