Россия
Россия
Россия
Россия
УДК 007.52 не содержащие человека в качестве звена системы, роботы, автоматы
Исследуются особенности моделирования движения беспилотных автотранспортных средств и разрабатываются подходы к моделированию их потока с учетом перспективных решений на основе задания алгоритмов поведения транспортного средства для обеспечения целевых показателей транспортного процесса. Предложены факторы, учитывающие особенности моделирования беспилотных автотранспортных средств: приоритет для определенных категорий транспортных средств, создание обособленных парковок, динамическая пересадка с одного маршрутного транспортного средства на другое на ходу, динамическая зарядка или заправка, динамическая перегрузка грузов, многоярусные транспортные средства, многозвенные автопоезда без физической связи отдельных звеньев, высокоскоростное движение транспортных средств в условиях высокой плотности потока. Также на конкретном примере разработки макромодели движения беспилотных автотранспортных средств в условиях высокой плотности потока показаны особенности моделирования их движения, заключающиеся в первоначальном задании алгоритмов поведения автономного транспортного средства, на основе которых в дальнейшем уже и строится модель транспортного потока.
беспилотные автотранспортные средства, моделирование транспортного потока, теория колебаний, теория управления, физическая интерпретация, транспортная сеть, цифровой двойник, автомодельная редукция, микромодель, макромодель
1. Бобровская О. П. Проблемы моделирования смешанного транспортного потока / О. П. Бобровская, Т. В. Гавриленко // Успехи кибернетики. 2023. Т. 4, № 3. С. 39–46. DOI:https://doi.org/10.51790/2712-9942-2023-4-3-04. EDN ZQPFZJ.
2. Шамлицкий Я. И. Моделирование транспортных потоков средствами имитационного моделирования / Я. И. Шамлицкий, Е. В. Александров, Е. И. Морозов // Естественные и технические науки. 2023. № 2 (177). С. 130–135. EDN ORPDBH.
3. Львович Я. Е. Проблемы моделирования транспортных потоков / Я. Е. Львович, Ю. П. Преображенский, Е. Ружицкий // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2022. № 3 (42). С. 72–74. EDN ARUBKQ
4. Грязнов Н. А. Обмен навигационной информацией для оперативного управления дорожным движением / Н. А. Грязнов // Информатика и автоматизация. 2023. Т. 22, № 1. С. 33–56. DOI:https://doi.org/10.15622/ia.22.1.2. EDN IEWXTP.
5. Zhang S., Hu X., Chen J., et al. An effective variational auto-encoder-based model for traffic flow imputation. Neural Comput & Applic. 36, 2617–2631 (2024). DOI:https://doi.org/10.1007/s00521–023–09127–2.
6. Li T. Mathematical Modelling of Traffic Flows. In: Hou, T. Y., Tadmor, E. (eds) Hyperbolic Problems: Theory, Numerics, Applications. Springer, Berlin, Heidelberg. 2003. DOI:https://doi.org/10.1007/978–3–642–55711–8_65.
7. Valuev A. M. Quasi-stationary Approach in Mathematical Modeling of Traffic Flows Dynamics in a City Road Network. In: Kozlov V., Buslaev A., Bugaev A., Yashina M., Schadschneider A., Schreckenberg M. (eds) Traffic and Granular Flow ‘11. Springer, Berlin, Heidelberg. 2013. DOI:https://doi.org/10.1007/978-3-642-39669-4_39.
8. Richter M., Paszkowski J. Modelling of traffic flow characteristics of traffic calmed roads. In: Brauweiler H. C., Kurchenkov V., Abilov S., Zirkler B. (eds) Digitalization and Industry 4.0: Economic and Societal Development. Springer Gabler, Wiesbaden. 2020. DOI:https://doi.org/10.1007/978–3–658–27110–7_17.
9. Chakroborty P., Maurya A. K. Modelling of Traffic Flow from an Engineer’s Perspective. In: Appert-Rolland C., Chevoir F., Gondret P., Lassarre S., Lebacque J. P., Schreckenberg M. (eds) Traffic and Granular Flow ’07. Springer, Berlin, Heidelberg. 2009. DOI:https://doi.org/10.1007/978- 3-540-77074-9_1.
10. Локтионова А. Г. Определение динамического показателя автомобиля в транспортных потоках городской транспортной системы / А. Г. Локтионова, А. Г. Шевцова // Мир транспорта и технологических машин. 2023. № 1–2 (80). С. 37–42. DOI:https://doi.org/10.33979/2073-7432-2023-2(80)-1-37-42. EDN AUSIDO.
11. Коновалова Т. В. Научные исследования в области моделирования транспортных потоков / Т. В. Коновалова, С. Л. Надирян, В. М. Плаксунова // Наука. Техника. Технологии (политехнический вестник). 2023. № 3. С. 33–36. EDN PZOYTB.
12. Щеглов В. И. Организация и распределение транспортных потоков на основе методов математического моделирования / В. И. Щеглов // Инженерный вестник Дона. 2023. № 7 (103). С. 563–574. EDN OUZSMJ.
13. Liu H. Prediction Models of Traffic Flow Driven Based on Multi-Dimensional Data in Smart Traffic Systems. In: Smart Cities: Big Data Prediction Methods and Applications. Springer, Singapore. 2020. DOI:https://doi.org/10.1007/978- 981-15-2837-8_7.
14. Gribova V. V., Shamray N. B. & Fedorishchev L. A. Traffic modeling flows in a developing urban infrastructure with a software suite for creating interactive virtual environments. Autom Remote Control. 78, 235–246 (2017). DOI:https://doi.org/10.1134/S0005117917020047.
15. Ананенко А. О. Беспилотные транспортные средства: проблемы практического использования / А. О. Ананенко // Административное право и процесс. 2022. № 8. С. 71–74. DOI:https://doi.org/10.18572/2071-1166- 2022-8-71-74. EDN ZSGBTB.
16. Асанкожоев Е. Ж. Грузовые беспилотные транспортные средства / Е. Ж. Асанкожоев, А. Н. Коркишко // Инженерный вестник Дона. 2022. № 11 (95). С. 755–761. EDN FXVCDL.
17. Мороз С. М. Алгоритмы выявления отказов и последующего противоаварийного управления отказавшим беспилотным транспортным средством С. М. Мороз // Автомобильная промышленность. 2023. № 8. С. 8–13. EDN RHHTKN.
18. Бекларян А. Л. Новая программная платформа для моделирования транспортных потоков с участием беспилотных автомобилей / А. Л. Бекларян // Вестник ЦЭМИ. 2023. Т. 6, № 1. DOI: 10.33276/ S265838870025116–0. EDN IDQZTT.
19. Małecki K., Kamiński M., Wąs J. A Multi-cell Cellular Automata Model of Traffic Flow with Emergency Vehicles: Effect of a Corridor of Life. In: Paszynski M., Kranzlmüller D., Krzhizhanovskaya V. V., Dongarra J. J., Sloot P. M. A. (eds) Computational Science — ICCS 2021. ICCS 2021. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 12742. Springer, Cham. 2021. DOI:https://doi.org/10.1007/978-3-030-77961-0_4.
20. Барагунова Л. А. Продольные колебания стержней от динамических и кинематических возмущений / Л. А. Барагунова, М. М. Шогенова // Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. 2022. Т. 49, № 2. С. 87–93. DOI:https://doi.org/10.21822/2073-6185-2022-49-2-87-93. EDN TFGQEK.
21. Тарлаковский Д. В. Продольные нестационарные колебания конечного моментного упругого стержня / Д. В. Тарлаковский, Г. В. Федотенков, Ч. Май Куок // Проблемы прочности и пластичности. 2023. Т. 85, № 3. С. 390–403. DOIhttps://doi.org/10.32326/1814-9146-2023-85-3-390-403. EDN PJJITC.
22. Смагин Б. И. Решение задачи Коши для уравнения колебаний струны / Б. И. Смагин // Наука и Образование. 2023. Т. 6, № 2. EDN VQRBFM.
23. Орлянская Т. И. Использование следствий из принципа Даламбера для механической системы при решении задач динамики сложных механических систем / Т. И. Орлянская // Тенденции развития науки и образования. 2022. № 88–1. С. 24–28. DOI:https://doi.org/10.18411/trnio‑08–2022–06. EDN JWXMUK.
24. Wu Cx., Zhang P., Wong S. C., et al. Solitary wave solution to Aw-Rascle viscous model of traffic flow. Appl. Math. Mech.-Engl. Ed. 34, 523–528 (2013). DOI:https://doi.org/10.1007/s10483-013-1687-9.
25. Schmidt G. Shock waves of a continuous model of traffic flow. Computing. 9, 365–381 (1972). DOI:https://doi.org/10.1007/BF02241610.
26. Raphael E. Stern, Shumo Cui, Maria Laura Delle Monache, et. al. Work, Dissipation of stop-and-go waves via control of autonomous vehicles: Field experiments, Transportation Research Part C: Emerging Technologies. 2018. Vol. 89. P. 205–221, ISSN 0968–090X, DOI:https://doi.org/10.1016/j.trc.2018.02.005.
