Россия
Россия
Россия
Россия
УДК 656.021.2 Частота (плотность) движения. Интенсивность движения
Статья посвящена исследованию воздействия адаптивных алгоритмов управления светофорными объектами на одном перекрестке на изменения в движении транспорта на смежных перекрестках. Основная цель исследования заключается в выявлении преимуществ и недостатков внедрения таких алгоритмов для оценки влияния на смежные перекрестки. К исследованию предложены три алгоритма: пропуска очередей, перераспределения длительности фаз и оценки времени ожидания. Исследование включало моделирование трафика, сбор данных о времени ожидания и длине очередей, а также оценку изменений в транспортных потоках на смежных перекрестках. С помощью интеллектуальных камер были собраны данные, что позволило выявить, как изменение планов работы светофоров на одном перекрестке влияет на трафик смежных перекрестков. Доказаны возможные изменения в трафике на смежных перекрестках, в частности увеличение количества ожидающих транспортных средств и среднего времени ожидания, что говорит об отрицательном влиянии адаптивных алгоритмов на смежные перекрестки.
моделирование транспортных потоков, трафик, симулятор городской мобильности, алгоритм управления светофорами, смежные перекрестки
1. Мирзаи Х. Разработка адаптивного алгоритма контроллера светофора с приоритетной выборкой в режиме реального времени // Вестник Воронежского государственного университета. 2017. № 1. С. 26–32.
2. Остапенко П. В., Султантемирова К. А., Сапрыкин О. Н Адаптивное управление светофорным объектом на основе машинного обучения // Материалы VI Международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ‑2020). Самара, 2020.
3. Faye S., Chaudet C., Demeure I. A Distributed Algorithm for Adaptive Traffic Lights Control // 15th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems. USA, Anchorage, 2012.
4. Aleko D. R., Djahel S. An Efficient Adaptive Traffic Light Control System for Urban Road Traffic Congestion Reduction in Smart Cities // Emerging Topics in Wireless Communications for Future Smart Cities. 2020. No. 56. DOIhttps://doi.org/10.3390/info11020119.
5. Оптимизация работы адаптивных светофоров на основе использования машинного зрения / В. Д. Шепелев [и др.] // Вестник Южно-Уральского государственного университета. 2017. Т. 14, № 1. С. 189–196. DOI:https://doi.org/10.14529/em200119.
6. Агафонов А. А., Юмаганов А. С., Мясников В. В. Эффективность адаптивного управления дорожными сигналами в условиях смешанного потока транспортных средств // Материалы IX Международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ‑2023). Самара, 2023.
7. Акопов A. C., Зарипов Е. А., Мельников А. М. Адаптивное управление транспортной инфраструктурой в городской среде с использованием генетического алгоритма вещественного кодирования // Бизнес-информатика. 2024. Т. 18, № 2. С. 48–66. DOI:https://doi.org/10.17323/2587- 814X.2024.2.48.66.
8. Моделирование локальных транспортных потоков в условиях неполноты исходных данных. Текст: непосредственный / М. А. Митрохин [и др.] // Автоматика на транспорте. 2023. Т. 9, № 4. С. 355–367. DOI:https://doi.org/10.20295/2412-9186-2023-9-04-355-367.
9. Кретов А. Ю. Обзор некоторых адаптивных алгоритмов светофорного регулирования перекрестков // Известия Тульского государственного университета. 2013. Т. 7, № 2. С. 61–67.
10. Харабаджи А. Ю. Исследование влияния длительности циклов светофорных объектов на длину очереди на смежных перекрестках // Вестник Сибирского государственного автомобильно-дорожного университета. 2017. № 4–5. С. 61–67.
11. Юмаганов А. С., Агафонов А. А. Оптимизация траектории движения транспортных средств в задаче управления транспортными потоками на перекрестке // Материалы VIII Международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ‑2022). Самара, 2022.
12. Мясников В. В., Агафонов А. А., Юмаганов А. С. Детерминированная прогнозная модель управления сигналами светофоров в интеллектуальных транс‑ портных и геоинформационных системах // Компьютерная оптика. 2021. Т. 45, № 6. С. 917–925. DOI:https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO‑1031.
13. Анализ и моделирование транспортных потоков на перекрестке для управления качеством городской среды / Т. В. Ерещенко [и др.] // Инженерный вестник Дона. 2022. № 8. С. 99–107.
14. Wilcoxon F. Individual Comparisons by Ranking Methods // Biometrics Bulletin. 1945. Vol. 1, no. 6. P. 80–83.
15. Everitt B. The Cambridge dictionary of statistics. Cambridge University Press, 1988. 67 p.
