UDK 656.052 Управление транспортными средствами. Навигация. Маневрирование
When carrying out any activities related to the organization of traffic, aimed primarily at improving the efficiency of the road network, it is very important to evaluate the measures taken or being taken at the design stage. In such cases, specialists quite often have to use various kinds of simulation products, especially often their use occurs when evaluating methods or modes of traffic control. Despite the large number of simulation products that exist today, the Any Logic simulation package is especially popular. To determine the main blocks used to perform the procedure under consideration and evaluate the effectiveness of the main street of Voronezh - Leninskiy Prospekt, within the framework of the article, a modeling procedure was performed and the effectiveness of the product used was evaluated based on the result of comparing the traffic flow indicator.
MODELING, ANY LOGIC, MAIN STREET, EFFICIENCY, TRANSPORT DELAY.
1 Состояние вопроса исследования и актуальность работы
Имитационное моделирование движения транспортных потоков, это одно из направлений способствующее оценке эффективности различных мероприятий на стадии проектирования – «до непосредственного внедрения». Применению различного рода продуктов имитационного моделирования сегодня посвящено большое количество научных трудов [1-8], основанных в первую очередь на оценке эффективности того или иного продукта. Немаловажным в данном случае является процесс адаптации моделируемого участка к реальным условиям для движения [9-14]. Сегодня в транспортной практике известны такие продукты как Transyt, Aimsun и другие, но с недавнего времени в виду доступности и простоты использования хорошо зарекомендовал себя продукт Any Logic, который применяется для моделирования различных технологических процессов, в том числе и транспортных.
Интерфейс продукта понятный и доступный и позволяет осуществить моделирование отдельного (изолированного участка), так и магистральной улице или же целой сети. Для определения возможностей рассматриваемого продукта и оценки его эффективности, в рамках данного исследования осуществлено моделирование процесса движения на магистральной улице г. Воронеж – Ленинский проспект и осуществлено сравнение показателей задержек транспортных средств в модели и на объекте с оценкой математических показателей.
2 Материалы и методы
В качестве материала для исследования определен имитационный продукт Any Logic, который сегодня широко используется для моделирования процессов дорожного движения на различных уровнях, в том числе и макро моделирования. В основу продукта заложена теория массового обслуживания, в зависимости от вида изменения исследуемой величины возможно установить закон ее распределения с использованием имеющихся в модели функций распределения.
Средства рассматриваемого продукта позволяют создать имитационную модель, в том числе и координированного участка, в состав которого входят три регулируемых перекрестка, в таблицах 1-3 определены основные объекты рассматриваемого участка – Ленинский проспект, управление на котором является координированным. Протяженность координируемого участка 840 м, в координации находятся 3 перекрестка – Ленинский пр. – ул. Циолковского (перекресток № 1), Ленинский пр. – ул. Полины Осипенко (перекресток № 2), Ленинский пр. – Ольховый пер. (перекресток № 3).
Первоначальным используемым блоком является блок Car Sourse, который создает автомобили и пытается поместить их в указанное место дорожной сети. В виду того, что на перекрестке из одного въездного направления движения осуществляются как прямо, так и налево и направо, в программной среде применяют блок Select Output, классический блок имеет два выхода, позволяющий направить транспортные средства в двух направлениях, но в классическом четырёхстороннем перекрестке, движение осуществляется как минимум в трех направлениях, в данном случае применяется блок Select Output5, который позволяет распределить до 5 направлений движения. Заключительным блоком для моделирования процесса движения на перекрестке № 1 является блок Car Move To, это блок который управляет движением автомобиля. Автомобиль может ехать, только когда он находится в блоке CarMoveTo. Автомобиль пытается рассчитать путь от своего текущего места до указанного места назначения, когда поступает в блок CarMoveTo.
Для регулирования движения на координированном участке применяются светофорные объекты, в модели установка светофора осуществляется с помощью блока Traffic Light, это элемент библиотеки дорожного движения, который может контролировать движение транспорта на указанных перекрестках или стоп-линиях.
Для моделирования перекрестка № 1 было использовано 13 блоков (табл. 1) из которых 4 блока для определения направлений движения, 4 распределителя, 4 блока для выхода из зоны пересечения и один блок светофорного объекта.
1. Izyumsky, A. A., Nadiryan S. L., Senin I. S. Application of simulation modeling in the field of traffic flow modeling // Nauka. Technique. Technologies (polytechnic bulletin). – 2016. – №. 1. – S. 52-54.
2. Yusupova, Yu. Kh. Simulation of traffic flows at roundabouts / Yu. Kh. Yusupova // Science and technology in the road industry. – 2013. – № 2 (65). – S. 11-13.
3. Baskov, V. N. Entropy as a model for predicting the congestion of the transport network / V. N. Baskov, E. I. Isaeva // World of Transport and Technological Machines. – 2016. – № 4 (55). – S. 111-117.
4. Fatkhutdinov, A. F. Application of simulation modeling for traffic optimization / A. F. Fatkhutdinov // Bulletin of modern research. – 2018. – № 12.15(27). – S. 265-271.
5. 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. – № 2. – P. 175-181. – DOI 10.5937/jaes17-18117.
6. 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, December 04-06, 2017. Vol. 327, 4. – Tomsk : Institute of Physics Publishing, 2018. – P. 042116. – DOI 10.1088/1757-899X/327/4/042116.
7. 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, May 27 – 01, 2019. Vol. 632. – Irkutsk : Institute of Physics Publishing, 2019. – P. 012052. – DOI 10.1088/1757-899X/632/1/012052.
8. The Dynamic Traffic Modeling 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. – DOI 10.1007/978-3-030-96380-4_175.
9. Nekrasova, E. E. The main criteria for evaluating the effectiveness of the functioning of intersections / E. E. Nekrasova, A. G. Shevtsova // Actual directions of scientific research of the XXI century : theory and practice. – 2015. – T. 3. – № 4-1 (15-1). – S. 363-366. – DOI 10.12737/13967.
10. Burlutskaya, A. G. Parameters for testing the adequacy of modeling / A. G. Burlutskaya, Yu., Tula, December 22-23, 2016. Volume Issue 1. – Tula : Tula State University, 2017. – S. 279-283.
11. Adaptation Capacity of the Traffic Lights Control System (TSCS) as to Changing Parameters of Traffic Flows Within Intellectual Transport Systems (ITS) / A. Novikov, I. Novikov, A. Katunin, A. Shevtsova // Transportation Research Procedia : 12th International Conference "Organization and Traffic Safety Management in Large Cities", SPbOTSIC 2016, Saint-Petersburg, September 28-30, 2016. Vol. 20. – Saint-Petersburg : Elsevier B.V., 2017. – P. 455-462. – DOI 10.1016/j.trpro.2017.01.074.
12. Zyryanov, V. V. Methods for assessing the adequacy of modeling results / V. V. Zyryanov // Engineering Bulletin of the Don. – 2013. – № 2 (25). – S. 132.
13. Zyryanov, V. V. Modeling for the transport service of mega-events / V. V. Zyryanov // Engineering Bulletin of the Don. – 2011. – № 4(18). – S. 548-551.
14. Zyryanov V. V., Semchugova E. Yu., and Skrynnik A.M., Use of information technologies to increase mobility and ensure transport security, Inzhenernyi Bulletin of the Don. – 2012. – № 4-1 (22). – S. 118.
15. Novikov, I. A., Shevtsova, A. G. Influence of changes in vehicle delays on the number of operating modes of a traffic light object // World of Transport and Technological Machines. – 2011. – № 4 (35). – S. 62-68.
16. Borovskoy, A. E., Shevtsova, A. G., Influence of the driver’s reaction time on the traffic capacity of a highway, Vestnik razvitiya nauki i obrazovaniya. – 2014. – № 2. – S. 24-30.
17. 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. – № 6. – P. 2353-2357.
18. 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. – DOI 10.1007/978-3-030-13397-9_111.
