satНАУКА и ТЕХНИКАScience & Technique2227-10312414-0392Belarusian National Technical University10.21122/2227-1031-2019-18-1-47-54sat-1922Research ArticleМАШИНОСТРОЕНИЕMECHANICAL ENGINEERINGРазработка модели транспортных потоков на улично-дорожной сети городаDevelopment of Model for Traffic Flows on Urban Street and Road NetworkКапскийД. B.KapskiyD. V.

Доктор технических наук

Адрес для переписки: Капский Денис Васильевич – Белорусский национальный технический университет, ул. Я. Коласа, 12, 220013, г. Минск.  Тел.: +375 17 293-95-70    oapdd_atf@bntu.by

Address for correspondence: Kapskiy Denis V. – Belarusian National Technical University, 12 Ya. Kolasa str., 220013, Minsk, Republic of Belarus.   Tel.: +375 17 293-95-70    oapdd_atf@bntu.by

oapdd_atf@bntu.byНавойД. В.NavoyD. V.ПегинП. А.PeginP. A.

Доктор технических наук

Белорусский национальный технический университетБеларусьBelarusian National Technical UniversityBelarusСанкт-Петербургский архитектурно-строительный университетРоссияSaint Petersburg State University of Architecture and Civil EngineeringRussian Federation2019120220191814754Copyright © Капский Д.B., Навой Д.В., Пегин П.А., 20192019Капский Д.B., Навой Д.В., Пегин П.А.Kapskiy D.V., Navoy D.V., Pegin P.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://sat.bntu.by/jour/article/view/1922

Рассмотрены вопросы создания модели управления дорожным движением для минимизации задержек на улично-дорожной сети, предлагаемой в качестве инновационной при развитии интеллектуальной транспортной системы крупнейшего города – Минска. Разработанная модель имеет комплексную структуру алгоритмического обеспечения. Модель первого уровня реализована на основе нечеткой логики, для чего разработана программа и определены условия, а также смоделирована работа светофорного объекта на реальном локальном перекрестке Минска, который включен в автоматизированную систему управления дорожным движением. Инновацией в модели первого уровня является подход в определении условий при нахождении нечеткого множества без использования стандартного алгоритма – алгоритма местного гибкого регулирования. Предложена и исследована модель, работающая на основе оперативно получаемых параметров интенсивности движения транспортных потоков в характерных точках (сечениях) улично-дорожной сети. Эффективность модели первого уровня составила 8 % за счет оптимизации светофорного цикла (сокращения задержек транспорта при проезде стоп-линий). Результаты моделирования с использованием предлагаемой компьютерной программы позволили повысить эффективность управления дорожным движением на исследованной магистрали (Логойский тракт) в городе Минске на 15 % за счет снижения уровня задержек при односторонней координации. Алгоритм уже реализован в составе действующей автоматизированной системы управления дорожным движением в Минске и показал свою эффективность. Однако данную эффективность можно увеличить, если использовать его совместно с алгоритмом поиска максимального объема движения в цикле при распределенном импульсе интенсивности. Планируется учесть эту особенность при наращивании возможностей алгоритмизации управления движением.

The paper considers issues pertaining to creation of a model for controlling road traffic with the purpose to minimize delays on street and road network, which is proposed as an innovative one while developing an intelligent transport system of the large city that is Minsk. The developed model has a complex structure of algorithmic support. The first-level model has been implemented on the basis of fuzzy logic, for which a program has been developed and conditions have been determined, and operation of traffic light at a real local intersection of Minsk, which is included in the automated traffic management system, has been simulated. Innovation in the first-level model is an approach in determining conditions while detecting a fuzzy set without using a standard algorithm that is an algorithm of local flexible regulation. The paper proposes and investigates a model that works on the basis of operationally obtained parameters of traffic flow intensity at characteristic points (sections) of street and road network. Efficiency of the first-level model has been equal to 8 % due to optimization of a traffic light cycle (reduction of transport delays during passage of stop lines). Results of the simulation using the proposed computer program have made it possible to improve efficiency of traffic management on the studied highway (Logoysky trakt) in Minsk city of Minsk by 15 % due to decrease of delay level in case of unilateral coordination. The algorithm has been already implemented as part of the current automated traffic management system in the city of Minsk and it has shown its efficiency. However this efficiency can be increased if it is used together with an algorithm for searching maximum volume of motion in a cycle with a distributed intensity pulse. It has been planned to take into account this specific feature when increasing possibilities for algorithmization of traffic management.

дорожное движениеуправление движениемалгоритмы управленияавтоматизированная система управления дорожным движениеминтеллектуальная транспортная системаэффективностькачествокоординированное регулированиеroad traffictraffic managementmanagement algorithmsautomated traffic management systemintelligent transport systemefficiencyqualitycoordinated regulationReferencesA Fuzzy Decision Support System for Traffic Control Centers / A. Hegyi [et al.] // In Proceedings of the 2001 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC’01). California: Oakland, 2001. Р. 358–363.Hegyi A., De Schutter B., Hoogendoorn S., Babuska R., van Zuylen H., Schuurman H. (2001) A Fuzzy Decision Support System for Traffic Control Centers. ITSC 2001. 2001 IEEE Intelligent Transportation Systems. Proceedings (Cat. No 01TH8585). California, Oakland, 358–363. https://doi.org/10.1109/itsc.2001.948683.Varaiya, P. Max Pressure Control of a Network of Signalized Intersections. Transportation Research, Part C / Р. Varaiya // Emerging Technologies. 2013. Vol. 36. Р. 177–195.Varaiya P. (2013) Max Pressure Control of a Network of Signalized Intersections. Transportation Research, Part C. Emerging Technologies, 36, 177–195. https://doi.org/10.1016/j.trc.2013.08.014.Chou, C. A Fuzzy Logic Controller for Traffic Junction Signals / C. Chou, J. Teng // Information Sciences. 2002. Vol. 143. P. 73–97.Chou C., Teng J. (2002) A Fuzzy Logic Controller for Traffic Junction Signals. Information Sciences, 143, 73–97. https://doi.org/10.1016/s0020-0255(02)00199-8.Kuo, K. Application of Fuzzy Set Theory to the Change Intervals at a Signalized Intersection / K. Kuo, J. Lin // Fuzzy Sets and Systems. 2002. Vol. 129. P. 387–403.Kuo K., Lin J. (2002) Application of Fuzzy Set Theory to the Change Intervals at a Signalized Intersection. Fuzzy Sets and Systems, 129, 387–403. https://doi.org/10.1016/s0165-0114(01)00174-9.Kosonen, I. Multi-Agent Fuzzy Signal Control Based on Real-Time Simulation / I. Kosonen // Transportation Research, Part C. Emerging Technologies. 2003. Vol. 1. P. 389–403.Kosonen I. (2003) Multi-Agent Fuzzy Signal Control Based on Real-Time Simulation. Transportation Research, Part C. Emerging Technologies, 1, 389–403. https://doi.org/10.1016/s0968-090x(03)00032-9.Khalid, M. Control of a Complex Traffic Junction Using Fuzzy Inference / M. Khalid, C. See, R. Yusof // In 5th Asian Control Conference, 20–23 July 2004. Vol. 3. P. 1544–1551.Khalid M., See C., Yusof R. Control of a Complex Traffic Junction Using Fuzzy Inference. 5th Asian Control Conference, 20–23 July 2004, 3, 1544–1551.Akiyama, T. Advanced Fuzzy Traffic Controller for Urban Expressways / T. Akiyama, M. Okushima // International Journal of Innovative Computing, Information and Control. 2006. Vol. 2, No 2. P. 339–355.Akiyama T., Okushima M. (2006) Advanced Fuzzy Traffic Controller for Urban Expressways. International Journal of Innovative Computing, Information and Control, 2 (2), 339–355.A Novel Fuzzy Control Model of Traffic Light Timing at an Urban Intersection / Е. Bagheri [et al.] // In 3rd Information and Knowledge Technology Conference. Iran: Mashhad, 2007. P. 1–5.Bagheri E., Feizi M., Ensan F., Behnia F. (2007) A Novel Fuzzy Control Model of Traffic Light Timing at an Urban Intersection. 3rd Information and Knowledge Technology Conference. Iran, Mashhad, 1–5.Hu, Y. Fuzzy Control of Traffic Signals Accompanying Pedestrian Crossings / Y. Hu, P. Thomas, R. Stonier // In Proceedings of the 2007 WSEAS International Conference on Computer Engineering and Applications, Gold Coast, Jan. 17–19. Australia, 2007. P. 288–292.Hu Y., Thomas P., Stonier R. (2007) Fuzzy Control of Traffic Signals Accompanying Pedestrian Crossings. Proceedings of the 2007 WSEAS International Conference on Computer Engineering and Applications, Gold Coast. Australia, 288–292.Zhang, Y. Short-Term Traffic Flow Forecasting Using Fuzzy Logic System Methods / Y. Zhang, Z. Ye // Journal of Intelligent Transportation Systems. 2008. Vol. 12, No 3. P. 102–112.Zhang Y., Ye Z. (2008) Short-Term Traffic Flow Forecasting Using Fuzzy Logic System Methods. Journal of Intelligent Transportation Systems, 12 (3), 102–112. https://doi.org/10.1080/15472450802262281.Lai, Guan Rhung. Fuzzy Traffic Light Controller Using Sugeno Method for Isolated Intersection / Guan Rhung Lai, Che Soh Azura, Zafira Abdul Rahman Ribhan // Proceedings of 2009 IEEE Student Conference on Research and Development (SCOReD-2009).Lai Guan Rhung, Che Soh Azura, Zafira Abdul Rahman Ribhan (2009) Fuzzy Traffic Light Controller Using Sugeno Method for Isolated Intersection. Proceedings of 2009 IEEE Student Conference on Research and Development (SCOReD-2009). https://doi.org/10.1109/scored. 2009.5442955.Воробьев, Э. М. АСУ дорожным движением / Э. М. Воробьев, Д. В. Капский. Минск: УП «НИИСА», 2005. 88 с.Vorobiov E. M., Kapskii D. V. (2005) Automatic Control Systems (ACS) for Road Traffic. Minsk, Unitary Enterprise “Research Institute of Automation Facilities”. 88 (in Russian).Координированное управление дорожным движением / Ю. А. Врубель [и др.]. Минск: БНТУ, 2011. 230 с.Vrubel' Yu. A., Kapskii D. V., Rozhanskii D. V., Navoi D. V., Kot E. N. (2011) Coordinated Control of Road Traffic. Minsk, Belarusian National Technical University. 230 (in Russian).Автоматизированные системы управления дорожным движением / Д. В. Капский [и др.]. Минск: Новое знание; М.: ИНФРА-М, 2015. 368 с.Kapskii D. V., Vrubel' Yu. A., Rozhanskii D. V., Navoi D. V., Kot E. N. (2015) Automated Control Systems for Road Traffic. Minsk, Novoye Znanie Publ. 368 (in Russian).Врубель, Ю. А. Определение потерь в дорожном движении / Ю. А.. Врубель, Д. В. Капский, Е. Н. Кот. Минск: БНТУ, 2006. 240 с.Vrubel' Yu. A., Kapskii D. V., Kot E. N. (2006) Determination of Losses in Road Traffic. Minsk, Belarusian National Technical University. 240 (in Russian).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.