ברמת שירותי התנועה, ניהול התנועה הוא מערך של אמצעים הנדסיים וארגוניים ברשת הדרכים הקיימת המבטיח בטיחות ומהירות מספקת של זרימת התנועה והולכי הרגל. בין פעילויות כאלה הוא ניהול תעבורה, אשר, ככלל, פותר משימות צרות יותר. במקרה הכללי, ניהול מובן כהשפעה על אובייקט מסוים על מנת לשפר את תפקודו. לגבי תנועת הכבישים, מושא השליטה הוא תנועה והולכי רגל. סוג ניהול פרטי הוא רגולציה, כלומר. שמירה על פרמטרי תנועה בגבולות שצוינו.

בהתחשב בעובדה שרגולציה היא רק מקרה מיוחד של ניהול תעבורה וארגון, ומטרת השימוש באמצעים טכניים היא ליישם את התוכנית שלה, נעשה שימוש במונח "אמצעים טכניים לארגון תנועה" או "אמצעים טכניים לבקרת תנועה", התואם את המסמכים הרגולטוריים המקובלים (GOST 23457-86).

במקביל, בשל המסורת המבוססת, הפך גם המונח "תקנה" לנפוץ. כך למשל, בכללי הדרך (SDA), צמתים ומעברי חצייה המצוידים ברמזורים נקראים מוסדרים, בניגוד לאלו שאינם מוסדרים, שבהם אין רמזורים. ישנם גם המונחים "מחזור ויסות", "כיוון מוסדר" וכו'. בספרות המתמחה, צומת המצויד ברמזור מכונה לעתים קרובות "אובייקט רמזור".

מהות ההנהלה היא לחייב נהגים והולכי רגל, לאסור או להמליץ ​​להם על פעולות מסוימות למען הבטחת המהירות והבטיחות. זה מתבצע על ידי הכללת הדרישות הרלוונטיות בכללי התנועה, כמו גם שימוש במערך של אמצעים טכניים ופעולות מנהליות של פקחי משטרת התנועה ואנשים אחרים בעלי סמכויות מתאימות.

מושא השליטה, מכלול של אמצעים טכניים וצוותים של אנשים המעורבים ב תהליך טכנולוגיבקרת תנועה,

יוצרים לולאת בקרה (איור 1). מכיוון שחלק מהפונקציות בלולאת הבקרה מבוצעות לרוב על ידי ציוד אוטומטי, התפתחו המונחים "שליטה אוטומטית" או "מערכות בקרה". אובייקט שליטה.

איור.1. דיאגרמת בלוקים של לולאת הבקרה.

בקרה אוטומטית מתבצעת ללא התערבות אנושית על פי תוכנית קבועה מראש, אוטומטית - בהשתתפות מפעיל אנושי. המפעיל, באמצעות סט של אמצעים טכניים לאיסוף מידע נחוץולחפש את הפתרון האופטימלי, יכול להתאים את תוכנית העבודה של מכשירים אוטומטיים. הן במקרה הראשון והן במקרה השני, ניתן להשתמש במחשבים בתהליך הבקרה. ולבסוף, ישנה שליטה ידנית, כאשר המפעיל, המעריך את מצב התחבורה באופן ויזואלי, מפעיל פעולת בקרה המבוססת על ניסיון ואינטואיציה. לולאת הבקרה האוטומטית יכולה להיות סגורה או פתוחה.

עם לולאה סגורה, יש משוב בין האמצעי לאובייקט הבקרה (זרם תנועה). באופן אוטומטי, זה יכול להתבצע על ידי התקני איסוף מידע מיוחדים - גלאי תחבורה. מידע מוכנס למכשירי אוטומציה, ועל סמך תוצאות עיבודו, מכשירים אלו קובעים את אופן הפעולה של רמזורים או תמרורים שיכולים לשנות את משמעותם בפקודה (תמרורים מבוקרים). תהליך זה נקרא ניהול גמיש או אדפטיבי.

בלולאה פתוחה, כאשר אין משוב, מכשירי בקרת רמזורים - בקרי כביש (DC) מעבירים אותות לפי תוכנית שנקבעה מראש. במקרה זה, מופעלת בקרת תוכנית קפדנית.

באיור 1, מעגל המשוב שסוגר את לולאת הבקרה האוטומטית מוצג בקו מקווקו, תוך התחשבות בכך שחיבור זה עשוי להתקיים או לא. בְּ שליטה ידניתמשוב תמיד קיים (עקב הערכת חזותית של המפעיל את תנאי הנהיגה), ולכן המעגל שלו באיור 1 מוצג בקו מוצק.

בהתאם למידת הריכוזיות ניתן לשקול שני סוגי ניהול: מקומי ומערכתי. שני הסוגים מיושמים בדרכים שתוארו לעיל.

עם שליטה מקומית, מיתוג האותות מסופק על ידי בקר הממוקם ישירות בצומת. עם הבקרים המערכתיים של צמתים, ככלל, הם מבצעים את הפונקציות של מתרגמי פקודות שמגיעות, ככלל, דרך ערוצי תקשורת מיוחדים ממרכז הבקרה (CP). כאשר הבקרים מנותקים זמנית מה-UE, הם יכולים גם לספק שליטה מקומית. ציוד שנמצא מחוץ למרכז הבקרה נקרא היקפי (רמזור, בקרים, גלאי תחבורה), במרכז הבקרה - מרכזי (ציוד מחשוב, בקרת שיגור, מכשירי טלמכניקה וכו').

בפועל משתמשים במונחים "בקרים מקומיים" ו"בקרי מערכת". לראשונים אין קשר עם ה-UE ועובדים באופן עצמאי, לשני יש חיבור כזה והם מסוגלים ליישם בקרה מקומית ומערכתית.

עם שליטה ידנית מקומית, המפעיל נמצא ישירות בצומת, צופה בתנועת כלי רכב והולכי רגל. עם מערכת אחת, הוא ממוקם בנקודת הבקרה, כלומר. הרחק מאובייקט הבקרה, וכדי לספק לו מידע על תנאי התנועה, ניתן להשתמש במתקני תקשורת ואמצעים מיוחדים להצגת מידע. האחרונים מבוצעים בצורה של מפות זוהרות של עיר או מחוזות - דיאגרמות זיכרון, התקני פלט באמצעות מחשב למידע גרפי ואלפאנומרי על שפופרת קרן קתודית- תצוגות ומערכות טלוויזיה המאפשרות תצפית ישירה על האזור הנשלט.

שליטה מקומית משמשת לרוב בצומת נפרד או, כמו שאומרים, מבודד, שאין לו קשר עם צמתים שכנים לא בשליטה או בזרימה. החלפת סימני התנועה בצומת כזו ניתנת על פי תוכנית פרטנית, ללא קשר לתנאי התנועה בצמתים סמוכים, והגעת כלי רכב לצומת זה היא אקראית.

ארגון של שינוי מתואם של אותות בקבוצת צמתים, המתבצע על מנת לצמצם את זמן התנועה של כלי רכב באזור נתון, נקרא בקרה מתואמת (שליטה על פי עקרון "הגל הירוק" (GW)). במקרה זה, ככלל, נעשה שימוש בבקרת מערכת.

כל מכשיר בקרה אוטומטי פועל בהתאם אלגוריתם מסוים, המהווה תיאור של תהליכי עיבוד המידע ופיתוח פעולת הבקרה הדרושה. ביחס לתנועה בכבישים מעובד מידע על פרמטרי תנועה ונקבע אופי השליטה ברמזורים המשפיעים על זרימת התנועה. אלגוריתם הבקרה מיושם טכנית על ידי בקרים המחליפים אותות תעבורה בהתאם לתוכנית שסופקה. במערכות בקרה אוטומטיות המשתמשות במחשב, האלגוריתם לפתרון בעיות בקרה מיושם גם בצורה של סט תוכניות להפעלתו.

מערכות בקרת תעבורה אוטומטיות (ATCS) הן קבוצה מקושרת של אמצעים טכניים, תוכניים וארגוניים האוספים ומעבדים מידע על נתוני זרימת התנועה ועל בסיס זה מייעלים את בקרת התעבורה. המשימה של מערכות בקרת תעבורה אוטומטיות (ATCS) היא לספק ארגוני בטיחות בתעבורהבדרכים.

ASUDD מחולקים למספר סוגים:

מערכות בקרת תעבורה אוטומטיות ראשיות (ASUDD) של בקרה מתואמת - אינטליגנטית ללא מרכז, ריכוזית וריכוזית.

• · ASUDD ללא מרכז - אין צורך ליצור מרכז בקרה. ישנם 2 שינויים של ASUDD חסר מרכז. באחד מהם, העבודה מסונכרנת על ידי הבקר הראשי, אליו יש תקשורת מהבקרים האחרים (קו אחד לכולם). בשינוי הבא של ה-ASUDD חסר המרכז, לכל הבקרים יש קו תקשורת משלהם.
• · ASUDD מרכזי - יש מרכז בקרה, עם בקרים הקשורים אליו, קווי תקשורת משלהם. לעתים קרובות, ASUDD יכול לבצע KU מרובה תוכניות עם שינוי תוכניות במהלך היום.
• · ASUDD אינטליגנטי מרוכז - הם מצוידים בקובעי תחבורה, ובהתאם לעומסי תנועה, הם יכולים לשנות תוכניות תיאום תנועה.

מערכות בקרת תנועה אוטומטיות ברחבי העיר (ATCS) - פשוטות, אינטליגנטיות, עם בקרת תנועה בכבישים עירוניים של תנועה רצופה ועם תנועה לאחור.

· ASUDD אינטליגנטי - מכילים מערכות מחשב בקרה חזקות (UVK), ורשת של תצוגות מידע משתנות. ATCS אלה יכולים לבצע בקרת זרימת תעבורה רציפה ויכולים לנהל בקרת תעבורה אדפטיבית אוטומטית ולאפשר חלוקה מחדש של זרימות התעבורה ברשת.

ACS DD, כחלק מה-ITS, מבצעת פונקציות בקרה ומידע, שעיקרן:

• ניהול תזרימי תנועה;
• מתן מידע תחבורה;
• ארגון תשלומים אלקטרוניים;
• אבטחה וניהול חירום.

באופן כללי, ניתן לייצג את תתי המערכות של ACS DD כקבוצה של התקני טלמטיקה בכבישים, בקרים ותחנות עבודה אוטומטיות (AWS) הכלולים ברשת חילופי הנתונים, עם ארגון של מרכזי בקרה מרכזיים ומקומיים - בהתאם לצפיפות ועוצמת התעבורה.

כמכשירי טלמטיקה לכביש, נעשה שימוש בשלטי מידע משתנה (VPI), שלטי דרכים מרובי מצבים, תצוגת מידע משתנה (TPI), גלאי רכב, תחנות מזג אוויר אוטומטיות לכבישים (ADMS), מצלמות וידאו וכו'.

חלק הטלקומוניקציה של ACS DD הוא מערכת תקשורת משולבת דרך. תפקוד יציב של מערכות התקשורת בכבישים מאפשר להגביר את רמת הבטיחות בדרכים ולהבטיח תפעול יעיל של שירותי אחזקת כבישים וכן שירותי תפעול והצלה למקרי חירום.

ניתן לארגן את תת המערכות הפונקציונליות הבאות כחלק מ-DISS:

• חילופי מידע של ACS DD;
• תקשורת עם אובייקטים ניידים (כולל תת-מערכות של תקשורת רדיו תפעולית-טכנולוגית וגישה לרדיו);
• ניהול ותפעול טכני;
• הבטחת אבטחת מידע של DISS;
• מתן שירותי מידע ותקשורת על בסיס בר החזר.

שיפור היעילות של ניהול התעבורה קשור ליצירת מערכות בקרת תעבורה אוטומטיות (ACS DD), שהן מרכיבים אינטגרליים של מערכות תחבורה חכמות (ITS). ITS היא מערכת תמיכה וניהול מידע משולבת לתחבורה יבשתית, המבוססת על שימוש בטכנולוגיות מידע ותקשורת מודרניות ושיטות ניהול.

כדי להבטיח את תפקוד ה-ACS DD ואספקת שירותי מידע תקשורת למשתמשי דרך, נוצרים DISS, הכפופים כיום לדרישות הכלליות הבאות:

• רב תכליתיות;
• יַצִיבוּת;
• כַּלְכָּלָה.

ACS "GOROD-DD" - נועד לספק ניהול אפקטיביתנועת תנועה ותזרימי הולכי רגל בערים בעזרת אמצעים, איתות תנועה, ניטור וידאו ורישום הפרות בכבישים, ניתוח תפעולי של המצב הסביבתי בעיר, בקרה על תנועת התחבורה בנתיבים וכו'.

היתרונות והיתרונות העיקריים של מערכת הבקרה האוטומטית "GOROD-DD"

• - שיפור משמעותי ביעילות ניהול התעבורה ובקרה על מצב העניינים בכבישים, המאפשר חיסכון של כ-5-8 מיליון דולר בשנה בקנה מידה של המרכז האזורי (החיסכון מורכב מהפחתת צריכת הדלק, קיצור זמן הנסיעה של כלי הרכב, זמן השהות של הנוסעים בכביש ועוד);
• - יותר שימוש יעילאמצעים ארגוניים ומניעתיים לנרמול התנועה בכבישים;
• - גישה משולבת לארגון התנועה;
• - השימוש בחומרה ותוכנה מקומיים, התמקד טכנולוגיות מודרניותושיטות מודרניות לניהול תעבורה בהתאם לדרישות ISO 9001;
• - הזדמנויות חדשות למעקב אחר מצב העניינים בכבישים: בקרה ויזואלית בצמתים ערים, הקלטת וידאו של תאונות דרכים, צילום וידאו של עבירות על המהירות המותרת וכללי חציית צמתים, ניתוח תפעולי של המצב הסביבתי וכו';
• - אפשרות להחדרה מדורגת לפעולה, על ידי החלפה הדרגתית מערכות קיימותבקרת תנועה בסוף החיים ו תאימות מלאהכל אחד מהחלקים של המערכת המוצעת (בקרים, MCC, MZTS) עם כל סוגי הציוד הקיים.

מערכת אוטומטית "Gorod-DD":

• · נקודת בקרה מרכזית;
• · מודולים של מרכזים אזוריים (במידת הצורך);
• · בקרים (בשלוש גרסאות - S, SM, SL);
• · ציוד נוסף;
• · חבילת תוכנה.

שלח את העבודה הטובה שלך במאגר הידע הוא פשוט. השתמש בטופס למטה

סטודנטים, סטודנטים לתארים מתקדמים, מדענים צעירים המשתמשים בבסיס הידע בלימודיהם ובעבודתם יהיו אסירי תודה לכם מאוד.

פורסם ב http://www.allbest.ru/

מבוא

הגידול במספר המכוניות, וכתוצאה מכך, הגידול במספרן בכבישי הערים הגדולות הופך כיום לבעיה חשובה יותר ויותר. הצטברות גדולה של מרכזי כובד של המוני האדם במרכזן של רוב הערים הגדולות מובילה לסיבוך ניהול ה-UDS ולעלייה בעלות אחזקתו. ערים רבות בעולם אינן יכולות להתמודד עם אתגרי התחבורה היומיומיים והן נתקעות בפקקים לקילומטרים רבים מדי יום.

במקביל, הביקוש של האוכלוסייה לתחבורה ממשיך לגדול. כתוצאה מכך, ללא אמצעים מתאימים, המצב הולך לקראת מבוי סתום. UDS המיועד לעומס קטן יותר אינו יכול להתמודד ודורש מודרניזציה ואופטימיזציה. כיום, העיר זקוקה לא רק לכבישים טובים, מעוצבים ומוכשרים ולאחר מכן בנויים, אלא גם לניהול האיכותי שלהם. כמו כן, במובנים רבים, השיטות הישנות של בקרת התנועה מתיישנות ואינן עומדות בקצב העיר הצומחת, והזרימה הרב כיוונית מחייבת ניהול דינמי ושילוב מערכות חדשניות לשיפור מצב התנועה, ובפרט במוסקבה. יש לשנות את כל מערכת הבנייה של ה-UDS וניהולו באמצעות טכנולוגיות חדשות, כולל מידול מתמטי, המאפשר לחזות את התנהגות ה-UDS, לבצע התאמות לתצורה שלו ועוד הרבה יותר. לכן יש עלייה חדה בצורך באלטרנטיבה, כמו גם בכל מקורות מידע נוספים על מצב התעבורה. המתחמים והמערכות העדכניות ביותר לאיסוף ועיבוד נתונים כבר מוצגים.

הפרק הראשון מספק ניתוח קצר של מצב התחבורה הנוכחי בעיר מוסקבה, ניתוח של קבלה ושימוש בנתונים מדדי רכב באמצעות שירות Yandex.Traffic, ניתוח התועלת של נתונים כאלה ואפשרות השימוש בהם. בסוף הפרק ניתן מידע תיאורטי על כבישים, סיווגם, מה הם זרמי תנועה ומאפייניהם העיקריים וכן ניסוח הבעיה.

בפרק השני בוצעה בחירת הסעיף ה"ניסיוני" של ה-UDS, הבעיות העיקריות שלו נבחנו באמצעות מפת החום של Yandex.Traffic, ובהתבסס על הצהרת הבעיות, הוצעו אמצעים לשיפור מצב התנועה בקטע זה של ה-UDS.

הפרק השלישי מספק נימוק מפורט לשינויים המוצעים באמצעות הדמיית מחשב והשוואה של שני מודלים של CDS, והפרמטרים שלהם. נוצר מודל ממוחשב על בסיס אזור נבחר אמיתי, נותחו בעיות ונתונים, ולאחר מכן נוצר מודל ממוחשב עם השינויים שהוצעו בפרק השני. מוּחזָק ניתוח השוואתימשני המודלים הללו, מה שמאפשר לנו להסיק שהשינויים שנעשו יובילו לשיפור בתנועה בקטע זה.

מטרת המחקר היא זרימות תנועה ברשת הדרכים של הערים.

נושא המחקר הוא האפשרות להשתמש בסימולציה ממוחשבת לפתרון בעיות מעשיות אמיתיות.

ההשערה המדעית מורכבת מהנחת האפשרות להשתמש בנתונים אמיתיים במודל ממוחשב, עם מודרניזציה נוספת (המודל) שלו, וקבלת תוצאות שיפור שסביר מאוד שיהיו אמינות וישימות בפועל.

מטרת המחקר היא לבחון את אחד הכבישים הרדיקליים הבעייתיים של מוסקבה, ליצור את המודל הממוחשב שלה, להשוות את התנהגות המודל לתמונה בפועל, לבצע שיפורים ושינויים במבנה ה-UDS ולהוסיף מודל של ה-UDS המתוקן על מנת לאשר את שיפור המצב בתחום זה.

מהימנות תוצאות המחקרים שבוצעו בעבודה מובטחת על ידי אישור ניסיוני של ההשערה העיקרית, העקביות של תוצאות המחקרים התיאורטיים שהושגו על בסיס ניתוח המודלים המתמטיים שפותחו לחישוב הפרמטרים העיקריים של UDS, עם תוצאות המחקרים.

1 ניתוח המצב הנוכחי והצהרת הבעיה

1.1 הצדקה לרלוונטיות הבעיה

זה לא סוד שהרבה אזורי מטרופולין מרכזיים בעולם חווים בעיות עצומות בתחום התחבורה. לתחבורה במטרופולין יש תפקיד מקשר עצום, ולכן מערכת התחבורה של המטרופולין חייבת להיות מאוזנת, ניתנת לניהול בקלות ולתת מענה מהיר לכל שינויי התנועה בתוך העיר. למעשה, מטרופולין היא צבירה עירונית עם ריכוז עצום של מכוניות ואנשים, אשר לתחבורה בכבישים (אישית וציבורית) יש תפקיד עצום, הן בתנועת האוכלוסייה עצמה והן בלוגיסטיקה כללית. לכן ההנהלה המוסמכת של מערכת התחבורה של המטרופולין משחקת תפקיד עצום בפעילותה.

מדי יום גדל הצורך של האוכלוסייה במתן תחבורה, הן בעזרת תחבורה ציבורית והן בעזרת רכבים פרטיים. הגיוני להניח שעם גידול במספר התחבורה במטרופולין, מספר הכבישים, המחלפים והחניונים אמור לעלות באופן יחסי, אולם התפתחות רשת התחבורה כביש-כביש (SDN) אינה עומדת בקצב המינוע.

נזכיר כי על פי הסטטיסטיקה, מספר המכוניות לנפש גדל בהתמדה (איור 1.1).

מחשב זרימת תנועת המכוניות

איור 1.1 מספר המכוניות לכל 1,000 איש במוסקבה

יחד עם זאת, ה-UDS של מוסקבה לא מוכן לקצב גידול כזה של המינוע בעיר. בנוסף לתחבורה אישית בעיר, יש לפתור את בעיית התחבורה הציבורית ותנועת הנוסעים במוסקבה. על פי תוכנית התחבורה הממלכתית, רק 26% מתנועת הנוסעים נובעת בתחבורה אישית ו-74% בתחבורה ציבורית. במקביל, היקף התנועה השנתי הכולל בשנת 2011 עמד על 7.35 מיליארד נוסעים, ולפי התחזיות הוא יגדל, ובשנת 2016 יסתכם ב-9.8 מיליארד נוסעים בשנה. במקביל, מתוכנן שרק 20% ממספר הנוסעים הזה ישתמשו בתחבורה אישית. יחד עם זאת, בסך הכל, התחבורה הציבורית האישית והמוגבהת מהווה יותר ממחצית מתנועת הנוסעים במוסקבה. משמעות הדבר היא שפתרון בעיות התחבורה בכבישים במטרופולין משחק תפקיד גדול בתפקודו הרגיל ובמחיה הנוחים לתושביו. משמעות הנתונים הללו היא שללא נקיטת אמצעים נאותים לשיפור מצב התחבורה במוסקבה, נעמוד בפני קריסה תחבורתית, שמתבשלת באיטיות במוסקבה בשנים האחרונות.

עוד ראוי לציין כי בנוסף לבעיות הכרוכות בתנועת הנוסעים התוך עירונית, ניכרת בבירור בעיית תזרימי התחבורה של נדידת עובדים נוסעים וזרימת כלי רכב (בעיקר משאיות) העוברות בעיר. ואם בעיית הובלת מטענים מעבר נפתרת בחלקה על ידי איסור כניסה ותנועה של משאיות בעלות כושר נשיאה של יותר מ-12 טון בשעות היום בעיר, אז בעיית העברת הנוסעים מהאזור לעיר היא הרבה יותר עמוקה וקשה לפתרון.

זה מקל על ידי כמה גורמים, בעיקר מיקומם של מרכזי הכובד של ההמונים בעיר. בפרט, המיקום של מספר עצום של משרות ומשרדים מספר גדולחברות, מיקומם של מספר רב של מתקני תשתית, תרבות ושירותים (בפרט מרכזי קניות, אך המגמה לבנייתם ​​בעיר הולכת ופוחתת בהתמדה לטובת מיקומם מחוץ לכביש הטבעת של מוסקבה). כל זה מוביל לכך שזרימות אנושיות עצומות מדי יום בשעות העומס בבוקר עוברות מהאזור לגבולות העיר ובערב חזרה לאזור. בעיה זו חריפה במיוחד ב ימי חול, כאשר מספר עצום של אנשים ממהרים לעבודה בשעות העומס של הבוקר, והולכים הביתה בערב. כל זה מוביל לעומס עצום על הכבישים היוצאים המשמשים בשעות אלו מספר עצום של נוסעים הנוסעים הן בתחבורה ציבורית והן באופן אישי. בנוסף, בקיץ מתווספים אליהם תושבי קיץ, בכל סוף שבוע יוצרים פקקי ענק בכבישים המהירים לאזור ולאחר סוף השבוע הם עוזבים אותו.

כל הבעיות הללו דורשות פתרון מיידי, באמצעות הקמת כבישים ומחלפים חדשים, העברת מוקדי משיכה להמוני אנשים וייעול ניהול מבנה ה-UDS הקיים ממילא. כל הפתרונות הללו פשוט אינם אפשריים ללא תכנון ומידול מדוקדק. מכיוון שבעזרת תוכנות יישום וכלי מידול, אנו יכולים לראות איזו השפעה נוכל להשיג על ידי יישום פתרונות מסוימים, ולבחור את המתאימים ביותר על סמך הערכת העלות שלהם וההשפעה החיובית של ההשפעה על ה-UDS.

1.2 ניתוח מצב התעבורה הנוכחי במוסקבה באמצעות שירות האינטרנט של Yandex Traffic Jamms

בהתחשב ביתר פירוט בבעיות המפורטות לעיל, עלינו לפנות למערכות הטלמטריות הקיימות לאיסוף מידע על מצב התחבורה במוסקבה, שיכולות להראות בבירור את האזורים הבעייתיים של המטרופולין שלנו. אחת המערכות המתקדמות והשימושיות בתחום זה, אשר הוכיחה את עצמה כיעילה, היא שירות האינטרנט Yandex Traffic Jam, אשר הוכיח את עצמו כיעיל ואינפורמטיבי.

על ידי ניתוח הנתונים שמספק השירות ברשות הרבים נוכל לנתח את הנתונים ולספק הצדקה עובדתית לבעיות שפורטו לעיל. כך, נוכל לראות חזותית אזורים עם מצב תנועה מתוח, לשקול חזותית מגמות בהיווצרות עומס ולהציע פתרון לבעיה על ידי בחירת המודל המתמטי האופטימלי ביותר לפתרון בעיית המודל של אזור בעיה ספציפי, תוך קבלת תוצאות נוספות שעל בסיסן ניתן להסיק מסקנות לגבי האפשרות לשפר את מצב התנועה במקרה זה. כך נוכל לשלב בין מודל תיאורטי לבעיה אמיתית על ידי מתן פתרון.

1.2.1 מידע קצר על שירות האינטרנט של Yandex פקקי תנועה

Yandex traffic jams הוא שירות אינטרנט שאוסף ומעבד מידע על מצב התנועה במוסקבה ובערים אחרות ברוסיה ובעולם. באמצעות ניתוח המידע המתקבל, השירות מספק מידע על מצב התנועה (ובערים גדולות הוא גם קובע "ציון" לעומס ברשת התחבורה), ומאפשר לנהגים לתכנן נכון מסלול נסיעה ולהעריך את זמן הנסיעה המשוער. השירות מספק גם תחזית קצרת טווח של מצב התנועה הצפוי בשעה מסוימת, ביום ספציפי בשבוע. כך, השירות מעורב בחלקו באופטימיזציה של זרימת התנועה, ומאפשר לנהגים לבחור בדרכי עקיפה שאינם מכוסים בפקקים.

1.2.2 מקורות נתונים

למען הבהירות, בואו נדמיין שאתה ואני תאונה בשדרות סטרסטנוי מול פטרובקה (קטן וללא נפגעים). עם המראה שלנו, חסמנו, נניח, שתי שורות מהשלוש הקיימות. הנהגים שנעו לאורך השורות שלנו נאלצים להסתובב סביבנו, והנהגים שנעים בשורה השלישית צריכים לאפשר לעקוף את העוקפים. חלק מהנהגים הללו הם משתמשים ביישומי Yandex.Maps ו-Yandex.Navigator, והן שלהם מכשירים ניידיםלשלוח נתונים על תנועת המכונית ל- Yandex.Traffic. ככל שמכוניות המשתמשים מתקרבות לתאונה שלנו, המהירות שלהם תרד, והמכשירים יתחילו "להודיע" לשירות על הפקק.

כדי להשתתף באיסוף נתונים, נהג צריך נווט ואפליקציית Yandex.Traffic. לדוגמה, אם מתרחשת תאונה בכביש, אז איזה נהג בהכרה, לאחר שראה את התאונה שלנו, יכול להזהיר נהגים אחרים על כך על ידי הצבת נקודה מתאימה ב-Yandex.Maps הנייד.

1.2.3 טכנולוגיית עיבוד מסלול

מקלטי GPS מאפשרים שגיאות בקביעת הקואורדינטות, מה שמקשה על בניית מסלול. השגיאה יכולה "להזיז" את המכונית כמה מטרים לכל כיוון, למשל, על המדרכה או הגג של בניין סמוך. הקואורדינטות המתקבלות מהמשתמשים מגיעות בסופו של דבר למפה האלקטרונית של העיר, המציגה בצורה מדויקת מאוד את כל המבנים, הפארקים, הרחובות עם סימון כבישים ושאר חפצי העיר. הודות לפרט זה, התוכנית מבינה כיצד המכונית נעה בפועל. כך למשל, במקום זה או אחר, המכונית לא יכלה להיכנס לנתיב המתקרב או שהפנייה נעשתה לפי סימון הכביש מבלי "לחתוך" את הפינה. (איור 1.2)

איור 1.2 טכנולוגיית עיבוד מסלול

לכן, ככל שיש לשירות יותר משתמשים, כך המידע על מצב התעבורה מדויק יותר.

לאחר שילוב המסלולים שנבדקו, האלגוריתם מנתח אותם ומקצה סימנים "ירוק", "צהוב" ו"אדום" לקטעי הכביש המקבילים.

1.2.4 שילוב נתונים

בהמשך מגיע צבירה – תהליך שילוב המידע. כל שתי דקות, תוכנית האגרגטור אוספת, כמו פסיפס, מידע שהתקבל ממשתמשי Yandex.Maps ניידים לתוכנית אחת. סכימה זו מצויירת בשכבת "פקקי תנועה" (איור 1.3) של Yandex.Maps הן ביישום הנייד והן בשירות האינטרנט.

איור 1.3 הצגת פקקי תנועה ב-Yandex.Maps

1.2.5 סולם ניקוד

במוסקבה, סנט פטרבורג ואחרות ערים גדולותשירות Yandex.Traffic מעריך את המצב בסולם של 10 נקודות (כאשר 0 נקודות פירושו תנועה חופשית, ו-10 נקודות פירושו שהעיר "עוצרת"). עם הערכה זו, נהגים יכולים להבין במהירות כמה זמן הם יפסידו בפקקים. לדוגמה, אם הציון הממוצע בקייב הוא שבע, אז הדרך תימשך בערך פי שניים מאשר בתנועה חופשית.

סולם הציונים מוגדר בצורה שונה עבור כל אחת מהערים: העובדה שבמוסקווה היא קושי קטן, בעיר אחרת כבר פקק תנועה רציני. לדוגמה, בסנט פטרסבורג, עם שש נקודות, הנהג יפסיד בערך אותו זמן כמו במוסקבה עם חמש. הנקודות מחושבות באופן הבא. הרחובות של כל עיר הם מסלולים מצויירים מראש, כולל הכבישים המהירים והשדרות הראשיות. לכל מסלול יש זמן התייחסות עבורו ניתן לנהוג בכביש חופשי מבלי להפר את הכללים. לאחר הערכת העומס הכולל של העיר, תוכנית האגרגטור מחשבת עד כמה הזמן האמיתי שונה מזה הייחוס. בהתבסס על ההפרש בכל המסלולים, העומס בנקודות מחושב. (איור 1.4)

איור 1.4 סכימה כללית של פעולת פורטל Yandex.Traffic

1.3 שימוש במידע שהושג באמצעות שירות האינטרנט YandexProbka כדי למצוא אזורים בעייתיים ב-UDS

בסיכום המידע שהתקבל, נוכל להגיע למסקנה שהשירות מספק מאוד מידע שימושי(הן מקוון והן במצב תחזית) על מצב התנועה במוסקבה ובאזורים אחרים, אשר ניתן להשתמש בהם למטרות מדעיות, בפרט, כדי לזהות אזורים בעייתיים, רחובות וכבישים מהירים, ולחזות פקקי תנועה. כך נוכל לזהות בעיות עיקריות הן בכל רשת הכבישים כולה והן במקטעיה הבודדים, להצדיק את קיומן של בעיות תחבורה מסוימות ברשת הכבישים באמצעות ניתוח המידע המתקבל באמצעות שירות אינטרנט זה. בהתבסס על הנתונים של ניתוח ראשוני, אנו יכולים לבנות תמונה ראשונית של קשיים ב-UDS. לאחר מכן, באמצעות כלי מידול ונתונים ספציפיים, כדי לאשר או להפריך נוכחות של בעיה מסוימת, ולאחר מכן לנסות לבנות מודל מתמטי של רשת הכבישים עם השינויים שבוצעו בה (שינוי שלבי רמזור, הדמיית מחלף חדש באזור בעייתי וכו') ולהציע אופציות לשיפור המצב באזור נתון. לאחר מכן בחר את הפתרון המתאים ביותר מבחינת היחס בין יעילות ואומדן עלות.

1.4 חיפוש וסיווג של בעיות באמצעות שירות האינטרנט Yandex.Traffic

שירות אינטרנט זה יכול להיחשב כאחת השיטות לשיפור ניהול התעבורה (להלן DDD) במוסקבה. על סמך המידע מהפורטל, ננסה להעריך את האזורים הבעייתיים במערכת בקרת התעבורה של מוסקבה ולהציע פתרונות מערכתיים לשיפור מערך בקרת התעבורה, וכן לזהות מגמות בהיווצרות עומס.

בהתחשב בנתוני הפורטל, עלינו לבצע ניתוח יומי של שינויים בעומסי הכבישים במוסקבה ולזהות את האזורים הבעייתיים ביותר. שעות השיא הן המתאימות ביותר למטרות אלו, כאשר העומס על הרשת הוא מירבי.

איור 1.5 עומס ממוצע של הכבישים הרדיאליים הראשיים של מוסקבה לפי שעות בימי חול

כדי לאשר את ההשערה לגבי הגודש של ה-UDS וקיום בעיית נסיעות העבודה, ננתח את הנתונים כגן נפוץ. תוכנית של מוסקבה עם "שכבה" יישומית של פקקי תנועה, כמו גם אזורים בעייתיים בודדים ולשקול את הדינמיקה של התנועה שלהם.

הרוב המכריע של המשרות במוסקבה מתחילות לעבוד בשעות 8-00 - 10-00 שעון מוסקבה, בהתאם קוד עבודהמשך יום העבודה עם שבוע עבודה של חמישה ימים (האופציה הנפוצה ביותר) הוא 8 שעות, כך שניתן להניח שהעומס העיקרי על ה-ULS, בהתאם להשערה של הגירת עבודה מעגלית (LTM), אמור ליפול על מרווחי הזמן בבוקר: מ-6-00 (אזור - MKAD) עד 10-00 (קרוב יותר ל-1-0 ומקומות עיקריים מ-0-1) 00 (במרכז) עד 20-00 (מסלולים רדיאליים ליציאה) בערב.

איור 1.6 בשעה 6-00 אין קשיים ב-UDS

איור 1.7 נוכחות של קשיים כאשר מתקרבים למוסקבה

בהתבסס על הניתוח, בשעה 7-00 יש לנו קשיים בכניסה לעיר בכבישים המהירים הרדיקליים למרכז.

איור 1.8 קשיים בדרום מוסקבה

איור 1.9 קשיים בדרום מערב

תמונה דומה נצפית לחלוטין בכל הכבישים הרדיאליים של הבירה ללא יוצא מן הכלל. הציון המקסימלי בשעות הבוקר הושג ב-9:56 שעון מוסקבה, פקקי התנועה עברו מפאתי העיר למרכזה עד לשעה זו.

איור 1.10 9-00 - 9-56 עומס שיא בוקר ברשת הרחובות

איור 1.11 TTK בשעה 16-00

שיפור במצב התחבורה בכללותו נצפה עד 15-40 שעון מוסקבה, המצב "למרכז" לא החמיר עד סוף היום. המצב הכללי נטה להחמיר מ-16:00, בעוד שהמצב החל להשתפר בערך ב-20:00 שעון מוסקבה. (נספח א). בסופי שבוע כמעט ולא נצפו בעיות ב-UDS, ולפי הדרגה של פורטל Yandex.Traffic, ה"ציון" לא עלה על "3" במשך כל זמן התצפית היומית. כך נוכל להצהיר בביטחון על העומס של העיר עקב ריכוז מרכזי הכובד של המוני האדם (עבודות) במרכזה, ותמונה הרבה יותר טובה בסופי שבוע בהם בעיית ה-MTM נעדרת.

בהסקת מסקנות ביניים, אנו יכולים לומר בביטחון כי המוקד העיקרי של העבודה צריך להיות צמצום מספר מרכזי הכובד של המוני האדם במרכז העיר והגבלת הנסיעה לאזור זה, כמו גם הגדלת הקיבולת של הכבישים הרדיאליים הראשיים. כבר עתה, ממשלת מוסקבה נוקטת צעדים בכיוון זה על ידי הכנסת חניה בתשלום במרכז מוסקבה והכנסת מערכת מעברים לכניסה למרכז העיר לכלי רכב (להלן כלי רכב) במשקל כולל של מעל 3.5 טון.

איור 1.12 אזור חניה בתשלום במוסקבה

בניתוח התוצאות שהתקבלו ניתן להסיק שלקשיי התנועה יש מתכונת חד כיוונית בימי חול ואותה דינמיקה של התחלה וסיום (בבוקר מהאזור, מעבר הדרגתי למרכז העיר, ולהיפך בערב - מהמרכז לכיוון האזור.

לפיכך, בהתחשב במגמה זו, אנו יכולים להסיק שהכנסת ניהול תנועה דינמי היא חיונית, שכן העומס בכבישים הוא חד-כיווני. בעזרת מערכות חכמות נוכל לשנות את קיבולת הכביש לכיוון זה או אחר (למשל באמצעות נתיב הפוך "הדלקה" הצידה עם קיבולת לא מספקת), לשנות ולהתאים את שלבי הרמזורים להשגת קיבולת מירבית בקטעים קשים. מערכות ושיטות כאלה הופכות נפוצות יותר (לדוגמה, הנתיב ההפוך ב-Volgogradsky Prospekt). יחד עם זאת, אי אפשר להגדיל "באופן עיוור" את הקיבולת של אזורים בעייתיים, שכן אנחנו יכולים פשוט להעביר את העומס למקום הראשון עם קיבולת לא מספקת. כלומר, פתרון בעיות התחבורה צריך להיות בעל אופי מורכב, ומידול אזורים בעייתיים לא צריך להתבצע במנותק מכל מערכת רשת הדרכים ולהתבצע בצורה מקיפה. לפיכך, אחת המטרות של העבודה שלנו צריכה להיות מודלים ואופטימיזציה של אחד הכבישים הרדיאליים הבעייתיים של מוסקבה.

1.5 מידע תיאורטי

1.5.1 סיווג כבישים ברוסיה

צו ממשלת הפדרציה הרוסית מיום 28 בספטמבר 2009 N 767 אישר את הכללים לסיווג הכבישים המהירים בפדרציה הרוסית והקצאתם לקטגוריות של כבישים.

כבישים מוטוריים מחולקים למחלקות הבאות לפי תנאי התנועה והגישה אליהם:

כביש מהיר;

כביש מהיר

כביש רגיל (לא כביש מהיר).

1.5.2 כבישים בהתאם לעוצמת התנועה המשוערת

לפי SNiP 2.05.02 - 85 החל מ-1 ביולי 2013, הם מחולקים לקטגוריות הבאות (טבלה 2):

שולחן 2

	עוצמת תנועה משוערת, יחידות מופחתות ליום.
IA (כביש מהיר)
IB (כביש מהיר)
כבישים רגילים (דרכים לא מהירות)
		רחוב 2000 עד 6000
		רחוב 200 עד 2000

1.5.3 פרמטרי TP עיקריים והקשר ביניהם

זרימת תנועה (TP) היא קבוצה של כלי רכב המשתתפים בו זמנית בתנועה בקטע מסוים של רשת הכבישים

הפרמטרים העיקריים של זרם התחבורה הם:

קצב זרימה?, קצב זרימה l, צפיפות זרימה s.

מְהִירוּת? זרימת תנועה (TP) נמדדת בדרך כלל בקמ"ש או מ"ש. היחידה הנפוצה ביותר היא קמ"ש. מהירות הזרימה נמדדת בשני כיוונים, ובכביש רב-נתיבי מודדים את המהירות בכל נתיב. חתכים נעשים כדי למדוד את מהירות הזרימה על הכביש. קטע הכביש הוא קו מאונך לציר הכביש, העובר לכל רוחבה. מהירות ה-TP נמדדת באתר או בקטע.

האתר הוא קטע מהכביש התחום בין שני קטעים. המרחק L, m בין הקטעים נבחר באופן שיבטיח דיוק מקובל של מדידת המהירות. הזמן t נמדד, ממעבר הקטע על ידי המכונית - מרווח הזמן. מדידות מתבצעות עבור מספר n נתון של מכוניות ומרווח הזמן הממוצע מחושב?:

חשב את המהירות הממוצעת באזור:

V = L / ?.

כלומר, המהירות של זרימת תנועה היא המהירות הממוצעת של מכוניות הנעות בו. כדי למדוד את מהירות ה-TP בחתך, משתמשים במדדי מהירות מרוחקים (רדאר, מנורה - פנס) או גלאי מהירות מיוחדים. המהירויות V נמדדות עבור n מכוניות והמהירות הממוצעת בקטע מחושבת:

נעשה שימוש במונחים הבאים:

המהירות הזמנית הממוצעת V היא המהירות הממוצעת של המכוניות בקטע.

מהירות מרחבית ממוצעת? - המהירות הממוצעת של כלי רכב העוברים קטע משמעותי מהכביש. הוא מאפיין את המהירות הממוצעת של זרימת התנועה באתר בזמן כלשהו של היום.

זמן נסיעה הוא הזמן שנדרש לרכב לכסות יחידת אורך של כביש.

סה"כ קילומטראז' - סכום כל הנתיבים של מכוניות בקטע דרך לפרק זמן נתון.

כמו כן, ניתן לחלק את מהירות התנועה ל:

Va מיידי - המהירות הקבועה בקטעים אופייניים נפרדים (נקודות) של הכביש.

Maximum Vm - המהירות המיידית הגבוהה ביותר שרכב יכול לפתח.

עוצמת התנועה l שווה למספר המכוניות העוברות בקטע הכביש ליחידת זמן. משתמש במרווחי זמן קצרים יותר בנפחי תעבורה גבוהים.

עוצמת התנועה נמדדת על ידי ספירת מספר n של מכוניות העוברות בקטע הכביש ביחידת זמן נתונה T, ולאחר מכן מחושבת המנה l = n/T.

בנוסף, נעשה שימוש במונחים הבאים:

נפח תנועה - מספר המכוניות שחצו את קטע הכביש ביחידת זמן נתונה. נפח נמדד לפי מספר המכוניות.

נפח תנועה לפי שעה - מספר המכוניות העוברות בקטע הכביש במהלך השעה.

צפיפות זרימת התנועה שווה למספר המכוניות הממוקמות על קטע כביש באורך נתון. בדרך כלל משתמשים בקטעים של 1 ק"מ, מתקבלת צפיפות מכוניות לק"מ, לפעמים משתמשים בקטעים קצרים יותר. הצפיפות מחושבת בדרך כלל ממהירות ועוצמת זרימת התנועה. עם זאת, ניתן למדוד צפיפות בניסוי באמצעות צילומי אוויר, מגדלים או בניינים גבוהים. נעשה שימוש בפרמטרים נוספים המאפיינים את צפיפות זרימת התנועה.

מרווח מרחבי או מרווח קצר lp, m - המרחק בין הפגושים הקדמיים של שתי מכוניות עוקבות בזו אחר זו.

המרווח המרחבי הממוצע lp.sr - הערך הממוצע של המרווחים lp באתר. המרווח lp.sr נמדד במטרים לכל מכונית.

קל לחשב את המרווח המרחבי l p.sr, m, לדעת את הצפיפות c, avt./km של הזרימה:

1.5.4 קשר בין פרמטרי זרם תחבורה

הקשר בין מהירות, עוצמה וצפיפות הזרימה נקרא המשוואה הבסיסית של זרימת התנועה:

לעומת

המשוואה הראשית מחברת בין שלושה משתנים בלתי תלויים, שהם הערכים הממוצעים של פרמטרי זרימת התנועה. עם זאת, בתנאי דרך אמיתיים, המשתנים קשורים. עם עלייה במהירות זרימת התנועה, תחילה עולה עוצמת התנועה, מגיעה למקסימום ולאחר מכן יורדת (איור 1.13). הירידה נובעת מעלייה במרווחים lp בין מכוניות וירידה בצפיפות זרימת התנועה. במהירויות גבוהות, מכוניות עוברות במהירות קטעים, אך ממוקמות הרחק אחת מהשנייה. המטרה של בקרת תנועה היא להשיג עוצמת זרימה מקסימלית, לא מהירות.

איור 1.13 הקשר בין העוצמה, המהירות והצפיפות של TP: א) התלות של עוצמת ה-TP במהירות; ב) תלות של צפיפות ה-TP במהירות

1.6 שיטות ומודלים למידול תחבורה

מודלים מתמטיים המשמשים לניתוח רשתות תחבורה יכולים להיות מסווגים על סמך התפקיד הפונקציונלי של המודלים, כלומר על המשימות שבהן הם מיושמים. באופן קונבנציונלי, בין הדגמים, ניתן להבחין ב-3 מחלקות:

· מודלים חזויים

מודלים של סימולציה

· מודלי אופטימיזציה

נעשה שימוש במודלים חזויים כאשר ידועים הגיאומטריה והמאפיינים של רשת הרחובות ומיקומם של אובייקטים יוצרי זרימה בעיר, ונדרש לקבוע מה יהיו זרמי התנועה ברשת זו. בפירוט, תחזית עומס רשת הכבישים כוללת חישוב של מדדי תנועה ממוצעים, כגון היקפי התנועות הבין-מחוזיות, עוצמת התנועה, התפלגות זרימת הנוסעים וכו'. בעזרת מודלים כאלה ניתן לחזות את ההשלכות של שינויים ברשת התחבורה.

בניגוד למודלים חזויים, לדוגמנות סימולציה יש את המשימה של מודלים של כל פרטי התנועה, כולל התפתחות התהליך לאורך זמן.

ניתן לנסח את ההבדל הזה בפשטות רבה, אם דוגמנות חזויה עונה על השאלות "כמה ולאן" ינועו כלי רכב ברשת, ודגמי סימולציה עונים על השאלה כיצד בפירוט תתרחש התנועה אם ידוע "כמה ואיפה". לפיכך, שני התחומים הללו של דוגמנות תחבורה משלימים. מהאמור לעיל עולה שניתן לייחס את המעמד של מודלים סימולציה מבחינת מטרותיהם ומשימותיהם טווח רחבמודלים המכונים מודלים של דינמיקת תנועה.

מודלים דינמיים מאופיינים בתיאור מפורט של התנועה. תחום היישום המעשי של מודלים מסוג זה הוא שיפור ארגון התנועה, ייעול שלבי הרמזור וכו'.

מודלים של חיזוי זרימה ומודלים של סימולציה שואפים לשחזר את התנהגות זרימות התנועה הקרובות לחיים האמיתיים. גם קיים מספר גדול שלמודלים שנועדו לייעל את תפקוד רשתות התחבורה. במחלקה זו של דגמים נפתרות הבעיות של ייעול נתיבי הסעת נוסעים, פיתוח התצורה האופטימלית של רשת התחבורה וכו'.

1.6.1 מודלים דינמיים של זרימת תנועה

את רוב המודלים של זרימת תנועה דינמית ניתן לחלק באופן מותנה ל-3 מחלקות:

מקרוסקופי (מודלים הידרודינמיים)

קינטי (דגמים דינמיים בגז)

מודלים מיקרוסקופיים

מודלים מקרוסקופיים נקראים מודלים המתארים את תנועת המכוניות במונחים ממוצעים (צפיפות, מהירות ממוצעתואחרים). במודלים כאלה של הובלה, הזרימה דומה לתנועה של נוזל; לכן, מודלים כאלה נקראים הידרודינמיים.

מודלים מיקרוסקופיים הם אותם דגמים שבהם התנועה של כל רכב מעוצבת במפורש.

מקום ביניים תופס על ידי הגישה הקינטית, שבה זרימת התנועה מתוארת כצפיפות הפצה של מכוניות במרחב הפאזה. מקום מיוחד במחלקת המיקרומודלים תופסים דגמים מסוג אוטומט סלולרי, בשל העובדה שבדגמים אלה מאומץ תיאור דיסקרטי מאוד מפושט בזמן ובמרחב של תנועת המכוניות, בגלל זה מושגת יעילות חישובית גבוהה של דגמים אלה.

1.6.2 מודלים מקרוסקופיים

הראשון מבין הדגמים המבוסס על אנלוגיה הידרודינמית.

המשוואה העיקרית של מודל זה היא משוואת ההמשכיות, המבטאת את "חוק שימור מספר המכוניות" על הכביש:

פורמולה 1

איפה הצפיפות, V(x,t) היא המהירות הממוצעת של מכוניות בנקודת הדרך עם קואורדינטה x בזמן t.

ההנחה היא שהמהירות הממוצעת היא פונקציה דטרמיניסטית (יורדת) של צפיפות:

בהכנסת (1) נקבל את המשוואה הבאה:

פורמולה 2

משוואה זו מתארת ​​את התפשטותם של גלים קינמטיים לא ליניאריים עם מהירות העברה

במציאות, צפיפות המכוניות, ככלל, אינה משתנה בקפיצות, אלא היא פונקציה מתמשכת של קואורדינטות וזמן. כדי לבטל קפיצות, מונח מסדר שני המתאר את דיפוזיית הצפיפות נוסף למשוואה (2), מה שמוביל להחלקה של פרופיל הגל:

פורמולה 3

עם זאת, השימוש במודל זהאינו מתאים למציאות כאשר מתארים מצבי אי-שיווי משקל המתעוררים בסמוך לאי-סדירות בכביש (יציאות ויציאות, היצרות), וכן בתנאי התנועה המכונה "עצור וסע".

כדי לתאר מצבים שאינם שיווי משקל, במקום היחס הדטרמיניסטי (3), הוצע להשתמש במשוואה דיפרנציאלית למידול דינמיקת המהירות הממוצעת.

החיסרון של מודל פיין הוא היציבות שלו נגד הפרעות קטנות עבור כל ערכי הצפיפות.

ואז משוואת המהירות עם החלפה כזו לובשת את הצורה:

כדי למנוע פריצות פנימה צד ימיןנוסף מונח דיפוזיה, אנלוגי של צמיגות במשוואות ההידרודינמיקה

חוסר היציבות של תמיסה הומוגנית נייחת בערכי צפיפות העולים על זה הקריטי מאפשרת לדמות ביעילות את התרחשותם של חסימות פנטום - מצבי עצור וסע בזרימה הומוגנית הנובעת מהפרעות קטנות.

המודלים המקרוסקופיים שתוארו לעיל מנוסחים בעיקר על בסיס אנלוגיות עם משוואות ההידרודינמיקה הקלאסית. ישנה דרך נוספת לגזור מודלים מקרוסקופיים מתיאור תהליך האינטראקציה של המכונית ברמת המיקרו באמצעות המשוואה הקינטית.

1.6.3 מודלים קינטיים

בניגוד למודלים הידרודינמיים שנוסחו במונחים של צפיפות ומהירות זרימה ממוצעת, מודלים קינטיים מבוססים על תיאור הדינמיקה של צפיפות זרימת הפאזה. לדעת את התפתחות הזמן של צפיפות הפאזה, ניתן גם לחשב את המאפיינים המקרוסקופיים של הזרימה - צפיפות, מהירות ממוצעת, וריאציה במהירות ומאפיינים נוספים, אשר נקבעים על ידי מומנטים של צפיפות פאזה במונחים של מהירויות בסדרים שונים.

נסמן את צפיפות הפאזה כ-f (x, v, t). הצפיפות הרגילה (הידרודינמית) c(x, t), המהירות הממוצעת V (x, t) ושינוי המהירות H(x, t) קשורות לרגעי צפיפות הפאזה על ידי היחסים:

1) המשוואה הדיפרנציאלית המתארת ​​את השינוי בצפיפות הפאזות עם הזמן נקראת המשוואה הקינטית. בפעם הראשונה, המשוואה הקינטית לזרימת התנועה נוסחה על ידי פריגוג'ין ומחברים משותפים ב-1961 בצורה הבאה:

פורמולה 4

משוואה זו היא משוואת המשכיות המבטאת את חוק שימור המכוניות, אך כעת בחלל פאזה.

לפי Prigogine, האינטראקציה של שתי מכוניות על הכביש מובנת כאירוע שבו מכונית מהירה יותר עוקפת מכונית איטית יותר שנעה מלפנים. מוצגות ההנחות המפשטות הבאות:

· ההזדמנות לעקיפה נמצאת בסבירות מסוימת p, כתוצאה מעקיפה מהירות המכונית העוקפת אינה משתנה;

מהירות המכונית מלפנים אינה משתנה בכל מקרה כתוצאה מהאינטראקציה;

אינטראקציה מתרחשת בנקודה מסוימת (ניתן להזניח את גודל המכוניות והמרחק ביניהן);

השינוי במהירות כתוצאה מהאינטראקציה מתרחש באופן מיידי;

· רק אינטראקציות זוגיות נחשבות, אינטראקציות בו-זמניות של שלוש מכוניות או יותר אינן נכללות.

1.7 הצהרת הבעיה

במהלך המחקר הנוכחי, אנו משתמשים בנתונים סטטיים על עומס תוך שימוש בשירות Yandex.Traffic כמידע העיקרי. בניתוח המידע שהתקבל, אנו מגיעים למסקנה כי UDN של העיר מוסקבה אינו יכול להתמודד עם תנועת התחבורה. קשיים שזוהו בשלב ניתוח הנתונים שהתקבלו מאפשרים לנו להסיק כי רוב הקשיים ברשת הדרכים מתרחשים אך ורק בימי חול, וקשורים ישירות לתופעת ה- MTM (נדידת עבודה מטוטלת), שכן במהלך הניתוח של חגיםלא זוהה. קשיים בימי חול מביאים להופעת מפולת שלגים הזורמת מפאתי העיר למרכזה, ולהימצאות האפקט ההפוך בשעות אחר הצהריים, כאשר ה"מפולת" עוברת מהמרכז לאזור. בבוקר מתחילים להבחין בקשיים בפאתי מוסקבה, שמתפשטים בהדרגה לתוך העיר. ראוי לציין גם ש"ניתוק" של כבישים מהירים רדיאליים לא יוביל לאפקט הרצוי, שכן, כפי שניתן לראות מהניתוח, "הכניסה" לעיר מגבילה את העומס בפרק זמן מסוים, שבגללו החלק המרכזי של העיר נוסע במצב האופטימלי למשך זמן מה. לאחר מכן, בנוכחות כל אותם קשיים, נוצרים פקקים באזור מק"ד-ת"ק, בעוד הפקקים בכניסות ממשיכים להתגבר. הטרנד הזה מתרחש כל הבוקר. יחד עם זאת, כיוון התנועה ההפוך הוא חופשי לחלוטין. מכאן נובעת המסקנה שמערכת ניהול הרמזור וכיוון התנועה צריכים להיות דינאמיים, תוך שינוי הפרמטרים שלה למצב הנוכחי בכביש.

נשאלת השאלה לגבי ניצול רציונלי של משאב הכביש ויישום הזדמנויות כאלה (שינוי שלבי הרמזורים, נתיבים לאחור וכו').

עם זאת, לא ניתן להגביל זאת, שכן ל"גודש עולמי" זה אין נקודת סיום. יש ליישם פעולות אלה רק בשילוב עם הגבלת הכניסה למוסקבה ולמרכז, במיוחד עבור תושבי אזור מוסקבה. מכיוון שלמעשה, בהתבסס על הניתוח, כל הבעיות מצטמצמות לתזרימי MTM, יש לחלק אותן מחדש נכון מתחבורה אישית לתחבורה ציבורית, מה שהופך אותה לאטרקטיבית יותר. אמצעים כאלה כבר מופעלים במרכז מוסקבה (חניה בתשלום וכו'). הדבר יקל על כבישי העיר בשעות השיא. כך, כל ההנחות התיאורטיות שלי בנויות עם "עתודה לעתיד", ובתנאי שהעומס יהפוך לסופי (מספר זרימות הנוסעים למרכז יקטן), זרם הנוסעים יהפוך לנייד יותר (אוטובוס אחד עם 110 נוסעים תופס 10-14 מטר מהכביש, לעומת 80-90 יחידות של תחבורה אישית של 40-0 מטרים דומה. במצב בו מספר הנרשמים ימוטב (או לפחות יקטן ככל האפשר בהתבסס על הזדמנויות כלכליות וחברתיות), נוכל ליישם שתי הנחות כיצד לשפר את ניהול רשת הדרכים במוסקבה מבלי להשקיע כמויות גדולות של כסף וכוח מחשוב, כלומר:

השתמש בנתונים אנליטיים ומודלים כדי לזהות אזורים בעייתיים

פיתוח דרכים לשיפור ה-UDS וניהולו באזורים בעייתיים

יצירת מודלים מתמטיים עם השינויים המוצעים וניתוח נוסף שלהם ליעילות והיתכנות כלכלית, עם מבוא נוסף לשימוש מעשי

בהתבסס על האמור לעיל, בעזרת מודלים מתמטיים, נוכל להגיב במהירות לשינויים ב-UDS, לחזות את התנהגותו ולהתאים את המבנה שלו אליהם.

בדרך זו, בכביש מהיר רדיאלי, נוכל להבין את הסיבה שבגללה זה עובד מצב לא נורמליויש לו פקקים ועומס לאורכו.

לפיכך, הצהרת הבעיה המבוססת על הבעיה מורכבת מ:

1. ניתוח אחד מהכבישים הרדיאליים לקיומם של קשיים, לרבות שעות שיא.

2. יצירת דגם של חלק מכביש רדיאלי זה במקום הקשיים הגדולים ביותר.

3. הכנסת שיפורים למודל זה על בסיס אנליטיקה של ה-MAC תוך שימוש בנתונים אמיתיים ונתוני סימולציה, ויצירת מודל עם השינויים שבוצעו.

2 יצירת גרסה משופרת של ה-MAC

בהתבסס על ניסוח הבעיה וניתוח קשיי התחבורה במוסקבה, כדי ליצור מודל מעשי, בחרתי סניף של אחד הכבישים הרדיאליים (Kashirskoye Shosse), בקטע מהצומת של Andropov Prospekt ו- Kolomenskoye פרוזד לתחנת הסחר. הסיבה לבחירה היא גורמים רבים ובפרט:

· נטייה ליצור עומס באותם מקומות עם אותה מגמה

תמונה חיה של בעיות "MTM".

· זמינות נקודות פתירות ואפשרות לדגום ויסות רמזורים באזור זה.

איור 1.14 אזור נבחר

לאתר הנבחר יש בעיות אופייניות שניתן לעצב, כלומר:

נוכחותן של שתי נקודות בעייתיות והשפעתן ההדדית

· נוכחות של נקודות בעייתיות ששינוין לא ישפר את המצב (אפשרות שימוש בסנכרון).

· תמונה ברורה של השפעת בעיית MTM.

איור 1.15 11-00 בעיות במרכז

איור 1.16 בעיות מהמרכז. 18-00

לפיכך, בתחום זה יש לנו את נקודות הבעייתיות הבאות:

שני מעברי הולכי רגל מצוידים ברמזורים במישור ההצפה של Nagatinskaya

רמזור בצומת שדרות אנדרופוב ורחוב Nagatinskaya

גשר המטרו נגאטינסקי

2. יצירת גרסה משופרת של UDS

2.1 ניתוח אתרים

אורך הפקקים בשדרת אנדרופוב הוא 4-4.5 ק"מ בכל אחד מ-2 כיוונים (בבוקר למרכז - מהכביש המהיר Kashirskoye למעבר הולכי הרגל השני במישור ההצפה של Nagatinskaya, בערב לאזור - מרחוב Novoostapovskaya לרחוב Nagatinskaya). המחוון השני, מהירות התנועה בשעות השיא, כאן אינו עולה על 7-10 קמ"ש: לוקח כ-30 דקות לנסוע בקטע של 4.5 ק"מ בשעות השיא. לגבי משך הזמן, הפקקים למרכז בשדרות אנדרופוב מתחילים ב-7 בבוקר ונמשכים עד 13-14 בצהריים, והפקקים לאזור מתחילים בדרך כלל ב-15:00 ונמשכים עד 21-22. כלומר, משך כל אחת מ"שעות העומס" באנדרופוב הוא 6-7 שעות בכל אחד מ-2 הכיוונים - רמה מוגזמת אפילו למוסקבה, רגילה לפקקים.

2.2 שתי סיבות עיקריות לפקקים בשדרות אנדרופוב

הסיבה הראשונה: השדרה עמוסה בתנועה מיותרת. מתחנת המטרו "נחימובסקי פרוספקט" למרכז אזור המגורים של פצ'טניקי בקו ישר 7.5 קילומטרים. ובכבישים יש 3 מסלולים מ-16 עד 18 קילומטרים. יתרה מכך, שניים משלושת המסלולים עוברים בשדרות אנדרופוב.

איור 2.1

כל הבעיות הללו נגרמות מהעובדה שבין הגשרים Nagatinskiy ו-Brateevskiy יש 7 ק"מ בקו ישר, ו-14 ק"מ לאורך נהר מוסקבה. פשוט אין עוד גשרים ומנהרות בפער הזה.

הסיבה השנייה היא הקיבולת הנמוכה של השדרה עצמה. קודם כל, התנועה מואטת בנתיב ייעודי שנוצר לפני מספר שנים, ולאחר מכן נותרו רק 2 נתיבים לתנועה לכל כיוון. העומס מוקל מאוד גם על ידי 3 רמזורים (תחבורה אחד מול רחוב Nagatinskaya ושני הולכי רגל במישור ההצפה של Nagatinskaya).

2.3 החלטות אסטרטגיות בשדרות אנדרופוב

כדי לפתור את בעיית החריגות, יש צורך לבנות 2-3 קישורים חדשים בין הגשרים Nagatinskiy ו- Brateevskiy. קישורי תחבורה אלו יבטלו חריגות ויאפשרו לנהל את התנועה, תוך גירוי לא את זרימת "מרכז-פריפריה", אלא את זרימת "פריפריה-פריפריה".

הבעיה היא שבניית מתקנים כאלה גוזלת מאוד זמן ויקרה. וכל אחד מהם יעלה מיליארדי רובל. לפיכך, אם אנחנו רוצים לשפר משהו כאן לא בעוד 5 שנים, אלא בעוד שנה או שנתיים, הדרך היחידה היא לעבוד עם הקיבולת של שדרת אנדרופוב. שלא כמו בניית גשרים ומנהרות חדשים, זה הרבה יותר מהיר (0.5-2 שנים) וזול ב-2 סדרי גודל (50-100 מיליון רובל). כי אפשר להגדיל את הקיבולת של השדרה באמצעים "טקטיים" מקומיים זולים במקומות הבעייתיים ביותר. זה יענה על הביקוש הקיים, ישפר את כל מחווני התנועה: צמצם את אורך הפקקים, צמצם את משך שעות השיא והגברת המהירות.

2.4 אמצעים טקטיים בשדרות אנדרופוב: 4 קבוצות

2.4.1 שלב 1: בקרת רמזור

יש 3 רמזורים בקטע הבעייתי: שניים להולכי רגל במישור ההצפה של Nagatinskaya ותחבורה אחד בצומת אנדרופוב עם הרחוב. חידושים ונגאטינסקאיה.

שני רמזורים להולכי רגל במישור ההצפה של Nagatinskaya כבר פועלים במצב הכי "מתוח" (150 שניות לכלי רכב, 25 להולכי רגל). סביר להניח שהארכה נוספת של המחזור לא תהיה יעילה לתחבורה, אך תגביר את ההמתנה הניכרת ממילא להולכי הרגל. הדבר היחיד שאפשר וצריך לעשות בוויסות הרמזורים הוא לסנכרן את שני הרמזורים להולכי רגל כך שכלי רכב יבזבזו פחות זמן על האצה והאטה. זה ישפיע מעט לכיוון המרכז בשעות העומס של הבוקר. לרמזורים להולכי רגל אין השפעה גדולה על התנועה בשני הכיוונים בשעות אחרות ולכיוון האזור בשעות הערב. אבל עם רמזור בצומת של אנדרופוב עם הרחוב. פריטים חדשים Nagatinskaya המצב מעניין יותר. ברור שהוא שומר על הזרימה לעבר האזור בשעות העומס בערב. יתר על כן, התחבורה נוסע לאורך המוני רחובות אלטרנטיביים (סוללת Nagatinskaya, Novinki Street, Nagatinskaya Street, Kolomensky Proyezd, כביש קשירסקוופרוספקט פרולטרסקי).

קחו בחשבון את אופן הפעולה הנוכחי של הרמזור וחשבו מה ניתן לעשות.

איור 2.2 שלבי הרמזור

איור 2.3 מצב הפעלה נוכחי של הרמזור

ראשית, זה מאוד מחזור קצרלצומת עם רחוב ראשי - 110-120 שניות בלבד. ברוב הכבישים המהירים, זמן המחזור בשעות השיא הוא 140-180 שניות, בלנינסקי הוא אפילו מעל 200 שניות.

שנית, אופן הפעולה של הרמזור משעת היום משתנה באופן חסר משמעות. בינתיים, זרימת הערב שונה מהותית מזו של הבוקר: הזרימה קדימה לאורך אנדרופוב מהאזור קטנה בהרבה, וזרימת הפנייה שמאלה מאנדרופוב מהמרכז גדולה בהרבה (אנשים חוזרים הביתה לגב המים של נגאטינסקי).

שלישית, מסיבה כלשהי, הזמן של שלב קדימה צומצם במהלך היום. מה הטעם בכך אם הזרימה הליניארית לאורך נובינקי ונגאטינסקאיה אינה חווה בעיות חמורות גם בשעות השיא, ועוד יותר במהלך היום?

הפתרון מציע את עצמו: השוו את משטר היום למשטר הבוקר, ובערב - מעט "למתוח" שלב 3 (אנדרופוב לשני הכיוונים), ומתוח חזק את שלב 4 ה"מאוורר" (אנדרופוב מהמרכז ישר, ימינה ושמאלה). זה ישחרר למעשה גם את המהלך הישיר של אנדרופוב וגם את ה"כיס" למי שמחכה לתור.

איור 2.4 מצב רמזור מוצע מבוסס זמן

לגבי שעת העומס של הבוקר, אין טעם "למתוח" את אנדרופוב בצומת זה בבוקר למרכז. התנועה אינה מנצלת את "השלב הירוק" לכל אורכו, מכיוון שאינה יכולה לעבור במהירות את הצומת עקב פקקים לפני ההיצרות בגשר מ-4 נתיבים ל-2.

2.4.2 ממסר

יש שתי בעיות עם סימון Andropov:

- נתיב ייעודי בקטעים בעלי 3 נתיבים בשדרת אנדרופוב

- סימון שגוי בצומת עם רחוב Nagatinskaya ורחוב Novinki

זה לא סוד שהנתיב הייעודי הפחית באופן דרמטי את הקיבולת של שדרת אנדרופוב. זה חל על תנועה הן למרכז והן לאזור. זאת ועוד, תנועת הנוסעים לאורך הנתיב הייעודי היא מינימלית ואינה עולה על כמה מאות אנשים גם בשעות השיא. זה לא מפתיע: הנתיב הייעודי עובר לאורך קו המטרו ה"ירוק", וכמעט ואין נקודות משיכה במרחק מהמטרו לאורך השדרה עצמה. כושר הנשיאה של כל נתיב שימוש נפוץכ-1200 איש בשעה. המשמעות היא שהנתיב המוקצה, בניגוד לייעודו, לא גדל, אלא הפחית את כושר הנשיאה של שדרות אנדרופוב.

אוסיף: לתנועת הנוסעים של התחבורה היבשתית בשדרות אנדרופוב יש סיכוי לרדת עוד יותר. ואכן, כבר בשנת 2014, מתוכנן לפתוח את תחנת המטרו Technopark במישור ההצפה של Nagatinskaya. זה יאפשר לרוב המבקרים במרכז הקניות מגפוליס ולעובדים בטכנופארק להשתמש במטרו מבלי לעבור לתחבורה עיליית.

נראה כי לבטל את כל הקו הייעודי עבור אנדרופוב, וזהו. אבל ניתוח ותצפיות ארוכות טווח הראו שהנתיב הייעודי בשדרות אנדרופוב לא מפריע בכל מקום, אלא רק בקטעים שבהם יש 3 נתיבים (2 + A) בכיוון אחד ושם זה יוצר "צוואר בקבוק". באותו מקום בו יש 4 נתיבים בכיוון אחד (3+A) הנתיב הייעודי אינו מפריע, ואף מאפשר להגביר את אחידות זרימות התנועה ומבצע את תפקידו של נתיב לפנייה ימינה, האצה והאטה.

לכן, כעניין של עדיפות, אני מציע לבטל את הנתיב המוקצה בקטעים צרים, שם הוא יוצר את הבעיות הגדולות ביותר:

לכיוון האזור על גשר סייקינסקי וגשר נגטינסקי, רחוב סייקינה

· לכיוון המרכז על כל הקטע מהכניסה לגשר נגטינסקי ועד לגשר סייקינסקי כולל.

איור 2.5 מיקומים בהם נדרש ביטול נתיב

איור 2.6 סימון מחדש של שדרת אנדרופוב

כמו כן, יהיה צורך לבטל את הנתיב המוקצה לכיוון האזור בקטע מרחוב Nagatinskaya ועד Kolomensky Proyezd: הזרימה המוגברת לכיוון האזור לא תוכל להשתלב ב-2 הנתיבים הקיימים. אגב, הכניסה לנתיב הייעודי במקום הזה מותרת גם עכשיו, אבל רק לחניה.

בנוסף לנתיב הייעודי, הסימון הלקוי של שדרת אנדרופוב באזור הצומת עם רחוב Nagatinskaya ורחוב נובינקי יוצר בעיות.

ראשית, רוחב הרצועות גדול, ומספרן אינו מספיק. עם הרוחב הזה של הכביש, קל להוסיף נתיב בכל צד.

שנית, הסימון, למרות הרחבת הצומת, מסיט משום מה את כל התנועה לנתיבי הפנייה שמאלה, משם על הנוסעים ישר "לשכשך" ימינה.

עם זאת, חוסר היכולת של המעצבים ניתנת לסליחה: הקשר מורכב, רוחב הכביש "הולך". גם הפתרון הזה לצומת זה לא הופיע מיד. הוא מאפשר להגדיל את מספר הנתיבים באזור הצמתים, ולהשאיר את הנוסעים ישר בנתיבים שלהם, "להוציא" את המסלול הישיר מעט ימינה. כתוצאה מכך, מספר החלפות הנתיב יקטן, מהירות חציית הצומת תגדל בשני הכיוונים.

איור 2.7 ערכת ארגון תנועה מוצעת בצומת אנדרופובה - נגאטינסקאיה - נובינקי

איור 2.8 דפוס תנועה מוצע בצומת

הרחבות מקומיות

השלב הבא הוא לבצע את ההרחבה הנחוצה ביותר כעת לכיוון המרכז בקטע מגשר המטרו נגטינסקי ליציאה לרחוב טרופימובה. זה יאפשר החזרת 3 נתיבים לתחבורה פרטית, מתן נתיב 4 לתחבורה ציבורית - בדיוק כפי שנעשה לכיוון האזור בקטע זה.

איור 2.9 הרחבות מקומיות

2.4.3 בניית 2 מעברים מחוץ לרחוב במישור ההצפה של Nagatinskaya

לאחרונה החלה בניית מעבר עילי ליד תחנת תחנת דרום נהר OT ליד גשר המטרו נגטינסקי. לאחר הקמתו יפורק הרמזור להולכי הרגל.

איור 2.10 תוכנית בנייה של Skywalk

אלו יכולות להיות חדשות מצוינות, אבל אין מה לשמוח: 450 מטר צפונה יש מעבר חצייה נוסף מול מרכז הקניות מגהפוליס. בנייה במקביל של 2 מעברי חצייה עם הסרת שני הרמזורים להולכי רגל תשפיע מצוין על הכיוון למרכז: התפוקה באותו רוחב תגדל ב-30-35% עקב ביטול האצה וההאטה מול הרמזורים. אבל הם לא מתכוונים לבנות מעבר רחוב מול מרכז הקניות מגפוליס, מה שאומר שאי אפשר להסיר את הרמזור השני. וההשפעה של מעבר מוגבה אחד לא תהיה משמעותית - לא יותר מאשר מסנכרון פשוט של שני רמזורים. כי בשני המקרים נשמרת האצה-האטה.

3 נימוק לפתרונות המוצעים

בהתבסס על ניתוח, אנו מחשבים נקודות בעייתיות באזור מסוים ב-UDS ומתחילים מפתרונות אפשריים בפועל, מיישמים אותן. מכיוון שהתוכנה מאפשרת לנו לא לבצע חישובים מסורבלים באופן ידני, נוכל להשתמש בה כדי לקבוע את הפרמטרים האופטימליים של אזורים בעייתיים מסוימים ב-UDN, ולאחר ביצוע אופטימיזציה שלהם, לקבל את התוצאה של הדמיית מחשב, שיכולה לענות על השאלה האם השינויים המוצעים ישפרו את התפוקה. כך, באמצעות הדמיות ממוחשבות, נוכל לבדוק האם השינויים המוצעים, בהתבסס על אנליטיקה, תואמים את המצב האמיתי, והאם לשינויים תהיה ההשפעה הצפויה.

3.1 שימוש בהדמיית מחשב

באמצעות הדמיית מחשב, אנו יכולים, במידה רבה של הסתברות, לחזות את התהליכים המתמשכים ב-UDS. לפיכך, אנו יכולים לבצע ניתוח השוואתי של המודלים. הדמה את המבנה הנוכחי של ה-UDS עם תכונותיו, מודרניז ושפר אותו וצור דגם חדש, שיתבסס על ה-UDS עם ההתאמות שבוצעו בו. באמצעות הנתונים שהתקבלו, נוכל לקבל תשובה בשלב המודלים הממוחשבים האם הגיוני לבצע שינויים מסוימים ב-UDS, וכן להשתמש במודלים כדי לזהות אזורים בעייתיים.

מסמכים דומים

מאפיינים של הקטגוריות העיקריות של כבישים. קביעת קיבולת כביש ומקדם עומס תנועה. חישוב המהירות הממוצעת של זרימת התנועה. זיהוי מקומות מסוכנים בכביש לפי שיטת שיעורי התאונות.

עבודת קודש, נוספה 15/01/2012


קביעת הצורך בהתאמת מודל הניהול הקיים והכנסת פעולות בקרה חדשות והתקנת אמצעים טכניים נוספים לארגון התעבורה. פיתוח מודל בקרת תנועה אופטימלי.

עבודת גמר, נוספה 16/05/2013


ניתוח מערכות תחבורה באמצעות מידול מתמטי. מאפיינים מקומיים של זרימות תנועה. הדמיית זרימת התנועה בסמוך להצרת רשת הדרכים. ערבוב סטוכסטי כאשר מתקרבים לצוואר בקבוק.

עבודה מעשית, נוסף 12/08/2012


סיווג שיטות בקרת תנועה. מערכת בקרת תנועה אוטומטית "גל ירוק" בברנאול. עקרונות בנייתו, מבנהו, מאפיינים השוואתיים. כביש הטבעת בסנט פטרסבורג.

מבחן, נוסף 02/06/2015


הערכת אבטחת המהירות התכנונית, בטיחות בדרכים, רמת עומסי התנועה בכביש, אחידות פני הכביש. קביעת מודול האלסטיות בפועל של מדרכה לא קשיחה. מהות אחזקת כבישים ומבני כבישים.

עבודת קודש, נוספה 12/08/2008


מעבר למודל חדשני של פיתוח תשתיות תחבורה. עיקרי אסטרטגיית התחבורה של הממשלה עד 2030. ניתוח וחיפוש אחר הפתרון האופטימלי ביותר לבעיית התחבורה. הצמיחה של מגזר התחבורה בכלכלה הרוסית.

מאמר, נוסף 18/08/2017


תכונות של תעשיית התחבורה. מהות ומשימות של לוגיסטיקה הובלה. ארגון מתקני הובלה ב-OAO "NefAZ". תכנון פעילות כלכלת התחבורה של המיזם. ניתוח והערכה של האפקטיביות של ארגון זה.

עבודת קודש, התווספה 14/01/2011


קביעת עוצמת התנועה - מספר כלי הרכב שעברו את קטע השליטה של ​​חפץ הדרך לכל הכיוונים ליחידת זמן (שעה, יום). ניתוח צפיפות זרימת התנועה, חלוקתה ומקדם העומס שלה.

עבודת מעבדה, נוסף 18/02/2010


ארגון תנועת הסעת הנוסעים העירונית במהלך הפעלת מערכת בקרת תנועה אדפטיבית. השוואה בין אסטרטגיות תלויות זמן ותלויות תחבורה. פיתוח בסיס של כללים מטושטשים. בניית פונקציית החברות.

עבודת קודש, התווספה 19/09/2014


ניתוח צעדים שמטרתם ארגון שוק התחבורה. רגולציה ממלכתית של פעילויות התחבורה כמערכת מורכבת של אמצעים שמטרתם להבטיח את הרמה הנדרשת של שירותי התחבורה בכל האזורים.

עםפאיעםבסדרעםOלראschהנוה'וOבOחנאחהנוה', VעםטרechאאתהschואיקסעםאניVטהלעםטה

ארM- מקום עבודה אוטומטי;

ACעםבְּד- מערכת מצרפית של מתקני בקרת תנועה;

ACבְּד- מערכת בקרת תנועה אוטומטית;

ACבְּד- עם- מערכת בקרה אוטומטית מבוססת PC;

INפבְּ- פאנל שלט רחוק;

Gעל אודותרעל אודותד,Gעל אודותרעל אודותד- M, Gעל אודותרעל אודותד- M1 - שמות של מערכות בקרת תעבורה אוטומטיות המשתמשות במחשבים;

זֶרֶם יָשָׁר- בקר דרכים;

דעל ידיבְּ- לוח בקרה לתצוגה;

DP- חדר בקרה;

דטפ- תאונת דרכים;

דטעם- רשת תחבורה כבישים;

DT- גלאי תחבורה;

DU- בקרת שיגור;

ופ- קונסולה הנדסית; ור- לולאה אינדוקטיבית; וג- סימולטור מרכזי;

KDA- ציוד בקרה ואבחון;

לרג- בקר המרכז האזורי; לטעם- קבוצה של אמצעים טכניים; KU- ניהול מתואם; Mנעםאיקס- זכרון;

פל- תוכנית תיאום;

פKU- פאנל בקרה וניהול;

פINM- מחשב אלקטרוני אישי;

רבְּ- שליטה ידנית;

עםMהפ- חטיבת התקנה ותחזוקה מתמחה;

עםעל אודות- אובייקט רמזור;

טֵלֶוִיזִיָהפ- לוח שיחות להולכי רגל;

טה- יחידת תחבורה (מכונית);

טו- טלמטריה;

טKP- לוח תוצאות לשימוש קולקטיבי;

טפ- זרימת תנועה;

טעם- טלאיתות;

TSKU- מערכת טלמכנית של בקרה מתואמת;

טבְּ- שליטה טלפונית;

בְּINל- שליטה במתחם מחשבים;

בְּזֶרֶם יָשָׁר– רשת רחובות וכבישים;

UZח– תמרור מבוקר;

בְּלאטפ- מכשיר לצבירת מידע על זרימות תנועה;

בְּפ- נקודת שליטה;

בְּעםל- אינדיקטור של המהירות המומלצת;

גבְּפ- חדר בקרה מרכזי.

1. יסודות ניהול התעבורה

1.1. זרם תחבורה כאובייקט בקרה

מושא השליטה של ​​ה-ASUD הוא זרימת התנועה, המתוארת על ידי סט של תכונות המאפיינות את תהליך התנועה: עוצמה, מהירות, הרכב הזרימה, מרווחים בזרימה ועוד כמה אינדיקטורים.

לזרם ההובלה יש מאפיינים די ברורים שיש לקחת בחשבון בבחירת שליטה במערכת. לכן, אנו רואים כמה מהמאפיינים החשובים ביותר של זרימת התנועה.

1 . 1 . 1. עםVאאוץרחובVא טransמאזtnOGO על ידיטOלא

ראשית, סקרי שטח של תנועת כלי רכב בערים מראים כי מאפייני זרימת התנועה חווים שינויים משמעותיים במהלך היום, הנובעים מזרימה לא אחידה של מכוניות לרשת התחבורה. זהו האופי הדינמי של ההתנהגות של אובייקט הבקרה.

שנית, המדידה התקופתית היומית של אותם פרמטרי זרימה במרווחי זמן קבועים של היום מראה את האופי הסטטיסטי של תהליך תנועת הרכב. ההתנהגות ההסתברותית של אובייקט הבקרה נובעת מכך שזרימת התנועה נוצרת ממשתפי תנועה בודדים המשתמשים בסוגים שונים של כלי רכב ובעלי מטרות נסיעה שונות (בזמן ובמרחב).

שלישית, דפוסי תנועה סטטיסטיים אלו יציבים בשל קיומן של מגמות דטרמיניסטיות בתנועת כלי רכב. ואכן, הרוב המכריע של הטיולים הם תקופתיים ולעתים קרובות

מתבצעת במסלולים קבועים (נסיעות עסקים, תחבורה ציבורית בנתיב, תנועת משא). ההתנהגות הקולקטיבית של הזרימה, שהיא תוצאה של אינטראקציה של משתתפים עם מטרות שונות ומאפיינים פסיכופיזיולוגיים שונים, מצייתת לחוק המספרים הגדולים והופכת את המאפיינים ההסתברותיים של תנועת כלי הרכב ליציבים. היעדר כאוס ברשת התחבורה הוא שמאפשר את תפקוד מערכת הבקרה האוטומטית, אשר בתורו תורם לייצוב גדול עוד יותר של תהליכי התעבורה.

רביעית, המאפיין החשוב ביותר של זרימות התנועה, הקובע במידה רבה את עקרונות הניהול, הוא האינרציה שלהם. אינרציה מובנת כמאפיין של אובייקט הבקרה ברציפות

לעבור ממדינה למדינה בזמן ובמרחב. ואכן, פרמטרי התנועה של יחידות הובלה, הנמדדים בנקודת זמן מסוימת, אינם יכולים להשתנות באופן משמעותי בפרק זמן קצר בשל העובדה שלכל יחידה מהירות סופית ומוגדרת היטב וניתנת לזיהוי במרווח זה בתוך קטע מוגבל של רשת התחבורה. תכונה זו באה לידי ביטוי, קודם כל, בעובדה שהפרמטרים הממוצעים של הזרימות (עוצמה, מהירות, צפיפות, מרווחים) משתנים ללא הרף בזמן ובמרחב. הימצאות "חבילות" בזרימות היא גם תוצאה של השונות הנמוכה של מבנה הזרימה במהלך מעברה בצמתים סמוכים, כלומר. תוצאה של אינרציה בשינוי המרווחים בין מכוניות עוקבות. האינרציה של אובייקט הבקרה מצביעה על האפשרות לחזות שינויים במאפייניו במרווחים קטנים.

חמישית, כל הנכסים המפורטים מופיעים כתוצאה מתנועה תלויה הדדית של כלי רכב. תלות הדדית זו מתבטאת בעיקר בכך שלעתים שינויים קטנים בתנאי התנועה בכבישים מהירים ובצמתים בודדים (הצרת הכביש, שינויים בתנאי מזג האוויר, הפרת משטר האותות) מביאים לשינוי חד באופי התנועה לא רק בקטע זה, אלא גם בכבישים מהירים ובצמתים מרוחקים של העיר. הקישוריות של צמתי תחבורה מוסדרים חזקה במיוחד במצבי רוויה ברשת, כאשר עומסי תנועה שנוצרו בצומת נפרד משתרעים על קטע משמעותי של הרשת. קישוריות רשת מורכבת ולעיתים בלתי צפויה. ככל שתכונת הקישוריות חזקה יותר, יש לקחת בחשבון חלקים גדולים יותר של הרשת בעת פתרון בעיית הבקרה, ומשימה זו קשה יותר, שכן יש להבין את אובייקט הבקרה לא כצמתים בודדים, אלא ככל צמתי התחבורה המחוברים זה לזה.

גורם התלות ההדדית מתבטא גם בתנאים של תנועה מוגבלת של כלי רכב לאורך ההובלות ובאמצעות הצמתים של הרשת. על מנת להבטיח תנועה בטוחה ומהירה של מכוניות בזרימת התנועה, הנהגים נאלצים לבצע תמרונים שונים עקב מצב התנועה האמיתי. כתוצאה מכך, ניתן להתייחס לדפוסי התנועה של כלי רכב בודדים כתוצאה מכלל האינטראקציות בזרם. המאפיינים של האינטראקציה המתקבלת הם אותם פרמטרים ראשוניים למערכת, לפיהם מחליטים סוגיית הקצאת בקרה מסוימת.

תְנוּעָה.

1 . 1 . 2. עםOרחובאויהלא זה ולא זהאני טransמאזtnOGO על ידיטOלא

הבה נתעכב ביתר פירוט על מקרים טיפוסיים של תנועת כבישים. מחקרים ניסיוניים ותיאורטיים נותנים עילה לייחד שלושה מצבים שונים מבחינה איכותית, אותם נסכים לקרוא עםVOבOדנסM, Gרבְּ-ppoאתהM ו אתהנוודheנסM .

בעצימות תנועה נמוכה, כאשר קיבולת הכביש אינה גורם המגביל תנועה ללא הפרעה, מהירות כלי הרכב קרובה למהירות התנועה החופשית. האינטראקציה בין יחידות תחבורה במצב תנועה חופשית היא כל כך קטנה שאפשר להזניח אותה. מצב של זרימת הובלה חופשית מאופיין לא רק בתנועה עצמאית של יחידות הובלה בודדות, אלא גם במרווחים בין יחידות בזרימה המצטברים במקרה זה. עבודות ניסיוניות רבות, כמו גם משפטי גבול

בתורים אומרים שהתפלגות המרווחים בזרם חופשי קרובה לאקספוננציאלית, ולכן, מספר הגעות של יחידות התחבורה של הזרם במרווח מסוים בזמן או במרחב מתואר על ידי חוק פואסון. המצב החופשי של הזרימה נצפה ברשת תחבורה אמיתית בהובלות עם תנועה נדירה בקטעים המרוחקים יותר מ-800 מ' מצמתי האספקה.

תמונה שונה מתעוררת אם ניקח בחשבון את אופן התנועה הקבוצתי. תנועה קבוצתית של כלי רכב מתפתחת בעוצמות תנועה מעט גבוהות יותר, כאשר לקיבולת הכביש והצומת יש כבר השפעה משמעותית על תנאי התנועה. כדי לשמור על מהירות, נהגי מכוניות מהירות נאלצים לעקוף, לבנות מחדש

ותמרונים אחרים. במצב תנועה חופשית, העקיפה בנחל מתבצעת עם אינטראקציה מועטה או ללא אינטראקציה בין יחידות התחבורה. תנועה קבוצתית מאופיינת באינטראקציה המקסימלית של יחידות במהלך התנועה, בעוצמה המקסימלית של תמרונים מאולצים. כתוצאה מכך, כל זרימת התנועה מחולקת למערכת של תורים בעלי מהירות של מכוניות ראש במהירות נמוכה. המהירויות של יחידות תחבורה מהירות יורדות במקביל. כעת לא ניתן לתאר את תנועת כלי הרכב בחוק פואסון, שכן המרחקים בין מכוניות עוקבות בתורים קרובים למרחקי הבטיחות, כלומר. אל תפעל לפי התפלגות מעריכית. דוגמה טיפוסית לזרימה קבוצתית היא תנועת כלי רכב הנצפית בחתך הרוחב של הטווח, הממוקם 20–30 מ' מאחורי הצומת המזינה אותו. פרצים בנחל המתעוררים

לאחר מעבר יחידות הובלה בצומת, כשהן נעות לאורך הבמה, הן "מתפרקות" לאט יחסית, ולזרימה בקטע הנבדק עדיין יש צורה קבוצתית בולטת.

כאשר עוצמת התנועה עולה ומגיעה לקיבולת הכביש, התנאים לעקיפה של מכוניות בתנועה איטית על ידי מכוניות מהירות הופכים לקשים יותר, התורים הנוצרים במהלך מצב התנועה הקבוצתית מתארכים ומתמזגים למעשה לתור אחד. במקביל, מהירויות כלי הרכב בנחל מתואמות ומתבררות כקרובות למהירויות של המכוניות האיטיות ביותר, המרווחים בין יחידות ההובלה בנחל הופכים קרובים לדטרמיניסטיים, השווים למרחקי התנועה הבטוחה. מצב תנועה זה ייקרא מאולץ.

מאפיין נוסף של אובייקט השליטה הוא הימצאות מגמת התפתחות בו. שינויים כמותיים באובייקט הבקרה

הקשורים לצמיחה הטבעית של המינוע, בניית צמתים מוסדרים חדשים, בניית מחלפים ברמות שונות, שיפור המאפיינים הדינמיים של כלי רכב, תיקון ארגון התנועה באזור המוסדר (הכנסת וביטול תנועות פנייה, הכנסת רחובות חד-סטריים, איסור מעבר ברחובות מסוימים, איסור חניה ותחבורה, ועוד). שינויים כמותיים אלו מובילים, ככלל, לשינוי במבנה הזרימות, מידת הקישוריות של צמתים בודדים של הרשת, קנה המידה של הרשת המוסדרת, מה שעשוי לדרוש קונפיגורציה מחדש איכותית של הגוף המנהל ולהוביל לעדכון של סוג אלגוריתמי הבקרה עבור צומת מסוים. לפיכך, מערכת בקרת התנועה חייבת להיות בהכרח "גמישה" ביחס לאובייקט הבקרה.

1 . 1 . 3. ראעםוכוהדהלheכְּלוֹמַר VרהMennסאיקס וteרVאלov

רוב החוקרים, בהתחשב בזרימת התנועה בקטע של כביש מהיר באורך ניכר, משתמשים בהפצות מורכבות של הטופס כדי לתאר מרווחי זמן

ו (ד ט ) =

א ל- ב 1 ס +

ב ל- ב 2 ס

+ ג ל- ב 3 ס

כאשר כל אחד משלושת המרכיבים של התיאור מגדיר חלק מסוים מהזרימה:

ü א ל- ב 1 ס

ü ב ל- ב 2 ס

- תנועה חופשית;

– חלקית s t i ch n o s co u n t i a n n a i;

ü גל- ב 3 ס הוא החלק המשויך ל-TP.

כל אחד משלושת המקדמים א, IN, עם פירושו שיעור עוצמת התנועה שנמצא באחד משלושת המדינות, כך הסכום שלהם

התפלגות (1.1) מתארת ​​את ה-TP די טוב בכבישים מהירים של תנועה מתמשכת. בהתחשב בבעיה של תיאור ה-TP על עירוני

רחובות מצוידים ברמזורים, מתאים יותר לנתח

חלוקה של מרווחי זמן בתוך חבילות של מכוניות כאשר הצומת המוסדר מתרחק. גישה זו קשורה קשר הדוק לפתרון סוגיית הפירוק ההדרגתי של החפיסות, וכתוצאה מכך, האפשרות לארגן בקרת תנועה מתואמת.

ניסויים של כמה חוקרים מראים שהתפלגות Erlang המנורמלת מתאימה יותר לתיאור מרווחי זמן בתוך פרצים.

ו (ד ט ) =

אני ( ק + 1)

ק

לאני ( ק + 1) ד ט . (1.2)

C a th e m a

עם פיזור:

M ק

ד ק =

1 . (1 . 3)

1 . (1 . 4)

l 2 ( ק + 1)

התפלגות זו נתמכת על ידי העובדה, בהינתן שונה ק, אתה יכול לקבל כל מידה של תוצאה, לכן, משקף את מידת המחוברות של הזרימה בתוך החפיסה. ההשפעה של פירוק החבילות קובעת את התלות של עוצמת התעבורה הממוצעת בתוך החבילות l ואת סדר ההפצה ק ממרחק החפיסה לצומת היציאה. מחקרים ניסיוניים הראו כי ירידה ב-l ו ק כשהחבילה מתרחקת מהגרירה, היא משוערת היטב על ידי התלות המעריכית

- ח ל

ל נ (ל נ ) = ל + ( ל נ אֵס

ל ג ) ל 1

נ . (1.5)

ק = [

ק ג + (ק

עַל עם

- ק ג

) ל - ח 2 ל נ

כאשר l הוא עוצמת התנועה הממוצעת לאורך כל הנחל;

ל נ א עם –

עוצמה בתוך החפיסה ביציאתה מהצומת;

ל נ - מרחק

חבילות מהצומת;

ק נ א עם – m a x i m a l p o r d o d

E. N G -d La Pa and Chk and, T O L E O TO ONE ON THE SHARTH ON THE SO PEL K R Yus TK A; ק ג

- להזמין

ארלנג ופנייה למשפחה

מיזוג חבילה;

ח 1 , ח 2 – מקדם התפוררות ב u ck עבור

ל נ (ל נ )

ו ק ;

בסוגריים מרובעים הוא החלק השלם של הביטוי.

ניסויים מראים שלחבילה שזה עתה יצאה מהצומת, הערך ק=9.

מחקר מעשי באמצעות ASUD בערים: חרקוב, מינסק, קרסנויארסק, ניז'ני נובגורוד וכו', שנערך ב-

80 - 90 שנה, אפשרו לקבל נתונים סטטיסטיים מייצגים על זרימת התנועה.

ניתוח התפלגות המרווחים בעוצמות שונות, כמו גם המרווחים המינימליים המותרים בין מכוניות, מצביעים על קיומן של שלוש קבוצות של מכוניות בזרימת התנועה:

מכוניות נעות בחופשיות, לא משפיעות אחת על השנייה במרווחים של יותר מ-8 שניות;

מכוניות מחוברות חלקית נעות במרווחים של 1.5 -

8.0 שניות; חלוקת המרווחים היא כזו שלנהגים של כלי רכב בודדים יש הזדמנות לתמרן בתוך הנחל;

ü מחובר חלק מהזרימה; במקרה הזה כל הזמן

רק מרווחים קטנים בסדר גודל של 1.0 - 1.3 שניות נצפים.

בפועל, מכוניות הנעות בחופשיות נצפו בקצב של עד 300 מכוניות בשעה לנתיב. מכוניות קשורות חלקית נצפו בקצב של כ-300 - 600 מכוניות בשעה לנתיב. תנועה כבולה מתרחשת ביותר מ-600 כלי רכב בשעה לנתיב.

מערכת בקרת תנועה אוטומטית מודרנית כוללת שילוב של אמצעים טכניים ושיטות תוכנה שונות, שעיקרן הבטחת תנועה בטוחה של כלי רכב והולכי רגל (משתמשי דרך). גישה מקצועית משולבת לארגון התנועה בכביש יכולה לצמצם את מספר התאונות, למנוע עומס, מה שמוביל לשיפור משמעותי במצב הסביבתי ב ערים גדולות. מערכת ASUDD מעוצבת בקפידה העומדת בכל התקנים, בשילוב פרויקט ארגון תנועה מתוכנן היטב, מהווה ערובה לבטיחות בכבישים מהירים עם זרימת תנועה עמוסה.

אם אתה מבין את מערכת ASUDD לעומק, אז זו בינה מלאכותית, מושחזת לניהול תחבורה, תוך התחשבות גורמים שונים, אובייקט וקטע ספציפי של רשת הדרכים. מערכת ASUDD היא חלק ממערכת התחבורה החכמה (ITS). מערכת ASUDD מתאימה את עצמה לעוצמת התנועה, מבצעת ניתוח והערכה של המצב ולאחר מכן נוקטת באמצעים לפריקת הצמתים הבעייתיים של רשת הכבישים.

מערכת ASUDD מפיצה מחדש את זרימות התעבורה באמצעות ציוד היקפי, כגון לוח תצוגת מידע - TOI (לוחות דינמיים מידע), מבוקר סימני דרך(UDZ).

באמצעות תמרורים מבוקרים (UDZ), מערכת ASUDD מפנה את זרימות התנועה ליציאות ולמוקדי תחבורה של פחות עומס או מפחיתה את מהירות הזרימה כדי למנוע עומס ביציאה. במקרה של תאונת דרכים, מערכת ASUDD יכולה לאסור גישה למקטע זה, ובכך למנוע היווצרות של פקק תנועה מת בו יצטרכו משתמשי הדרך לשהות עד לביטול תוצאות תאונה.

לוח תצוגת המידע משמש ליידע את נהגי הרכב על פקקים אפשריים ועומס אזורים מסוימים UDS. אני לוקח בחשבון את המידע שהתקבל מלוח המידע, הנהג בוחר דרכים לעקוף את האזור הבעייתי של רשת הכבישים (UDS).

איסוף המידע לניתוח מצב התנועה מתבצע גם באמצעות ציוד היקפי, כגון גלאי רכב ומצלמות מעקב.

מערכת בקרת התנועה האוטומטית יכולה לכלול גם חפצי רמזור, הן בצמתים, הן בצמתים והן ברמזורים לאחור. האינטראקציה של כל הציוד המפורט ומערכת הניתוח ובקרת התעבורה היא מערכת בקרת התעבורה האוטומטית (ATCS). ניתן ליישם מערכות כאלה הן באופן גלובלי (ניהול העיר כולה) והן מקומית (ניהול מוקד תחבורה ספציפי או קטע של רשת הדרכים). מערכת הבקרה עשויה לכלול תחנות מזג אוויר להערכת תנאי מזג האוויר ולהזהיר נהגים מפני רוחות צולבות, קרח, שלג וגורמים אחרים.

לעתים קרובות מאוד, היישום של מערכת ASUDD אינו שלם ללא תכנון של מבנים תומכים עבור ציוד ASUDD (לוחות מידע, תמרורים מבוקרים), ככלל, אלה הם מבני מתכת תומכים בצורת U, בצורת W וצורת L.

אי אפשר להפעיל את מערכת ASUDD ללא יצירת קו תקשורת לאינטראקציה של ציוד היקפי וללא יצירת קווי כבלים להפעלת הציוד.

כמו כן, בפיתוח מערכות ASUDD, נעשה שימוש לא פעם במידול תחבורה המאפשר לבדוק חזותית את כדאיות התקנת המערכת גם בזמן הקמתה, באמצעות טכנולוגיית מחשב.

סוגים שונים של מערכות ASUDD משמשים ברחבי רוסיה הן בסביבה העירונית והן באזור הכפרי - כבישים מהירים פדרליים ואזורי תעשייה גדולים.

הצורך ליצור מערכת ASUDD

בתנאים של תנועת כלי רכב הגדלה במהירות של היום, השימוש והיצירה של מערכת ASUDD נחוצים בכל מקום בו יש זרימות תנועה. הדבר נחוץ הן לוויסות זרימות התנועה והן לאיסוף נתונים אנליטיים וסטטיסטיים על מנת ליצור דרכים חדשות לעקוף אזורים בעייתיים בעתיד (יצירת תשתית תחבורה כבישים) - יצירת כבישים ורמפות חדשות, המסייעות במניעת היווצרות עומס עם עלייה מתמדת במספר כלי הרכב.

אנו מספקים את שירותי התכנון והבנייה הבאים:

• מערכות חדשות אוטומטיות לבקרת תנועה (ASUDD);
• מודרניזציה ובנייה מחדש של מערכות ASUDD קיימות;
• מערכות ASUDD זמניות;
• מערכות ASUDD באזורי תעשייה;
• מערכות ASUDD אוטונומיות;
• שילוב מערכת ASUDD במערכת התחבורה החכמה (ITS);
• בניית מערכות ASUDD מכל סוג ומורכבות.

כל מערכת בקרת תנועה אוטומטית, שתוכננה ומיושמה על ידי המומחים שלנו, היא אובייקט ייחודי, אשר לצורך יישומו יש צורך לבצע חישובים מדויקים ביותר, לנתח את מצב התנועה ולחפש את הפתרונות הטכניים המוצלחים ביותר. אילו מטרות מושגות במהלך יישום פעיל של מערכת כזו?

• זמן העיכוב של תחבורה בכבישים בצמתים ממוזער, מספר העצירות הכפויות בפקקים מצטמצם, וגם עלויות הדלק מצטמצמות;
• המהירות הממוצעת של זרימת התנועה וקיבולת רשת התחבורה העירונית הולכים וגדלים;
• הבטחת בטיחות לכל משתמשי הדרך.

התקנה של ASUDD היא שיטה מודרניתמאבק בעומסים, תאונות דרכים והשלכות שליליות אחרות של עלייה במספר המכוניות בכבישי הערים הגדולות. הניסיון והכישורים המעשיים של מומחי PRIMECAD מאפשרים לנו לתכנן ולהתקין מערכת בכל מורכבות, כמו גם לבצע תחזוקה או מודרניזציה שלה בהתאמה מלאה לדרישות הלקוח.

היתרונות של ASUDD שלנו

• התאמה למצב הכביש. בשל רמת האוטומציה הגבוהה, ASUDD מסוגלת להתאים לסביבה עירונית ספציפית - לווסת את זמן הפעלת הרמזורים, לקבוע את כיווני התנועה האופטימליים וכו'.
• אפשרות למודרניזציה מהירה. המערכת מאופיינת בגמישות מספקת, המאפשרת לשנות את מערך מרכיביה בהתאם לדרישות העדכניות.
• עמידה בדרישות הבטיחות המודרניות. הציוד נשלט מרחוק באמצעות מערכות תוכנה בעלות ביצועים גבוהים שאינן כוללות את השפעת הגורם האנושי.