В настоящее время в основном применяют моделирование движения на микроуровне для решения различных задач, используя при этом как собственные модели и программы моделирования, так и интегрированные коммерческие программные продукты, которые существенно сокращают сроки разработки проектов, гарантируют корректность заложенных в них алгоритмов и моделей, имеют графический интерфейс, обеспечивают проработку различных сценариев. Основой всех этих коммерческих программных продуктов являются различные типы моделей: макромодели, модели транспортного спроса, мезомодели, модели следования за лидером в совокупности с моделями смены полосы движения.
Особенно чувствительными в этой совокупности моделей являются микромодели. Поэтому применение той или иной модели следования за лидером в этих программных продуктах влияет на результаты моделирования. С расширением применения коммерческих программных продуктов появились различные исследования по сопоставлению результатов моделирования для одних и тех же сценариев. В этой связи целесообразно также привести некоторую информацию о типах моделей следования за лидером в различных коммерческих программах.
Эволюция цифровых деревьев 4. Короткоживущие.
Программный пакет AIMSUN (A dvanced I nteractive M icroscopic S imulator for U rban and N on-Urban N etworks) был разработан исследовательской группой Департамента статистики и исследования операций Каталонского политехнического университета (Испания) под руководством профессора Х. Барсело [5]. В настоящее время AIMSUN развивается и распространяется компанией Transport Simulation Systems (TSS).
В AIMSUN моделирование движения осуществляется на основе модели следования за лидером П. Джиппса. При этом уточняются некоторые параметры модели и вводятся конкретные дополнения, чтобы косвенно учитывать тип водителя, скоростные параметры транспортных средств, ограничения скорости на конкретных участках дороги. В модели следования за лидером предусмотрено использовать конкретные физические характеристики автомобилей – длина, ширина, ускорение, замедление. Для приближения к реальным условиям эти параметры автомобилей определяются случайным образом с использованием для каждого типа автомобиля среднего, минимального и максимального значения каждого параметра и их среднеквадратического отклонения.
В оригинальной модели следования за лидером П. Джиппса время реакции водителя является одинаковым для всех. Однако в AIMSUN для учета характеристик водителя реакция является переменной величиной и устанавливается пользователем на основе дискретной функции вероятности с учетом шага моделирования. Кроме того, предусмотрена возможность изменения времени реакции водителя на различных участках сети и в случае полной остановки на пересечениях и в других ситуациях. Это является особенно важным, потому что в соответствии со свойствами модели Джиппса при остановке на регулируемых пересечениях время реакции влияет на формирование и рассасывание очереди автомобилей.
В последней версии AIMSUN в модели следования за лидером учитывается минимальный интервал между лидером и ведомым автомобилем как дополнительная информация для определения замедления. При этом вводится параметр «фактор чувствительности – α. Когда фактор чувствительности менее 1 это можно интерпретировать как агрессивного водителя, который недооценивает замедление лидера и, следовательно, соблюдает меньшую дистанцию до лидера. В том случае, когда фактор чувствительности менее 1 можно полагать, что модель имеет дело с осторожным водителем, который завышает замедление лидера и соблюдает большую дистанцию следования.
Мемристивные материалы для нейроморфных вычислений
AIMSUN реализует функции моделирования на макро, мезо и микроуровнях, позволяет дополнять стандартный пакет моделирования собственными программами для решения специфических задач. AIMSUN также используется в режиме реального времени в интеллектуальных транспортных системах.
AIMSUN эффективно используется при решении задач управления движением и планирования развития транспортной инфраструктуры во многих странах мира. Наиболее известные проекты:
Интеллектуальная транспортная система сети автомагистралей для моделирования и управления движением в реальном режиме времени — земля Гессен (Германия) в районе Франкфурта-на-Майне;
Динамическое моделирование движения на кольцевой автомагистрали в Пекине в период разработки транспортного плана Олимпиады и системы управления движением;
Оценка уровня безопасности автомобильных тоннелей, оценка пропускной способности тоннелей, моделирование адаптивных стратегий управления движением в тоннелях. Практически выполненные проекты –Сен-Готтардский тоннель (Швейцария), туннель Виелха (Испания);
Моделирование системы управления движением на автомагистралях Барселоны и прилегающих к ней территориях;
Оценка условий движения и управление движением на автомагистралях в Мадриде;
Оценка пропускной способности на входах в платные дороги, числа полос на этих дорогах, условий функционирования при различных технологиях оплаты, прогнозирование времени поездки и безопасности движения (Япония, Южная Африка).
В программе моделирования VerkehrinStadten—simulation VISSIM моделирование движения автомобилей осуществляется на основе модели следования за лидером психофизиологического типа Р. Вийдеманна [5,6]. Следовательно, при моделировании движения переход от одной фазы к другой осуществляется на основе заранее установленных пороговых значений.
Поскольку пороговые значения могут различаться предусмотрено два варианта моделей следования за лидером – для городской улично-дорожной сети и для автомагистралей. Кроме того, предусмотрена возможность отклонения от пороговых значений на основе применения случайных чисел. При моделировании в VISSIM описывается каждый элемент водитель — автомобиль. Основные геометрические характеристики автомобилей (длина, ширина) определяются случайным образом с использованием для каждого типа автомобиля среднего, минимального и максимального значения каждого параметра и их среднеквадратического отклонения. Также при моделировании пользователь может назначать параметры модели следования за лидером, влияющие на дистанцию следования.
VISSIM также может работать на различных уровнях моделирования – макро, мезо и микроуровнях. Стандартная четырехшаговая модель состоит из следующих этапов:
— Модель генерации (создания) транспортного движения. На этапе генерации транспортного движения рассчитываются объемы движения из источника и движения в цель для всех транспортных районов, детализированные по слоям спроса, но без детализации по видам транспорта. Результатами расчета являются итоговые строки и столбцы матриц корреспонденций.
— Модель распределения транспортного движения. На этапе распределения транспортного движения рассчитываются объемы транспортного потока между всеми транспортными районами, детализированные по слоям спроса, но без детализации по типам транспортных средств. Результатами расчета являются элементы матриц корреспонденций.
— Модель разделения транспортного движения. На этапе разделения транспортного движения рассчитываются матрицы корреспонденций, каждая из которых соответствует поездкам с использованием определенного вида транспорта.
Модель перераспределения по выбору маршрута. Расчет перераспределения транспортного движения, дифференцированный по видам транспорта, позволяет получить модельные значения интенсивности транспортных потоков региона. Этап перераспределения является завершающим в цикле расчёта спроса. Модельные значения нагрузки, полученные в результате расчета, приобретают смысл прогнозных оценок интенсивности транспортного движения.
VISSIM относится к числу широко распространённых программ моделирования и применяется для решения практических задач в 75 странах мира. VISSIM представляет собой современную информационно-аналитическую систему поддержки принятия решений, которая позволяет осуществлять стратегическое и оперативное транспортное планирование, прогнозирование интенсивности движения, обоснование инвестиций в развитие транспортной инфраструктуры, оптимизацию транспортных систем городов и регионов, а также систематизацию, хранение и визуализацию транспортных данных.
Модель следования за лидером, используемая в программном пакете PARAMICS (Para llel Mic roscopic S imulation) основана на модели психофизиологического типа X. Фритше, но с определенными изменениями [5]. Автомобиль описывается четырьмя поведенческими параметрами – агрессивность и информированность, задаваемыми по нормальному закону, терпение и дружественность. В модели следования за лидером также учитываются такие параметры как средний целевой временной интервал между лидером и ведомым автомобилем, среднее время реакции и сохранение информации о скорости в шагах дискретности моделирования.
PARAMICS имеет различные модели транспортного планирования. PARAMICS позволяет моделировать функции интеллектуальных транспортных систем, оптимизировать распределение транспортных потоков. Хотя в основе этого программного пакета лежат принципы микромоделирования, но возможно моделировать дорожное движение на дорогах большой протяженности или на сетевом уровне.
PARAMICS позволяет создать адекватную модель поведения транспорта на улично-дорожной сети с целенаправленным моделированием поездок. PARAMICS дает возможность подобрать соответствующую модель поведения, и увидеть, как может поступить водитель в той или иной ситуации. Это также предоставляет дополнительные возможности при калибровке и оценке адекватности модели. PARAMICS также используется во многих странах мира.
В интегрированной системе моделирования CORSIM (Corridor Traffic Simulation Model), объединяющей две программы NETSIM для моделирования городской улично-дорожной сети и FRESIM для моделирования движения на автомагистралях в последней программе в качестве основы используется модель следования за лидером, разработанная в университете г. Питтсбурга (Pittmodel). Эта модель относится к классу моделей следования за лидером, основанных на определении безопасной дистанции между автомобилями и гипотезе исключения столкновений между лидером и ведомым автомобилем.
Благодаря интеграции с одной из самых эффективных программ оптимизации светофорного регулирования TRANSYT пакет CORSIM является мощным средством моделирования движения в условиях ИТС. Наиболее широко применяется в США.
Программное обеспечение AVENUE разработано в Японии. В основе моделирования лежит гибридный метод, который сочетает микромоделирование с воспроизведением движения каждого автомобиля и моделирование движения транспортного потока с использованием гидродинамических моделей на основе интегральных параметров транспортного потока. Таким образом, осуществляется интеграция моделирования на микро и макроуровнях. Динамическая модель выбора маршрута работает по двум алгоритмам – оптимальное распределение по детерминированным моделям и оптимальное распределение по стохастическим моделям.
Все модели интегрированы в одном программном пакете. Поэтому пользователи могут осуществлять моделирование данных с графическим интерфейсом и оперативно проверять любые параметры.
Калибровка и оценка адекватности результатов моделирования производятся в AVENUE на основе методических рекомендаций, существующих в Японии. Для идентичности калибровки в Японии имеется тестовый набор ситуаций. Этот тестовый набор включает ситуации для скоростных дорог, городских магистралей. Калибровка в модели AVENUE осуществляется по этому стандартному набору данных.
Эта процедура осуществляется как для макро, так и для микромоделей. Для моделирования на макроуровне основой является соответствие результатов основной диаграмме транспортного потока. Для калибровки и оценке адекватности микромоделирования используются критерии, отражающие режимы движения автомобилей и поведение водителей. Одно из существенных различий между калибровкой макро и микромоделей заключается в использовании параметра «пропускная способность». В макроскопической модели пропускная способность автомобильной дороги выступает качестве входной переменной, в то время как в микроскопической модели, пропускная способность дороги является результатом моделирования на основе движения каждого автомобиля.
При генерации транспортных средств рассматриваются следующие параметры калибровки:
— соответствие распределения скорости транспортных средств на входе в модель фактическому распределению скорости на исследуемом объекте и соотношению скорость-плотность;
— соответствие распределения интервалов между автомобилями заданному транспортному спросу;
— накопление очереди автомобилей на входе в моделируемый участок дороги;
— соответствие основной диаграмме транспортного потока.
Это программное обеспечение нашло применение в основном в Японии.
MITSIMLab основан на методах микромоделирования и позволяет решать задачи это автоматизированной системы управления дорожным движением, системы информирования пользователей дорожной сети, моделировать различные стратегии ИТС на оперативном уровне. MITSIMLab обеспечивает исчерпывающее представление транспортных подсистем, включая транспортные средства, системы мониторинга характеристик транспортных потоков.
MITSIMLab представляет установленные функции систем управления транспортом на детальном уровне, включая важные аспекты центра управления транспортом, системы наблюдения, алгоритмы управления, для того чтобы создать адекватную модель с широким выбором вариантов. Моделирование позволяет иметь возможность изменения полос движения и их выбор водителем. Водители делятся на тех, кто информирован об условиях поездки, и тех, кто не информирован об условиях поездки. При этом предполагается, что информированные водители имеют достаточные данные, чтобы узнать о возможностях своей поездки по тому или иному маршруту. Цель MITSIM спрогнозировать поведение любых водителей, находящихся на улично-дорожной сети.
MITSIM позволяет при данном времени поездки предложить альтернативный маршрут до своего пункта назначения с условием выполнения всех требований по организации дорожного движения. Также рассматриваются ситуации, когда есть платные участки дорог, дорожные инциденты и рассматривается реакция водителей на них.
MITSIMLab используется в США, Великобритании, Швеции, Италии, Швейцарии, Японии, Корее, Малайзии и других странах.
DynaMIT является современной системой моделирования в реальном режиме времени, которая специально предназначена для эффективной поддержки Транспортных Информационных Систем, Автоматизированных систем управления дорожным движением и Центров управления движением.
DynaMIT осуществляет моделирование на мезоуровне. DynaMIT использует совокупность детально проработанных моделей транспортных потоков, а мезоуровень позволяет реализовать функции моделирования условий движения в режиме реального времени. Программа использует методы информирования водителей – знаки с изменяющейся информацией, информационные табло. Таким образом, система управления транспортом может не только координировать и оптимизировать маршрутную сеть, но и информировать участников дорожного движения о ситуации на дороге в режиме реального времени.
Методологии для онлайн и оффлайн оценки потоков и оффлайн и онлайн калибровки различных параметров транспортных потоков позволяют получать адекватные результаты для систем управления.
Ключом к функциональности DynaMIT является детальное представление сети, в сочетании с моделями поведения пользователей сети. Благодаря эффективной интеграции архивных информационных баз данных данных, получаемых в режиме реального времени, Dynamit эффективно обеспечивает:
-оценку состояния сети;
-прогнозы изменения состояния сети при различных мероприятиях по управлению движением;
— стратегии распространения информации для участников движения.
Приведенная информация позволяет произвести обоснованный выбор соответствующего программно-моделирующего комплекса для решения практических задач по организации дорожного движения.
6.4.Сбор и подготовка данных
Источник: infopedia.su
Настройка параметров программы AIMSUN NG. Создание сегментов УДС. Создание перекрёстков. Транспортное состояние УДС. Вызывное управление светофорным объектом
Приступая к работе в программе AIMSUN NG, перед созданием новой модели (File / New), необходимо выставить общие параметры рабочей среды.
Это можно сделать используя меню Edit / Preferences / Location
Установим параметры длины как метрические ( Units — Metric) и правостороннее направление движения по дорогам (Rule of the Road- Right’).
Упражнение 2. Задний план (подложка).
В данном упражнении мы импортируем файл изображения который поможет нам в создании рабочей модели. Для выбора файлов подложки нам предлагается множество различных форматов, наиболее распространенными из них являются форматы AutoCad (.dwg), Jpeg Image (.jpg) и Getram Network (.gis). Это можно сделать используя меню File / Import:
Начнем с импортирования .dwg файла Background.dwg (расположение файла “\10.10.145.110Aimsungdocsexercises” или по указанию преподавателя). Принимаем использующиеся по умолчанию настройки: Geo Units – Meters и Encoding – System. Далее в главном меню выполняем команду View / Whole World, для отображения всей рабочей области.
Следующим шагом при работе с подложками, является управление слоями, отображающимися в рабочей области программы. Управление осуществляется из диалогового окна Layers (которое должно находиться в правой стороне рабочей области программы), если же это окно не активно/видимо, то активировать его можно через меню Window / Windows / Layers. Активируем слои, путём установления галочек напротив их названий: MACRO(общий план, граница), SOMBRAS (скрытые объекты) VITORIA (план улично-дорожной сети).
Далее мы импортируем файл изображения image.jpg, путём выполнения команды File / Import / Image File.
После этого устанавливаем масштаб и положение изображения относительного параметров исходной рабочей области. Для выставления масштаба, необходимо двойным нажатием левой кнопки мыши вызвать меню свойств изображения. Установить Scale равным 1:1500.
Следующим действием перетаскиваем изображение в правую часть экрана ( с координатами X=16199.8 Y= -497.5), совмещая два изображения, путём зажатия левой кнопки мыши с указанием курсора на объекте, и перемещении его в нужном направлении. Двойное нажатие на имени image.jpg в окне Layers и установление параметра Allow Objeсt Editing — блокирует изображение, не позволяя дальнейшее его выделение и перемещение.
Окончательное изображение должно выглядеть следующим образом:
Вернуться к списку занятий
2 ЗАНЯТИЕ: Сегменты.
Упражнение 3. Создание сегментов УДС.
Сейчас мы можем приступить к созданию очертаний УДС в выделенной красным области на изображении (как показано на рисунке снизу):
На данном рисунке уже обозначены необходимые элементы.
Нажмите кнопку ‘Create Section’ button , расположенную на основной панели. Нажатием левой кнопкой мыши на изображении плана УДС выполняется указание первой точки начала сегмента дороги, дальнейшее нажатие клавиши указывает направление геометрии сегмента. Двойное нажатие левой клавиши мыши заканчивает процедуру создание сегмента.Позиция сегмента может быть изменена, путем изменения положения указанных точек (красная обводка) на его центральной линии, которая видима при выделении объекта.
Создание изломов или поворотов сегмента трассы.
Выполнение поворотов сегментов трассы можно выполнить по средствам прямых или изогнутых линий.По умолчанию используется прямое соединение вершин углов сегмента трассы.
Для того чтобы добавить новую вершину угла поворота сегмента трассы, необходимо выделить сегмент, нажать на кнопку “New Vertex” (прямая или изогнутая), далее зажатием левой кнопки мыши выполнить разрез линией сечения в том месте где необходимо указать вершину угла. Эта точка может быть перемещена для изменения угла поворота сегмента трассы.
Чтобы добавить или удалить полосы для каждого направления, необходимо выделить сегмент трассы, правым щелчком на нем. В появившемся контекстном меню выбрать “Number of lines”(количество полос)/[количество]. Также данное действие можно выполнить для выделенного сегмента трассы путём нажатия комбинации клавиш CTRL+[количество полос].
Добавление полос для перестроения.
Для добавления полос для перестроения используются боковые точки, расположенные рядом с концом и началом сегмента трассы (выделенные зелёным цветом). Отведите данную точку в соответствующую сторону до появления дополнительной полосы. Длинна полосы перестроения задается так же этой точкой путём её перемещения вдоль сегмента трассы.
Возможно выполнение объединения различных сегментов трассы в один объект УДС. Это возможно сделать путём выделения необходимых сегментов трассы и выполнения команды “Join” в контекстном меню вызываемом правой кнопкой мыши на одном из выделенных объектах или нажатием комбинации кнопок [Ctrl+M].
Вернуться к списку занятий
3 ЗАНЯТИЕ: Перекрёстки
Упражнение 4. Создание перекрёстков.
В этом упражнении, мы создадим перекрёстки дорог, в местах подходов сегментов трассы, обозначенных на рисунке снизу.
Источник: vunivere.ru
Диплом Семаго. Диплом Семаго И.М. АП-91 (1). Оценка эффективности выделенных полос наземного городского пассажирского транспорта
Единственный в мире Музей Смайликов
Самая яркая достопримечательность Крыма
Скачать 334.82 Kb.
1.2. Описание существующих программных продуктов, реализующих аналоги предлагаемой разработки
В настоящий момент рынок программных продуктов в области транспортного планирования (макро-моделирования) и организации движения (микро-моделирования) только начинает формироваться. Одной из первых и программ, реализующих представленный выше четырехшаговый алгоритм загрузки транспортных сетей является программа EMME/2. (расшифровка «Equilibre Multimodal, Multimodal Equilibrium» означает «Мультимодальное Равновесие»). Первые подобные транспортные модели на основе данного программного продукта были созданы в Канаде и в Финляндии. Программное обеспечение EMME/2 разрабатывалось как интерактивно-графическая гибкая среда моделирования для городского и регионального транспортного планирования.
На российском рынке можно отметить две системы моделирования движения Vissim+Visum (PTV Vision) и Aimsun NG (TSS). По своим возможностям и области решаемых задач системы практически идентичны и объединяют в себе полный пакет программного обеспечения для планирования, анализа и организации транспортного движения.
В модуле VISUM PTV Vision® реализован первый уровень моделирования – макро-моделирование, в котором объектом моделирования является транспортный поток. На сегодняшний день в мире существует также и множество специальных систем для микро-моделирования транспортных потоков, например, VISSIM, TRANSIMS, PARAMICS, EMME/2, SATURN [27].
1.3. Описание целевого назначения и основных характеристик программного комплекса, включающего модуль оценки эффективности элементов транспортной сети (МОЭТС)
Программный комплекс представляет собой сетевую систему, состоящую из пакета имитационного моделирования Aimsun, программного комплекса подготовки данных и визуализации результатов транспортного моделирования AnetEditor и геоинформационной системы Mappl (Рисунок 1.1). В свою очередь, комплекс подготовки данных и визуализации результатов включает модули подготовки данных (ПК) и комплексной оценки эффективности маршрута (КОЭМ).
Рисунок 1.1 Программный комплекс проектирования параметров УДС
1.3.1 Пакет имитационного моделирования Aimsun
ПИМ Aimsun представляет собой полнофункциональный комплекс инструментов анализа транспортных потоков и перевозок, который может использоваться для планирования, детального моделирования и исследования требований и условий деятельности в сфере транспорта. Продукт реализует интегрированную платформу, пригодную для выполнения как статического, так и динамического моделирования. ПИМ Aimsun спроектирован и реализован в помощь аналитику, применяющему на практике четырехступенчатую модель транспортного планирования. Основные функции приложения таковы: статическое распределение (назначение) трафика (одно- и многопользовательское), анализ запросов (включая импорт/экспорт матриц, манипуляции с матрицами, анализ местоположения детекторов и корректировку матриц) и генерация обходов.
Моделирования дорожного движения необходимо как для выявления эффективных стратегий управления транспортными потоками, так и для поиска оптимальных решений по развитию улично-дорожной сети (УДС) в периоды реконструкции, ремонтов коммуникаций и пр.
Целью моделирования является определение оптимальной топологии УДС, адекватный выбор расположения технических средств организации дорожного движения, определение возможных этапов будущего развития. На модели можно опробовать влияние всплесков интенсивности, влияние перекрытия полос движения, связанное с предстоящей реконструкцией, на общую транспортную ситуацию, что невозможно сделать в реальной сети.
Исходными данными для моделирования являются результаты транспортного обследования, в ходе которого выявляются:
- количество полос дорожного полотна;
- ширина полос дорожного полотна;
- ширина обочины;
- геометрические данные пересечений;
- количество и расположение остановок городского транспорта;
- расположение знаков регулирования дорожного движения.
- длину;
- ширину;
- максимальную допустимую скорость;
- максимальное ускорение;
- максимальное и нормальное торможение;
- время реакции водителя;
- минимальную дистанцию между ТС;
- уровень потребления топлива;
- уровень выброса загрязняющих веществ.
- организацию дорожного движения на перекрестках;
- фактические временные параметры работы СО;
- наличие регистрирующих камер и управляющих детекторов на перекрестке.
- входную интенсивность движения;
- интенсивность движения на поворотных направлениях.
- наличие парковок в пределах исследуемой сети;
- количество автомобилей выезжающих с парковок, расположенных вдоль дорог, в час.
1.3.2 Геоинформационная система Mappl
Географическая информационная система Mappl (ГИС Mappl) – это система, обеспечивающая сбор, хранение, обработку, отображение и распространение данных, а также получение на их основе новой информации о пространственно-ориентированных явлениях. В ГИС информация организована в виде слоев.
Каждый слой представляет собой совокупность объектов, объединенных каким-либо общим признаком (например, тематические слои зданий, гидрографических объектов и др.). В свою очередь, каждый объект в ГИС характеризуется координатной парой (или набором координат) и некоторыми атрибутивными характеристиками. ГИС предоставляет возможности накопления и анализа пространственной информации, оперативного поиска объектов, их отображения в удобном для использования виде, осуществления различного рода поисково-справочных процедур. Данные со слоёв хранятся в реляционной СУБД. ГИС хранит данные в MySQL.
1.3.3 Программный комплекс подготовки данных и визуализации результатов транспортного моделирования ANetEditor
Программный комплекс ANetEditor (рисунок 1.1) создан для распределенной подготовки данных и визуализации результатов транспортного моделирования пакета Aimsun. Он использует ГИС Mappl для редактирования и отображения объектов. В отличии от пакета Aimsun, комплекс ANetEditor позволяет анализировать результаты моделирования Основным недостатком программного комплекса Аimsun следует считать то, что при моделировании необходимых параметров он отражает загруженность каждой секции в отдельности, при этом не учитывая влияние одной секции на другую. Последнее может быть определено как достаточно большая погрешность в значительной степени снижающей эффективность прогнозирования «пробкообразования».
В свою очередь комплекс ANetEditor позволяет оценивать как результаты моделирования по каждой секции в отдельности, так и рассматривать «пробку» как единое целое, т.е. в данном случае присутствует влияние одной секции на другую, что позволяет комплексно анализировать систему «пробкообразования» как единое целое, тем самым в значительной степени повышая эффективность прогнозирования.
Следует отметить также, что, в отличии от Aimsun, ANetEditor экономически более целесообразен в плане дешевизны, а также к его достоинству можно отнести возможность изменения функции визуализации.
Источник: topuch.com