Калибровка модели движения маршрутных транспортных средств в программе Sumo

Размещено на http://www.allbest.ru/

Пензенский государственный университет архитектуры и строительства

КАЛИБРОВКА МОДЕЛИ ДВИЖЕНИЯ МАРШРУТНЫХ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ В ПРОГРАММЕ SUMO

Скрипкин Павел Борисович,

Власов Алексей Александрович,

Касимова Ольга Андреевна

В статье представлена методика моделирования движения транспорта общего пользования в программе SUMO. Приведены результаты натурных исследований динамики движения автобусов в городских условиях и времени обслуживания пассажиров на остановочных пунктах.

Ключевые слова: время обслуживания пассажиров, максимальная скорость, максимальное ускорение и замедление, моделирование, транспорт общего пользования транспорт движение моделирование sumo

Рост парка автотранспортных средств диктует необходимость использования имитационных моделей транспортных потоков как при разработке новых методов и алгоритмов управления, так и при решении задач планирования реконструкции улично-дорожной сети и организации дорожным движением.

В теории транспортных потоков различается три класса моделей, отличающихся уровнем детализации [1]. В макроскопических моделях основной задачей является установление состояния транспортного потока в пространстве плотность - скорость, значение которых определяется на уровне средних значений. Микроскопические модели моделируют движение отдельных транспортных средств на дороге, главным образом предполагая, что поведение транспортного средства зависит от двух факторов, физических способностей к перемещению транспортного средства и поведения водителя. Мезоскопическое моделирование расположено на границе между микроскопическими и макроскопическими моделированиями. Движение транспортного средства моделируется, используя аппроксимацию очереди и перемещения отдельных автомобилей между такими очередями.

В исследованиях методов организации движения и алгоритмов управления светофорными объектами стандартом де-факто стало использование микроскопических моделей.

В настоящее время имеются как коммерческие программные продукты (Aimsun, Vissim, CORSIM и др.), так и свободно распространяемые. Особый интерес представляет программа SUMO (Simulation of Urban MObility), разработанная в DLR [2] и имееющая статус открытой (open source) микроскопической среды моделирования дорожного движения. Несмотря на отсутствие графического редактора транспортной сети, и транспортного спроса, является прекрасным инструментом в исследовании дорожного движения благодаря своей гибкости и открытости. В SUMO при помощи пакета расширения TraCI могут быть реализованы новые подходы к управлению дорожным движением и выполнена оценка их эффективности. В отличие от коммерческих продуктов (Aimsun, Vissim, CORSIM и др.), модель SUMO встраивается в программу, написанную на языке программирования Python, и при этом исследователь получает полный контроль над процессом моделирования. Рассмотрим подробнее создание модели транспортной сети, на которой осуществляется движение маршрутных транспортных средств.

Структура модели SUMO. Имитационное моделирование в программе SUMO производится в форме сценариев, хранящихся в файле *.sumo.cfg (рисунок 1). Сценарий содержит описание сети в файле *.net.xml, транспортный спрос *.rou.xml и файлы дополнений, содержащий дополнительную информацию о моделировании *.add.xml.

Рисунок 1 Процесс моделирования в SUMO

В первом приближении транспортные сети SUMO представляют собой направленный граф, узлы (nodes) которого представляют собой пересечения (intersections/junctions), а связи (edges) - перегоны автомобильных дорог или городских улиц.

В SUMO отсутствует графический редактор сетей. Создание сети производится при помощи утилит NETCONVERT в режиме командной строки. NETCONVERT служит для преобразования транспортных сетей из форматов ГИС - Esri ArcView (*.shp), OpenStreetMap (*.osm.xml), а так же генерации сетей из файлов описания узлов (*.nod.xml) и связей (*.edg.xml).

Транспортный спрос в сценарии моделирования задается в файле *.rou.xml, содержащий описание типов транспортных средств (габариты, динамика и т.д.), время и место появления транспортного средства в сети, маршрут движения. Задание транспортного спроса производится на основе OD-матриц (OD2TRIPS), данных от детекторов транспорта (DFROUTER), случайного транспортного потока или долей поворотных потоков на пересечениях (DUAROUTER, JTRROUTER).

Для визуализации процесса моделирования используется графический интерфейс SUMOGUI (рисунок 2).

Рисунок 2 Графический интерфейс среды моделирования SUMO

Особенностью моделирования транспорта общего пользования в SUMO является задание маршрутов движения, автобусных остановок и потока транспорта общего пользования в отдельном файле дополнений *.add.xml в следующем виде:

<additional>

<busStop id=”Nekrasova” lane=”3? startPos=”70? endPos=”100? lines=”0? />

<busStop id=”Pugacheva” lane=”2? startPos=”70? endPos=”100? lines=”0? />

<vtype id=” BUS” accel=”2.6? decel=”4.5? sigma=”0.5? length=”15? maxspeed=”50?/>

<vehicle id=”00_1? type=”BUS” depart=”0? color=”255,0,0?>

<route edges=”3 2 1 0 -2/>

<stop bus_stop=”Rembyttehnica” duration=”20? />

<stop bus_stop=”Pugacheva” duration=”33? />

</vehicle>

</additional>

Выполнение моделирования предусматривает выполнение следующих шагов:

- построение сети;

- построение транспортного спроса;

- калибровка модели;

- выполнение моделирования и получение необходимой информации.

Калибровка модели движения маршрутных транспортных средств. Для корректного моделирования движения маршрутных транспортных средств необходимо проведение натурных исследований их режимов движения [3, 4]:

- максимальное ускорение acell и замедление decell транспортных средств;

- максимальная желаемая скорость движения в свободных условий движения V_max.

Для проведения исследований режимов работы МТС использовался видеорегистратор для автотранспорта «ОКО-Архив III Авто GPS». Видеорегистратор позволяет производить видеозапись с 1-4 телекамер во время движения или стоянки автомобиля на встроенный сменный жесткий диск. Устройство имеет встроенный GPS-приемник и внешнюю антенну, что позволяет записывать маршрут движения автомобиля, синхронизируя его с записью с видеокамер. Как правило, приёмником GPS навигационные сообщения посылаются автоматически с интервалом в 1 секунду, что позволяет подробно отслеживать движение МТС. Записанные GPS-треки можно сохранить в формате KML или NMEA 0183.

Рисунок 3 Внешний вид «ОКО-Архив III Авто GPS»

Для оценки режимов движения МТС было проведено 17 заездов по проспекту Строителей г. Пензы на участке от ул. Стасова до ул. 8 Марта. Для расшифровки результатов исследований треки движения автомобилей сохранялись в текстовых файлах в формате NMEA-0183.

«NMEA 0183» («National Marine Electronics Association») - текстовый протокол связи морского (как правило, навигационного) оборудования между собой. Протокол NMEA так же используется производителями GPS приёмников.

Полный набор сообщения в NMEA 0183 и команд достаточно велик. Для решения задачи исследования движения МТС интерес представляет навигационное сообщение $GPVTG, в котором значение скорости объекта передается в км/ч. В приведенном ниже сообщении скорость транспортного средства составляла 50,75 км/ч:

$GPVTG,287.68,T,,M,27.39,N,50.75,K,A*36

Для разбора текстового файла, содержащего навигационные данные в формате NMEA 0183, разработана программа на языке Python. Программа производит поиск в файле регулярных выражений вида `N,(.*),K', содержащее значение скорости и сохраняющий результаты скорости транспортного средства в файл для последующего анализа.

Рисунок 4 График скорости движения МТС на маршруте движения

С учетом дискретности получения навигационного сигнала, равной 1 с, ускорение транспортных средств a_n может быть вычислено по следующей формуле:

;

где V_n - текущая скорость, км/ч; V_n-1 - скорость движения на предыдущем шаге, км/ч.

Пример расчета ускорений движения маршрутных транспортных средств приведен на рисунке 4. Результаты обработки проведенных исследований приведены в таблице 1.

Рисунок 4 График ускорений маршрутных транспотных средств на маршруте движения

Таблица 1

Результаты исследований режимов движения маршрутных транспортных средств на маршрутах движения

Время нахождение маршрутного транспортного средства на остановочном пункте определяется временем, которое затрачивается на ожидание в очереди на посадку пассажиров t₁, чистого времени обслуживания пассажиров t₂ (время на вход и выход пассажиров), на открытие и закрытие дверей t₃, а так же времени отъезда с остановочного пункта t₄. Для модели SUMO значимым является сумма чистого времени обслуживания пассажиров и время на открытие / закрытие дверей:

.

На остановочных пунктах г. Пензы проведены натурные исследования времени t_obs. Математическое ожидание времени нахождения маршрутного транспортного средства составило 13,35с при дисперсии 41,28.

Выполненный подбор функции плотности распределения показал, что в лучшей степени наблюдаемые данные описываются логнормальным законом распределения (рисунок 5).

Рисунок 5 Функция плотности распределения времени нахождения маршрутного транспортного средства на остановочном пункте

Натурные исследования режимов движения маршрутных транспортных средств позволили получить максимальные значения и дисперсию скорости движения, ускорения и замедления необходимые для моделирования динамики движения. Полученные значения времени нахождения маршрутных транспортных средств на остановочных пунктах позволяют адекватно воспроизвести процесс обслуживания пассажиров.

В дальнейшем полученные параметры будут использованы для моделирования работы и оценки эффективности методов предоставления приоритета маршрутным транспортным средствам, описанных в работе [5].

Библиографический список

1. Власов А.А. Адаптивные системы управления дорожным движением в городах/А.А. Власов: монография. Пенза: Изд-во ПГУАС, 2012. 162 с.

2. Recent Development and Applications of SUMO -Simulation of Urban MObility/Daniel Krajzewicz, Jakob Erdmann, Michael Behrisch, and Laura Bieker.//International Journal On Advances in Systems and Measurements, 2012. -5 (3&4). p. 128-138.

3. Власов А.А. Использование программы микроскопического моделирования SUMO для оценки эффективности алгоритмов управления транспортными потоками / Власов А.А., Орлов Н.А., Чушкина Ж.А. // Современная техника и технологии. 2014. № 9. URL: http://technology.snauka.ru/2014/09/4418(дата обращения: 29.10.2014).

4. Горелов А.М. Калибровка микроскопических моделей в задачах управления транспортными системами городов / Горелов А.М., Орлов Н.А., Власов А.А. // Региональная архитектура и строительство. 2014. № 1. С. 175-180.

5. Скрипкин П.Б. Предоставления приоритета в движении транспорту общего пользования в автоматизированных системах управления движением / Скрипкин П.Б., Власов А.А. // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 12-1 (44). С. 114-118.

Размещено на Allbest.ru