Выбор программного обеспечения

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.

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.

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