Исследование методов моделирования транспортных потоков на микроуровне и реализация имитатора транспортных потоков в среде AnyLogic

Исследование методов моделирования

транспортных потоков на

микроуровне и реализация имитатора транспортных

потоков в среде AnyLogic

Магистрантка: Евгения Петрова

Руководитель: Mg.sc.comp. Елена Юршевич

Консультант: Dr.sc.ing. Ирина Яцкив

Определение области исследования

Актуальность работы

•  Существующие исследования моделей поведения водителей основываются на серьезных допущениях:

–  Модели исследуются в однополосных потоках

–  Не учитываются внешние помехи (перестроения, другие участники движения, погодные условия и т.д.)

•  Такого рода исследования затруднительно проводить на натурных экспериментах и требуют специализированного программного продукта

Цель

Реализовать имитатор транспортных потоков, позволяющий проводить исследования моделей транспортных потоков в условиях, приближенных к реальным и провести сравнительный анализ некоторых моделей поведения участников движения

Поставленные задачи (1/3)

I. Анализ существующих моделей следования

–  Сделать обзор существующих подходов в моделировании ТС и трафика

–  Выделить и провести классификацию подходов в моделировании поведения транспортных средств

–  Провести сравнительный анализ моделей следования на полосе движения

–  Выделить достоинства и недостатки рассмотренных моделей

–  Определить ряд допущений, при которых проводились исследования моделей

Поставленные задачи (2/3)

II. Реализовать программный продукт «Имитатор транспортных потоков»

–  Изучить психо-физические модели  следования

Видеманна и Гипса

–  Изучить модель смены полосы Гиппса – Программно реализовать:

•  Среду, позволяющую строить транспортную сеть любой конфигурации

•  Модели поведения водителя (модели следования)

•  Модели смены полосы

Поставленные задачи (3/3)

II. Реализовать программный продукт

«Имитатор транспортных потоков»

Имитатор должен поддерживать:

•  Модели принятия решения на перекрестках

•  Возможность сбора статистики, характеризующей потоки транспортных средств

•  Возможность учета погодных условий

•  Интерфейс, позволяющий ставить эксперименты с моделями

– Провести демонстрационные эксперименты

Список рассмотренных моделей

•  Модели микроуровня (microscopic models)

•  Модели мезоуровня (mesoscopic models)

•  Модели макроуровня (macroscopic models)

•  Субмикроскопические модели

(submicroscopic simulation models)

Дерево классификации моделей микроуровня

Обзор моделей семейства carfollowing

•  Gazis-Herman-Rothery (GHR)

•  Collision Avoidance model (CA)

–  Модели Kametani и Sasaki, Гиппс, Лѐйцбаха, Крауса

•  Psychophysical or Action Point model (AP)

–  Модель Видеманна

•  Linear model

–  Модели Helly, Hanken и Rockwell, Burnham и Seo, Aron Xing

•  Fuzzy logic-based model

–  Модели Rekersbring , Henn, McDonald и Wu

Признаки, по которым проводилось сравнения моделей семейства car-following

•  Способ представления транспортной сети (TC);

•  Перечень характеристик транспортного средства (ТС), которые учитываются в модели;

•  Характеристики потока и дороги, которые могут учитываться при моделировании;

•  Характеристики поведения водителя.

Результат сравнительного анализа

üüПо способу представления ТСПо набору характеристик транспортных средствüПо набору характеристик потока ü По набору характеристик водителя дороги

Требования к имитатору

•  Поддерживаемые модели:

üМодель следования за лидером Видемана

üМодель следования за лидером Гиппса

üМодель смены полосы Гиппса

•  Функциональные требования:

üВозможность построения сложных транспортных сетей