Адаптивное регулирование позволяет получить максимум возможной мобильности без переустройства имеющейся транспортной инфраструктуры, то есть при минимальных вложениях. Основой такой оптимизации дорожного движения являются регулярно обновляемые данные о транспортной обстановке УДС. На основе получаемой информации могут применяться следующие меры:
- организация реверсивного движения;
- адаптивное регулирование перекрестков;
- координированное управление сети перекрестков;
- назначение рекомендуемой скорости движения.
Преградой для широкого внедрения адаптивного регулирования сегодня являются трудоемкость регулярного сбора данных о транспортных потоках и высокая стоимость содержания парка транспортных датчиков. Проблема содержания датчика в том, что при обнаружении аномалий в его показаниях сложно установить, испра- вен ли он и отображает ли объективную картину.
Для решения этого вопроса приходится дублировать датчики, выезжать на место расположения, устанавли- вать видеокамеры. В результате проекты по адаптивно- му регулированию перекрестков зачастую вырождаются в сценарное регулирование, что фактически сводится к изменению ОДД и не дает должного эффекта.
Но эта проблема уходит в прошлое: технологии компьютерного зрения и машинного обучения позволили сделать адаптивное регулирование реальностью. Единственным полноценным решением на сегодня в России является ПО TrafficData. При этом для реализации системы адаптивного регулирования на его базе не требуется дополнительной аппаратной части, достаточно имею- щихся уличных камер видеонаблюдения.
Рассмотрим задачу более подробно на примере стандартного крестообразного перекрестка. Для этого возьмем один из перекрестков города Уфы, оснащенный камерой видеонаблюдения (просп. Октября — ул. 50-летия СССР).
ОСНОВЫ АДАПТИВНОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ
Задачу адаптивного регулирования сформулируем следующим образом: создание перекрестка, способного автоматически подбирать оптимальный сигнальный план, реагируя на изменения дорожной обстановки (рис. 1).
Адаптивное регулирование перекрестка состоит из 4-х основных шагов:
- Сбор данных о транспортной обстановке. Это реализовано при помощи ПО TrafficData Land на базе компьютерного зрения. TrafficData Land превращает обычную камеру видеонаблюдения в видеосенсор широкого действия. Производится детекция транспортных средств и пешеходов, строятся траектории участников движения. При этом, например, для стандартного крестообразного перекрестка достаточно одной камеры, установленной с правильным ракурсом. Данные собираются в потоковом режиме посредством модуля TrafficData Live с камер видеонаблюдения дорожной сети. Для этого достаточно предоставить программе доступ к ip-камере по протоколу RTSP.
- Анализ транспортного потока посредством встроенных в TrafficData Land инструментов видеоаналитики. Основные исходные данные, которые требуются для оптимизации длительности фаз светофорных объектов, — это интенсивность транспортных средств и пешеходов по направлениям движения, а также определение состава транспортного потока для приведения интенсивности к легковому автомобилю. В случае отсутствия заторовых ситуаций, то есть когда все автомобили направления успевают проехать на разрешающий сигнал светофора, этих данных достаточно. В противном случае требуются дополнительные данные:
а) определение занимаемых полос движения;
б) определение длин очередей на подходе к объекту регулирования;
в) определение задержки в движении транспортного средства в очереди и при проезде перекрестка на разрешающий сигнал светофора. - Расчет оптимальных длительностей фаз светофорных объектов на базе транспортной модели перекрестка. Обновляемые каждые 5 минут данные о дорожной обстановке, обработанные модулем видеоаналитики, передаются в заранее подготовленную математическую модель перекрестка. Далее производится расчет оптимальных длительностей фаз светофорных циклов перекрестка. Критерий оптимума — минимум задержки в движении транспортных средств и пешеходов.
- Обновление светофорных циклов. Каждые 5 минут рассчитывается и загружается оптимальная программа работы дорожного контроллера, основанная на актуальных исходных данных о транспортной обстановке. Загрузку программы можно осуществлять автоматически либо запрашивать подтверждение диспетчера. Описанный цикл из 4-х шагов повторяется каждые 5 минут. Это позволяет оперативно актуализировать режим работы светофорного объекта, реагируя на изменения дорожной обстановки.



ДИСПЕТЧЕРИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА РЕГУЛИРОВАНИЯ
Для мониторинга качества адаптивного регулирования перекрестков разработана система диспетчеризации, которая выполняет следующие функции:
- диагностика аномалий — автоматическая оценка работоспособности камеры видеонаблюдения, проверка получения сигнала, фокусировки, загрязнения/заслонения объектива, направления обзора и пр.; при обнаружении аномалий с помощью видеоаналитики система направляет диспетчеру уведомление о необходимости настройки камеры видеонаблюдения;
- отображение дорожной ситуации в реальном времени, дополненной информацией видеоаналитики;
- отображение действующих сигнальных планов, подобранных системой;
- управление работой системы; возможность переключения между автоматическим и ручным назначением сигнальных планов;
- отображение геоданных светофорного объекта; графическое отображение объекта регулирования на карте для удобства навигации при наличии сети объектов.
Диспетчеризация процесса регулирования
МАСШТАБИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ
Предусмотрена возможность расширения количества автоматически регулируемых перекрестков и объединения их в единую сеть. Такая масштабируемость позволяет решать следующие задачи:
- создание автоматизированной системы мониторинга дорожного движения УДС;
- регулярное обновление данных для актуализации транспортной модели города;
- автоматизация управления планами координации набора перекрестков УДС;
- создание технической базы для ИТС.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Скорость строительства транспортных магистралей зачастую не поспевает за возрастающей автомобильной нагрузкой на дорожную сеть. Поэтому оптимизация дорожного движения уже давно привлекает инженеров как экономичный и эффективный способ решения транспортных проблем. К сожалению, ранее не хватало технологий, позволяющих реализовать оптимальное использование УДС в полной мере. Сегодня ситуация изменилась. Теперь мы можем более взвешенно принимать решение о новом строительстве и прибегать к нему уже после того, как добьемся максимума эффективности УДС с помощью оптимизации транспортных потоков.
(Источник: Журнал Дороги. Инновации в строительстве №88. Сентябрь, 2020. Скачать в PDF)