ru

Инновационное решение для адаптивного регулирования светофорных объектов

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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
Рис. 1. Постановка задачи адаптивного регулирования
Рис. 1. Постановка задачи адаптивного регулирования
Рис. 2. Анализ транспортного потока
Рис. 2. Анализ транспортного потока
Определение длин очередей
Определение длин очередей

 

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
    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)