ПОСТРОЕНИЕ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ДВИЖЕНИЕМ ТРАНСПОРТА НА БАЗЕ ИНСТРУМЕНТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ

Шинкарев А.А.

Аспирант, Южно-Уральский государственный университет

ПОСТРОЕНИЕ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ДВИЖЕНИЕМ ТРАНСПОРТА НА БАЗЕ ИНСТРУМЕНТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ

Аннотация

В данной работе обоснована актуальность построения систем управления движением транспорта, направленных не только на управление дорожным движением, но и на развитие улично-дорожной сети. Основой подобных систем выбраны инструменты моделирования транспортных потоков. Приведены критерии сравнения эффективности проектных решений, этапы их подготовки и принятия. Сформулированы две наиболее острые проблемы при построении рассматриваемых систем, стоящие перед многими городами. Также в общем виде формализована базовая концепция построения систем управления движением транспорта.

Ключевые слова: дорожное движение, управление, развитие, моделирование, транспортный поток.

Shinkarev A.A.

Postgraduate student, South Ural State University

BUILDING OF TRAFFIC MANAGEMENT SYSTEMS BASED ON TRAFFIC FLOW MODELING INSTRUMENTS

Abstract

Relevance of building of the traffic management systems that target not only the traffic management but also the road network development is justified. Traffic flow modeling instruments are selected as the basement of such systems. Comparison criteria of design solutions efficiency are shown. Also the design solutions stages of preparation and acceptance are listed. Two of the most critical problems that lots of cities deal with during the systems building are formulated. Also the general view of traffic management systems building base concept is formalized.

Keywords: traffic, management, development, modeling, traffic flow.

На сегодняшний день является острой необходимость в повышении качества управления и организации дорожного движения. Однако зачастую этот вопрос решается без взаимосвязи с главной стратегической задачей своевременного развития улично-дорожной сети (УДС).

Когда предпочтение отдается только организации движения в ущерб решения локальных задач, теряется фокус работы на перспективу, а именно проактивной работы. Результатом такого выбора становится не готовность к разрешению накапливающихся неразрешенных проблем. Ситуация усугубляется тем, что подготовительная работа по выявлению возможных проблем с пропускной способностью не проводилась, так как решались краткосрочные задачи на уже сложившейся УДС города.

Таким образом, на сегодняшний день не теряет своей актуальности задача своевременного развития УДС городов на базе инструментов моделирования транспортных потоков.  Проблематика заключается в том, что  большинство автоматизированных систем управления дорожным движением (АСУДД) не решают данную задачу, а лишь регулируют движение на сложившейся сети.

Для того, чтобы формализовать процесс построения систем управления движением транспорта на базе инструментов моделирования транспортных потоков, учитывающий необходимость решения как задачи развития УДС городов, так и задачи управления дорожным движением, попробуем сформулировать методику создания систем подобного рода.

Для проведения обоснованного выбора проектных решений, направленных на улучшение дорожной ситуации, необходимо иметь возможность сравнивать их между собой по следующим критериям:

1. Срок окупаемости внедряемого решения. Очень важным аспектом является время, которое необходимо системе для того, чтобы экономически оправдать свое внедрение.
2. Увеличение пропускной способности. Образование заторных ситуаций на дорогах и неудовлетворительное качество предоставляемых транспортных услуг возникает тогда, когда УДС уже не может соответствовать постоянно растущим потребностям общества.
3. Увеличение скорости сообщения. Увеличивая пропускную способность системы мы не всегда можем говорить об увеличении скорости сообщения, то есть о сокращении фактического времени, которое необходимо автомобилисту, чтобы добраться из точки А в точку Б.
4. Влияние на работу массового пассажирского транспорта. Одним из наиболее сложных вопросов является степень влияния принимаемого решения на качество услуг, предоставляемых общественным транспортом.
5. Стоимость внедрения и поддержки. Как и срок окупаемости, этот критерий тесно связан с экономической целесообразностью реализации проекта в среднесрочной и долгосрочной перспективе.

Использование малозатратных средств моделирования транспортных потоков становится особенно актуально в условиях нового экономического кризиса, а также недофинансирования на его фоне подразделений министерства транспорта России.

В рамках рассматриваемой предметной области управления дорожным движением и развития УДС городов,  подготовка и принятие управленческих решений включает в себя следующие основные этапы:

1. Выявление ключевых целей и задач, относящихся к сферам регулирования, управления и развития. В качестве общих стратегических задач на уровне страны необходимо руководствоваться Транспортной стратегией РФ на период до 2030 года [1].
2. Выявление приоритетов сформированных целей и задач на краткосрочную, среднесрочную и долгосрочную перспективу. От грамотной расстановки приоритетов зависит не только предмет финансирования, но и, возможно, то, насколько быстро качество предоставляемых транспортных услуг повысится до степени, полностью удовлетворяющей запросы общества.
3. Анализ сложившейся дорожной ситуации, выявление текущих проблем с помощью экспертного сообщества и проверка высказываемых предположений об их природе при помощи средств моделирования и визуализации.
4. Подбор решений, направленных на устранение наиболее острых проблем и на развитие УДС городов. Как было сказано ранее, приоритетом должно являться развитие УДС городов в целом и решение наиболее критичных проблем городов, однако также целесообразным является соблюдение баланса между активными действиями в качестве реакции на проблемы, и проактивными действиями, направленными на борьбу с будущими сложностями.
5. Моделирование применения каждого проектного варианта с привлечением экспертных оценок как до моделирования, то есть на этапе проектирования, так и после такового.
6. Выбор наиболее рациональных и уместных альтернатив на основе сформулированных целей, задач, а также степени соответствия критериям эффективности. Не достаточно лишь апробации экспертных оценок моделирования и доказательства адекватности этих проектов решению рассматриваемых задач, необходима также проверка соответствия получаемых результатов заявленным критериям эффективности, которые в целом могут значительно отличаться.
7. Анализ возможных последствий принятия того или иного управленческого решения. У любого принимаемого к реализации проектного решения могут быть как очевидные, так и не очевидные побочные эффекты. К сожалению, средства моделирования редко могут дать возможность предвидеть неявные негативные последствия, в данном случае полезен может оказаться лишь опыт экспертного сообщества.
8. Проведение второго этапа экспертной оценки. Второй этап экспертной оценки проекта предполагает коррекцию определенного рода на основании результатов моделирования работы предлагаемого решения, вплоть до полной его переработки или же вообще отказа от внедрения.
9. Разработка проекта внедрения выбранного решения на всех уровнях.
10. Контроль над исполнением принятого решения.
11. Мониторинг эффекта от внедренного решения. Зачастую оценки экономической эффективности применения проектного решения не сходятся с результатами, получаемыми после внедрения. Для того, чтобы осуществлять грамотную работу над ошибками, необходим мониторинг и анализ причин расхождения ожидаемого и реального результатов.

Таким образом, обоснованность выбора того или иного класса решений,  направленных на управление дорожным движением и на развитие УДС, зависит от конкретной ситуации и прогнозных оценок по увеличению транспортных потоков в городах. Нельзя взять на вооружение самый мощный инструментарий, такой как АСУДД, и рассчитывать, что он решит все задачи, не создаст при этом еще больших проблем и будет экономически обоснован. Также не следует забывать, что внедрение решения любого рода приносит целый шлейф как положительных, так и отрицательных побочных эффектов, которые могут быть не видны на проектном этапе. И со всеми прогнозируемыми и не прогнозируемыми результатами будет необходимо в дальнейшем работать как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе.

Следует отметить, что зачастую советы и рекомендации, которые применяются при организации движения городов, базируются на опыте исторических наблюдений и мнений экспертной группы о том, какие параметры организации движения перекрестков в какое время дня могут быть приемлемы, и это является достаточным условием для воплощения в жизнь предлагаемых схем организации движения. Отчасти это обусловлено отсутствием научно обоснованных методов расчета параметров перекрестков, которым бы владели эксперты, а также отсутствием методов проверки того, что предлагаемая схема организации движения на заданном участке сети действительно близка к оптимальной по ряду критериев. Одной из причин отсутствия внедренных программных и программно-аппаратных инструментов моделирования, которые бы позволяли выполнять оценку адекватности предлагаемых проектов сложившейся дорожной ситуации и рассматриваемым критериям эффективности работы УДС, является недофинансирование подразделений, которые занимаются управлением дорожным движением.

Даже города, обладающие средствами видеофиксации нарушений скоростного режима на большинстве перекрестков, зачастую могут не иметь возможности, используя видеопотоки со всех подконтрольных пересечений, проанализировать их и получить исходные данные для моделирования, такие как интенсивность движения, средняя скорость потока по полосам, состав потока и т.д.

Автомобилисты в свою очередь не имеют средств информирования о том, каким образом настроена УДС города. В данном случае не стоит говорить об отсутствии подробной информации об организации движения на том или ином участке дороги, что, безусловно, может являться конечной целью — полный доступ в том или ином виде к информации обо всех параметрах УДС, как статических, так и динамических. Важно то, что у водителей автомобилей нет возможности получить даже базовые рекомендации, какой скорости стоит придерживаться на заданном участке дороги, чтобы попасть в так называемую «зеленую волну».

Таким образом, две ключевые проблемы для множества городов нашей страны сводятся к:

1. Отсутствию информации о базовых параметрах транспортных поток в каждый момент времени.
2. Отсутствию информации у водителей об организации движения на УДС.

Исходя из этих ключевых проблем и возможностей, которые предоставляют средства моделирования транспорта, в общем виде системы подобного рода могут строиться следующим образом:

1. Блок получения информации о параметрах транспортных потоков. В идеале необходимо иметь как интенсивность, так и среднюю скорость движения на потокопорождающих участках УДС, однако, если есть возможность получить интенсивность, это уже дает возможность проводить приближенные к реальности циклы моделирования.
2. Блок, который способен, получая изменяющиеся данные о параметрах транспортных потоков на УДС, моделировать ее работу на несколько часов вперед и, как минимум, выдавать график основных параметров сети. (Например, как меняется плотность движения со временем при заданной организации движения и параметрах потоков).
3. В интеллектуальной системе управления должен присутствовать блок, отвечающий за автоматическое принятие решения о необходимости смены схемы организации движения на участках сети.
4. Особое место при построении подобных систем должно занимать информирование водителей, начиная от рекомендуемой скорости на участках УДС и заканчивая мобильными приложениями, которые бы позволяли получать достоверную информацию о состоянии УДС в реальном времени.

Литература

1. Транспортная стратегия Российской Федерации на период до 2030 года. URL: http://rosavtodor.ru/storage/b/2014/06/24/trans_strat.pdf (дата обращения 25.08.2016).

References

1. Transportnaja strategija Rossijskoj Federacii na period do 2030 goda [Transportation strategy of the Russian Federation until 2030]. URL: http://rosavtodor.ru/storage/b/2014/06/24/trans_strat.pdf (data obrashcheniya 25.08.2016). [in Russian]