ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНЕ ДОСЛІДЖЕННЯ ПОВЕДІНКИ ВОДІЯ НА НЕРЕГУЛЬОВАНИХ ПЕРЕХРЕСТЯХ У ПЕРЕСІЧEНИХ ПОТОКАХ
DOI:
https://doi.org/10.30977/AT.2219-8342.2018.42.0.98Ключові слова:
моделювання, транспортний потік, коефіцієнт рішучості водіяАнотація
При складанні моделей руху транспортних потоків через перехрестя вулично-дорожньої мережі (ВДС) найбільшу складність становить задача моделювання поведінки водія, оскільки вона не піддається точному математичному опису, залежить від практично не обмеженого числа факторів і навіть у одного і того ж водія може істотно змінюватися протягом досить короткого проміжку часу, наприклад, однієї поїздки. Метою роботи є отримання значень Кр і побудова гістограми розподілу ймовірностей цих значень для обраного виду маневру. У статті досліджено метод моделювання поведінки водія на нерегульованих перехрестях у пересічених потоках. Виконано аналіз і обробку відео-зйомки руху пересічених потоків на чотиристоронньому перехресті, обраному на УДМ міста Харків. Запропоновано вдосконалений метод «граничних інтервалів» як «ковзаючий граничний інтервал» для моделювання поведінки водія.У результаті обробки відеозйомки руху потоків на нерегульованих перехрестях було побудовано гістограму розподілу ймовірностей значень коефіцієнта рішучості при пересічених потоках. За допомогою таких гістограм значення Кр для кожного автомобіля в потоці можуть бути задані за допомогою будь-якого відомого генератора випадкових чисел. Вказаний метод буде враховувати як індивідуальні особливості водіїв, так і вплив на їх поведінку об’єктивних чинників, запропонований спосіб обліку водіїв при моделюванні руху транспортних потоків дозволить збільшити точність моделювання, що, у свою чергу, дозволить уточнити цілий ряд результатів, які отримаємо за допомогою моделювання, наприклад, розрахунок пропускної здатності смуг руху. Запропонований метод імітації поведінки водія в моделях транспортних потоків дозволяє наблизити точність імітації до реальної різноманітності поведінки водіїв, а отже, підвищити адекватність моделей
Посилання
Gasnikov, A. V. (2010). Vvedeniye v matematicheskoye modelirovaniye transportnykh potokov [Introduction to the mathematical modeling of traffic flows]. Mоscow: MFTI [in Russian].
Shvetsov, V. I. (2003). Matematicheskoye modelirovaniye transportnikh potokov [Mathematical modeling of traffic flows]. [in Russian].
Getsovich, Ye.M. (2010). Empiriko-stokhasticheskiy podkhod k modelirovaniyu transportnykh potokov [Empirical-stochastic approach to the modeling of traffic flows]. Kompyuternoye modelirovaniye v naukoyemkikh tekhnologiyakh – Computer simulation in high technology, 1, 101-104 [in Ukrainian].
Klinkovshteyn, G.I., Afanasyev, M.B. (2001). Organizatsiya dorozhnogo dvizheniya. Moscow: Transport [in Russian].
Lighthill, M. J., Whitham, G. B. (1955). On kinematic waves: Ii. theory of trac flow on long crowded roads. London.
Richards, I. P. (1956). Shock Waves on the Highway.
Li, Q., Chen, H., Wang, D. Ni, (2011). Analysis of lwr model with fundamental diagram subject to uncertainities.
Payne, H.J. (1979). A macroscopic simulation model for freeway trac. Transportation Research Record.
Payne, H.J. (1971). Models of freeway trac and control. Simulation Council Proc.
Garavello, M., Piccoli, B. (2006). Trac flow on a road network using the awrascle model. Comm. Partial Dierential.
Krautter, W., Bleile, T., Manstetten, D., Schwab, T. (1997). Trac simulation with artist.
Gipps, P. G. (1981). A behavioural car-following model for computer simulation. Transportation Research II.
Barcelo, J. (2005). Microscopic traffic simulation: a tool for the design, analysis and evaluation of intelligent transport systems. Journal of Intelligent and Robotic Systems. 41, 2-3, 173-203.
Owen, L.E. (2000). Street and traffic simulation: traffic flow simulation using CORSIM. Proceedings of the 32nd conference on Winter simulation. – Society for Computer Simulation International, 1143-1147.
