ПОДХОД К УПРАВЛЕНИЮ ТРАНСПОРТНЫМИ ПОТОКАМИ НА ОСНОВЕ СТАНДАРТА МЭК 61499

  • Д. М. Елькин Южный федеральный университет
  • В. В. Вяткин Южный федеральный университет
Ключевые слова: IoT, управление дорожным движением, интеллектуальные транспортные системы, ИТС, транспортные потоки, транспортные заторы

Аннотация

Количество транспортных средств на дорогах общего пользования постоянно увеличива-
ется, а развитие дорожной инфраструктуры происходит низкими темпами, а не качественное
управление транспортом влечет за собой повышение стоимости перевозок, увеличение аварий-
ности, уровня шума, а также загрязнение окружающей среды. Вследствие этого, возникает
необходимость применения передовых алгоритмов и подходов к управлению транспортом,
чтобы максимально использовать существующую дорожную сеть и увеличить пропускную
способность дорог. В ходе последних исследований выявлено, что на участках дорожной сети с
высокой интенсивностью и изменчивостью трафика, наиболее эффективны адаптивные под-
ходы к управлению дорожным движением. Суть применяемых на сегодняшний день подходов к
адаптивному управлению заключается в том что,они основаны на анализе транспортной за-
груженности и изменяют фазы работы светофора в зависимости от полученных данных в
режиме реального времени.. Адаптивное управление транспортными потоками показывает
намного более лучшие результаты по сравнению с жестким управлением, существенно умень-
шает транспортные задержки, время в пути и выбросы вредных веществ в атмосферу, по-
этому современные исследователи разрабатывают новые и усовершенствуют существующие
подходы и алгоритмы адаптивного управления транспортом. Например, активно развиваются
подходы к управлению трафиком, основанные на концепции IoT и использовании облачных вы-
числений. Так же разрабатываются концепции применения агентного подхода к адаптивному
управлению. В работе предлагается способ управления транспортными потоками и автома-
тизации дорожной инфраструктуры с использованием агентного подхода. Предлагаемый под-
ход включает распределенное управление различными элементами дорожной сети и их прямую
взаимосвязь друг с другом. Для реализации этой концепции был использован открытый стан-
дарт распределенных систем управления и автоматизации МЭК 61499, а для проверки воз-
можности реализации использованы несколько моделей транспортных пересечений, одно из
которых создано на основе реальных данных и SUMO - пакет микроскопического и непрерывно-
го моделирования дорожного движения.

Литература

1. Roess R.P., Prassas E.S., McShane W.R. Traffic engineering. Pearson/Prentice Hall, 2004.
2. Heung, Tsin Hing, Tin Kin Ho, and Yu Fai Fung. Coordinated road-junction traffic control by
dynamic programming, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2005, 6.3,
pp. 341-350.
3. Nagatani Takashi. Vehicular traffic through a sequence of green-wave lights, Physica A: Statistical
Mechanics and its Applications, 2007, 380, pp. 503-511.
4. Gershenson Carlos, and David A. Rosenblueth. Self‐organi ing traffic lights at multiple‐street
intersections, Complexity, 2012, 17.4, pp. 23-39.
5. Smith Stephen F., et al. Smart urban signal networks: Initial application of the surtrac adaptive
traffic signal control system, Twenty-Third International Conference on Automated Planning
and Scheduling, 2013.
6. Hunter Michael P., et al. A probe-vehicle-based evaluation of adaptive traffic signal control,
IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2012, 13.2, pp. 704-713.
7. Pandit Kartik, et al. Adaptive traffic signal control with vehicular ad hoc networks, IEEE
Transactions on Vehicular Technology, 2013, Vol. 62.4, pp. 1459-1471.
8. Tielert Tessa, et al. The impact of traffic-light-to-vehicle communication on fuel consumption
and emissions, 2010 Internet of Things (IOT). IEEE, 2010.
9. Khanna Abhirup, and Rishi Anand. IoT based smart parking system, 2016 International Conference
on Internet of Things and Applications (IOTA). IEEE, 2016.
10. ui Khac‐Hoai Nam, ai E. ung, and David Camacho. Game theoretic approach on Real‐time
decision making for IoT‐based traffic light control, Concurrency and Computation: Practice
and Experience, 2017, 29.11, e4077.
11. Phan, Cao Tho, et al. Applying the IoT platform and green wave theory to control intelligent
traffic lights system for urban areas in Vietnam, TIIS, 2019, 13.1, pp. 34-51.
12. He Wu, Gongjun Yan, and Li Da Xu. Developing vehicular data cloud services in the IoT environment,
IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2014, 10.2, pp. 1587-1595.
13. Mzahm Anas M., Mohd Sharifuddin Ahmad, and Alicia YC Tang. Agents of Things (AoT): An
intelligent operational concept of the Internet of Things (IoT), 2013 13th International Conference
on Intellient Systems Design and Applications. IEEE, 2013.
14. Liu Ying, Lei Liu, and Wei-Peng Chen. Intelligent traffic light control using distributed multiagent
Q learning, 2017 IEEE 20th International Conference on Intelligent Transportation Systems
(ITSC). IEEE, 2017.
15. Bui Khac-Hoai Nam, and Jason J. Jung. Internet of agents framework for connected vehicles:
A case study on distributed traffic control system, Journal of Parallel and Distributed Computing,
2018, pp. 116 89-95.
16. IEC61499-1, Function Blocks - Part 1 Architecture, International Electrotechnical Commission,
Geneva, International standard, 2005.
17. Kaminski Nicholas J., Maria Murphy, and Nicola Marchetti. Agent-based modeling of an IoT
network, 2016 IEEE international symposium on systems engineering (ISSE). IEEE, 2016.
18. Misbahuddin Syed, et al. IoT based dynamic road traffic management for smart cities, 2015
12th International Conference on High-capacity Optical Networks and Enabling/Emerging
Technologies (HONET). IEEE, 2015.
19. Chong Hon Fong, and Danny Wee Kiat Ng. Development of IoT device for traffic management
system, 2016 IEEE Student Conference on Research and Development (SCOReD). IEEE, 2016.
20. The tool for engineering of distributed systems [Online]. Available:
https://www.nxtcontrol.com/en/engineering/.
21. The vehicular traffic simulator. [Online]. Available: http://sumo. sourceforge.net/.
22. Stolyarov V., et al. Guidelines to practical work and diploma design for students of the specialty
190700, Substantiation of duration of the lighting cycle. 2012.
Опубликован
2021-01-19
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ II. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ, УСТРОЙСТВ И СИСТЕМ