Експертна система обробки інформації для прийняття рішень в світлофорній системі з адаптивним умовним пріоритетом трамваєві
DOI:
https://doi.org/10.30837/0135-1710.2023.179.017Ключові слова:
експертна система, прийняття рішень, нечітка логіка, конфлікт, трафік, світлофорАнотація
Запропонована експертна система обробки інформації в системі світлофорів мультимодального перехрестя з трьома типами учасників дорожнього руху: маршрутний транспорт (трамвай), пішоходи і загальний транспорт. Основою системи, яка враховує динамічні характеристики трамвая від моменту його виявлення вхідним датчиком перехрестя, є набір нечітких законів прийняття рішень щодо адаптації часових параметрів світлофорного плану на основі сумісності сигналів напрямків руху та значень важливості запитів від транспорту. Для сигналів, що регулюють потоки загального транспорту рішенням є подовження чи припинення дії дозвільного сигналу для певної групи напрямків руху, що керуються цим сигналом. Рішення щодо трамвайних сигналів, залежно від наближеності запланованого дозвільного сигналу і важливості пов’язаного запиту, можуть впливати як на часові параметри безпосереднього світлофорного плану, так і змінювати загальну послідовність сигналів та/або їхню тривалість. Умовний пріоритет полягає в урахуванні можливих конфліктів між рішеннями від сигналів маршрутного транспорту або від маршрутного і загального транспорту, для розв’язання яких в роботі запропоновані відповідні правила продукцій. Світлофорний план змінюється ітеративно в ациклічний спосіб з урахуванням ступеня впевненості в рішенні, отриманого дворівневою моделлю нечіткого висновування за алгоритмом Мамдані, другий рівень якої відповідає за визначення послідовності сигналів, а перший – за їхні часові параметри. Модель обробки інформації реалізована та апробована за допомогою засобу моделювання міської мобільності SUMO для помірного та насиченого транспортних попитів на нетривіальному перехресті з синтетичним транспортним попитом. За результатами моделювання продемонстрована доцільність застосування системи в умовах насиченого транспортного попиту, що дозволяє зменшити негативний вплив на потоки загального транспорту без значного зростання часових втрат пасажирів трамваїв у порівнянні з безумовним способом реалізації світлофорного пріоритету трамваю.
Посилання
F. Zhang, R. Lindsey, and H. Yang, “The Downs–Thomson paradox with imperfect mode substitutes and alternative transit administration regimes,” Transp. Res. Part B Methodol., vol. 86, pp. 104–127, Apr. 2016, doi: 10.1016/j.trb.2016.01.013.
A. Downs, “The law of peak-hour expressway congestion,” Traffic Q., vol. 16, no. 3, 1962.
J. M. Thomson, Great cities and their traffic. 1978.
M. J. H. MOGRIDGE, D. J. HOLDEN, J. BIRD, and G. C. TERZIS, “The Downs/Thomson Paradox and the Transportation Planning Process,” Int. J. Transp. Econ. Riv. Internazionale Econ. Dei Trasp., vol. 14, no. 3, pp. 283–311, 1987.
T. Litman, “Transit Price Elasticities and Cross - Elasticities,” J. Public Transp., vol. 7, no. 2, pp. 37–58, Jun. 2004, doi: 10.5038/2375-0901.7.2.3.
T. Litman, Evaluating Public Transit Benefits and Costs. Victoria Transport Policy Institute Victoria, BC, Canada, 2021. [Online]. Available: https://www.vtpi.org/tranben.pdf.
M. Lytvynenko, O. Shkil, I. Filippenko, and L. Rebezyuk, “Model and Means of Timed Automata-based Real-time Adaptive Transit Signal Control,” presented at the 2020 IEEE East-West Design and Test Symposium, EWDTS 2020 - Proceedings, 2020. doi: 10.1109/EWDTS50664.2020.9225116.
Transportation Research Board and E. National Academies of Sciences and Medicine, “Transit Signal Priority: Current State of the Practice,” The National Academies Press, Washington, DC, 2020. doi: 10.17226/25816.
H. R. Smith, B. Hemily, and M. Ivanovic, Transit Signal Priority (TSP): A Planning and Implementation Handbook. Washington, DC, USA: ITS America, 2005.
American Association of State Highway and Transportation Officials (AASHTO), Institute of Transportation Engineers (ITE), and National Electrical Manufacturers Association (NEMA), NTCIP 1211 Object Definitions for Signal Control and Prioritization (SCP). 2014. [Online]. Available: https://www.ntcip.org/signal-control-and-prioritization/
N. Bhouri, F. J. Mayorano, P. A. Lotito, H. Haj Salem, and J. P. Lebacque, “Public Transport Priority for Multimodal Urban Traffic Control,” Cybern. Inf. Technol., vol. 15, no. 5, pp. 17–36, 2015, doi: 10.1515/cait-2015-0014.
P. P. Jiang, A. Poschinger, and T. Y. Qi, “MOTION - A Developing Urban Adaptive Traffic Signal Control System,” Adv. Mater. Res., vol. 779–780, Sep. 2013, doi: 10.4028/www.scientific.net/AMR.779-780.788.
F. M. Oliveira-Neto, C. F. G. Loureiro, and L. D. Han, “Active and Passive Bus Priority Strategies in Mixed Traffic Arterials Controlled by SCOOT Adaptive Signal System,” Transp. Res. Rec. J. Transp. Res. Board, vol. 2128, no. 1, Jan. 2009, doi: 10.3141/2128-06.
J.-L. Farges and J.-J. Henry, “PT priority and PRODYN,” presented at the Towards an intelligent transport system : 1st World congress on applications of transport telematics and intelligent vehicle-highway systems : Papers, Artech House, 1994, pp. 3086–3093.
P. Mirchandani, A. Knyazyan, L. Head, and W. Wu, “An Approach Towards the Integration of Bus Priority, Traffic Adaptive Signal Control, and Bus Information/Scheduling Systems,” in Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, 2001, pp. 319–334. doi: 10.1007/978-3-642-56423-9_18.
J. Niittymäki and M. Mäenpää, “The Role of Fuzzy Logic Public Transport Priority in Traffic Signal Control,” Traffic Eng. Control, vol. 42, no. 1, pp. 22–26, Jan. 2001.
N. H. Gartner, P. J. Tarnoff, and C. M. Andrews, “Evaluation of optimized policies for adaptive control strategy,” Transp. Res. Rec., no. 1324, pp. 105–114, 1991.
J. Niittymäki, “Fuzzy Logic Application to Public Transport Priorities at Signalized Intersections,” Math. Transp. Plan. Control, pp. 47–57, Dec. 1998, doi: 10.1108/9780585474182-005.
S. M. Odeh, A. M. Mora, M. N. Moreno, and J. J. Merelo, “A Hybrid Fuzzy Genetic Algorithm for an Adaptive Traffic Signal System,” Adv. Fuzzy Syst., vol. 2015, p. e378156, Sep. 2015, doi: 10.1155/2015/378156.
A. Atta, S. Abbas, M. A. Khan, G. Ahmed, and U. Farooq, “An adaptive approach: Smart traffic congestion control system,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci., vol. 32, no. 9, pp. 1012–1019, Nov. 2020, doi: 10.1016/j.jksuci.2018.10.011.
M. S. Ghanim and G. Abu-Lebdeh, “Real-Time Dynamic Transit Signal Priority Optimization for Coordinated Traffic Networks Using Genetic Algorithms and Artificial Neural Networks,” J. Intell. Transp. Syst., vol. 19, no. 4, pp. 327–338, Oct. 2015, doi: 10.1080/15472450.2014.936292.
X. Kuang and L. Xu, “Real-Time Traffic Signal Intelligent Control with Transit-Priority,” J. Softw., vol. 7, no. 8, pp. 1738–1743, Aug. 2012, doi: 10.4304/jsw.7.8.1738-1743.
“A Definition of Soft Computing - adapted from L.A. Zadeh.” http://www.soft-computing.de/def.html
M. Lytvynenko and L. Rebezyuk, “Mathematical model of acyclic fuzzy control for traffic signal system with adaptive unconditional tram priority,” Manag. Inf. Syst. Devices, no. 178, pp. 23–32, 2022.
L. Do, I. Herman, and Z. Hurák, “Onboard Model-based Prediction of Tram Braking Distance,” IFAC-Pap., vol. 53, no. 2, pp. 15047–15052, Jan. 2020, doi: 10.1016/J.IFACOL.2020.12.2006.
B. G. Heydecker, “A decomposition approach for signal optimization in road networks,” Transp. Res. Part B Methodol., vol. 30, no. 2, pp. 99–114, Apr. 1996, doi: 10.1016/0191-2615(95)00025-9.
J. Niittymäki and M. Pursula, “Signal control using fuzzy logic,” Fuzzy Sets Syst., vol. 116, no. 1, pp. 11–22, Nov. 2000, doi: 10.1016/S0165-0114(99)00034-2.
P. A. Lopez et al., “Microscopic Traffic Simulation using SUMO,” in 2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), Nov. 2018, pp. 2575–2582. doi: 10.1109/ITSC.2018.8569938.
