All issues

Целью данной работы является построение макроскопической гидродинамической модели, описывающей автомобильное движение на автодорожном перекрестке и учитывающей как распределение светофорных фаз, так и существующую дорожную разметку на перекрестке.

The purpose of this paper is to develop a macroscopic hydrodynamic model describing the vehicular traffic on a road junction and taking into account the distribution of traffic light phases and the existing road markings.

В данной работе исследуется проблема унификации процедуры разработки и калибровки математической модели движения транспортного потока на автомобильной многополосной дороге в городских условиях. При этом использовался макроскопический подход, при котором транспортный поток описывается нелинейной системой гиперболических уравнений (для плотности и скорости потока) второго порядка. Полученная модель замыкается через уравнение зависимости интенсивности транспортного потока от его плотности, получаемое эмпирическим образом для каждого отдельного участка транспортной сети с использованием данных транспортных детекторов и автомобильных GPS-треков. Проверка работоспособности разработанной нами модели и методики калибровки проводилась с использованием численных расчетов, путем проведения вычисленных экспериментов на типичных данных, таких как моделирование движения трафика на заданном участке городской транспортной сети г. Москвы.

In this paper, we propose the unified procedure for the development and calibration of mathematical model for multilane urban road traffic flow. We use macroscopic approach, describing traffic flow with the system of second-order nonlinear hyperbolic equations (for traffic density and velocity). We close the resulting model with the equation of vehicle flow as a function of density, obtained empirically for each segment of road network using data from traffic detectors and vehicles’ GPS tracks. We verify the developed new model and calibration methods by using it to model segment of Moscows Ring Road.

Целью данной работы является обобщение макроскопических гидродинамических моделей второго порядка, описывающих автомобильное движение, с помощью алгоритма построения адекватного реальным измерениям уравнения состояния — зависимости давления от плотности транспортного потока, получаемого эмпирическим образом для каждого отдельного участка транспортной сети с использованием данных транспортных детекторов. Доказано, что именно вид уравнения состояния, замыкающего систему модельных уравнений и полученного из экспериментально наблюдаемого вида фундаментальной диаграммы — зависимости интенсивности транспортного потока от его плотности, полностью определяет все свойства любой феноменологической модели. Проверка работоспособности предложенного подхода проводилась с использованием численных расчетов, путем проведения вычисленных экспериментов на типичных данных, предоставляемых системой PeMS (http://pems.dot.ca.gov/), таких как моделирование движения трафика на заданном участке транспортной сети автострады I-580 в Калифорнии.

The goal of this work is to generalize second order mathematical models for automotive flow using algorithm for building state equation — the dependency of pressure on traffic density — which is adequate with regard to real world data. The form of state equation, which closes the system of model equations, is obtained from experimental form of fundamental diagram — the dependency of traffic flow intensity on its density, and completely defines all properties of any phenomenological model. The proposed approach was verified using numerical experiments on typical traffic data, obtained from PeMS system (http://pems.dot.ca.gov/), using segment of I-507 highway in California, USA as model system.

Одной из особенностей беспилотных автомобильных транспортных средств является их способность к организованному движению в форме кластеров: последовательности движущихся с единой скоростью транспортных средств. Влияние образования и движения этих кластеров на динамику транспортных потоков представляет большой интерес. В настоящей работе предложена качественная имитационная модель кластерного движения беспилотных транспортных средств в гетерогенной транспортной системе, состоящей из двух типов агентов (транспортных средств): управляемых человеком и беспилотных. В основу описания временной эволюции системы положены правила 184 и 240 для элементарных клеточных автоматов. Управляемые человеком транспортные средства перемещаются по правилу 184 с добавлением случайного торможения, вероятность которого зависит от расстояния до находящегося впереди транспортного средства. Для беспилотных транспортных средств используется комбинация правил, в том числе в зависимости от типа ближайших соседей, в некоторых случаях независимо от расстояния до них, что привносит в модель нелокальное взаимодействие. При этом учтено, что группа последовательно движущихся беспилотных транспортных средств может сформировать организованный кластер. Исследовано влияние соотношения типов транспортных средств в системе на характеристики транспортного потока при свободномд вижении на круговой однополосной и двухполосной дорогах, а также при наличии светофора. Результаты моделирования показали, что эффект образования кластеров имеет существенное влияние при свободномдвиж ении, а наличие светофора снижает положительный эффект приблизительно вдвое. Также исследовано движение кластеров из беспилотных автомобилей на двухполосных дорогах с возможностью перестроения. Показано, что учет при перестроении беспилотными транспортными средствами типов соседних транспортных средств (беспилотное или управляемое человеком) положительно влияет на характеристики транспортного потока.

The gradual incorporation of automated vehicles into the global transport networks leads to the need to develop tools to assess the impact of this process on various aspects of traffic. This implies a more organized movement of automated vehicles which can form uniformly moving platoons. The influence of the formation and movement of these platoons on the dynamics of traffic flow is of great interest. The currently most developed traffic flow models are based on the cellular automaton approach. They are mainly developed in the direction of increasing accuracy. This inevitably leads to the complication of models, which in their modern form have significantly moved away from the original philosophy of cellular automata, which implies simplicity and schematicity of models at the level of evolution rules, leading, however, to a complex organized behavior of the system. In the present paper, a simulation model of connected automated vehicles platoon dynamics in a heterogeneous transport system is proposed, consisting of two types of agents (vehicles): human-driven and automated. The description of the temporal evolution of the system is based on modified rules 184 and 240 for elementary cellular automata. Human-driven vehicles move according to rule 184 with the addition of accidental braking, the probability of which depends on the distance to the vehicle in front. For automated vehicles, a combination of rules is used depending on the type of nearest neighbors, regardless of the distance to them, which brings non-local interaction to the model. At the same time, it is considered that a group of sequentially moving connected automated vehicles can form an organized platoon. The influence of the ratio of types of vehicles in the system on the characteristics of the traffic flow during free movement on a circular one-lane and two-lane roads, as well as in the presence of a traffic light, is studied. The simulation results show that the effect of platoon formation is significant for a freeway traffic flow; the presence of a traffic light reduces the positive effect by about half. The movement of platoons of connected automated vehicles on two-lane roads with the possibility of lane changing was also studied. It is shown that considering the types of neighboring vehicles (automated or human-driven) when changing lanes for automated vehicles has a positive effect on the characteristics of the traffic flow.

Целью данной работы является обобщение макроскопических гидродинамических моделей, описывающих автомобильное движение, с помощью алгоритма построения адекватного реальным наблюдаемым условиям уравнения состояния — зависимости давления от плотности транспортного потока, определяемого по экспериментальным данным (возможно, с использованием параметрических решений модельных уравнений). Доказано, что именно вид уравнения состояния, замыкающего систему модельных уравнений и полученного из экспериментально наблюдаемого вида фундаментальной диаграммы — зависимости интенсивности транспортного потока от его плотности, полностью определяет все свойства исследуемой феноменологической
модели.

The purpose of this paper is to generalize the macroscopic hydrodynamic vehicular traffic models by using the algorithm for constructing the adequate state equation — dependence the pressure from traffic density by taking into account the real experimental data (possibly using the parametric solutions for model equations). It is proved that this kind of state equation which closed model equations system and obtained from the experimentally observed form of the fundamental diagram — dependence the traffic intensity from its density, completely determines the all properties of the used phenomenological model.