cele stosowania inteligentnych systemów transportowych i

cele stosowania inteligentnych systemów transportowych i

Monika ZIEMSKA
doi: 10.12716/1002.29.10
Akademia Morska w Gdyni
Katedra Transportu i Logistyki
CELE STOSOWANIA INTELIGENTNYCH SYSTEMÓW
TRANSPORTOWYCH I KOORDYNOWANIA SYGNALIZACJI ŚWIETLNEJ
Artykuł omawia cele zastosowania inteligentnych systemów transportowych w miastach. Ukazuje
również różnice pomiędzy różnymi metodami optymalizacji koordynacji sygnalizacji świetlnej na
skrzyżowaniach.
Słowa kluczowe: inteligentne systemy transportowe, sterowanie ruchem, sygnalizacja świetlna.
WSTĘP
Obecnie można zauważyć ciągłe pogarszanie się płynności ruchu drogowego
wzdłuż głównych ciągów w miastach. Wzrost liczby sygnalizacji świetlnej
umieszczanej na skrzyżowaniach w odpowiedzi na ciągły wzrost natężeń ruchu
w miastach prowadzi do pogorszenia płynności ruchu, a także wzrostu: strat czasu,
niekorzystnych czynników zanieczyszczających środowisko wywołanych przez
transport oraz zużycia paliwa spowodowanego nieskoordynowaną sygnalizacją
wymuszającą dużą liczbę zatrzymań pojazdów. Jednak wprowadzanie sygnalizacji
poprawia także bezpieczeństwo ruchu drogowego oraz ułatwia wjazd na skrzyżowanie z wlotu podporządkowanego.
1. CELE WPROWADZENIA ITS W MIASTACH
W celu poprawy warunków ruchu i bezpieczeństwa w ciągu skrzyżowań
warto wprowadzić w obszarze inteligentne systemy transportowe (z ang. ITS –
Intelligent Transportation Systems). Są to systemy, które składają się z szerokiego
zakresu technologii (telekomunikacyjnych, informatycznych, automatycznych i pomiarowych) oraz technik zarządzania stosowanych w transporcie w celu ochrony
życia uczestników ruchu, zwiększenia efektywności systemu transportowego oraz
ochrony zasobów środowiska naturalnego [6]. Systemy te dostarczają również
wielu informacji istotnych zarówno dla uczestników ruchu, jak i zarządzających
ruchem ulicznym (dane dotyczące wypadków, zatorów, warunków atmosferycznych
lub nawet podawanie aktualnego czasu odjazdu pojazdów transportu publicznego).
Można wymienić następujące korzyści, które niesie ze sobą zastosowanie ITS:
• zwiększenie przepustowości sieci ulic o 20–25%;
• poprawa bezpieczeństwa ruchu drogowego (zmniejszenie liczby wypadków
o 40–80%);
108
PRACE WYDZIAŁU NAWIGACYJNEGO AKADEMII MORSKIEJ W GDYNI, nr 29, 2014
• zmniejszenie czasów podróży i zużycia energii (o 45–70%);
• poprawa komfortu podróżowania i warunków ruchu kierowców, podróżujących
transportem zbiorowym oraz pieszych;
• redukcja kosztów zarządzania taborem drogowym;
• poprawa jakości środowiska naturalnego (redukcja emisji spalin o 30–50%);
• zwiększenie korzyści ekonomicznych w regionie [4].
W przypadku gdy dwa lub więcej skrzyżowań położonych jest w niedalekiej
odległości (według literatury od 700 do 1000 m [3]), a nie są wprowadzane
inteligentne systemy transportowe, warto koordynować pracę ciągu skrzyżowań.
Najważniejsze cele koordynacji to między innymi zapewnienie płynności ruchu
poprzez: minimalizację strat czasu, minimalizację liczby zatrzymań, maksymalizację sygnału zielonego, minimalizację czasu podróży, minimalizację zużycia
paliwa, minimalizację długości kolejek i inne.
1.1. Generacje ITS
Na przestrzeni lat powstawało coraz to więcej metod sterowania ruchem.
Dzięki każdej z nich inżynierowie ruchu nie musieli poświęcać wiele czasu na
zbieranie i analizowanie danych. Poniższa tabela 1 przedstawia porównanie
generacji metod sterowania ruchem.
Tabela 1
Generacje metod sterowania ruchem [3]
Charakterystyka
Generacje systemów i metod sterowania
I
II
III
IV
Okres uaktualniania
parametrów
15 min
5÷10 min
3÷6 min
z cyklu na cykl
Generacja planów
sygnalizacji
optymalizacja
off-line
optymalizacja
on-line
optymalizacja
on-line
optymalizacja
on-line
Liczba planów
sygnalizacji
do 40
bez ograniczeń
programowanie
bez ograniczeń
nie występują
Dane o ruchu
historyczne
wg danych
historycznych
prognozowanie
bieżące
Obliczany parametr
sterowania
(na skrzyżowaniach)
split
split i offset
split, offset,
cykl
moment zmiany
faz
Sposób realizacji
sterowania
selekcja planów
generacja planów
generacja
planów
akomodacja
Czas trwania cyklu
stały
w podobszarze
stały dla grupy
skrzyżowań
zmienny
zmienny
w czasie
i na obszarze
Przykładowe
metody optymalizacji
i sterowania
SIGOP,
TRANSYT
zmodyfikowany,
SIGOR, RTOP
SIGOP-U,
CYRANO,
SCATS
SCOOT,
TRACS
Źródło: S. Gaca, W. Suchorzewski, M. Tracz, Inżynieria ruchu drogowego. Teoria i praktyka, WŁK,
Warszawa 2011.
M. Ziemska, Cele stosowania inteligentnych systemów transportowych i koordynowania sygnalizacji świetlnej
109
2. RODZAJE SYSTEMÓW STEROWANIA RUCHEM
2.1. UTOPIA SPOT
Koncepcja systemu powstała w wyniku wspólnych badań krajów Unii
Europejskiej. Polega ona na połączeniu optymalizacji sterownika adaptacyjnego
(SPOT – Signal Progression Optimisation Technology) z programem nadzorująco-diagnostycznym (UTOPIA – Urban Traffic Optimisation by Integrated Automation).
UTOPIA SPOT posiada następujące elementy [3]:
• lokalny sterownik – odpowiedzialny za sterowanie sygnalizacją na odpowiednim skrzyżowaniu zgodnie z poleceniami otrzymanymi z nadrzędnego sterownika;
• nadrzędny sterownik (SPOT) – optymalizuje sterowanie na skrzyżowaniach
izolowanych oraz małych sieciach za pomocą matematycznych algorytmów;
• moduł centralny (UTOPIA) – nadzorujący i monitorujący pracę całej sieci
transportowej;
• detektory (wejściowe, wyjściowe, dodatkowe).
Zestaw sygnałów
Rys. 1. Schemat działania systemu UTOPIA SPOT
Źródło: www.wegenwiki.nl.
Pierwszy raz system został zainstalowany w 1984 r. w Turynie i objął 30
skrzyżowań z sygnalizacją (w 2004 r. obejmował już 400 skrzyżowań). W Polsce
system UTOPIA SPOT został wprowadzony w Malborku oraz na obwodnicy
Gdańska. System UTOPIA SPOT pozwala na monitorowanie ruchu środków
transportu publicznego oraz optymalizowanie ich, powodując jak najmniejszą
liczbę zatrzymywań na skrzyżowaniach.
110
PRACE WYDZIAŁU NAWIGACYJNEGO AKADEMII MORSKIEJ W GDYNI, nr 29, 2014
System UTOPIA zapewnia silne powiązania między sąsiednimi skrzyżowaniami. Gwarantuje szybkie optymalizacje lokalnych sterowników akomodacyjnych
oraz optymalizację obszarową.
2.2. System BALANCE
BALANCE (Balancing Adaptive Network Control Method) to adaptacyjny
system sterowania ruchem stworzony przez firmę GEVAS. System ten elastycznie
reaguje na bieżące natężenia ruchu na ciągu lub na poszczególnych skrzyżowaniach. Koncepcja systemu BALANCE opiera się na obliczaniu co 5 minut dostosowanych i zoptymalizowanych planów sygnalizacji na kolejne 5 minut. BALANCE
ma na celu głównie przyspieszenie ruchu transportu publicznego. Zaletą systemu
BALANCE jest sterowanie całą siecią skrzyżowań, a nie poszczególnych węzłów.
Zapewnia dynamiczne „zielone fale” i reaguje na bieżąco na zmiany w natężeniach
ruchu. Na podstawie zbieranych danych BALANCE może opracować z wyprzedzeniem programy sygnalizacji w celu jak największego komfortu jazdy oraz
najmniejszej liczbę zatrzymań. Dzięki temu BALANCE zapewnia oszczędności,
ponieważ dzięki małej liczbie zatrzymań i czasu postoju kierowcy oszczędzają czas
i paliwo [1].
Schemat struktury BALANCE przedstawia rysunek 2.
weights for PI
optimisation
impact
analysis
assign data to
signal groups
network
level
PI
optimisation
impact
analvisis
reference plans
assign data to
signal groups
network OD matrix
turning
movements
flow profiles
microscopic
data
Assign data to
network model
operator interface
second by
second control
Rys. 2. Schemat struktury systemu BALANCE
Źródło: B. Friedrich, Models for Adaptive Urban Traffic Control.
local
optimisation
M. Ziemska, Cele stosowania inteligentnych systemów transportowych i koordynowania sygnalizacji świetlnej
111
2.3. Koordynacja sygnalizacji świetlnej w ciągu – metoda TRANSYT
Transport Research Laboratory (TRL) w Wielkiej Brytanii opracował metodę
obliczeniową TRANSYT – jedną z najbardziej znanych metod koordynacji sygnalizacji świetlnych. Wykorzystuje ona deterministyczny makromodel przepływu
potoków ruchu w arterii z sygnalizacją. TRANSYT jest off-line pakietem oprogramowania do projektowania, modelowania i analizuje od pojedynczych izolowanych węzłów do sieci dużych i złożonych. TRANSYT może szybko ocenić indywidualną wydajność i tworzy optymalny stały czasowy skoordynowany czas sygnału
ruchu w każdej sieci dróg, dla których natężenia ruchu są znane. W obrębie
programu TRANSYT model ruchu dowolnego węzła lub sieci oblicza performance
index (PI) w kategoriach finansowych (głównie na podstawie opóźnień i zatrzymań), wybrane optymalizacje wyszukują rutynowe czasy, które zmniejszają PI do
wartości minimalnej – z zastrzeżeniem do różnych ograniczeń i współczynników
wagowych. Optymalizację otrzymuje się przez wybór pomiędzy szybkim i bardzo
wydajnym (Climb Hill) lub wolnym, ale ostatecznie lepszym (Shot-gun Climb
Hill). Program umożliwia modelowanie skrzyżowań z sygnalizacją, jak również
bez. Model umożliwia także nadanie kierunku priorytetu. TRANSYT zapewnia
szybki i skuteczny sposób porównywania skrzyżowań sygnalizowanych i niesygnalizowanych. Współczynniki wagowe, kolejka długości „kar” i stopień nasycenia
„kar” mogą być stosowane do poszczególnych linków lub pasów – optymalizator
czasów pozwala uniknąć kolejek po przekroczeniu pewnej długości lub doprowadza do zmniejszenia opóźnień w konkretnych linkach [7].
2.3.1. Założenia metody
Do najbardziej charakterystycznych elementów metody TRANSYT należą:
model ruchu i procedura optymalizacyjna. „Model odtwarza zachowanie się
potoków ruchu w sieci skrzyżowań, z których większość jest sterowana sygnalizacją. Model ruchu umożliwia obliczanie w procesie makrosymulacji natężeń
potoków ruchu, wartości funkcji celu dla sieci – dla danego zestawu programów
sygnalizacji i planów koordynacji oraz przeciętnych potoków ruchu. Funkcja celu
ZD jest miarą ogólnych kosztów ruchu i jest zazwyczaj ważoną kombinacją łącznej
wielkości strat czasu pojazdów oraz liczby zatrzymań pojazdów w ruchu.
Procedura optymalizacji skokowej, zmieniając plany koordynacji (ofsety), a także
programy sygnalizacji, sprawdza, czy zmiany zmniejszają wartość funkcji ZD, czy
nie. Plany sygnalizacji są sukcesywnie ulepszane przez branie pod uwagę tylko
tych zmian, które redukują wartość ZD. […] Połączenia są obliczone w ustalonej
kolejności zgodnie z kierunkiem przepływu potoków ruchu” [3].
WNIOSKI
Wprowadzenie jakichkolwiek zmian w geometrii dróg czy skrzyżowań, jak
również zastosowanie systemów sterowania ruchem wymaga sprawdzenia, czy dane
rozwiązania przynoszą odpowiednie efekty w stosunku do kosztów poniesionych
112
PRACE WYDZIAŁU NAWIGACYJNEGO AKADEMII MORSKIEJ W GDYNI, nr 29, 2014
na ich wprowadzenie. Służą do tego miary oceny efektywności (MOE). Gdy korzyści zmian są odpowiednio większe w stosunku do kosztów, można uznać, że
dane rozwiązanie jest właściwe.
MOE można podzielić na:
• ruchowe: natężenie ruchu, stopień nasycenia, obciążenie ruchem, stopień
zajęcia detektora, prędkość, liczba przewiezionych pasażerów;
• bezpieczeństwa: czytelność trasy, liczba wypadków;
• komfortu jazdy: zmiany prędkości, liczba zatrzymań, poziom swobody ruchu,
powstawanie stresów;
• kosztów: czas podróży, straty czasu, czas zatrzymań, zatłoczenie, koszty
eksploatacji;
• wpływu na środowisko: emisja spalin, hałas, wibracja [5].
Występuje jeszcze wiele innych miar oceny efektywności, zależą one głównie
od osób/ośrodków badawczych je wykorzystujących. Ze względu na wykorzystanie programu TRANSYT można zastosować m.in.: łączne czasy opóźnień, pracę
przewozową, obciążenia przepustowości, performance index, czas przejazdu,
kolejki pojazdów, prędkości jazdy, zużycie paliwa.
LITERATURA
1. Balance, Adaptacyjne sterowanie ruchem w sieci ulic, informacje o produkcie.
2. Friedrich B., Models for Adaptive Urban Traffic Control, [in:] Proceedings of the 8th
Meeting of the Euro Working Group on Transportation, Rome (Italy), September
11–14, 2000.
3. Gaca S., Suchorzewski W., Tracz M., Inżynieria ruchu drogowego. Teoria i praktyka,
WŁK, Warszawa 2011.
4. Jamroz K., Oskarbski J., Litwin M., Inteligentne systemy transportu – zaawansowane
systemy zarządzania ruchem, Materiały konferencyjne z I Polskiego Kongresu
Drogowego „Lepsze drogi – lepsze życie”, Warszawa 2006.
5. Systemy sterowania ruchem ulicznym, K. Jamroz (red.), WKŁ, Warszawa 1984.
6. www.itspolska.pl.
7. www.trlsoftware.co.uk.
8. www.wegenwiki.nl.
THE IDEA OF USING INTELLIGENT TRANSPORT SYSTEMS
AND COORDINATION OF TRAFFIC LIGHTS
Summary
This article explains aims the use of Intelligent Transport Systems in the cities. Article also shows the
differences between the various optimization methods of coordination traffic lights at intersections.
Keywords: intelligent transportation systems, traffic control, traffic lights.