Modelowanie strumieni pojazdów z zastosowaniem automatów komórkowych i liczb rozmytych
- Bartłomiej Płaczek
- Kategoria: Pozostałe zagadnienia
Modele matematyczne stosowane do optymalizacji sterowania ruchem drogowym muszą spełniać szereg wymagań wynikających ze specyfiki tego zastosowania. W przypadku adaptacyjnych systemów sterowania, model musi umożliwić przetwarzanie danych pomiarowych w czasie rzeczywistym. Potrzebny jest zatem kompromis pomiędzy dokładnością odwzorowania strumieni pojazdów i złożonością obliczeniową modelu.
Obecne metody sterowania ruchem drogowym bazują na modelach makro i mezoskopowych. Tego rodzaju modele uwzględniają parametry definiowane dla strumieni lub grup pojazdów [8]. Nie opisują one ruchu pojedynczych pojazdów, a co za tym idzie, nie pozwalają w pełni wykorzystać informacji, którą można uzyskać dzięki nowym technologiom monitorowania ruchu (m. in. sieciom sensorowym, i wideodetekcji) [10, 13].
Dane dotyczące poszczególnych pojazdów (np.: położenie, prędkość, klasa, relacja) są istotne i przydatne z punktu widzenia zadań sterowania ruchem. Z tego względu, coraz więcej uwagi poświęca się możliwościom zastosowania mikroskopowych (symulacyjnych) modeli ruchu do celów sterowania. Wśród modeli mikroskopowych najniższą złożonością obliczeniową cechują się modele bazujące na automatach komórkowych [6]. Jednakże dyskretny i stochastyczny charakter tego rodzaju modeli utrudnia ich kalibrację i wiąże się z koniecznością czasochłonnej symulacji metodą Monte Carlo.
W niniejszym artykule przedstawiona została metoda modelowania strumieni pojazdów sterowanych sygnalizacją świetlną, która wykorzystuje automaty komórkowe i arytmetykę liczb rozmytych. W przypadku tradycyjnych automatów komórkowych niepewność modelu jest uwzględniana za pośrednictwem parametrów probabilistycznych. Zgodnie z zaproponowanym podejściem, probabilistyczny opis niepewności został zastąpiony przez liczby rozmyte, które odwzorowują położenia pojazdów, prędkości i inne parametry ruchu. Takie rozwiązanie pozwala skutecznie kalibrować model i eliminuje konieczność stosowania metody Monte Carlo [12]. Dzięki zastosowaniu liczb rozmytych uwzględniona została również niepewność danych wejściowych i wyników symulacji ruchu. (...)
Dane dotyczące poszczególnych pojazdów (np.: położenie, prędkość, klasa, relacja) są istotne i przydatne z punktu widzenia zadań sterowania ruchem. Z tego względu, coraz więcej uwagi poświęca się możliwościom zastosowania mikroskopowych (symulacyjnych) modeli ruchu do celów sterowania. Wśród modeli mikroskopowych najniższą złożonością obliczeniową cechują się modele bazujące na automatach komórkowych [6]. Jednakże dyskretny i stochastyczny charakter tego rodzaju modeli utrudnia ich kalibrację i wiąże się z koniecznością czasochłonnej symulacji metodą Monte Carlo.
W niniejszym artykule przedstawiona została metoda modelowania strumieni pojazdów sterowanych sygnalizacją świetlną, która wykorzystuje automaty komórkowe i arytmetykę liczb rozmytych. W przypadku tradycyjnych automatów komórkowych niepewność modelu jest uwzględniana za pośrednictwem parametrów probabilistycznych. Zgodnie z zaproponowanym podejściem, probabilistyczny opis niepewności został zastąpiony przez liczby rozmyte, które odwzorowują położenia pojazdów, prędkości i inne parametry ruchu. Takie rozwiązanie pozwala skutecznie kalibrować model i eliminuje konieczność stosowania metody Monte Carlo [12]. Dzięki zastosowaniu liczb rozmytych uwzględniona została również niepewność danych wejściowych i wyników symulacji ruchu. (...)
Artykuł zawiera 28385 znaków.
Źródło: Czasopismo Logistyka 4/2012
Zaloguj się by skomentować