МОДУЛЬ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ДОПОЛНИТЕЛЬНЫМИ СВЕТОФОРНЫМИ ФАЗАМИ ПРИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОМ РЕГУЛИРОВАНИИ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ НА ПЕРЕКРЁСТКАХ

Михаил Александрович Стрижко; Владимир Владимирович Червинский

doi:10.5281/zenodo.20799987

Авторы

Михаил Александрович Стрижко ФГБОУ ВО «Донецкий национальный технический университет» Автор https://orcid.org/0009-0007-2702-5194 strizhko.mihail@yandex.ru
Владимир Владимирович Червинский ФГБОУ ВО «Донецкий национальный технический университет» Автор https://orcid.org/0000-0001-8219-4889 tscherwi@mail.ru

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.20799987

Ключевые слова:

система автоматического управления, интеллектуальное управление, транспортный поток, светофорное регулирование, нечёткая логика

Поддерживающие организации

Работа выполнена в рамках молодёжной научной лаборатории «Искусственный интеллект» (Код НИОКТР FRFR-2024-0010).,

Лицензия

Метаданные этой статьи распространяются под лицензией CC BY 4.0

Аннотация

В статье предложен модуль автоматического управления дополнительными светофорными фазами для интеллектуальной системы регулирования транспортных потоков на перекрестках на основе методов нечётких множеств. Разработка позволяет применять интеллектуальное управление автотрафиком на светофорных объектах со сложными схемами регулирования, имеющими три и более светофорные фазы в течение цикла, с целью снижения задержек и очередей автомобилей на перекрёстках. Описана концепция и детали реализации предложенных решений. Эффективность разработки подтверждена модельным экспериментом, в результате которого установлено, что использование модуля позволяет повысить качество управления на 41 % по сравнению с фиксированным управлением с дополнительными фазами и на 25 % по сравнению с интеллектуальным управлением без дополнительных фаз.

Скачивания

Данные по скачиваниям пока не доступны.

Библиографические ссылки

1. Казарян, Д. Э. Нейросетевые подходы к управлению потоками транспорта / Д. Э. Казарян, В. А. Михалев, Е. А. Софронова // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Инженерные исследования. – 2017. – Т. 18, № 1. – С. 97–106.

2. Нейросетевая технология анализа транспортных потоков в автоматизированных системах управления дорожным движением / Р. М. Хусаинов, Н. Г. Талипов, А. С. Катасев, Д. В. Шалаева // Программная инженерия. – 2023. – Т. 14, № 10. – С. 513-519.

3. Mondal, M. A. Intelligent Trafﬁc Congestion Classiﬁcation System Using Artiﬁcial Neural Network / M. A. Mondal, Z. Rehena // Companion Proceedings of the World Wide Web conference. – 2019. – P. 110–116.

4. Ali, M. E. M. An Adaptive Method for Traffic Signal Control Based on Fuzzy Logic with Webster and Modified Webster Formula Using SUMO Traffic Simulator / M. E. M. Ali, A. Durdu, S. A. Celtek, A. Yilmaz // IEEE Access. – 2021. – P. 1138–1145.

5. Azarshab, M. An Intelligent Fuzzy Logic Based Traffic Controller / M. Azarshab, M. Ghazanfari, F. Heidarpoor // SRPH Journal of Fundamental Sciences and Technology. – 2021. – No. 3 (1). – P. 10–17.

6. Mahmood, T. A Two-Stage Fuzzy Logic Adaptive Trafﬁc Signal Control for an Isolated Intersection Based on Real Data Using SUMO Simulator / T. Mahmood, M. E. M. Ali, A. Durdu // Electron. Commun. Eng. – 2019. – Vol. 3, P. 656–659.

7. Стрижко, М. А. Система интеллектуального управления транспортными потоками на перекрестках со светофорным регулированием / М. А. Стрижко, В. В. Червинский // Вестник Воронежского государственного технического университета. – 2024. – Т. 20, № 2. – С. 48-55. – DOI 10.36622/1729-6501.2024.20.2.008. – EDN OCZYOS.

8. Методические рекомендации по разработке и реализации мероприятий по организации дорожного движения. Организация дорожного движения на регулируемых пересечениях. – М. : Минтранс РФ, 2017. – 91 с.

9. Стрижко, М. А. Исследование суточной неравномерности транспортного потока в городе Донецке / М. А. Стрижко, В. В. Червинский // Научно-технические аспекты развития автотранспортного комплекса 2023 : Материалы ΙХ Международной научно-практической конференции (заочно-дистанционная) в рамках 9-го Международного научного форума Донецкой Народной Республики «Инновационные перспективы Донбасса: инфраструктурное и социально-экономическое развитие», Горловка, 25 мая 2023 года. – Горловка: Автомобильно-дорожный институт (филиал) Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Донецкий национальный технический университет» в г. Горловка, 2023. – С. 310-313. – EDN SMMDEI.

REFERENCES LIST

1. Kazarian, D. E. Neirosetevye podkhody k upravleniiu potokami transporta / D. E. Kazarian, V. A. Mikhalev, E. A. Sofronova // Vestnik Rossiiskogo universiteta druzhby narodov. Seriia: Inzhenernye issledovaniia. – 2017. – T. 18, № 1. – S. 97–106.

2. Neirosetevaia tekhnologiia analiza transportnykh potokov v avtomatizirovannykh sistemakh upravleniia dorozhnym dvizheniem / R. M. Khusainov, N. G. Talipov, A. S. Katasev, D. V. Shalaeva // Programmnaia inzheneriia. – 2023. – T. 14, № 10. – S. 513-519.

3. Mondal, M. A. Intelligent Trafﬁc Congestion Classiﬁcation System Using Artiﬁcial Neural Network / M. A. Mondal, Z. Rehena // Companion Proceedings of the World Wide Web conference. – 2019. – P. 110–116.

4. Ali, M. E. M. An Adaptive Method for Traffic Signal Control Based on Fuzzy Logic with Webster and Modified Webster Formula Using SUMO Traffic Simulator / M. E. M. Ali, A. Durdu, S. A. Celtek, A. Yilmaz // IEEE Access. – 2021. – P. 1138–1145.

5. Azarshab, M. An Intelligent Fuzzy Logic Based Traffic Controller / M. Azarshab, M. Ghazanfari, F. Heidarpoor // SRPH Journal of Fundamental Sciences and Technology. – 2021. – No. 3 (1). – P. 10–17.

6. Mahmood, T. A Two-Stage Fuzzy Logic Adaptive Trafﬁc Signal Control for an Isolated Intersection Based on Real Data Using SUMO Simulator / T. Mahmood, M. E. M. Ali, A. Durdu // Electron. Commun. Eng. – 2019. – Vol. 3, P. 656–659.

7. Strizhko, M. A. Sistema intellektualnogo upravleniia transportnymi potokami na perekrestkakh so svetofornym regulirovaniem / M. A. Strizhko, V. V. Chervinskii // Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. – 2024. – T. 20, № 2. – S. 48-55. – DOI 10.36622/1729-6501.2024.20.2.008. – EDN OCZYOS.

8. Metodicheskie rekomendatsii po razrabotke i realizatsii meropriiatii po organizatsii dorozhnogo dvizheniia. Organizatsiia dorozhnogo dvizheniia na reguliruemykh peresecheniiakh. – M. : Mintrans RF, 2017. – 91 s.

9. Strizhko, M. A. Issledovanie sutochnoi neravnomernosti transportnogo potoka v gorode Donetske / M. A. Strizhko, V. V. Chervinskii // Nauchno-tekhnicheskie aspekty razvitiia avtotransportnogo kompleksa 2023 : Materialy ΙKh Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii (zaochno-distantsionnaia) v ramkakh 9-go Mezhdunarodnogo nauchnogo foruma Donetskoi Narodnoi Respubliki «Innovatsionnye perspektivy Donbassa: infrastrukturnoe i sotsialno-ekonomicheskoe razvitie», Gorlovka, 25 maia 2023 goda. – Gorlovka: Avtomobilno-dorozhnyi institut (filial) Federalnogo gosudarstvennogo biudzhetnogo obrazovatelnogo uchrezhdeniia vysshego obrazovaniia «Donetskii natsionalnyi tekhnicheskii universitet» v g. Gorlovka, 2023. – S. 310-313. – EDN SMMDEI.