dongu-vestnik04.ru Вестник Донецкого университета. Серия 04. Технические науки Vestnik of Donetsk University. Series 04. Technical Sciences 2663-4228 532 10.5281/zenodo.20799987 Articles Статьи Research Article AUTOMATIC CONTROL MODULE FOR ADDITIONAL TRAFFIC LIGHT PHASES FOR INTELLIGENT REGULATION OF TRAFFIC FLOWS AT INTERSECTIONS МОДУЛЬ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ДОПОЛНИТЕЛЬНЫМИ СВЕТОФОРНЫМИ ФАЗАМИ ПРИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОМ РЕГУЛИРОВАНИИ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ НА ПЕРЕКРЁСТКАХ https://orcid.org/0009-0007-2702-5194 Strizhko Mikhail Aleksandrovich Стрижко Михаил Александрович strizhko.mihail@yandex.ru 1 https://orcid.org/0000-0001-8219-4889 CHervinskii Vladimir Vladimirovich Червинский Владимир Владимирович tscherwi@mail.ru 2 ФГБОУ ВО «Донецкий национальный технический университет» Donetsk National Technical University ФГБОУ ВО «Донецкий национальный технический университет» Donetsk National Technical University 2 NO2 (05.0) №2 (05.0) 100 107 23 07 2026 Copyright ©; 2026, Вестник Донецкого университета. Серия 04. Технические науки Copyright ©; 2026, Vestnik of Donetsk University. Series 04. Technical Sciences 2026 Вестник Донецкого университета. Серия 04. Технические науки Vestnik of Donetsk University. Series 04. Technical Sciences Эта статья распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0) https://dongu-vestnik04.ru/index.php/vestnik04/article/view/532

The article proposes an automatic control module for additional traffic light phases for an intelligent traffic flows regulation system at intersections based on fuzzy set methods. The technology makes it possible to apply intelligent traffic control at traffic light facilities with complex control schemes having three or more traffic light phases during the cycle, in order to reduce delays and queues of cars at intersections. The concept and details of the implementation of the proposed solutions are described. The effectiveness of the development was confirmed by a model experiment, as a result of which it was found that using the module can improve the quality of control by 41% compared to fixed control with additional phases and by 25% compared to intelligent control without additional phases.

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.

 automatic control system, intelligent control, traffic flow, traffic light regulation, fuzzy logic система автоматического управления, интеллектуальное управление, транспортный поток, светофорное регулирование, нечёткая логика Работа выполнена в рамках молодёжной научной лаборатории «Искусственный интеллект» (Код НИОКТР FRFR-2024-0010). Работа выполнена в рамках молодёжной научной лаборатории «Искусственный интеллект» (Код НИОКТР FRFR-2024-0010).

[Полный текст статьи отсутствует в исходных данных. Необходимо добавить текст из PDF или другого источника.]

Список литературы 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.