CELE STOSOWANIA INTELIGENTNYCH SYSTEMÓW TRANSPORTOWYCH I KOORDYNOWANIA SYGNALIZACJI ŚWIETLNEJ

Transkrypt

1 Monika ZIEMSKA doi: / 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%);

2 108 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 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 Okres uaktualniania parametrów Generacja planów sygnalizacji Liczba planów sygnalizacji Dane o ruchu Obliczany parametr sterowania (na skrzyżowaniach) Sposób realizacji sterowania Czas trwania cyklu Przykładowe metody optymalizacji i sterowania Generacje systemów i metod sterowania I II III IV 15 min 5 10 min 3 6 min z cyklu na cykl off-line do 40 historyczne split selekcja planów stały w podobszarze SIGOP, TRANSYT on-line bez ograniczeń programowanie wg danych historycznych split i offset generacja planów stały dla grupy skrzyżowań zmodyfikowany, SIGOR, RTOP on-line bez ograniczeń prognozowanie split, offset, cykl generacja planów zmienny SIGOP-U, CYRANO, SCATS on-line nie występują bieżące moment zmiany faz akomodacja zmienny w czasie i na obszarze SCOOT, TRACS Źródło: S. Gaca, W. Suchorzewski, M. Tracz, Inżynieria ruchu drogowego. Teoria i praktyka, WŁK, Warszawa 2011.

3 M. Ziemska, Cele stosowania inteligentnych systemów transportowych i koordynowania sygnalizacji świetlnej 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: 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.

4 110 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 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. operator interface Assign data to network model network OD matrix assign data to signal groups impact analysis optimisation reference plans weights for PI network level microscopic data flow profiles turning movements assign data to signal groups impact analvisis optimisation second by second control PI local optimisation Rys. 2. Schemat struktury systemu BALANCE Źródło: B. Friedrich, Models for Adaptive Urban Traffic Control.

5 M. Ziemska, Cele stosowania inteligentnych systemów transportowych i koordynowania sygnalizacji świetlnej 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] 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

6 112 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 8 th Meeting of the Euro Working Group on Transportation, Rome (Italy), September 11 14, Gaca S., Suchorzewski W., Tracz M., Inżynieria ruchu drogowego. Teoria i praktyka, WŁK, Warszawa 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 Systemy sterowania ruchem ulicznym, K. Jamroz (red.), WKŁ, Warszawa 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.