Możliwości wykorzystania modeli sieci ulicznej do weryfikacji ustawień brzegowych systemu sterowania ruchem

Transkrypt

1 OSKARBSKI Jacek 1 GUMIŃSKA Lucyna 2 ZAWISZA Marcin 3 ŻARSKI Karol 4 Możliwości wykorzystania modeli sieci ulicznej do weryfikacji ustawień brzegowych systemu sterowania ruchem WPROWADZENIE Podejmowanie decyzji o zmianach w organizacji ruchu, jak również planowanie tymczasowej organizacji ruchu w związku z robotami drogowymi, imprezami masowymi lub zdarzeniami drogowymi wymagają rozwiązania złożonych zagadnień optymalizacji w transporcie. Ułatwieniem w procesie podejmowania decyzji planistycznych są wyniki analiz prowadzonych za pomocą różnego rodzaju narzędzi, do których zaliczyć można pakiety programów do prognozowania zmian zachowań transportowych podróżujących. Zagadnienia obliczania przepustowości, jak i zagadnienia optymalizacji sieci transportowych nie mogą być rozwiązywane w sposób analityczny, za pomocą jednego kroku obliczeniowego. Dlatego do rozwiązywania tych zagadnień stosuje się modele matematyczne [1]. Modelowanie matematyczne potoków podróży i potoków pojazdów było dość silnie rozwijane w drugiej połowie ubiegłego wieku w wyniku czego opracowano wiele pakietów komputerowych umożliwiających prognozowanie ruchu w miastach i obszarach zamiejskich. Pakiety, których przykłady opisano w referacie, zawierają modele matematyczne i skomplikowane procedury obliczeniowe umożliwiające prognozowanie i symulację wyników prognoz. Pakiety mogą być zasilane, kalibrowane i aktualizowane danymi, które będą zbierane i gromadzone w systemie zarządzania ruchem. W Aglomeracji Trójmiejskiej trwa obecnie wdrażanie systemu zarządzania ruchem TRISTAR. Jednym z elementów systemu będzie System Planowania Ruchu, który wspomagany informacjami pozyskanymi z pozostałych modułów systemu oraz z wykorzystaniem modeli systemów transportu pozwoli na usprawnienie prac planistycznych oraz działań operacyjnych w zarządzaniu ruchem [1]. W referacie przedstawiono przykładową metodykę i wyniki analiz przeprowadzonych z wykorzystaniem pakietów do prognozowania i symulacji ruchu z wykorzystaniem danych z systemu TRISTAR. Podstawowym źródłem danych w systemie TRISTAR są detektory systemu sterowania ruchem (pętle indukcyjne lub wideodetektory) oraz stacje pomiaru ruchu. Ich zadaniem jest zbieranie informacji o przejeżdżających pojazdach. Dzięki temu na każdym wlocie skrzyżowań, włączonych do systemu można określić między innymi wielkości natężeń ruchu. 1 WYBRANE NARZĘDZIA DO PROGNOZOWANIA I ANALIZ RUCHU W celu sprawdzenia przyjętych założeń w referacie wykorzystano dostępne autorom modele sieci ulicznej. Zasilając model na poziomie makroskopowym wykorzystano narzędzia PTV VISUM (po ukończeniu modelu wykorzystywany będzie dodatkowo pakiet SATURN), następnie wyniki posłużyły do wykonania modelu mikroskopowego z użyciem narzędzia PTV VISSIM oddającego w szczegółach warunki panujące na skrzyżowaniach. 1.1 PTV VISUM Jednym z najpopularniejszych w Polsce oraz w Europie narzędzi do modelowania zachowań transportowych mieszkańców i prognozowania ruchu jest program PTV VISUM opracowany przez firmę PTV GROUP. Program ten jest efektywnym narzędziem do określania zapotrzebowania na 1 Politechnika Gdańska, Katedra Inżynierii Drogowej, Gdańsk, ul Narutowicza 11/12, jacek.oskarbski@pg.gda.pl 2 Politechnika Gdańska, Katedra Inżynierii Drogowej, Gdańsk, ul Narutowicza 11/12, lucyna.guminska@pg.gda.pl 3 Zarząd Dróg i Zieleni w Gdyni, Gdynia, ul. 10 lutego 24, m.zawisza@zdiz.gdynia.pl 4 Zarząd Dróg i Zieleni w Gdyni, Gdynia, ul. 10 lutego 24, k.zarski@zdiz.gdynia.pl 8213

2 podróże, analizy i oceny istniejących oraz planowanych układów transportowych. PTV VISUM jest programem integrującym transport indywidualny i zbiorowy w jednym modelu na poziomie makroskopowym (przy opracowywaniu modeli sieci transportowych definiuje się cechy odcinków ulic/dróg pomiędzy skrzyżowaniami oraz cechy tras i linii transportu zbiorowego). Program umożliwia modelowanie zgodnie z klasyczną 4 stopniową procedurą (generowanie podróży, rozkład przestrzenny podróży, podział zadań przewozowych, rozkład ruchu w sieci transportowej). PTV VISUM wykorzystywany jest do modelowania układów transportowych obszarów miast, aglomeracji jaki i subregionów, krajów oraz państw [1]. Model powinien być wykorzystywany do dostarczenia danych dla modeli mezoskopowych (modeli o większym stopniu szczegółowości, umożliwiających uproszczoną symulację na skrzyżowaniach) w zakresie rozkładu ruchu drogowego, szczególnie na drogach wlotowych do obszaru miasta. Dane o chwilowych i uśrednionych dla zdefiniowanego odcinka sieci prędkościach ruchu, natężeniach ruchu i wielkości potoków pasażerskich mogą być pozyskiwane z hurtowni danych oraz repozytorium zaawansowanych systemów zarządzania ruchem (jeżeli takie systemy umożliwiają detekcję, przetworzenie informacji i ich składowanie w bazach danych). Mogą one posłużyć do aktualizacji i kalibracji modeli w zakresie funkcji oporu odcinka oraz wartości natężeń ruchu (T-flow Fuzzy) w programie PTV VISUM lub iteracyjnej techniki bilansowania (z możliwością korzystania z metody Furness) w programie SATURN. Pakiet SATURN (poziom mezoskopowy modelu) umożliwia elastyczne podejście do procesu kalibracji poprzez definiowanie elementów macierzy lub wartości potoków ruchu, które nie mogą podlegać zmianom. Ponieważ techniki bilansowania (sukcesywne uśrednianie z niezmienianymi wybranymi elementami macierzy O-D) wykazują lepsze dopasowanie statystyczne modelowanych natężeń ruchu do natężeń wyjściowych od metody T-flow Fuzzy [2] zalecana jest weryfikacja modelu opracowanego w programie PTV VISUM, pakietem SATURN. 1.2 SATURN Pakiet programów SATURN rozwijany jest od 1976 roku przez Instytut Studiów Transportowych Uniwersytetu w Leeds [3]. W pakiecie możemy wyróżnić wiele narzędzi niezbędnych do modelowania systemów transportowych. Istnieje w nim możliwość stosowania zarówno konwencjonalnego, makroskopowego, statycznego rozkładu ruchu w sieciach transportowych różnej wielkości (definiowanie funkcji oporu połączeń między węzłami, bez szczegółowego uwzględniania typu i parametrów skrzyżowań), jak i symulacji (poziom mezoskopowy) z uwzględnieniem szczegółowych typów i cech skrzyżowań oraz ich użytkowników w skali uśrednionej (m. in. metoda Webstera i jej modyfikacje, metody TRRL) lub kombinacji powyższych podejść co czyni pakiet elastycznym i uniwersalnym w zastosowaniach obszarowych oraz celach jakimi mają służyć analizy (od analiz planistycznych, poprzez studia wykonalności do analiz rozwiązań szczegółowych np. organizacji ruchu na skrzyżowaniach i węzłach) [1]. Modele sieci i popytu transportowego można bezpośrednio importować do programu DRACULA. Zaletą programu jest bardziej dokładne odzwierciedlenie zachowań transportowych poprzez możliwość zastosowania symulacji, równolegle z rozkładem ruchu bazującym jedynie na cechach połączeń między węzłami, a zatem uwzględnienie dynamicznych zmian na skrzyżowaniach w sieci, co wpływa na wyniki rozkładu oraz parametry globalne [1]. Powyższe czyni pakiet użytecznym również do wykorzystania w symulacji (poziom mikroskopowy), którą można przeprowadzić w programie DRACULA [4]. 1.3 PTV VISSIM Jest programem do modelowania na poziomie mikroskopowym zarówno ruchu miejskiego, transportu zbiorowego, ruchu rowerowego jak i pieszych potoków ruchu. Parametry zachowań kierowcy oparte są na modelu Wiedemanna jazdy za liderem. Model umożliwia symulację interakcji między użytkownikami drogi w zaprojektowanej sieci transportowej, dzięki czemu można przewidzieć efekty zastosowania różnych scenariuszy rozwoju sieci w analizowanym obszarze [1]. Program ten jest stosowany do rozwinięcia i weryfikacji analiz wykonanych z użyciem innych narzędzi jak PTV VISUM, SATURN, TRANSYT. Pozwala na wykonanie oceny warunków ruchu nie tylko na skrzyżowaniach i odcinkach między nimi, ale także na projektowanych parkingach, 8214

3 bramkach opłat oraz zachowania pieszych na węzłach przesiadkowych. Poprzez wprowadzenia charakterystyk takich, jak wielkość potoku ruchu, struktura rodzajowa ruchu, szerokość pasa ruchu, chodnika, ścieżki rowerowej, spadki podłużne, łuki, lokalizację przystanków komunikacji zbiorowej, przejścia dla pieszych itp. można uzyskać informacje o kolejkach, stratach czasu, liczbie zatrzymań, czasie i prędkości podróży, pracy przewozowej w obszarze objętym modelem, emisji szkodliwych związków, zużyciu paliwa oraz kosztach ruchu, co z kolei umożliwia dokonywanie porównań różnych scenariuszy zmian. 2 WYBRANE NARZĘDZIA DO OPTYMALIZACJI SYGNALIZACJI ŚWIETLNEJ W celu pełniejszego przybliżenia warunków ruchu panujących na analizowanym ciągu skrzyżowań wykorzystano narzędzia do optymalizacji sygnalizacji świetlnej, tj. TRANSYT, BALANCE, EPICS, CROSSIG. 2.1 TRANSYT Jest powszechnie stosowanym programem do optymalizacji i koordynacji sygnalizacji świetlnej wzdłuż arterii i na sieci skrzyżowań. Proces optymalizacji odbywa się po przez poszukiwanie takich parametrów planów stałoczasowej sygnalizacji świetlnej przy zadanych potokach ruchu, dla których wartość wskaźnika PI (Performance Index) jako funkcji łączącej koszty strat czasu i liczby zatrzymań, jest najmniejsza. W programie zastosowano metodę optymalizacji parametrów programów sygnalizacji, opracowaną pierwotnie przez D. I. Robertsona w 1967 r., a następnie dopracowaną w Transport Research Laboratory [5]. Program umożliwia wykonanie optymalizacji sygnalizacji świetlnej z uwzględnieniem ruchu pieszego. Pozwala również na nadanie priorytetu dla komunikacji zbiorowej tj. autobusy, tramwaje bez konieczności indywidualnej detekcji strumienia pojazdów któremu nadano priorytet. Program umożliwia ponadto oszacowanie niektórych miar np. prędkości, długości kolejek, czasu podróży, strat czasu, kosztów ruchu. W metodzie założono, że: a) wszystkie ważniejsze skrzyżowania w sieci mają sygnalizację (lub ruch jest regulowany znakami podporządkowania) b) wszystkie sygnalizacje mają tę samą długość cyklu lub cykl równy połowie tej długości, c) do skrajnych skrzyżowań oraz wlotów sieci, ruch dopływa równomierne ze stałą wartością, określoną dla każdego z wlotów d) procentowe udziały realizacji są stałe w poszczególnych cyklach. 2.2 BALANCE/EPICS/CROSSIG Jednym z elementów systemu TRISTAR jest sterowanie ruchem na poziomie skrzyżowania. Wykorzystywany do tego jest algorytm sterowania EPICS niemieckiej firmy Gevas. Programy sygnalizacji, uwzględniające logikę potrzebną do sterowania za pomocą EPICS, tworzone są w oprogramowaniu Gevas CROSSIG. Służy on do projektowania systemów sygnalizacji świetlnej dla pojedynczych skrzyżowań i dla całych zespołów sygnalizacji pracujących w koordynacji. EPICS używany jest jako metoda lokalnego adaptacyjnego sterowania ruchem zależna od ruchu. Poza sterowaniem ruchem indywidualnym jego dodatkową funkcjonalnością jest obsługa priorytetów dla transportu zbiorowego. W przypadku tak rozległej sieci skrzyżowań, jak w systemie TRISTAR, w ramach jednego systemu sterowania ruchem, poza sterowaniem na poziomie lokalnym, niezbędne jest zastosowanie adaptacyjnego sterowania siecią. W systemie TRISTAR zastosowano w tym celu algorytm BALANCE. Optymalizuje on ruch w całej sieci poprzez tworzenie ramowego programu sygnalizacji na poziomie makroskopowym. Dzięki EPICS i BALANCE możliwe jest jednoczesne reagowanie na lokalne zmiany w obrębie poszczególnych skrzyżowań z utrzymaniem koordynacji na ciągach uwzględniając przy tym priorytet dla transportu zbiorowego[6]. Algorytm BALANCE umożliwia analizę danych z detektorów ruchu oraz koordynację skrzyżowań działających w systemie sterowania ruchem. Dwupoziomowa koncepcja systemu umożliwia pracę w trybie lokalnym oraz obszarowym (taktycznym)[7]. Sterowanie mikroskopowe w obrębie skrzyżowania odbywa się w trybie lokalnym. Tryb taktyczny obejmuje swym zakresem wiele skrzyżowań, które z kolei mogą być podzielone na więcej grup sterujących (sterowanie makroskopowe). 8215

4 Do niewątpliwych zalet oprogramowania można zaliczyć możliwości: a) analizy danych z detektorów; b) modelowania scenariuszy ruchu; c) oceny różnych scenariuszy sterowania dla zadanych skrzyżowań. 3 OBSZAR ANALIZY Jako obszar analizy wybrano ciąg czterech skrzyżowań na alei Zwycięstwa w Gdyni (Rys.1). Skrzyżowania stanowią fragment sieci wchodzący w skład głównego ciągu komunikacyjnego łączącego Gdynię z pozostałymi miastami Trójmiasta. Na każdym skrzyżowaniu w ramach głównej grupy kołowej funkcjonują dwa pasy ruchu w relacjach na wprost. Analizę przeprowadzono w dwóch okresach szczytowych w godzinach 7:00 8:00 i 15:00 16:00. Na szczególną uwagę zasługuje skrzyżowanie al. Zwycięstwa z ul. Redłowską. Dla tego odcinka sieci jest to skrzyżowanie krytyczne (skrzyżowanie najbardziej obciążone ruchem, o największym stopniu wykorzystania przepustowości) które jest uwzględnione w obliczeniach decydujących o przełączeniach między programami. Podstawowym problemem na tym skrzyżowaniu jest duży udział pojazdów skręcających w lewo z al. Zwycięstwa w ul. Redłowską, korzystających krótkiego wydzielonego pasa ruchu, wpływającego na blokowanie się pasa na wprost oraz z bardzo długich przejść dla pieszych, dla których należało przeznaczyć sygnał zielony, zajmujący dużo czasu w cyklu. Szczegółowy widok skrzyżowań przedstawiono na Rys.2. Dla opracowanych modeli skrzyżowań wykorzystano dane z umieszczonych na każdym pasie ruchu detektorów, zliczających pojazdy, co umożliwia odwzorowanie obciążania pasów ruchu. Rys.1 Analizowany ciąg. Źródło: opracowanie własne na podst. google.maps.com. 8216

5 Rys.2 Analizowane skrzyżowania a) Al.Zwycięstwa-ul.Nowa Kopernika, b) Al.Zwycięstwa-ul.Harcerska, c) Al.Zwycięstwa-ul.Redłowska, d) Al.Zwycięstwa-ul.Stryjska. Źródło: opracowanie własne z wykorzystaniem Cross Vis systemu TRISTAR 4 METODYKA PRZEPROWADZENIA ANALIZY Dla skrzyżowań objętych analizą ze stacji pomiarów ruchu zostały zebrane dane dotyczące natężenia ruchu na poszczególnych wlotach skrzyżowań z systemu TRISTAR. Dane te importowano do specjalnie przygotowanego modelu makroskopowego w programie PTV VISUM, gdzie zostały poddane kalibracji mającej na celu estymację macierzy podróży analizowanego obszaru, jak również struktury kierunkowej ruchu na poszczególnych skrzyżowaniach. Następnie dane te posłużyły do zasilenia modeli. Model w programie TRANSYT pozwolił na wyznaczenie optymalnej długości cyklu oraz długości faz dla każdego skrzyżowania. Przyjęto że układ faz pozostaje taki sam jak w programach sygnalizacji opracowanych w ramach TRISTAR. W programie PTV VISSIM zasilono generatory ruchu oraz wytyczono ścieżki podróży, dzięki czemu możliwe jest odwzorowanie sytuacji drogowej, dla której projektuje się zmiany w sygnalizacji świetlnej. 8217

6 Ze względu na możliwość symulacji funkcjonowania algorytmów w EPICS i BALANCE zdecydowano się na porównanie programów stałoczasowych oraz podjęto próbę porównania programów akomodacyjnych nadzorowanych przez system obszarowy. Aby tego dokonać koniecznym było zaprogramowanie logiki sterowania oraz warunków brzegowych algorytmów EPICS i BALANCE w programie CROSSIG. W tym celu przyjęto następujące założenia: W programach wynikowych z pakietu TRANSYT dostosowano punkty decyzyjne zgodnie z planami ramowymi (punkt decyzyjny oznaczany w programie CROSSIG jako T-Times jest to sekunda w programie ramowym w której kończy się dana faza ruchu), Przyjęto że rozpiętość obszaru optymalizacji BALANCE pozostaje niezmienna (obszar optymalizacji jest to zakres z programu ramowego w którym BALANCE może zmienić fazę. Jest to T-Times +-x sekund) Pozostałe wartości parametrów które mają wpływ na wyniki algorytmu dostosowano do programów ramowych (np. czasy niepreferowane faz i koszty z tym związane) bez zmian w ich wartościach Ostatnim krokiem analizy było przeprowadzenie symulacji ruchu, której wyniki przedstawiono w dalszej części referatu. Na Rys. 3 przedstawiono schemat blokowy zasilania poszczególnych modeli, które autorzy referatu wykorzystywali podczas analiz. Rys. 3 Schemat postępowania. Źródło: opracowanie własne. 5 ANALIZA PORÓWNAWCZA Dokonano analizy wyników ośmiu symulacji ruchu różniącymi się programami sygnalizacji. Dokonane przez autorów symulacje miały za zadanie: Porównanie wyznaczonych przy użyciu metody TRANSYT programów celem sprawdzenia przydatności tego narzędzia w późniejszych pracach planistycznych 8218

7 Wykonanie testów pracy systemu sterowania w oparciu o nowe programy bazowe, co stanowiło wstęp do dalszych analiz, mających na celu wyznaczenie metodyki kalibracji systemu sterowania ruchem. Analizując Tab. 1 gdzie zostały zestawione długości zielonego światła dla poszczególnych skrzyżowań można zauważyć, iż grupy sygnałowe w programach przy wykorzystaniu TRANSYT posiadają w większości przypadków krótsze zielone światło (od 2 do 12 sekund). Jest to związane z tym, iż programem oszacowano, jako bardziej efektywne krótsze cykle (99s dla szczytu popołudniowego i 107s dla porannego) w stosunku to programów TRISTAR (w obu szczytach realizowane są programy o cyklu 110). Tylko dla 7 grup sygnałowych wydłużone zostało zielone światło. Największych korekt program TRANSYT dokonał dla głównych kierunków na których natężenie ruchu jest największe. Tab.1 Zestawienie długości zielonego światła w programach stałoczasowych Czas zielonego światła dla poszczególnych grup sygnalizacyjnych Grupa sygnałowa Skrzyżowanie Al.Zwycięstwa - Nowa Kopernika W0 W0 W1 W1 Transyt Tristar Transyt Tristar Skrzyżowanie Al.Zwycięstwa - Harcerska W0 W1 Tristar Transyt W0 Transyt W1 Tristar 1 - Al. Zwycięstwa Kier. Gdańsk Al. Zwycięstwa Kier. Gdynia Skrzyżowanie Skrzyżowanie Grupa sygnałowa Al.Zwycięstwa - Redłowska Al.Zwycięstwa - Stryjska W0 W0 W1 W1 W0 W0 W1 W1 Transyt Tristar Transyt Tristar Transyt Tristar Transyt Tristar 1 - Al. Zwycięstwa Kier. Gdańsk Al. Zwycięstwa Kier. Gdynia W Tab. 2 przedstawiono procentowe porównanie średnich czasów jazdy oraz opóźnień pomiędzy programem wynikowym obliczonym za pośrednictwem pakietu TRANSYT oraz programami obecnie funkcjonującymi w systemie TRISTAR. Można zauważyć, że w przeciwieństwie do programów stałoczasowych, pomiędzy programami akomodacyjnymi(optymalizowanymi przez EPICS 8219

8 i BALANCE) różnice w wynikach są niewielkie. Można postawić tezę, że algorytm realizowany przez systemu sterowania ruchem, optymalizuje parametry sterowania dla aktualniej sytuacji ruchowej, przez co niezależnie od realizowanego programu bazowego jeśli warunki brzegowe będą zbieżne to wynik optymalizacji będzie podobny. Tab. 2 Porównanie średnich czasów jazdy oraz średnich opóźnień w zależności od wariantu. Wariant Średni czas jazdy Średnie opóźnienie W0 7% 24% W1 1% 4% W2-5% -13% W3-1% -4% Oznaczenia: W0 - Porównanie programów stałoczasowych - szczyt poranny W1 - Porównanie programów akomodacyjnych - szczyt poranny W2 - Porównanie programów stałoczasowych - szczyt popołudniowy W3 - Porównanie programów akomodacyjnych - szczyt popołudniowy Analizując wyniki zamieszczone w Tab. 3, można zauważyć iż w każdym przypadku program akomodacyjny w stosunku do swojego stałoczasowego odpowiednika cechował się znacznie mniejszą transportochłonnością oraz mniejszymi łącznymi stratami czasu. Porównując wyniki programów akomodacyjnych wyznaczonych przez TRANSYT do ich odpowiedników z systemu TRISTAR stwierdzono, że obliczony przy wykorzystaniu metody TRANSYT program dla szczytu porannego był bardziej efektywny. W przypadku programu dla szczytu popołudniowego wyniki wyszły minimalnie gorsze od programu obecnego. Tab.3 Zestawienie pracy przewozowej i łącznych strat czasu w zależności od wariantu Analizowany szczyt transportowy Poranny Popołudniowy PODSUMOWANIE Narzędzie TRISTAR TRANSYT TRISTAR TRANSYT Program Praca przewozowa [pojazdogodziny] Łączne straty czasu [godzina] akomodacyjny 56,40 15,63 stałoczasowy 56,73 15,88 akomodacyjny 57,06 16,26 stałoczasowy 60,72 19,70 akomodacyjny 147,09 53,07 stałoczasowy 152,13 58,30 akomodacyjny 145,76 50,94 stałoczasowy 146,75 51,50 Pakiety do prognozowania i analiz transportowych umożliwiają usprawnienie procesu planowania oraz zarządzania operacyjnego systemami transportowymi. Obserwowane w ostatnich latach w Polsce, wdrożenia z zakresu Inteligentnych Systemów Transportu (zaawansowane systemy zarządzania i sterowania ruchem lub ich elementy) umożliwiają pozyskiwanie aktualnych informacji o parametrach ruchu pojazdów transportu indywidualnego i zbiorowego, w celu optymalizacji procesów transportowych z wykorzystaniem narzędzi do prognozowania ruchu w systemach transportu. Ze względu na to, że poszczególne pakiety opisane w niniejszym referacie, z których korzystano podczas przeprowadzenia analiz posiadają różne i uzupełniające się funkcjonalności, zasadne jest stosowanie szerokiego wachlarza oprogramowania, umożliwiającego wspomaganie procesu planowania i operacyjnego zarządzania ruchem. Wyniki przykładowych analiz przeprowadzonych z wykorzystaniem narzędzi umożliwiających modelowanie systemów transportu, wykazały możliwość zastosowania i użyteczność 8220

9 oprogramowania w optymalizacji ustawień systemu sterowania ruchem. Przedstawione analizy nie wyczerpują analizowanego zagadnienia, stanowiąc wstęp do dalszych prac. Streszczenie Celem referatu było sprawdzenie czy metoda zaimplementowana w programie TRANSYT będzie możliwa do wykorzystania przy ustalaniu ustawień brzegowych dla sygnalizacji świetlnej w systemie sterowania ruchem TRISTAR. Wykorzystano przy tym zaawansowane modele matematyczne na których bazują narzędzia do prognozowania i analiz ruchu na poziomie makro i mikroskopowym: SATURN, PTV VISUM i PTV VISSIM oraz narzędzia do optymalizacji sygnalizacji świetlnej TRANSYT, BALANCE, EPICS, CROSSIG. Analizy dokonano na przykładowym wycinku sieci ulicznej składającej się z czterech skrzyżowań na głównej arterii Gdyni, będących częścią systemu TRISTAR. Następnie podjęto próbę wygenerowania programów sygnalizacji świetlnej wykorzystując metodę TRANSYT dla której wartość Performance Index łączącej koszty strat czasu i liczby zatrzymań, jest najmniejsza. Do wygenerowanych programów dodano akomodację i przeanalizowano wyniki symulacji PTV VISSIM dla każdego analizowanego okresu. The possibilities of using the street network models to verify the boundary setup of traffic control system Abstract The purpose of this article was to check that the TRANSYT method can be used to determinate the boundary condition for the signal program in the traffic control system TRISTAR. The authors used SATURN, PTV VISUM and PTV VISSIM which are based on advanced mathematical models and are used to forecast and analysis traffic on macroscopic and microscopic level and TRANSYT, BALANCE, EPICS, CROSSIG for signal programs optimalization. The study case contains the area of signalized intersections in city Gdynia that are part of Tristar system. Next the authors attempt to generate signal programs using the TRANSYT method for with the PI, summary lost time, number of stops, are minimal. To the designated programs, the accommodation logic was added. The last step of the analysis, was the traffic simulation in PTV VISSIM, for each time period. BIBLIOGRAFIA 1. Jamroz K., Oskarbski J., Kustra W., Gumińska L.: Wielopoziomowe modelowanie ruchu - koncepcja i doświadczenia praktyczne, VIII Konferencja Naukowo-Techniczna z cyklu: Problemy komunikacyjne miast w warunkach zatłoczenia motoryzacyjnego: Nowoczesny transport publiczny w obszarach zurbanizowanych, Poznań- Rosnówko czerwca Ren J., Rahman A.: Automatically Balancing Intersection Volumes in A Highway Network. 12th TRB Transportation Planning Application Conference, Van Vliet D., Hall M. (1997): SATURN 9.3. user manual. Leeds/Surrey Liu R., Van Vliet D., Watling D. (1995/1): DRACULA: Dynamic Route Assignment Combining User Learning and Micro-simulation. Paper presented at PTRC vol. E University of Florida: Traffic Network Study Tool, Florida Oskarbski J., Żarski K., Birr K.: Moduł priorytetów dla pojazdów transportu zbiorowego w systemie TRISTAR. Logistyka 2014, nr Joachim Mertz, Dissertation Technische Universitat Munchen 2000 Ein mikroskopisches Verfahren zur verkehrsadaptiven Knotenpunktsteuerung mit Vorrang des dffentlichen Verkehrs 8221