Совместное управление сигналами светофоров и траекториями движения транспортных средств

Транспортная система является одной из важнейших частей экономики страны. В то же время, рост интенсивности транспортного потока оказывает существенное отрицательное влияние на экономические показатели отрасли. Одним из способов повышения эффективности использования транспортной инфраструктуры является управление транспортными потоками. Решение задачи эффективного управления транспортными потоками в настоящее время часто осуществляется путем применения систем управления сигналами светофоров на регулируемых перекрёстках. В связи с развитием и постепенным внедрением самоорганизующихся автомобильных сетей, позволяющих обмениваться информацией между транспортными средствами и объектами инфраструктуры, а также развитием автономных транспортных средств другим перспективным подходом к решению рассматриваемой задачи является управление траекторией движения беспилотных транспортных средств. Как следствие, становится возможной постановка задачи совместного управления траекториями движения транспортных средств и сигналами светофоров для повышения пропускной способности перекрестков, снижения потребляемого топлива и времени движения. В данной работе представлен метод управления транспортным потоком на перекрестке, заключающийся в совместном управлении сигналами светофоров и траекториями движения подключенных/автономных транспортных средств. Разработанный метод сочетает метод адаптивного управления сигналами светофоров, основанный на детерминированной модели прогнозирования движения транспортных средств, и двухэтапный алгоритм построения траектории движения транспортных средств. Целевая функция оптимизации, используемая для построения оптимальных траекторий, учитывает расход топлива, время движения по дорожной полосе и время ожидания на перекрестке. Экспериментальные исследования разработанного метода проведены в системе микроскопического моделирования движения транспортных средств SUMO с использованием трех сценариев моделирования, включающих синтетические сценарии и сценарий движения в реальной городской среде. Результаты экспериментальных исследований подтверждают эффективность разработанного метода по критериям потребления топлива, времени движения и времени ожидания по сравнению с методом адаптивного управления сигналами светофоров.