Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Modelowanie i prognozowanie ruchu – od liczydła do Big Data

Suchorzewski Wojciech, Brzeziński Andrzej, Waltz Andrzej

Transport Miejski i Regionalny

|

2020

|

nr 12

5--11

PL

W artykule opisano historię modelowania i prognozowania ruchu w Polsce. W końcu lat 50. opracowano pierwsze prognozy ruchu z zastosowaniem modelu grawitacyjnego i komputerów produkcji krajowej (ZAM1 i ZAM2). W latach 60., modele i prognozy ruchu wykorzystywano nie tylko w planowaniu systemu transportowego, ale także rozwoju miast. Przykładem jest metoda optymalizacji warszawskiej, wykorzystywana w miastach polskich oraz zagranicznych. W latach 70. uzyskano dostęp do programów amerykańskich UTPS dla komputerów IBM360/370 i RIAD32 i zastosowano je w wielu miastach polskich. Wiarygodność modeli i prognoz ruchu wzbogacono przez badania zachowań komunikacyjnych. W roku 1996, w ramach „Studium układu autostrad i dróg ekspresowych”, zbudowano pierwszy model ruchu na sieci drogowej. Model ten był aktualizowany w kolejnych studiach dotyczących rozwoju dróg krajowych. W latach 2007–2008, w ramach prac nad „Master Plan dla transportu kolejowego w Polsce do 2030 roku”, zbudowano krajowy model ruchu kolejowego. W roku 2012, na konferencji „Modelling”, przedstawiono koncepcję połączenia modelu drogowego i kolejowego w jeden wspólny system prognozowania ruchu na poziomie krajowym. W ramach zrealizowanego w latach 2016–2019 projektu „Zasady prognozowania ruchu drogowego z uwzględnieniem innych środków transportu – INMOP 3” zbudowano krajowy multimodalny drogowo-kolejowy model transportowy. W ostatnich latach do zbierania danych o ruchu oraz w budowie modeli ruchu wykorzystywane są zaawansowane metody pozyskania danych o ruchu wykorzystujące BIG DATA. W artykule nie omawiano prac nad modelami ruchu pieszego i rowerowego, ale w spisie literatury wymieniono pozycje opublikowane w ostatnich latach.

EN

The article describes the history of modelling and forecasting traffic in Poland. At the end of the 1950’s the first traffic forecasts were developed with the use of gravity model and domestic production computers (ZAM1 and ZAM2). In the 1960s, models and traffic forecasts were used not only in transport system planning but also in urban development. An example is the Warsaw optimization method used in Polish and foreign cities. In the 1970s, American UTPS programs for IBM360/370 and RIAD32 computers were accessed and used in many Polish cities. Reliability of traffic models and forecasts has been enriched by research on traffic behavior. In 1996, as part of the “Study of the layout of motorways and expressways”, the first traffic model was built on the road network. This model was updated in subsequent studies on the development of national roads. In 2007–2008, as part of the work on the “Master Plan for Rail Transport in Poland by 2030”, a national model of railway traffic was developed. In 2012, during the “Modelling” conference, the concept of combining the road and rail models into one common traffic forecasting system at the national level was presented. Within the framework of the project “Principles of traffic forecasting taking into account other modes of transport – INMOP 3”, carried out in 2016– 2019, the national multimodal road-rail transport model was created. In recent years, advanced traffic data acquisition methods using “BIG DATA” are used to collect traffic data and to build traffic models. The article does not discuss the work on pedestrian and bicycle traffic models, but lists the publications of recent years in catalogue of literature.

2

Transport attractiveness of shopping malls

Szczuraszek T., Karwasz M.

Technical Transactions

|

2018

|

Vol. 115, iss. 7

101--112

EN

The dynamic development of analytical methods used for the modelling of town travel increases the demand for various kinds of data necessary to estimate the road traffic volume on transport networks. The estimation of traffic volume generated by particular facilities located in a city is an important element of modelling. Among these facilities, large shopping malls are considered to be one of the most significant road traffic generators. The estimation of transport attractiveness of such large objects is a big challenge in modelling customers’ journey to large shopping malls. In this study, a new method is proposed for the assessment of transport attractiveness of large trade and service facilities.

PL

Dynamiczny rozwój metod analitycznych stosowanych do modelowania podróży w mieście prowadzi do wzrostu zapotrzebowania na coraz większą liczbę różnorodnych danych niezbędnych do szacowania wielkości ruchu drogowego na sieciach transportowych. Istotnym elementem modelowania jest szacowanie wielkości ruchu generowanego przez poszczególne obiekty zlokalizowane w mieście. Wśród tych obiektów to wielkopowierzchniowe centra handlowo-usługowe są jednymi z największych generatorów ruchu drogowego. Dużym wyzwaniem przy modelowaniu podróży do centrów handlowo-usługowych jest oszacowanie atrakcyjności transportowej tych obiektów. W niniejszym artykule przedstawiono autorską metodę określania atrakcyjności transportowej wielkopowierzchniowych obiektów handlowo-usługowych.

3

The effect of distances between vehicles on time and speed in simulated traffic flow

Kamińska J. A., Chalfen M.

Roads and Bridges - Drogi i Mosty

|

2017

|

Vol. 16, no. 3

163--176

EN

The paper presents an analytical derivation of the dependence between vehicle speed and traffic density in urban traffic conditions. It was shown that the speed function is hyperbolic and depends on the density of traffic flow, the average vehicle length and the value of expected distances between vehicles E(T) expressed in time units. A number of computer simulations were performed on the basis of a defined relationship in order to study the effect of the E(T) value on the parameters of simulated traffic flow. The average speed and time of traveling the route from the starting point to the destination were tested in the conducted simulations. It was proved that the change in the E(T) parameter in a range between 1 s to 4 s results in a change in the average travel time from 6.6% to 35.6% and a change in average speed from 3.0% to 18.0%, depending on the number of vehicles in the simulation.

PL

W pracy przedstawiono analityczne wyprowadzenie zależności prędkości pojazdów od gęstości ruchu w warunkach ruchu miejskiego. Wykazano, że funkcja prędkości ma postać hiperboliczną zależną od gęstości ruchu, średniej długości pojazdów oraz od wartości oczekiwanej E(T) odległości między pojazdami wyrażonej w jednostkach czasu. W oparciu o wyznaczoną zależność przeprowadzono szereg symulacji komputerowych w celu zbadania wpływu wartości E(T) na parametry symulowanego ruchu samochodowego. W przeprowadzonych symulacjach badano średnią prędkość oraz średni czas przejazdu trasy od punktu startowego do punktu docelowego. Wykazano, że zmiana parametru E(T) w zakresie od 1 s do 4 s skutkuje zmianą średniego czasu przejazdu o od 6,6% do 35,6% oraz średniej prędkości przejazdu o od 3,0% do 18,0% w zależności od liczby pojazdów w symulacji.

4

Wpływ parametrów obwodnicy śródmiejskiej na gęstość ruchu samochodowego

Chalfen M., Kamińska J.

TTS Technika Transportu Szynowego

|

2013

|

R. 20, nr 10

683--690, CD

PL

W pracy wykorzystano matematyczny model ruchu samochodowego na terenie zurbanizowanym do wyznaczenia przestrzennego rozkładu gęstości ruchu. Założono zróżnicowane pole prędkości poruszania się pojazdów i niejednorodną sieć ulic w mieście. Do wyznaczenia najkrótszej w czasie trasy przejazdu w modelu zastosowano algorytm Dijkstry wyszukiwania najtańszej ścieżki w grafie reprezentującym układ ulic i skrzyżowań. Wyznaczone optymalne ze względu na czas przejazdu trasy zagregowano dla poszczególnych węzłów i krawędzi grafu otrzymując mapę gęstości ruchu. Opracowany model ruchu miejskiego zastosowano do analizy wpływu parametrów obwodnicy śródmiejskiej na średni i maksymalny czas przejazdu, średnią lokalną gęstość ruchu na terenie miasta oraz inne parametry ruchu. Uwzględniono promień obwodnicy oraz różne dopuszczalne prędkości poruszania się pojazdów na obwodnicy. Wybrano optymalną lokalizację obwodnicy ze względu na redukcję średniego czasu przejazdu.

EN

The paper uses mathematical model of traffic density within urban area in order to determine the spatial density of traffic. Diversified field of vehicles’ velocity was assumed as well as heterogeneous street network within the city. Dijkstra’s algorithm for searching the shortest path in graph representing the streets and crossings configuration was used in order to determine the shortest route as far as time is concerned. The optimal routes were aggregated for given nodes and graph’s edges in order to draw traffic density map. The resulting model of urban traffic was used to analyze the influence of the parameters of the intercity ring-road on average and maximum travel time, average local traffic density within the city and other parameters of traffic. The road-ring radius as well as various acceptable speeds on the ring-road were taken into consideration. The optimal location of the ring-road was chosen in order to minimize the average time travel.

5

Modelowanie przestrzennego rozkładu gęstości ruchu samochodowego w mieście o niejednorodnej prędkości przejazdu

Chalfen M., Kamińska J.

TTS Technika Transportu Szynowego

|

2013

|

R. 20, nr 10

665--674, CD

PL

W pracy przedstawiono matematyczny model ruchu samochodowego mieście. Obliczenia wykonano na przykładzie hipotetycznego miasta średniej wielkości przy założeniu niejednorodności gęstości sieci ulic i zróżnicowanych rzeczywistych prędkościach poruszania się samochodów w wybranych rejonach miasta. Do określenia optymalnej według czasu przejazdu trasy pojedynczego pojazdu wykorzystano algorytm Dijkstry wyszukiwania najtańszej ścieżki w grafie. Wygenerowano 10000 tras przejazdu z punktami startowymi i docelowymi losowanymi zgodnie z apriori zadaną funkcją gęstości. Na podstawie przebiegu optymalnych trajektorii wygenerowano mapy gęstości ruchu w mieście. Określono strefy o największej gęstości ruchu, które są zgodne z obserwowanymi w rzeczywistości w miastach o analogicznej strukturze sieci ulic i prędkości.

EN

The paper presents mathematical model of traffic flow in the city. The calculations were done on the example of hypothetical medium-sized town of heterogeneous density of streets and various actual speeds of vehicles in different parts of the city. In order to determine optimal route as far as time of travel is concerned, Dijkstra’s algorithm for searching cheapest path in graph was used. 10000 routes were generated with start and finish points chosen randomly according to density function defined apriori. On the basis of the optimal routes generated, the maps of traffic density in the town were drawn. The zones of biggest traffic density were determined and they proved to be compliant with the actual zones in existing cities of similar street network structure and allowed speed.

6

Quantum road traffic model for ambulance travel time estimation

Bernas M., Wisniewska J.

Journal of Medical Informatics & Technologies

|

2013

|

Vol. 22

257--264

EN

Efficient management of ambulance utilisation is a vital issue for life saving. Knowledge of the amount of time needed for an ambulance to get to the hospital and when it will be available for a new task, can be estimated using modern Intelligent Transport Systems. Their main feature is an ability to simulate the state of traffic not only in long term, but also the real time events like accidents or high congestion, using microscopic models. The paper introduces usage of Quantum Computing paradigm to propose a quantum model of road traffic, which can track the state of traffic and estimate the travel time of vehicles. Model, if run on quantum computer can simulate the traffic in vast areas in real time. Proposed model was verified against the cellular automata model. Finally, application of quantum microscopic traffic models for ambulance vehicles was taken into consideration.

7

Bydgoski inteligentny system transportowy

Olenkowicz-Trempała P.

Inżynieria Ruchu Drogowego

|

2013

|

Nr 4

33--36

PL

Transport jest jedną z najważniejszych dziedzin gospodarki, a jego sprawność ma decydujący wpływ na jej rozwój. Infrastruktura transportowa wzmacnia spójność ekonomiczną i przestrzenną regionu oraz przyczynia się do poprawy jego konkurencyjności. Priorytetem samorządów lokalnych, obok modernizacji materiałowo-konstrukcyjnej infrastruktury, powinna być zatem poprawa sprawności transportu.

EN

This article presents the design of Intelligent Transport Systems in Bydgoszcz, which is co-financed „Operational Programme Infrastructure and Environment”. EU funds cover more than 80% of the investment. Deployment of ITS leads among other things to increase transport efficiency, reduce travel time and lower benchmark. This article is present to the emerging ITS in Bydgoszcz.

8

Modelowanie ruchu jako podstawowa metoda prognozowania ruchu drogowego

Bryszewski M.

Magazyn Autostrady

|

2004

|

Nr 5

22--24

PL

Celem artykułu jest przybliżenie stanu modelowania ruchu w Polsce, ze szczególnym uwzględnieniem opracowań wykonywanych w korytarzach planowanych dróg szybkiego ruchu. Równocześnie jest wstępem do serii artykułów, które przedstawią szerzej zagadnienia związane z modelowaniem ruchu na drogach zamiejskich.

9

Jednowymiarowy rozmyty automat komórkowy modelujący ruch drogowy

Burzyński M., Kosiński W.

Zeszyty Naukowe Politechniki Świętokrzyskiej. Mechanika

|

2002

|

Z. 76

143-151

PL

W pracy przedstawiono jednowymiarowy automat komórkowy, z regułami rozmytymi do modelowania jednowymiarowego, jednokierunkowego ruchu drogowego. Wyniki przeprowadzonych symulacji są zgodne z tzw. diagramem fundamentalnym (przepływność vs gęstość), opartym na przeprowadzonych rzeczywistych obserwacjach i pomiarach ruchu drogowego. Sterowanie rozmyte pozwala na wierne oddanie indywidualnych cech kierowcy, co wprowadza nową jakość w modelowaniu ruchu drogowego i stanowi obiecujący punkt odniesienia w dalszych badaniach rozpatrywanego zagadnienia.

EN

A discrete automation with fuzzy rules to simulate one-way traffic flow is introduced. Results of simulations are consistent with the so-called fundamental diagram (flow versus density), as is observed in the real free-way traffic. Fuzzy controller approach makes possible to include driver's individual characteristics and provides a new point of view in the further traffic flow research.