Продолжительность движения автомобилей в потоке как индикатор транспортного затора

Актуальность изучения транспортных заторов обусловлена необходимостью поиска научно-обоснованного критерия их формирования, развития и ликвидации с использованием современных способов обработки информации о потоках автомобилей. Целью настоящего исследования является выявление количественного критерия формирования и эволюции транспортного затора на основе детерминированной оценки времени движения отдельных автомобилей в общем потоке между рубежами контроля как случайной величины: среднего значения, моды, медианы, среднеквадратичного отклонения, показателей вариации, асимметрии и эксцесса.

Предмет исследования – закономерности эволюции перечисленных детерминированных показателей транспортных потоков, которые можно использовать для оперативного прогнозирования формирования, развития и ликвидации транспортных заторов. Исходные данные получены с помощью аппаратно-программных комплексов фиксации нарушений правил дорожного движения, установленных на городской улично-дорожной сети. В результате исследования установлено, что для одного и того же участка дороги перечисленные детерминированные показатели случайной величины существенно различаются при свободном движении автомобильного транспорта и в случае образования транспортного затора. Представляется перспективным использование среднего значения продолжительности движения автомобилей для идентификации стадий формирования, развития и исчезновения (ликвидации) транспортного затора. Предлагаемый показатель может служить основой для разработки механизма оценки в режиме реального времени вероятности образования транспортного затора, а также для выработки рекомендаций по оперативному реагированию транспортных служб для их предотвращения и ликвидации.

1. Kerner B. S. The Physics of Traffic. Berlin, SpringerVerlag, 2004, 682 р. DOI: 10.1007/978-3-540-40986-1.

2. Goodwin P. Policy incentives to change behavior in passenger transport // International Transport Forum on «Transport and Energy: The Challenge of Climate Change», May 28–302008Leipzig, Germany. Bristol, University of the West of England, 2008, 34 p. [Электронный ресурс]: https://uwe-repository.worktribe.com/output/1012840. Доступ 28.02.2023.

3. Управление заторами в городах / Т. Уорсли, Л. Мартин, Б. Мур и др.; перевод с англ. Ботвиньевой Я.Е. и Донченко В.В. – СПб: Центр транспортных исследований, 2020. – 336 с. ISBN 978-5-91258-454-1.

4. Дуров Р. С., Варнакова Е. В., Кобзев К. О., Кобзева Н. Д. Анализ конфликтных точек, конфликтных ситуаций и расчёт интенсивности движения на заданном участке дорожной сети // Безопасность техногенных и природных систем. – 2020. – № 1. – С. 8–15. DOI: 10.23947/2541-9129-2020-1-8-15.

5. Макаричев А. В., Горбачёв П. Ф., By Д. М, Горбачёва Е. А. // Распределение скорости движения автомобилей перед стоп-линией городского регулируемого перекрёстка // Bicник Харкiвського нацiонального автомобiльно-дорожнього унiверситету. – 2019. – № 85. – С. 107–116. DOI: 10.30977/BUL.2219-5548.2019.85.0.107.

6. Нестеренко Д. Х. Исследование влияния структуры автотранспортного потока на эффективность использования участка улично-дорожной сети // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2019. – № 1. – С. 90–96. DOI: 10.25198/2077-7175-2019-1-90.

7. Павлов С. Н., Грефенштейн А. П. Совершенствование методики оценки целесообразности введения выделенной полосы в крупных городах // Вестник Сибирского государственного университета путей сообщения. – 2020. – № 4 (55). – С. 19–25. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44533407. Доступ 28.02.2023.

8. Фоменко Н. А., Нагуманова А. В., Алексиков С. В. Анализ транспортных потоков основных магистралей г. Волгограда // Вестник Волгоградского государственного архитектурно-строительного университета. Строительство и архитектура. – 2018. – № 54 (73). – С. 121–131. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=36813882. Доступ 28.02.2023.

9. Андронов Р. В., Гензе Д. А., Легостаева Е. Н., Белоусова Е. В. // Определение интенсивности транспортных потоков при помощи системы баллов карт пробок // Транспорт. Транспортные сооружения. Экология. – 2019. – № 4. – С. 5–12. DOI: 10.15593/24111678/2 019.04.01

10. Дрю Д. Теория транспортных потоков и управление ими. – М.: Транспорт, 1972. – 423 с.

11. Малахов Р. С., Алексиков С. В. Определение интенсивности движения городского транспорта методом краткосрочных наблюдений // Вестник Волгоградского государственного архитектурно-строительного университета. Серия: Строительство и архитектура. – 2017. – Вып. 49 (68). – С. 92–98. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_30008873_32252480.pdf. Доступ 16.05.2023.

12. Сильянов В. В. Теория транспортных потоков в проектировании дорог и организации движения. – М.: Транспорт, 1977. – 303 с. [Электронный ресурс]: https://vk.com/doc31736356_477456143?hash=xWEXbgk

13. pGVc9uGG4kEXRizTeneIR9JuPZcTxzh45R6c. Доступ 16.05.2023.

14. Стасенко Л. Н., Омурбеков Ч. О., Сталбекова Э. С. Оценка часовой интенсивности движения // Вестник Кыргызского государственного университета строительства, транспорта и архитектуры. – 2018. – № 1 (59). – С. 5–13. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_35207236_65233437.pdf. Доступ 16.05.2023.

15. Вентцель Е. С., Овчаров Л. А. Теория случайных процессов и её инженерные приложения. – М.: Наука, 1991. – 394 с. ISBN 5-02-014125-9.

16. Ивченко Г. И., Медведев Ю. И. Математическая статистика. – М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2014. – 352 с. ISBN 978-5-397-04141-6.

17. Смирнов Н. В., Дунин-Барковский И. В. Курс теории вероятностей и математической статистики для технических приложений. – М.: Наука, 1969. – 512 с. 17. Евтеева А. С., Андреев К. П., Шемякин А. В., Терентьев В. В. Обследование городской транспортной сети с применением измерительного комплекса // Транспортное дело России. – 2018. – № 1. – С. 132–134. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_32851332_44693124.pdf. Доступ 16.05.2023.

18. Evtiukov, S. A., Evtiukov, S. S., Kurakina, E. V. Smart Transport in road transport infrastructure. Paper presented at the IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 832 (2020), p. 012094. DOI: 10.1088/1757-899X/832/1/012094.

19. Тестешев А. А., Микеладзе Т. Г. Исследование транспортных потоков на улицах с нерегулярным движением методом дистанционного спутникового мониторинга // Транспорт. Транспортные сооружения. Экология. – 2019. – № 4. – С. 51–57. DOI: 10.15593/24111678/2019.04.06.

20. Fornalchyk, Ye., Vikovych, I., Royko, Yu., Hrytsun, O. Improvement of Methods for Assessing the Effectiveness of Dedicated Lanes for Public Transport. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2021, Vol. 1, No. 3 (109), pp. 29–37. DOI: 10.15587/1729-4061.2021.225397.

21. Францев С. М. Алгоритм вычисления интенсивности транспортного потока на основе фиксации амплитудной величины акустического излучения автомобиля // Инженерный вестник Дона. – 2017. – № 2. – 6 с. [Электронный ресурс]: http://ivdon.ru/uploads/article/pdf/IVD_50_Francev.pdf_6c26dfc023.pdf. Доступ 16.05.2023.

22. Потехин А. С., Стрельников А. В. Методика оценки транспортного потока на перекрёстке по данным видеонаблюдения // Инфоpмационные технологии. – 2017. – Т. 23. – № 2. – С. 129–134. DOI: 10.17587/it.23.129-134.

23. Шумков А. Г., Бояршинов М. Г., Васькина Е. В. Определение параметров транспортного потока с использованием данных камер видеофиксации нарушений правил дорожного движения // Архитектурностроительный и дорожно-транспортный комплексы: проблемы, перспективы, инновации: Материалы IV Междунар. науч.-практ. конф. Омск, 28–29 ноября 2019 г. – Омск, 2019. – С. 291–295. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_42386884_34467599.pdf. Доступ 19.05.2023.

24. Boyarshinov, M. G., Vavilin, A. S. The deterministic component of the traffic flow intensity. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, International Conference: Actual Issues of Mechanical Engineering (AIME 2020) 27th‑29th October 2020, Saint Petersburg, Russian Federation, 2021, Vol. 1111, 012013 (10 p). DOI: 10.1088/1757-899X/1111/1/012013.

25. Бояршинов М. Г., Вавилин А. С., Шумков А. Г. Использование комплекса фотовидеофиксации нарушений правил дорожного движения для выделения детерминированной и стохастической составляющих интенсивности транспортного потока // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2021. – №3. – С. 61–71. DOI: 10.25198/2077-7175-2021-3-61.

26. Shepelev, V., Aliukov, S., Nikolskaya, K., Das, A., Slobodin, I. The use of multi-sensor video surveillance system to assess the capacity of the road network. Transport and Telecommunication, 2020, Vol. 21 (1), pp. 15–31. DOI: 10.2478/ttj-2020-0002.

27. Singh, V., Upadhyay, A., Kumar, A.Integrated SensorBased Approach for Traffic Congestion Prediction Using Probe Vehicle. In: Sil, A., N. Kontoni, D. P., Pancharathi, R. K. (eds.). Recent Trends in Civil Engineering. Lecture Notes in Civil Engineering, 2023, Vol. 274, Springer, Singapore. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-19-4055-2_64.

28. Владимиров С. Н. Транспортные заторы в условиях мегаполиса // Известия МГТУ МАМИ. – 2014. – Т. 3. – № 1 (19). – С. 77–84. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_22296853_20177132.pdf. Доступ 16.05.2023.

29. Лобанов Е. М. Транспортная планировка городов. – М.: Транспорт, 1990. – 239 с. ISBN 5-277-00375-4.

30. Kumar, P., Vinodh Kumar, S., Priya, L. Smart and Safety Traffic System for the Vehicles on the Road. IOT with Smart Systems. Smart Innovation, Systems and Technologies, 2023, Vol. 312. Springer, Singapore. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-19-3575-6_51.

31. Корнев А. В., Шабуров С. С. Транспортные заторы. Варианты решения проблемы // Молодёжный вестник ИрГТУ. – 2021. – Т. 11. – № 1. – С. 58–63. [Электронный ресурс]: http://xn–b1agjigi1ai.xn–p1ai/journals/2021/01/articles/09. Доступ 19.05.2023.

32. Щеголева Н. В., Гусев В. А., Ворожейкин М. А. Образование заторов в транспортном потоке // Техническое регулирование в транспортном строительстве. – 2016. – № 5 (19). – С. 25–28. [Электронный ресурс]: http://trts.esrae.ru/38–205. Доступ 19.05.2023.

33. Xomidov, A., Tursunboyev, M. Eliminating congestion on internal roads. Universum: технические науки: электрон. науч. журн. – 2022. – Vol. 2 (95). – [Электронный ресурс]: https:/#7universum.com/ru/tech/archive/item#13079. Доступ 20.11.2022.

34. Black, W. R.Transportation: Ageographical analysis. New York: The Guilford Press, 2003, 408 p. ISBN 1-57230-848-6.

35. Шамлицкий Я. И., Охота А. С., Мироненко С. Н. Сравнение адаптивного и жёсткого алгоритмов управления дорожным движением на базе имитационной модели в среде ANYLOGIC // Программные продукты и системы. – 2018. – № 2. – С. 403–408. DOI: 10.15827/0236-235X.031.3.632-635.

36. Sathiyaraj, R., Bharathi, A. An efficient intelligent traffic light control and deviation system for traffic congestion avoidance using multiagent system. Transport, 2020, Vol. 35, No 3, pp. 327–335. DOI: https://doi.org#10.3846/transport.2019.11115.

37. Басков В. Н., Красникова Д. А., Исаева Е. И.Влияние поведенческого фактора водителя на образование транспортного затора // Мир транспорта. – 2019. – Т. 17. – № 4 (83). – С. 272–281. DOI: https://doi.org/10.30932/1992-3252-2019-17-4-272-281.

38. Андронов Р. В., Елькин Б. П., Гензе Д. А. Понятие затора и формирование очередей на регулируемом пересечении в условиях плотного транспортного потока // Научно-технический вестник Поволжья. – 2015. – № 1. – С. 39–41. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_23136607_69272286.pdf. Доступ 19.05.2023.

39. Власов А. А., Горелов А. М. Управление светофорными объектами в условиях транспортных заторов. // Вестник Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ). – 2014. – № 3 (38). – С. 112–117. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_21915875_27397897.pdf. Доступ 19.05.2023.

40. Harsha, M. M., Raviraj, H. Mulangi, Vrunda Kulkarni. Visualization and Assessment of the Effect of Roadworks on Traffic Congestion Using AVL Data of Public Transit. Journal of Geovisualization and Spatial Analysis, 2022, Vol. 6, No. 28, 14 p. DOI: https://doi.org#10.1007/s41651–022–00123‑z.

41. Ласкин М. Б., Талавиря А. Ю. Оценка плотности транспортного потока на основе имитационного моделирования пункта взимания платы // Материалы 10 Всероссийской научно-практической конференции по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД‑2021), 20– 22 октября 2021 г., Санкт-Петербург. – СПб, 2021. – С. 272–78. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_47333761_43499734.pdf. Доступ 19.05.2023.

42. Басков В. Н., Игнатов А. В. Зависимость риска возникновения транспортного затора от параметров транспортного потока // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2015. – № 35. – С. 1–5. [Электронный ресурс]: https://e-koncept.ru/2015/95553.htm. Доступ 19.05.2023.

43. Aftabuzzaman, Md. Measuring Traffic Congestion – A Critical Review. Proceedings of the 30th Australasian Transport Research Forum, China, February 2007, 16 p. [Электронный ресурс]: https://australasiantransportresearchforum.org.au/wp-content/uploads#2022#03#2007_ Aftabuzzaman.pdf. Доступ 10.11.2022.

44. Yasir, R. M., Nower, N., Shoyaib, M. Traffic Congestion Prediction Using Machine Learning Techniques. DOI: https://doi.org#10.48550/arXiv.2206.10983.

45. Кашталинский А. С., Петров В. В. Влияние дорожно-транспортных факторов на неравномерность транспортных потоков в городах // Вестник Иркутского государственного технического университета. – 2016. – № 1 (108). – С. 116–123. [Электронный ресурс]: http://journals.istu.edu/vestnik_irgtu/journals/2016/01/articles/14. Доступ 19.05.2023.

46. Петров В. В., Кашталинский А. С. Влияние стохастичности на степень насыщения и задержку транспортного потока // Транспорт Урала. – 2013. – № 4 (39). – С. 29–31. [Электронный ресурс]: https://c.twirpx.one/file/1697678/. Доступ 19.05.2023.

47. Kerimov, M., Evtiukov, S., Marusin, A. Model of multi-level system managing automated traffic enforcement facilities recording traffic violations. Transportation Research Procedia, 2020, Vol. 50, pp. 242–252. DOI: 10.1016/j.trpro.2020.10.030.

48. Наумова Н. А. Моделирование и оптимизация параметров светофорного регулирования при пересечении многополосных автомобильных дорог // Современные наукоёмкие технологии. – 2022. – № 8. – C. 71–76. [Электронный ресурс]: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=39269. Доступ 19.05.2023.

49. Плотников А. М. Управление безопасностью дорожного движения на одноуровневых перекрёстках. Теория и практика. – СПб.: ООО «Экспертные решения», 2014. – 404 с. ISBN 978-5-9905189-4-0.

50. Лагерев Р. Ю., Михайлов А. Ю., Лагерева С. В. Методика предупреждения сетевых транспортных заторов // Вестник НЦБЖД. – 2010. – № 5. – С. 82–88. [Электронный ресурс]: https://ncbgd.tatarstan.ru/rus/file/pub/pub_85705.pdf. Доступ 19.05.2023.

51. Zhankaziev, S., Gavrilyuk, M., Morozov, D., Zabudsky, A. Scientific and methodological approaches to the development of a feasibility study for intelligent transportation systems. Transportation Research Procedia, 2018, Vol. 36, pp. 841–847. DOI: 10.1016/j.trpro.2018.12.068.

52. Malygin, I., Komashinskiy, V., Korolev, O. Cognitive technologies for providing road safety in intelligent transport systems. Transportation Research Procedia, 2018, Vol. 36, pp. 487–492. DOI: 10.1016/j.trpro.2018.12.134.

53. Бояршинов М. Г., Вавилин А. С., Шумков А. Г. Фурье-анализ интенсивности транспортного потока // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2021. – № 4. – С. 46– 59. DOI: 10.25198/2077-7175-2021-4-46.

54. Бояршинов М. Г., Вавилин А. С., Васькина Е. В. Применение вейвлет-анализа для исследования интенсивности транспортного потока // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2022. – № 4. – С. 72–87. DOI: doi. org/10.25198/2077-7175-2022-4-72.

55. Бояршинов М. Г., Вавилин А. С., Васькина Е. В. Применение показателя Хёрста для исследования интенсивности транспортного потока // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2022. – №2. – С. 68–81. DOI: 10.25198/2077-7175-2021-2-68.