Řízení dopravy. Doc. Ing. Tomáš Tichý, Ph.D. Ing. Vladimír Faltus, Ph.D. Ing. Martin Langr

Řízení dopravy

Dopravní telematika – aplikace v řízení dopravy Doc. Ing. Tomáš Tichý, Ph.D. Ing. Vladimír Faltus, Ph.D. Ing. Martin Langr [email protected], [email protected]

K620 – ÚSTAV DOPRAVNÍ TELEMATIKY ČVUT FD, Konviktská 20, Praha 11 Dopravní telematika – aplikace v řízení dopravy

Obsah prezentace

Hierarchická struktura telematického systému Způsoby řízení dopravy ve městě Princip řízení dopravy na křižovatce osazené SSZ Řízení v oblasti – plošná a liniová koordinace Příklady řízení dopravy Preference MHD Simulace dopravy Přehled systémů řízení dálnic Liniové řízení dopravy Mýto Dopravně informační systémy a jejich technologie Kongesce/nehody – identifikace excesů Kooperativní systémy, inteligentní vozidlo, inteligentní dálnice

Dopravní telematika – aplikace v řízení dopravy

2

Laboratoř řízení a modelování dopravy TAČR – ALFA – NOMŘÍZ, ZET, SIRID, UNIR Vybavení detektory – grant od ČVUT Simulační SW – grant od ČVUT Řízení a modelování v intravilánu Řízení dopravy v extravilánu Dopravní průzkumy Poradenství v dopravním řízení Studie řízení dopravy Vybavení SW + PC, Řadič C940 Spolupráce s dalšími ústavy, fakultami, universitami www.lss.fd.cvut.cz/ustav/laboratore/laborator-rizeni-a-modelovanidopravy/laborator-rizeni-a-modelovani-dopravy


3

Hierarchická struktura telematického systému


4

Architektura městského systému řízení dopravy

Úroveň útvaru – města

Úroveň oblasti

Úroveň uzlu


5

Schéma telematického subsystému DMM


6

Schéma telematického subsystému DMD


7

Schéma ekologického managementu


8

Způsoby řízení pomocí SSZ


9

Řízení křižovatek SSZ Dynamické řízení Časově závislé řízení Pevný signální plán Fáze celočervené Preference MHD Zelená v hlavním směru Blikavá žlutá Na výzvu Preference IZS Dopravní telematika – aplikace v řízení dopravy

10

Řízení křižovatek SSZ

Detektory Umístění

křižovatka – místní detektory komunikace – vybraný řez strategické – širší použití

Alternativní detekce

Informace

plovoucí vozidla vozidla taxi vozidla MHD

účastníci dopravního provozu - rádio státní správa + IZS – policie, hasiči dopravní firmy


11

Způsoby řízení oblasti

Centralizovaná inteligence řízení – spočívá ve vyhodnocení všech detektorů v oblasti a optimalizačním výpočtu pohybu vozidel. Na základě výpočtů se v reálném čase mění řízené parametry. ∆Tc, ∆Toff, ∆Tg, ∆Fskl Tento způsob řízení je technicky a ekonomicky náročný. Příkladem online řízení je systém SCOOT (Split, Cycle and Offset Optimisation Technique) v Aberdeen a Londýně – Velká Británie a Nijmegen – Nizozemí, a systém SCATS (Sydney Coordinated Adaptive Traffic System) v Oakland County – Austrálie.


12

Způsoby řízení oblasti

Decentralizovaná inteligence řízení – dopravní uzel reaguje okamžitě na stavy dopravy. Vyšší úrovní je řídící počítač ve funkci koordinátora jednotlivých uzlů sítě. Decentralizovaná inteligence řízení sbírá data od všech detektorů a podle momentální dopravní situace mění délky cyklu, skladbu fází, případně délky zelených. ∆Tc, ∆Toff, řadič - ∆Tg, ∆Fskl Více světelných signalizačních zařízení je sdruženo do oblastí uspořádaných liniově nebo plošně a jsou řízeny adaptivně v určitém časovém rastru pohybující se od 10 do 30 min. Příkladem tohoto řízení je systém MOTION (Method for the Optimisation of Traffic Signals In On-line controlled Networks) a TASS (Traffic Actuated Signalplan Selection), které se uplatňují v Evropě (Německo, Rakousko) a jsou nasazeny i první aplikace v ČR (Praha)


13

Řízení oblasti

Monitorování stavu SSZ

Vizualizace SSZ

Řízení SSZ

Prioritní trasy

Sběr DI dat

Archivace a zpracování dat

Hlášení poruchy

Rozhraní na další systémy


14

Řízení z úrovně města – vizualizace


15

Řízení oblasti Prahy 5 – Smíchova PIT

Řízení vstupů – TASS

Řízení oblasti – MOTION

Taktiky v oblasti – CIM

Informování řidičů – PIT

Další systémy řízení dopravy

TASS

MOTION + CIM


16

Preference MHD

Pasivní detekce (preference) – trolejové kontakty Aktivní detekce (preference) – bezdrátová komunikace Inteligentní zastávky On-line informace Jízdní řády Čas odjezdu/doba do odjezdu

Aktivní detekce


17

Preference MHD

Pasivní preference – využívají ji převážně tramvaje pomocí trolejových kontaktů nebo autobusy, které využívají smyčkové detektory v BUS pruhu. Nevýhodou této preference může být nevhodné umístění trolejových kontaktů případně smyčkových detektorů. Trolejové kontakty patří mezi nejpoužívanější pasivní detektory využívané k preferenci MHD


18

Možnosti využití simulace Plánování dopravy

Hledání optimální alternativy

Využití při vytváření územního plánu

Z dostupných alternativ řešení výběr nejvhodnější

Stanovení potřebné kapacity komunikace

Široké spektrum kritérií

Hledání optimálního vedení dopravy

Na základě dílčích výstupů zlepšování řešení

Stanovení těžišť dopravy

Sestavování alternativ je finančně méně nenáročné

Posouzení dlouhodobé kapacitní dostatečnosti

Posouzení vhodné konfigurace křižovatky

Posouzení návrhu dopravního řešení (SSZ)

Využití simulace pro hledání kritických míst v oblasti

Místa s nízkou dopravní kapacitou - vznik kongescí

Místa se sníženou bezpečností účastníků provozu

Místa s nedodržováním dopravních předpisů


19

Vstupy pro simulaci MIKRO Simulace se skládá z několika dílčích modelů

Dopravní infrastruktura

Intenzita a skladba dopravního proudu

Prvky aktivního řízení dopravy (SSZ, tunely)

Intenzita pěších a jejich chování na přechodech

Provoz hromadné dopravy

MAKRO Simulace dále zahrnuje

Urbanistické členění města, demografické údaje

Předpoklady o dopravní poptávce a nabídce


20

Výstupy ze simulace Výstupy

Doby zdržení, doba průjezdu

Kapacita křižovatky či komunikace

Zdržení chodců a MHD na křižovatce

Energetická spotřeba MHD, emise

Zátěžové mapy

Vizualizace 2D a 3D

Nalezení optimálního řešení

Vytipování nejcitlivějších prvků v síti

Omezení nevhodně proinvestovaných prostředků

Ověření stability oblasti z hlediska dlouhodobého horizontu


21

Evropská síť v ČR

zdroj: ŘSD 2011


22

Dopravní síť ČR

zdroj: ŘSD 2011


23

Systémy řízení provozu na dálnicích resp. obecně na liniových komunikacích

Liniové řízení dopravy (RLTC – Road Line Traffic Control) Řízení vjezdu na dálnici (Ramp metering) Řízení dávkováním vozidel

Preference vozidel s vyšší obsazeností (HOV lanes) Řízení změnou organizace dopravy

Inteligentní dálnice Inteligentní vozidlo

Dopravní informační systémy

Není zde přímé řízení, ale ovlivňují provoz Dopravní telematika – aplikace v řízení dopravy

24

Principy liniového řízení dopravy

Regulace rychlosti pomocí PDZ v závislosti na hustotě provozu, neočekávaných událostech na komunikaci nebo povětrnostních podmínkách

Homogenizace dopravního proudu

Informování řidičů o náhlých změnách v dopravní situaci před nimi

Omezování jízdy kamionů v levém jízdním pruhu při vysokých intenzitách provozu, krizových situacích nebo nepříznivých povětrnostních podmínkách

Svedení dopravy mimo jízdní pruh neprůjezdný z důvodu mimořádné události


25

Přínosy liniového řízení dopravy

Zvýšení kapacity komunikace (praxe … až o 15 %)

Snížení rizika nehody (praxe … pokles nehod až o 30 %)

Eliminace rizika druhotné nehody

Zkrácení jízdních časů a zvýšení plynulosti provozu

Snížení negativních vlivů dopravy na životní prostředí

Portály liniového řízení dopravy:

D1 (směr Praha)

11 portálů

SOKP (směr Plzeň)

16 portálů

SOKP (směr Brno)

18 portálů


26

Vazba na tunely Tunely jsou s LŘD provázány, pokud je snižována rychlost pomocí LŘD, může být snížena i pro tunely aby nedocházelo k jejímu zvednutí v rámci tunelu Tunely při mimořádných stavech využívají portálů LŘD ke zpomalení vozidel ZPI doplňují informace o dopravní situaci detekované systémem LŘD Portály LŘD usměrňují dopravu u posledního exitu v případě uzavření tunelů


27

Ovládání systému


28

Ovládání systému


29

Základní koncept dopravního informačního systému Vstupy

Výstupy

Měřená data - Dopravní senzory - Plovoucí vozidla - Senzory počasí

Verbální informace

Informace pro celý dopravní proud

Společné zpracování dat sběr

- Filtrace - Kódování - Databáze - Predikce

distribuce

- Hlášení policie - Hlášení obyvatel - Hlášení servisu

Databáze - Veřejná doprava - Uzávěry

jednotné informační a telekomunikační prostředí


- ZPI (PIT)

Informace pro individuální vozidla - Navigace (RDS/DAB) - GSM – SMS, MMS, WAP - Rozhlas, televize - Internet, kiosky

30

Druhy dopravních informačních systémů

Rozhlasové vysílání, verbální podoba, bez prognózy RDS-TMC – rozhlasové vysílání, kódový přenos zpráv, bez prognózy PIT, vozidlové displeje – doby jízdy, kongesce, nehody, uzavírky, práce na silnici, atd. Sofistikované systémy – dynamické a detailní informace Vozidlové displeje nebo displeje mobilních zařízení ve vozidlech Oboustranná komunikace mezi vozidlem a informačním centrem Poloha vozidel, trasy, doby jízdy, délky stání, počet zastavení, atd. Propojení s řídicími systémy – využití reálných informací z vozidel pro řízení dopravy Propojení s navigačními systémy – vyhledání alternativních tras v digitální mapě Informace před jízdou – informační kiosky, Internet, televize


31

DIC – Dopravní informační centrum

Integruje dopravní technologie

Sbírá dopravní data a informace

Poskytuje dopravní informace

Ovlivňuje dopravu


32

Mýto


33

Technologie - EFC

DSRC – Dedicated Short Range Communication – mikrovlny či infračervené pásmo mezi OBU a infrastrukturou GSM-GPS – Global System for Mobile Comunication – Global position System – poloha určována na základě GPS – GNSS-CN LSVA – Švýcarský systém – OBU s vázaná s tachografem – korekce i pomocí GPS Závorové systémy Dálniční známky – časové na vyhrazených komunikacích Bez přímého poplatku – daně – silniční, z pohonných hmot, DPH


34

Základní uspořádání EFC - DSRC

EFC – Electronic Fee Collection

Centrum

Prodejní místa

Mobilní kontrola

Portál - platba

Portál - platba

Portál kontroly

Vjezd /Výjezd Sekce platby


35

Základní uspořádání EFC - DSRC Infrastruktura

Laserový skener 3D rozpoznávání vozidla včetně klasifikace a získávání dat o rychlosti

DSRC

vozidlo

RSE jednotka

OBU

Operátor

Platební karta

Finanční management


36

Základní uspořádání EFC - GNSS

Infrastruktura

vozidlo GSM

GSM sít kontrola

OBU

GNSS

DSRC

Operátor

Platební karta

Finanční management


37

Přehled systémů FCD v zahraničí


38

Zpoplatněné úseky v ČR

zdroj: ŘSD 2011


39

Dopravní excesy

Typy dle dynamiky vývoje Dopravní excesy I. druhu – kongesce Dopravní excesy II. druhu – nehody Identifikace dopravních excesů – dopravní modely Zjišťování kongescí

Klasifikátory dopravy

Odhadování nehod Přímé metody (videodetekce) Nepřímé metody Dopravní detektory Algoritmy a modely

Identifikace na dálnicích je oproti městu snadná a přesnější Pokud nastane nehoda a systém ji rozpozná, je možná zpětná vazba pro řidiče pomocí liniového řízení a zařízení pro provozní informace – dopravní proud pak může být na příštím sjezdu odkloněn a směrován jinou trasou


40

Algoritmy AID Automatic Incident Detection

Příklady algoritmů

Kalmanovy filtry Kalifornský algoritmus TSC algoritmus 7 a 8 Bangův algoritmus Bayesovský algoritmus ARIMA modely Algoritmus PATREG McMasterův algoritmus Teorie chaosu

Kategorie algoritmů


Komparativní Statistické Založené na časových řadách Filtrující / vyhlazující Modelující dopravu Založené na umělé inteligenci Založené na zpracování obrazu

41

Inteligentní vozidlo ADAS – Advanced Driver Assistance Systems

Systém pro podporu řízení vozidla Možné funkce

Monitorování stavu vozovky Detekce překážek Sledování délkového odstupu Noční vidění Vedení vozidla ve stopě Automatické brzdění před překážkou Automatizované předjíždění Varování při při neúmyslném vybočení z jízdního pruhu Varování o možné kolizi s vozidlem vpředu Adaptivní tempomat (virtuální vlak) Natáčení světel do zatáčky Asistent dálkových světel Identifikace mikrospánků (sledování očí) Rozpoznávání dopravních značek Detekce chodců

Komunikace inteligentního vozidla

Komunikace s řídicím centrem Komunikace v rámci kooperativních systémů


42

Inteligentní vozidlo ADAS – Advanced Driver Assistance Systems

Systém pro podporu řízení vozidla Možné funkce

Monitorování stavu vozovky Detekce překážek Sledování délkového odstupu Noční vidění Vedení vozidla ve stopě Automatické brzdění před překážkou Automatizované předjíždění Varování při při neúmyslném vybočení z jízdního pruhu Varování o možné kolizi s vozidlem vpředu Adaptivní tempomat (virtuální vlak) Natáčení světel do zatáčky Asistent dálkových světel Identifikace mikrospánků (sledování očí) Rozpoznávání dopravních značek Detekce chodců

Komunikace inteligentního vozidla

Komunikace s řídicím centrem Komunikace v rámci kooperativních systémů


43

Literatura

Přibyl P.: Řídicí systémy silniční dopravy, skripta ČVUT, 2003 Přibyl P., Svítek M.: Inteligentní dopravní systémy, BEN, 2002 Přibyl P.: Inteligentní dopravní systémy, skripta ČVUT, 2004 Tichý T.:Řídicí systémy dopravy – Dopravní telematika, ČVUT 2004 Kňákal M. a Krajčír D.: Liniové řízení dopravy na Silničním okruhu kolem Prahy a na D1

www.lss.fd.cvut.cz/members/tichy/dokumenty-k-vyuce www.silmos.cz www.rsd.cz


44

Řízení dopravy Děkuji za pozornost Doc. Ing. Tomáš Tichý,Ph.D. Ing. Vladimír Faltus,Ph.D. Ing. Martin Langr [email protected], [email protected]

K620 – ÚSTAV DOPRAVNÍ TELEMATIKY ČVUT FD, Konviktská 20, Praha451 Dopravní telematika – aplikace v řízení dopravy

Řízení dopravy. Doc. Ing. Tomáš Tichý, Ph.D. Ing. Vladimír Faltus, Ph.D. Ing. Martin Langr

Recommend Documents