Model dopravní mikrooblasti pro popis a řízení délek kolon v křižovatkách pomocí světelné signalizace.

Prezentace na téma: "Model dopravní mikrooblasti pro popis a řízení délek kolon v křižovatkách pomocí světelné signalizace."— Transkript prezentace:

1 Model dopravní mikrooblasti pro popis a řízení délek kolon v křižovatkách pomocí světelné signalizace

2 Městské dopravní mikrooblasti křižovatky + spojovací komunikace měření dat pomocí detektorů SSZ v některých křižovatkách

3 Měřená data, řízení intenzity dopravního proudu (počet aut za periodu vzorkování) obsazenosti (poměr doby, kdy byl detektor obsazen, lomený délkou sledování) poměr zelené (doba zelené v určité fázi lomená dobou cyklu)

4 Vztah kolona - intenzita jedno rameno křižovatky

5 Stav ramene křižovatky Kolona je (na konci zelené) I t z t + q t > K t....  = 1 Kolona není (na konci zelené) I t z t + q t < K t....  = 0

6 Průjezd z ramene do křižovatky závisí na stavu křižovatky kolona je P t = K t = S t z t kolona není P t = I t z t + q t lze zapsat pomocí  P t =  S t z t + (1-  )(I t z t + q t )

7 Vztah kolona - intenzita Princip: kolona je, jaká byla, plus to, co přijelo, minus to, co odjelo. q t+1 = q t + I t - P t nová stará příjezdová průjezd do kolona kolona intenzita křižovatky

8 Vztah kolona - obsazenost Princip: „v blízkosti“ detektoru je obsazenost přímo úměrná délce kolony. O t+1 = a 1 O t + a 2 q t + a 3 nová slabá lineární závislost obsazenost autoregrese na koloně

9 Výstup z křižovatky pro dva vstupy a jeden výstup y t = P 1;t + P 2;t

10 Stavový model stavová rovnice (jedno rameno) výstupní rovnice (jedno rameno)

11 Odhadování známé parametry modelu => lineární odhad stavu (q t a O t ) nebude-li vztah q-O lineární lze využít jiný, pevný, vztah lze tento vztah odděleně odhadovat lze se vrátit k nelineárnímu KF pro řízení použijeme bodové odhady délek kolon

12 pomocí lineárního programování na odhadech z modelu. definujeme a dostaneme Řízení omezení ve tvaru rovnosti - - vyjadřují podmínky průjezdu křižovatkou.

13 Řízení Lineární programování kritérium: cX t -> min; c=[1 0 0 0] omezení rovnosti MX t =N t, z 1;t +z 2;t =1 omezení nerovnosti X t >0; u t  (u d, u h ) !!! kolona, obsazenost, zelené - omezení přírůstků - omezení z nadřazeného regulátoru

14 Shrnutí k modelu mikrooblasti Pozorovatelnost: nový model je plně pozorovatelný. Korekce poruch: kolona se počítá z měřených intenzit, koriguje se z odhadované a měřené obsazenosti. Jednoduchost: model může fungovat čistě jako počítadlo aut v koloně, ale lze jej rozšířit na odhadovač. Nic nebrání vrátit se k původnímu nelineárnímu odhadování.

15 Nadřazený regulátor Stejný jako lokální, ale v analogii křižovatka - mikrooblast saturovaný tok = (vážený) součet minimálních saturovaných toků směrem do sousední oblasti podíl zelené = (průměrný) podíl zelených ve směru mezi oblastmi, nebo „kolmo“ směrové vztahy = podíly odbočení mezi oblastmi (z  ij jako podm. pr. ve stromu)

16 ...pokračování délka kolony = součet délek kolon ve směru k sousední oblasti (množství aut, směřující k sousední oblasti) vstupní intenzity = měřené intenzity ve všech oblastech výstupní intenzity = měřené výstupy ve všech oblastech, nebo měřené vstupy v sousedství

17 Druhy řízení v hierarchii základem je podíl zelených podle dopravního návrhu - základní nastavení lokální řízení dává optimální odchylky kolem základního nastavení (přidává nebo ubírá zelené v jedné křižovatce) nadřazené řízení mění (pomalu a v určitém rozsahu) základní nastavení

18 Řízení nadřazeným regulátorem lokální řízení je optimální, nadřazené koordinační => výsledek optimalizace dá určité hodnoty podílů zelené; my v tomto směru budeme realizovat jen malý přírůstek => změna intenzity přesunu aut mezi oblastmi

19 Experiment 1 mikrooblast (supina mikrooblastí) Zborovská, Svornosti

20 Experiment 2 dvě mikrooblasti (fikce)

21 Závěr nový model mikrooblasti bez odhadování parametrů (lze zahrnout) lokální řízení i více oblastí pracuje se na koordinaci všechny experimenty v digitální simulaci