Abstract
The goal of the robots is to obtain the values of coefficient of decision (Kp) and plot a histogram of the probability distribution of these values for the selected type of maneuver. In the article the method of modeling the driver's behavior at non-adjustable intersections in intersecting flows is investigated. Analysis and processing of video recording of the motion of intersecting streams at the quadrilateral crossroads of the city of Kharkov, chosen by street road network (SRN), is performed. An improved method of "boundary intervals" is proposed as a "sliding boundary interval" for modeling the driver's behavior. As a result of processing the video recording of the flow of streams at unregulated intersections, a histogram of the probability distribution of the values of the decisiveness coefficient for crossing flows was constructed [11, 12]. With the help of such histograms, the Kp values for each car in the stream can be specified using any known random number generator. This method will take into account both the individual characteristics of drivers and the impact on their behavior of objective factors, the proposed method of recording drivers in modeling the movement of traffic flows will increase the accuracy of modeling, which in turn will allow us to refine a number of results that we obtain by modeling, for example, the calculation of the throughput of lanes. The proposed method of simulating the driver's behavior in the models of traffic flows makes it possible to approximate the accuracy of simulation to the real variety of behavior of drivers, and, consequently, to increase the adequacy of models.
Highlights
Наиболее сложной задачей на пути создания таких АСУ ДД является разработка программного обеспечения контроллера, что обусловлено противоречиями требований: достаточная точность используемых моделей транспортных потоков; необходимость прогнозирования развития ситуаций на всех элементах улично-дорожной сети (УДС) и выявления проблемных участков; большое количество элементов УДС; большое количество одновременно движущихся объектов; необходимость выбора в реальном масштабе времени лучшего варианта из десятков (а возможно, и сотен) вариантов ОДД
Для достижения поставленной цели необходимо: провести анализ движения пересекающихся потоков на четырехстороннем перекрестке выбранном на УДС города Харькова; обработать отснятые материалы; рассчитать коэффициента решительности (Кр) для выбранного типа маневра; построить гистограммы распределения вероятностей значений Кр для выбранного вида маневра
Traffic flow on a road network using the aw-rascle model // Comm
Summary
Наиболее сложной задачей на пути создания таких АСУ ДД является разработка программного обеспечения контроллера, что обусловлено противоречиями требований: достаточная точность используемых моделей транспортных потоков; необходимость прогнозирования развития ситуаций на всех элементах УДС и выявления проблемных участков; большое количество элементов УДС (тысячи); большое количество одновременно движущихся объектов (десятки тысяч); необходимость выбора в реальном масштабе времени лучшего варианта из десятков (а возможно, и сотен) вариантов ОДД. В настоящее время используются несколько подходов к моделированию движения транспортных потоков: Цель и задачи исследования – Целью роботы является получение значений коэффициента решительности (Кр) и построение гистограммы распределения вероятностей этих значений для выбранного вида маневра. Предложенный в работах [11, 12] эмпирико-стохастический подход к моделированию транспортных потоков, который предусматривает не вычисление параметров потоков, а их задание как случайных величин на основе экспериментально полученных распределений вероятностей их значений, принципиально позволяет создать модель движения транспортных потоков, удовлетворяющую требованиям точности прогнозирования и быстродействия.
Sign-in/Register to view highlights & summary Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callMore From: Collection of scientific works of the State University of Infrastructure and Technologies series "Transport Systems and Technologies"
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
