Метод та інтелектуальна інформаційна технологія адаптивного керування транспортними потоками у міському середовищі

Abstract

Розглянуто розробку інтелектуальної інформаційної технології керування транспортними потоками у містах, орієнтованої на підвищення ефективності регулювання руху на міських перехрестях. Актуальність дослідження зумовлена зростанням інтенсивності транспортних потоків, ускладненням дорожньої інфраструктури та необхідністю адаптивного реагування на зміну дорожньої ситуації. Традиційні підходи до світлофорного регулювання часто не забезпечують достатньої гнучкості, оскільки переважно ґрунтуються на фіксованих режимах роботи або обмеженому наборі числових параметрів. У зв’язку з цим запропонована технологія спрямована на розширення функціональних можливостей систем керування за рахунок поєднання онтологічного моделювання та нечіткої логіки. Запропонована інтелектуальна інформаційна технологія побудована за модульним принципом і забезпечує повний цикл обробки транспортної інформації: від збору даних із сенсорів, відеокамер, GPS-пристроїв та світлофорних контролерів до їх попередньої обробки, семантичної інтерпретації, нечіткого виведення та формування керувальних впливів. Онтологічна база знань використовується для формалізованого представлення структури транспортної системи, зокрема транспортних потоків, перехресть, напрямків руху, світлофорних об’єктів, сенсорів, параметрів руху та можливих керувальних дій. Завдяки цьому числові дані розглядаються не ізольовано, а в межах змістовного контексту дорожньої ситуації. Нечіткий модуль призначений для оцінювання стану транспортного потоку в умовах невизначеності, неповноти та неоднозначності вхідної інформації. Він дає змогу враховувати проміжні стани дорожньої ситуації, які складно описати за допомогою чітких логічних правил або жорстких порогових значень. Результатом роботи технології є формування адаптивних керувальних рішень, зокрема зміна тривалості сигналів світлофорного регулювання, коригування фаз світлофорного циклу та надання пріоритету окремим напрямкам руху. Запропонований підхід підвищує адаптивність керування порівняно з наявними технологіями, оскільки враховує не лише параметри транспортного потоку, а й семантичний зміст поточної дорожньої ситуації.The paper considers the development of an intelligent information technology for traffic flow management in urban areas, aimed at improving the efficiency of traffic regulation at city intersections. The relevance of the study is determined by the increasing intensity of traffic flows, the growing complexity of road infrastructure, and the need for adaptive responses to changes in traffic conditions. Traditional approaches to traffic light control often do not provide sufficient flexibility, since they are usually based on fixed control modes or a limited set of numerical traffic parameters. Therefore, the proposed technology is aimed at extending the functional capabilities of traffic management systems by combining ontological modeling and fuzzy logic. The proposed intelligent information technology is based on a modular principle and provides a complete cycle of traffic information processing: collecting data the sensors, video cameras, GPS devices, and traffic light controllers to preprocessing, semantic interpretation, fuzzy inference, and generation of control actions. The ontological knowledge base is used for the formal representation of the transport system structure, including traffic flows, intersections, traffic directions, traffic light objects, sensors, traffic parameters, and possible control actions. As a result, numerical data are not considered separately, but are interpreted within the meaningful context of the current traffic situation. The fuzzy module is designed to assess the state of traffic flows under conditions of uncertainty, incompleteness, and ambiguity of input information. It makes it possible to take into account intermediate traffic states that are difficult to describe using strict logical rules or fixed threshold values. The result of the technology is the formation of adaptive control decisions, including changing the duration of traffic light signals, adjusting the phases of the traffic light cycle, and giving priority to specific traffic directions. The proposed approach increases the adaptability of traffic management compared with the existing technologies, since it takes into account not only the numerical parameters of traffic flows, but also the semantic meaning of the current road situation.