Dynamické řízení světelného signalizačního zařízení pomocí hustoty dopravy

Abstrakt:  Článek je zaměřen na problematiku světelných intervalů na světelném signalizačním zařízení. Světelná signalizační zařízení pracují na různých způsobech řízení, kterými jsou ovládané jednotlivé interval a jejich délky. Problém řízení je ve statickém nastavení, které nereaguje na provoz v reálném čase. Důležité proměnné pro dynamické řízení v reálném čase jsou hustota provozu spolu s průměrnou rychlostí. Tyto proměnné jsou vzájemně závislé a mohou být založeny na dynamickém řízení provozu. Dynamické řízení provozu zajišťuje plynulejší provoz na hlavních komunikacích nebo v místech, kde dochází ke křížení komunikací se světelným signalizačním zařízením. Současně by měl být snížen počet škodlivého CO2 emitovaného z dopravních prostředků. Při nízkém provozu by měla být zároveň snížena spotřeba energie ze světelných signalizačních zařízení.

1 Úvod

Kritická infrastruktura je důležitou otázkou v každé zemi. Prioritou každého státu je jeho řádné fungování a bezpečný stav. Mezi prvky kritické infrastruktury patří odvětví dopravy, které jsou navzájem provázány. Omezená funkce jednoho značně ovlivňuje I funkci dalšího a tím dochází k možnému vzniku mimořádné události.

Doprava je rozdělena do čtyř sektorů. Mezi tato odvětví patří železniční, silniční, letecká a vodní doprava. Nejoblíbenější a nejpoužívanější jsou železniční a silniční doprava. Silniční doprava je na vrcholu popularity v sektoru dopravy. Tyto skutečnosti jsou potvrzeny v posledních letech.

Silnice jsou pro svou popularitu nejrizikovější. Množství lidí a materiálu, který je přepravován ročně, zvyšuje riziko krize. Následně může krizová situace nakonec vést k nouzové situaci.

V současné době lze selhání světelných signalizačních zařízení, dopravní nehody, uzavření apod. Kategorizovat jako krizovou situaci.

Světelná signalizační zařízení jsou již považována za samozřejmost. Běžný výpadek vytváří velkou nervozitu a vysoké riziko dopravních nehod v důsledku nepozornosti nebo špatné reakce. Z tohoto důvodu je vhodné řešit problematiku řízení signalizačního zařízení, které může zajistit bezpečnost. V nejoblíbenějších dobách může docházet k tvorbě kolon, která mezi řidiči vytváří nervozitu a další negativní rysy.

Dostupné metody používané při řízení světelného signalizačního zařízení v reálném čase, ale nejsou zpracovávány žádné další aspekty. Tyto aspekty zahrnují hustotu dopravy a průměrnou rychlost. Tyto aspekty jsou přímo spjaty.  .

Navrhovaná metoda dynamického řízení pracuje přímo s těmito aspekty. Reálná data jsou zpracovávána v reálném čase, aby se řízení dopravy stalo efektivním.

Závěr práce je případová studie, která popisuje způsob dynamického řízení světelného signalizačního zařízení v reálném čase. Případová studie popisuje fáze řízení a rozdíly mezi současnou situací.

2 Kritická infraštruktúra

Kritická infrastruktura je systém, který je nezbytný k zajištění ochrany života a zdraví lidí a majetku. Systémy zahrnující fyzickou, kybernetickou a organizační prvky.

Mezi důležité prvky, které by neměly být ovlivňovány funkčností, patří odvětvová kritéria, která je třeba chránit. Pro každou zemi je důležitá správná funkčnost a bezpečnost odvětví. [1]

2.1 Průřezová kritéria

Průřezovým kritériem pro určení prvku kritické infrastruktury je:

  • Oběti s prahovou hodnotou více než 250 úmrtí nebo více než 2500 osob s následnou hospitalizací po dobu delší než 24 hodin;
  • ekonomický dopad s minimální ekonomickou ztrátou více než 0,5% hrubého domácího produktu;
  • Dopad na veřejnost s rozsáhlým omezením poskytování základních služeb nebo jiných závažných zásahů do každodenního života, které postihují více než 125 000 lidí.

2.2 Odvětvová kritéria

Slouží k identifikaci prvku kritické infrastruktury. Níže uvedená odvětví jsou uvedena níže:

  • Energetika
  • Vodní hospodářství
  • Potraviny a zemědělství
  • Zdravotní péče
  • Doprava
  • Komunikační a informační systémy
  • Finanční trh a měna
  • Nouzové služby
  • Veřejná správa.

3 Dopravní prostředky v České republice

Vozový park v České republice je dlouhodobě zastaralý a nebezpečný. Počet dopravních prostředků se každým rokem zvyšuje. Popularitu silniční dopravy potvrzují počty registrovaných automobilů v posledních letech. V tabulce 1 níže vidíme počty registrovaných dopravních prostředků rozdělených do kategorií. [4]

Tab 1. Počet dopravních prostředků podle kategorie.[2]

V ročním sčítání můžeme tento nárůst pozorovat. Tento trend souvisí s věkem vozového parku. Spolu s nárůstem počtu jednotlivých kategorií roste věk v každé kategorii. [4]

Na konci roku 2016 byl průměrný věk automobilu 14,48 let. Pokud jde o věk, musíme pracovat na dynamickém řízení, abychom minimalizovali uvolňování škodlivých látek z těchto kategorií. Plynulost nejen snižuje tyto hodnoty, ale také snižuje spotřebu energie a zvyšuje bezpečnost. Zvýšení bezpečnosti by mělo být důsledkem zajištění kontinuity na hlavních silnicích, aby se minimalizovala možnost dopravních nehod ve sloupcích. [2]

4 Současné trendy v řízení dopravy

Zařízení pro světelnou signalizaci se používají k řízení silnic v místech, která jsou velmi nebezpečná bez jejich použití nebo pro zajištění plynulého provozu. Současné trendy jsou většinou statické. Dynamická část se vyskytuje pouze v případě řízení světelnou signalizací v rámci priorit pro městskou veřejnou dopravu nebo součásti integrovaného záchranného systému.

Dynamická jízda by v této době měla být realitou a ne sci-fi. Nyní se seznámíme se současnými trendy v řízení osvětlení. [9], [10], [11]

4.1 Pevný signalizační plán

Pevný signalizační plán je charakterizován statickou funkcí, kdy se přesně definuje časové intervaly signálu z jedné instrukce na druhou a kolik směrů budou jednotlivé směry mít nebo budou. [6], [7]

Konstrukce pevných signalizačních plánů se skládá z následujících kroků:

  • Sestava fázového diagramu.
  • Výpočet časů rozdělení.
  • Výpočet délky cyklu.
  • Výpočet jednotlivých časů cyklů.

4.2 Variabilní signalizační plán

Variabilní signalizační plán se nejčastěji používá v závislosti na nejoblíbenějších časech. Tyto časy mohou být definovány jako časy, kdy lidé dojíždějí do práce nebo do školy a naopak. Tyto variabilní signalizační plány mají určitý význam, ale nepracují na dynamické části v závislosti na hustotě provozu. [6], [7]

4.3 Video-detekce

Řízení světelného signalizačního zařízení pomocí video detekce může být již charakterizováno jako dynamicky řízené křižovatky. Velkou nevýhodou při použití video-detekce je vzdálenost, do které mohou být vozidla detekována. Systém pracuje pouze ve spektru, které má ve svém zorném poli. Video-detekce může být jako dynamický prvek ale velmi omezující, pokud jde o vzdálenost, ve které dochází k monitorování provozu. [6], [7]

4.4 Detekce indukční smyčkou

Indukční smyčky jsou umístěny v silnicích. Velkou výhodou je instrukce nebo pokynu k přepnutí signálu v závislosti na impulzu že přijíždí dopravní prostředek ke křižovatce. Indukční smyčky mohou být aplikovány převážně na místa, kde neprochází velký počet automobilů, ale spíše na místa, kde dochází k časté změně směru a zároveň je střední hustota provozu. [6], [7]

5 Případová studie

V případové studii se zaměříme na ovládání světelného signalizačního zařízení. Světelné signalizační zařízení je prvek, se kterým se denně setkáváme nejen jako řidič, ale také jako chodec. Tento systém lze charakterizovat jako řídicí systém, který usnadňuje pohyb řidičů a chodců na silnicích, na chodnících nebo na místech, kde je nutné křižovat komunikace různých tříd.

Naše řešení pro řízení světelné signalizace je založeno na dynamickém řízení. Ovlivňující prvky našeho navrhované řešení k řízení dopravy jsou hustota provozu a průměrná rychlost.

Na obr. 1. můžeme vidět příklad, ve kterém budeme dále vysvětlovat princip řízení.

Obr 1. Příklad dat k dynamickému řízení signálů.

Modrá barva označuje sloupce s čísly vozidel. Zelená linka udává průměrnou rychlost v každé hodině spolu s počtem vozidel.

Na základě výpočtu maximální propustnosti vozidel v měřeném úseku lze nastavit různé limity přijatelných stavů.

5.1 Světelná signalizace mimo provoz

Světelné signalizační zařízení zajistí úsporu elektrické energie spolu s minimalizací škodlivých látek CO2. Tento stav je nastaven, průměrným počtem vozidel. |V případě, kdy dojde k překročení  45 vozidel za hodinu by mělo dojít k opětovnému spuštění světelného signalizačního zařízení. Tento stav se nejčastěji vyskytuje v noci a o víkendech, kdy je hustota provozu nízká a tak k překročení nedojde.

Na obrázku 2 červená čára označuje přijatelný limit. Tato mezní hodnota udává mezní hodnotu, která při překročení pokynu signalizuje spuštění světelného signalizačního zařízení.

Fig 2. Nastavení horní hranice pro spuštění světelného signalizačního zařízení.

5.2 Světelná signalizace v provozu

Světelná signalizační zařízení v provozu, kde je společné řízení různých křižovatek silnic. V našem případě jsme nastavili různé úrovně řízení, které můžete vidět na obrázku  3.

Obr. 3. Limitní hodnoty pro nastavení délky signálu.

Obr. 3. ukazuje tři různé úrovně, které jsou na snímku označeny červenými čarami. Při překročení první úrovně se signalizační zařízení ve směru signálu zvýší o 20 sekund.

Při překročení druhé úrovně se signalizační zařízení zvýší ve směru signalizace na dalších 20 sekund. Tento jev se opakuje podle počtu úrovní, které jsme nastavili.

Každá úroveň také pracuje s průměrnou rychlostí v měřeném úseku. Měření se provádí pouze informativním měřením, které zaznamenává rychlost projíždějících vozidel a pak je průměruje.

Při porovnávání hustoty a průměrné rychlosti je možné nastavit hodnoty, které se vyskytnou v případě dopravní zácpy nebo dopravní nehody. Tyto události nejvíce ovlivňují průměrnou rychlost vozidel, a proto by měly nastat při minimalizaci chyb při nastavování intervalu.

6 Závěr

Prvky kritické infrastruktury lze považovat za systémy. Každý systém je navržen tak, aby fungoval správně a bezpečnost byla zohledněna. Bezpečnost jak interně, tak externě. Bezpečný systém zajišťuje správnou funkčnost a bezpečnost. Tyto zásady jsou důležité jak pro stát tak pro obyvatelstvo. Pro vybrání prvků, které spadají pod prvky kritické infrastruktury jsou označovány průžezovými a odvětvovými kritérii. Tyto odvětví označují důležité prvky pro každý stát.

Doprava je jednou z oblastí prvků kritické infrastruktury. Doprava se člení do čtyř podkategorií. Podkategorie jsou podle typu rozděleny na silniční, železniční, vodní a leteckou dopravu.

Silniční doprava je považována za nejoblíbenější formu dopravy, ale také nejnebezpečnější z hlediska statistik. Je to převážně z hlediska množství materiálu a osob přepravovaných pomocí silniční dopravy. Počet dopravních prostředků se zvyšuje v důsledku toho, že množství přepravovaných osob a materiálu na silnicích je každým dnem vyšší. To zároveň zvyšuje riziko dopravních nehod.

Světelné signalizační zařízení slouží jako bezpečnostní prvek, který řídí křížících silnic a zajišťuje bezpečnost a plynulost provozu na základě přednastavených intervalů nebo řadičem. Řadič je prvek, který lze nazvat mozkem světelného signalizačního zařízení, který řídí celou křižovatku nebo i více křižovatek za sebou.

Řešení pro řízení světelné signalizace, které navrhujeme, je založeno na dynamickém řízení dopravy. Na základě předdefinovaných dolních a horních mezí jsou nastaveny přijatelné limity, které by měly změnit délku signálu v každém směru. Navrhované řešení by mělo zajistit úsporu energie při vypnutém napájení. S rozsvícením semaforu by mělo především zajistit snížení škodlivých látek CO2, plynulost, bezpečnost a propustnost na prioritních úsecích, zejména v hustém provozu, aby se zabránilo koloniím. Mezi nevýhody tohoto řešení patří řazení nastavení mezi jednotlivými sekcemi.

7 Literatúra

  1. Mrazek, J, Duricova, L. & Hromada, M. The Proposal of Evaluation Criteria for Recoverability of Road Transport. Safety and Reliability – Theory and Applications – Čepins & Briš (Eds). Taylor & Francis Group, London. ISBN 978-1-138-62937-0, (2017).
  2. Czech Statistical Office. Statistical yearbook of the Czech republic. Czech statistical office 2018. From https://www.czso.cz (2018).
  3. Zhang, L., et al. Deep potential molecular dynamics: a scalable model with the accuracy of quantum mechanics. Physical review letters, 120.14: 143001 (2018).
  4. Ehsani, M., Ahmadi, A., Fadai, D. Modeling of vehicle fuel consumption and carbon dioxide emission in road transport. Renewable and sustainable energy reviews, 53: 1638-1648, (2016).
  5. Soysal, M., Çimen, M., Demir, E. On the mathematical modeling of green one-to-one pickup and delivery problem with road segmentation. Journal of cleaner production, 174: 1664-1678 (2018).
  6. Chiou, S. A traffic-responsive signal control to enhance road network resilience with hazmat transportation in multiple periods. Reliability Engineering & System Safety, 175: 105-118 (2018).
  7. Keimer, A., et al. Information patterns in the modeling and design of mobility management services. Proceedings of the IEEE, 106.4: 554-576, (2018).
  8. Liu, J., et al. Secure intelligent traffic light control using fog computing. Future Generation Computer Systems, 78: 817-824, (2018).
  9. Wei, H. et al. Intellilight: A reinforcement learning approach for intelligent traffic light control. In: Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining. ACM, p. 2496-2505, (2018).
  10. Nilsson, G., Como, G. Evaluation of decentralized feedback traffic light control with dynamic cycle length. IFAC-PapersOnLine, 51.9: 464-469, (2018).
  11. Sun, C., et al. Robust eco-driving control of autonomous vehicles connected to traffic lights. arXiv preprint arXiv:1802.05815, 2018.
  12. Zhou, B., et al. Adaptive traffic light control in wireless sensor network-based intelligent transportation system. In: 2010 IEEE 72nd Vehicular Technology Conference-Fall. IEEE, 2010. p. 1-5. ZHOU, Binbin, et al. Adaptive traffic light control in wireless sensor network-based intelligent transportation system. In: 2010 IEEE 72nd Vehicular Technology Conference-Fall. IEEE, 2010. p. 1-5, (2010)

Poďakovanie

This project is realized as the research with doctoral student and it is the basic input for next research, which we will develop in next term. It was realized with support of the university. This work was supported by Internal Grant Agency of Tomas Bata University under the project No. IGA/FAI/2019/010.

This work was supported by the research project VI20152019049 “RESILIENCE 2015: Dynamic Resilience Evaluation of Interrelated Critical Infrastructure Subsystems”, supported by the Ministry of the Interior of the Czech Republic in the years 2015-2019.


Autori:

Jan Mrazek1, Lucia Mrazkova2 and Martin Hromada3

Tituly a pôsobisko autorov:

1,2,3Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně, Fakulta aplikované informatiky, Nad Stráněmi 4511, Zlín, 760 05, Česká Republica

Share Button