МЕТОД ТА ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ АДАПТИВНОГО КЕРУВАННЯ ТРАНСПОРТНИМИ ПОТОКАМИ У МІСЬКОМУ СЕРЕДОВИЩІ

Анотація

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.