RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Computational nanotechnology // Архив

Comp. nanotechnol., 2023, том 10, выпуск 4, страницы 39–45 (Mi cn445)

ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ИНФОРМАТИКА, КИБЕРНЕТИКА

Еализация интеллектуального автоматического управления движением автомобильных потоков в городских зонах регулирования на основе применения нечетких моделей

Е. А. Морозовa, А. В. Волосоваb, Е. Н. Матюхинаc

a Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)
b Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
c МИРЭА – Российский технологический университет

Аннотация: В статье рассматривается вопрос реализации автоматического управления движением автомобильных потоков в городских зонах регулирования на основе применения нечетких моделей. Актуальность темы статьи обусловлена проблемой управления движением автомобильных потоков в экосистеме «Умный город». Управление движением автомобильных потоков является сложной динамической задачей, для решения которой предлагается использовать методы искусственного интеллекта для обработки нечетких знаний. В статье предлагается модель системы управления автомобильными потоками на перекрестке, основанная на использование нечетких знаний. Обработки знаний в системе осуществляет модуль «Нечеткий контроллер». Входными данными для нечеткого контроллера является информация о количестве проехавших автомобилей и информация о текущей длительности фаз светофора. Нечеткий контроллер имеет количество выходных переменных, соответствующее количеству фаз светофора. Нечеткий контроллер реализован средствами аппарата нечетких множеств. Система решает следующие задачи: отслеживание увеличения трафика в зоне регулирования; отслеживание приближения плотности потока на всех улицах зоны регулирования к критической; сбор информации о заполнении дороги, отходящей от перекрестка; реализация опосредованной разгрузки участка дороги после перекрестка, реализация управления на транзитных участках города. Для увеличения эффективности модели предлагается усовершенствованный процесс управления движением в рамках одного перекрестка, который учитывает дорожные ситуации после перекрестка. Такой подход оказывает положительное влияние на трафик в зоне регулирования за счет децентрализованной структуры системы, состоящей из таких управляемых перекрестков. Также авторы реализуют в рамках предложенной модели приоритеты направлений движения. Приоритеты задаются при настройке системы на каждом из светофоров и позволяют ускорить циркуляцию трафика внутри зоны регулирования.

Ключевые слова: нечеткие знания, нечеткие модели, нечеткая логика, обработка нечетких знаний, искусственный интеллект, интеллектуальное автоматическое управление.

УДК: 004.896

DOI: 10.33693/2313-223X-2023-10-4-39-45



© МИАН, 2024