RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Компьютерная оптика // Архив

Компьютерная оптика, 2021, том 45, выпуск 6, страницы 917–925 (Mi co983)

Эта публикация цитируется в 9 статьях

ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И АНАЛИЗ ДАННЫХ

Детерминированная прогнозная модель управления сигналами светофоров в интеллектуальных транспортных и геоинформационных системах

В. В. Мясниковab, А. А. Агафоновa, А. С. Юмагановa

a Самарский национальный исследовательский университет имени академика С. П. Королева
b Институт систем обработки изображений РАН - филиал ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН, Самара, Россия, г. Самара

Аннотация: В работе предлагается метод адаптивного управления сигналами/фазами светофоров в интеллектуальных транспортных и геоинформационных системах, основанный на детерминированной прогнозной модели. Под детерминированной прогнозной моделью в работе понимается набор явных аналитических закономерностей и/или операций, связывающих информацию о движении транспортных средств в окрестности конкретного перекрёстка, с данными о прогнозируемом «потоке» транспортных средств через перекрёсток за одну конкретную фазу светофорного цикла. Предлагаемый метод управления основывается на выборе фазы светофорного цикла, прогнозируемый поток для которой оказывается максимален. Таким образом, метод обеспечивает управление сигналами/фазами светофоров на основе данных о движении транспорта, включая данные с подключенных и автономных транспортных средств. Экспериментальные исследования были проведены в системе микроскопического моделирования транспортных потоков SUMO. Представлено сравнение предложенного метода с решениями, обладающими лучшими в своём классе показателями эффективности: эмпирическими алгоритмами управления и методами управления на основе обучения с подкреплением. Показано преимущество предложенного метода, определены направления дальнейших исследований.

Ключевые слова: анализ данных, интеллектуальная транспортная система, управление сигналами светофора, детерминированная модель, обучение с подкреплением, подключенные и автономные транспортные средства

Поступила в редакцию: 25.08.2021
Принята в печать: 07.09.2021

DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1031



© МИАН, 2024