Без новых дорог и развязок: в ЛНР придумали, как уменьшить пробки на 20%

Основные компоненты алгоритма

1. Моделирование геометрии и инфраструктуры перекрестка
   • Входные данные включают топологию перекрестка: количество полос, направления движения (прямо, налево, направо, разворот), длину подходов и радиусы поворотов.
   • Создается цифровой двойник (digital twin) на основе реальных измерений или картографических данных (например, из GIS-систем).
   • Учитываются ограничения: пропускная способность полос, скоростные лимиты и зоны конфликта (conflict zones) для встречных потоков.
2. Генерация транспортных потоков
   • Потоки автомобилей моделируются как стохастические процессы с использованием распределения Пуассона для интервалов прибытия (arrival rates).
   • Параметры: интенсивность трафика (автомобилей в час на подход), распределение по типам транспортных средств (легковые, грузовые, общественный транспорт) и направлениям (процент поворотов налево/направо).
   • Вариабельность вводится через случайные факторы: задержки на старте, ускорение/торможение, поведение водителей (агрессивное/осторожное).
3. Логика работы светофора
   • Светофорный цикл разделен на фазы (phases): зеленый, желтый, красный для каждого направления.
   Ключевые переменные цикла

   Эти параметры определяют эффективность всей системы регулирования:

   • Длительность цикла \( C \) (сумма всех фаз, от одного зеленого до следующего).
   • Длительность зеленого сигнала \( g_i \) для фазы \( i \).
   • Интервалы между фазами (offset для координации с соседними перекрестками, если применимо).
   • Специальная фаза для левого поворота (dedicated left-turn phase) с длительностью \( t_{lt} \).
   • Переключение сигналов строго детерминировано в базовом сценарии, но может адаптироваться в реальном времени (adaptive control) на основе детекторов occupancy.
4. Симуляция динамики движения
   • Автомобили перемещаются по модели следования за лидером (car-following model), например, на базе модели Гипсона или IDM (Intelligent Driver Model):
   \[ a = a_{\max} \left[1 - \left(\frac{v}{v_0}\right)^4 - \left(\frac{s^*}{s}\right)^2\right] \]

   где \( a \) — ускорение, \( v \) — текущая скорость, \( v_0 \) — желаемая скорость, \( s \) — расстояние до впереди идущего, \( s^* \) — минимальное безопасное расстояние.

   • Учет конфликтов: при левом повороте без dedicated фазы автомобиль уступает встречному потоку, рассчитывая gap acceptance (минимальный интервал в потоке для маневра, обычно 4–6 секунд).
   • Очереди формируются на подходах; метрики: длина очереди \( Q \), время ожидания \( W \), задержка \( D \).
5. Оценка эффективности и оптимизация
   Как измеряется успех?

   Оптимизация проводится по строгим метрикам, чтобы гарантировать реальный эффект на дороге.

   Метрики производительности

   • Средняя задержка на автомобиль: \( D = \frac{\sum (t_{\text{факт}} - t_{\text{своб}})}{N} \), где \( t_{\text{факт}} \) — фактическое время проезда, \( t_{\text{своб}} \) — в свободном потоке, \( N \) — число автомобилей.
   • Пропускная способность: объем прошедших ТС за цикл.
   • Уровень обслуживания (LOS) по HCM (Highway Capacity Manual): от A (минимальные задержки) до F (заторы).
   • Длина очередей и вероятность переполнения (spillback).

   Оптимизационный модуль

   • Используется итеративный поиск (например, генетический алгоритм или метод Хука-Дживса) для минимизации целевой функции, такой как общая задержка \( \min \sum D \).
   • Ограничения: минимальная длительность зеленого (для пешеходов), максимальный цикл (обычно 120–180 секунд).
   • Для левого поворота: бинарное решение о включении фазы + оптимизация \( t_{lt} \) на основе трафика (порог ~600–800 авт/ч).
   • Эксперименты: множественные запуски (Monte Carlo simulations) для учета стохастики, с вариацией параметров (например, цикл от 60 до 120 сек).

Масштабируемость: Алгоритм применим к сети перекрестков с координацией (green wave). Интеграция с системами SCATS или SCOOT через API. Валидация на реальных данных Пермских перекрестков — сходимость >85%.

Эта методология обеспечивает предиктивный анализ, минимизируя риски внедрения и повышая эффективность без инфраструктурных изменений.