🙇🏾 ☝🏾 🤸🏿 Lutter contre les embouteillages dans une petite ville pour un petit budget: bilan des 6 mois du projet 🎅🏼 📨 🚵🏽

Le bon vieux feu de circulation soviétique a deux modes: il fonctionne et ne fonctionne pas. Sa première optimisation consiste à ajouter des modes nuit et jour au relais. La seconde est la même: ajoutez matin, soir et après-midi, différant par les différents délais de la minuterie de commutation de la lampe. Et puis tout. Ensuite, nous avons besoin de capteurs et de flux d'informations externes, voire d'un réseau connecté.

L'exemple le plus simple de ce qui peut être fait avec une boucle d'induction banale sur la route ou un capteur infrarouge n'est pas de commuter le feu de circulation dans la direction où il n'y a personne en ce moment. Ceci est très pratique dans le schéma "une grande route principale traversant la ville et de nombreuses routes secondaires".

Mais nous sommes allés un peu plus loin: dans la ville de Novomoskovsk (120 000 habitants), nous avons installé des caméras aux feux de circulation, changé tous les contrôleurs et tout connecté en un seul réseau. La ville a un petit budget, donc les règles sont jusqu'ici heuristiques sans aucun type d'espace comme l'exploration de données et l'apprentissage automatique, il n'y a pas tellement de feux de circulation (car même mettre 21 caméras est déjà cher), mais nous avons pu obtenir des résultats très spécifiques.

La vitesse aux intersections avec nos «feux de circulation intelligents» et aux intersections régulières à proximité a augmenté. Nous avons appris à hiérarchiser le flux de voitures le matin vers une grande usine, à compter et à traiter les wagons de transport en commun, et même à saluer les capteurs GLONASS de l'ambulance pour éliminer les éventuels embouteillages devant eux.

Interface de plate-forme de contrôle de mouvement.

Comment gérez-vous les embouteillages?

Il existe trois approches de base à ce qui peut être fait avec les effondrements de transport:

L'élargissement des routes et la construction de nouvelles infrastructures sont les moyens les plus coûteux.
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Je veux attirer immédiatement l'attention sur le fait que les «feux de circulation intelligents» connectés à un réseau de trafic coordonné résolvent non seulement les tâches «afin qu'il y ait moins d'embouteillages», mais aussi des tâches plus spécifiques. Par exemple, dans notre exemple de Novomoskovsk, l'une des tâches importantes est que tout le monde atteigne l'usine le matin à l'heure. Nous pouvons créer des conditions lorsque l'optimisation conduit au passage de ce flux particulier. Et de même, dans les expériences de priorisation de l'ambulance, il est évident que le débit moyen diminuera, mais une voiture avec un patient urgent (et tout à côté, puisque nous opérons avec des clusters de la taille d'un quart) sera huit à neuf minutes plus rapide.

Quels problèmes peuvent être dans une petite ville?

Les effondrements des transports sont particuliers non seulement aux mégalopoles, mais aussi aux petites villes. Beaucoup de nos villes ont été reconstruites et repensées selon les principes des années 60. L'infrastructure routière n'était tout simplement pas prête pour les flux des années 2010. Bien sûr, plus la ville est petite, moins vous êtes généralement coincé dans la circulation, mais si vous pouvez gagner 10 à 15% du temps de trajet (c'est un exemple pratique) - alors pourquoi pas? Cela nous permettra de ne pas étendre la route là où il est encore physiquement impossible de l'étendre, et cela nous permettra d'obtenir encore beaucoup de bien.

Dans notre cas, la ville se situe entre M4 et M5, et des effondrements se produisent à l'intérieur et sur la route. Le départ a une bande passante suffisante, mais des accidents s'y produisent. À l'intérieur de la ville, la circulation et les heures de pointe créent des problèmes.

Bien sûr, vous pouvez mettre plus de gardes (qui prennent en fait les décisions que pourrait prendre le «feu de signalisation intelligent»), mais ce n'est pas la tendance du ministère et ce n'est tout simplement pas économiquement faisable. Et nous nous trouvons ici dans une situation incroyable lorsqu'une petite ville avec un petit budget peut résoudre une partie du problème. Dans une métropole, ASUDD a besoin d'un vaste réseau d'objets gérés, et les problèmes qui y sont liés sont plus probablement dus à une surcharge totale qu'à un contrôle de flux non optimal. Mais dans les villes de 200 à 300 000 habitants, les routes principales sont très facilement automatisées. Et très bon marché. Ce qui a joué un rôle décisif, bien sûr. Je note séparément qu'au début, l'administration était très inquiète qu'un nouveau spécialiste soit nécessaire pour gérer et entretenir l'ASUDD: il s'agit d'un employé "extra" non planifié. cependant,en automatisant au maximum l’aide à la décision en s’intégrant à la plateforme intellectuelle de la ville, il suffisait de former un employé existant.

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La chose la plus importante est que chaque objet feu de circulation a un contrôleur et peut avoir une sorte de capteurs, le plus souvent dans notre cas une caméra. Grâce à un logiciel spécialisé, les caméscopes reconnaissent les plaques d'immatriculation des véhicules et déterminent la densité et le débit moyen. Les données collectées sont transmises au responsable du traitement, qui décide de réduire ou d'étendre la durée du feu vert. D'autres statistiques accumulées sur un intervalle de cinq minutes sont transmises à un point central pour traitement. Après avoir analysé les données statistiques, le système prend automatiquement une décision sur l'inclusion des programmes de coordination nécessaires aux feux de circulation. Ainsi, le mode automatique vous permet de contrôler efficacement les flux de trafic, améliorant la qualité des "vagues vertes".Dans le même temps, il reste possible de contrôler manuellement les feux de circulation pour les déplacements prioritaires des véhicules d'urgence et des services spéciaux ("rue verte").

Vous pouvez utiliser différents types de capteurs: un câble optique sur la chaussée, des boucles d'induction, des capteurs laser pour la présence de véhicules (similaires aux instruments de mesure de vitesse), différents capteurs de débit (similaires aux caméras semi-aveugles très simplifiées avec interfaces de coupure) et ainsi de suite. Mais nous avons utilisé des caméras de résolution suffisante pour reconnaître automatiquement les plaques d'immatriculation, et nous prévoyons de déterminer le type de véhicule (passager, bus, fret, incompréhensible).

En raison du budget limité, nous avons identifié les intersections (le groupe de régulation à l'intersection est appelé «objet feu de circulation») qui ont le plus grand impact sur le trafic. Ils se sont avérés être environ 30%, principalement sur la route qui traverse la ville, où le trafic de transit passe. Ensuite, nous avons disposé nos appareils de manière à fournir la plus grande influence sur le flux, car les caméras ne peuvent pas être bloquées partout, et selon les données de deux intersections, l'état de l'intersection «aveugle» entre elles peut être restauré.

En conséquence, l'ensemble minimal d'équipements pour la première partie du projet a été déterminé. Voici ce qu'ils ont utilisé, par exemple:

Crossing Str. Réserves de travail - st. Kuibyshev (adresse: 15a, rue Kuibyshev)

Non. P / p	Nom de l'équipement	Quantité
1	Caméscope (Type 1)	3
2	Caméscope (type 2)	1
3	Lentille	1
4	Armoire de commande (type 2)	1
5	Commutateur (Type 1)	1
6	Extendeur PoE	1
7	Protection contre la foudre	8
8	Projecteur	1
9	Alimentation (type 1)	1
dix	Alimentation (type 2)	1
Onze	Émetteur-récepteur optique (type 1)	1
12	Émetteur-récepteur optique (type 2)	1
treize	Kit d'installation	1

Exemples de modèles spécifiques: contrôleur , caméra vidéo , téléobjectif zoom , autre caméra (type 2).

Que fait le logiciel ASUDD?

À travers les caméras, nous voyons la présence de transport, mesurons le débit, déterminons la congestion de chaque bande. Sur cette base, vous pouvez prendre des décisions sur la façon d'allumer les feux de circulation.

Chaque feu de circulation a un programme de sécurité intégrée sur le contrôleur pour un fonctionnement autonome, mais dans notre implémentation, le contrôle principal passe par le nœud central - le serveur de coordination du trafic. Autrement dit, toutes les données circulent dans un modèle, puis sur la base de celles-ci, une décision est prise sur la manière et les éléments à réglementer.

Quelque part ici, je pourrais dire les mots sur les mégadonnées collectées, sur les réseaux de neurones et d'autres choses, mais, je me souviens, le budget était strictement limité. Par conséquent, nous avons utilisé les réseaux neuronaux intégrés des employés des services routiers. Ils se sont assis avec des statistiques, ont soigneusement essayé différents régimes réglementaires sur papier, puis - dans la pratique, et sont arrivés à certaines conclusions sur ce qu'il fallait faire et comment le faire. Le résultat a été un ensemble de 24 heuristiques pour différentes situations.

En effet, les deux premiers mois ont été calculés (ou sélectionnés intuitivement) et ont confirmé la durée optimale des phases de feux tricolores dans chaque situation: dans le brouillard le matin, sous la pluie le week-end, par beau temps le lundi soir et ainsi de suite. Nous avons trouvé les principales phases des feux de circulation sans détecteurs, qui changent quatre fois par jour.

Vous pouvez voir les statistiques.

Quels autres avantages un tel système offre-t-il?

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Compte les ouvriers du véhicule. Pour les statistiques sur l'organisation des transports publics (comme les lignes de bus ou les gares), il est très important de savoir combien de personnes vont travailler en dehors de la ville. La même reconnaissance des numéros ainsi que la règle «part quatre à cinq fois par semaine et revient après 8-14 heures» ont permis de comprendre ce qui était dans les détails et dans les directions.

Toutes les données du système sont additionnées, et un jour il sera possible de les traiter avec des méthodes plus complexes. Maintenant, par exemple, le trafic des équipes de travail dans la ville a été estimé par les gens à la fois pour l'optimisation et pour estimer le nombre et la fréquence requis des bus, mais il sera toujours possible de le faire en permanence et automatiquement. De plus, les données sont utiles pour planifier l'expansion des routes dans la ville et dans la région, si nécessaire.

Expériences

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Voici le communiqué de presse . Si vous souhaitez en parler à l'un des experts de la circulation de votre ville, veuillez simplement déposer le lien vers Habr et immédiatement - à mon courrier VBabiy@technoserv.com, vous pouvez envoyer des questions sur le système, les budgets et les délais.