👈🏾 👨‍👩‍👧 👨‍👩‍👧‍👧 एक छोटे से बजट के लिए एक छोटे शहर में ट्रैफिक जाम से लड़ना: परियोजना के 6 महीने के परिणाम 🎈 👩🏻‍🎓 📯

अच्छे पुराने सोवियत ट्रैफिक लाइट में दो मोड हैं: यह काम करता है और काम नहीं करता है। इसका पहला अनुकूलन रात और दिन के मोड को रिले में जोड़ना है। दूसरा समान है: सुबह, शाम और दोपहर को जोड़ना, दीपक स्विचिंग टाइमर के विभिन्न देरी में भिन्न होना। और फिर सब कुछ। अगला, हमें सेंसर और बाहरी जानकारी प्रवाह, या यहां तक कि एक कनेक्टेड नेटवर्क की आवश्यकता है।

सड़क पर एक तुच्छ इंडक्शन लूप के साथ क्या किया जा सकता है या एक अवरक्त सेंसर का सबसे सरल उदाहरण ट्रैफ़िक लाइट को उस दिशा में स्विच नहीं करना है जहां अभी कोई नहीं है। यह योजना "शहर और कई माध्यमिक सड़कों के माध्यम से एक बड़ी मुख्य सड़क" में बहुत सुविधाजनक है।

लेकिन हम थोड़ा आगे बढ़े: नोवोमोसकोव्स्क (120 हजार निवासियों) के शहर में हमने ट्रैफिक लाइट पर कैमरे लगाए, सभी कंट्रोलरों को बदल दिया और सभी को एक नेटवर्क में जोड़ दिया।। शहर में एक छोटा बजट है, इसलिए नियम अब तक किसी भी तरह के स्थान के बिना अनुमान हैं, जैसे कि डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग, इतने सारे ट्रैफिक लाइट नहीं हैं (क्योंकि 21 कैमरे पहले से ही महंगा है), लेकिन हम बहुत विशिष्ट परिणाम प्राप्त करने में सक्षम थे।

हमारे "स्मार्ट ट्रैफिक लाइट" के साथ और नियमित रूप से चौराहों पर चौराहों पर गति बढ़ गई है। हमने सीखा कि कैसे सुबह में कारों के प्रवाह को प्राथमिकता देने के लिए एक बड़े संयंत्र, गणना और प्रक्रिया पारगमन वैगनों, और यहां तक कि उनके सामने संभावित ट्रैफिक जाम को हटाने के लिए ग्लोनास एम्बुलेंस सेंसर पर लहराया गया।

मोशन कंट्रोल प्लेटफ़ॉर्म इंटरफ़ेस।

आप ट्रैफिक जाम से कैसे निपटेंगे?

परिवहन ढहने के साथ क्या किया जा सकता है, इसके तीन बुनियादी दृष्टिकोण हैं:

सड़कों का विस्तार करना और नए बुनियादी ढांचे का निर्माण सबसे महंगा तरीका है।
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मैं इस तथ्य पर तुरंत ध्यान आकर्षित करना चाहता हूं कि समन्वित यातायात के नेटवर्क से जुड़ी "स्मार्ट ट्रैफिक लाइटें" न केवल उन कार्यों को हल करती हैं, ताकि "कम ट्रैफ़िक जाम" हो, बल्कि अधिक विशिष्ट भी। उदाहरण के लिए, नोवोमोसकोव्स्क के हमारे उदाहरण में, सभी में से एक महत्वपूर्ण कार्य सुबह में समय पर पौधे तक पहुंचना है। जब अनुकूलन इस विशेष धारा के पारित होने की ओर जाता है तो हम स्थितियां बना सकते हैं। और इसी तरह, एम्बुलेंस की प्राथमिकता के साथ प्रयोगों में, यह स्पष्ट है कि औसत प्रवाह दर कम हो जाएगी, लेकिन एक तत्काल रोगी (और इसके आगे सब कुछ, चूंकि हम एक चौथाई के आकार के बारे में समूहों के साथ काम करते हैं) आठ से नौ मिनट तेज होंगे।

एक छोटे शहर में क्या समस्याएं हो सकती हैं?

परिवहन ढहते हैं, न केवल मेगासिटी के लिए बल्कि छोटे शहरों तक भी। हमारे कई शहरों को 60 के दशक के सिद्धांतों के अनुसार फिर से बनाया गया और फिर से बनाया गया। सड़क का बुनियादी ढांचा बस 2010 के प्रवाह के लिए तैयार नहीं था। बेशक, छोटा शहर, जितना कम आप आमतौर पर यातायात में फंस जाते हैं, लेकिन यदि आप यात्रा के समय का 10-15% जीत सकते हैं (यह एक व्यावहारिक उदाहरण है) - तो क्यों नहीं? यह हमें उस सड़क का विस्तार नहीं करने देगा जहां अभी भी विस्तार करना शारीरिक रूप से असंभव है, और यह हमें किसी भी अच्छे को प्राप्त करने की अनुमति देगा।

हमारे मामले में, शहर एम 4 और एम 5 के बीच है, और इसके अंदर और सड़क पर दोनों ढह जाते हैं। प्रस्थान में पर्याप्त बैंडविड्थ है, लेकिन दुर्घटनाएं वहां होती हैं। शहर के अंदर, यातायात और भीड़ के घंटे समस्याएं पैदा करते हैं।

बेशक, आप अधिक गार्ड रख सकते हैं (जो वास्तव में बहुत निर्णय लेते हैं जो "स्मार्ट ट्रैफिक लाइट" बना सकते हैं), लेकिन यह मंत्रालय की प्रवृत्ति नहीं है और यह केवल आर्थिक रूप से संभव नहीं है। और यहां हम खुद को एक अद्भुत स्थिति में पाते हैं जब एक छोटे से बजट वाला शहर समस्या का हिस्सा हल कर सकता है। एक महानगर में, एएसयूडीडी को प्रबंधित वस्तुओं के व्यापक नेटवर्क की आवश्यकता होती है, और गैर-इष्टतम प्रवाह नियंत्रण की तुलना में कुल अधिभार से अधिक समस्याएं होने की संभावना है। लेकिन 200-300 हजार निवासियों वाले शहरों में, मुख्य सड़कें बहुत आसानी से स्वचालित हैं। और बहुत सस्ता है। क्या निर्णायक भूमिका निभाई, निश्चित रूप से। अलग-अलग, मैं ध्यान देता हूं कि पहले तो प्रशासन बहुत चिंतित था कि ASUDD को प्रबंधित करने और बनाए रखने के लिए एक नए विशेषज्ञ की आवश्यकता होगी: यह एक अनियोजित "अतिरिक्त" कर्मचारी है। तथापि,शहर के बौद्धिक प्लेटफ़ॉर्म में एकीकृत करके अधिकतम को निर्णय समर्थन को स्वचालित करना, हमें बस एक मौजूदा कर्मचारी को प्रशिक्षित करना था।

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सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि प्रत्येक ट्रैफिक लाइट ऑब्जेक्ट में एक नियंत्रक होता है और इसमें कुछ प्रकार के सेंसर हो सकते हैं, जो कि अक्सर हमारे कैमरे में होता है। विशेष सॉफ़्टवेयर के लिए धन्यवाद, कैमकोर्डर वाहन पंजीकरण प्लेटों को पहचानते हैं और घनत्व और औसत प्रवाह दर निर्धारित करते हैं। एकत्र किए गए डेटा को नियंत्रक को प्रेषित किया जाता है, जो ग्रीन ट्रैफ़िक लाइट की अवधि को कम करने या विस्तारित करने के लिए निर्णय लेता है। आगे पाँच मिनट के अंतराल पर संचित आँकड़ों को प्रसंस्करण के लिए एक केंद्रीय बिंदु पर प्रेषित किया जाता है। सांख्यिकीय आंकड़ों का विश्लेषण करने के बाद, सिस्टम स्वचालित रूप से ट्रैफ़िक लाइट में आवश्यक समन्वय कार्यक्रमों को शामिल करने पर निर्णय लेता है। तो स्वचालित मोड आपको "हरी तरंगों" की गुणवत्ता में सुधार करते हुए, यातायात प्रवाह को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने की अनुमति देता है।इसी समय, आपातकालीन वाहनों और विशेष सेवाओं ("ग्रीन स्ट्रीट") की प्राथमिकता यात्रा के लिए ट्रैफिक लाइट को मैन्युअल रूप से नियंत्रित करना संभव है।

आप विभिन्न प्रकार के सेंसर का उपयोग कर सकते हैं: रोडवेज में ऑप्टिकल केबल, इंडक्शन लूप, वाहनों की उपस्थिति के लिए लेजर सेंसर (गति मापने के उपकरण के समान), विभिन्न प्रवाह सेंसर (कट-ऑफ इंटरफेस के साथ बहुत ही सरल अर्ध-अंधा कैमरों के समान) और इसी तरह। लेकिन हमने लाइसेंस प्लेट नंबरों को स्वचालित रूप से पहचानने के लिए पर्याप्त रिज़ॉल्यूशन के कैमरों का उपयोग किया, और हम वाहनों के प्रकार (यात्री, बस, माल, अतुलनीय) को निर्धारित करने की योजना बनाते हैं।

बजट की कमी के कारण, हमने उन चौराहों (चौराहे पर विनियमन क्लस्टर को "ट्रैफ़िक लाइट ऑब्जेक्ट" कहा जाता है) की पहचान की है जो यातायात पर सबसे अधिक प्रभाव डालते हैं। वे लगभग 30% निकले, मुख्य रूप से शहर के माध्यम से सड़क पर, जहां से यातायात गुजरता है। फिर हमने अपने उपकरणों को इस तरह से व्यवस्थित किया कि प्रवाह पर सबसे बड़ा प्रभाव प्रदान करें, क्योंकि कैमरे हर जगह अटक नहीं सकते हैं, और दो चौराहों के अनुसार, उनके बीच "अंधा" चौराहे की स्थिति को पुनर्स्थापित करें।

नतीजतन, परियोजना के पहले भाग के लिए उपकरणों का न्यूनतम सेट निर्धारित किया गया था। यहाँ वे क्या उपयोग करते हैं, उदाहरण के लिए:

क्रॉसिंग स्ट्र। श्रम भंडार - st। कुइबिशेव (पता: 15 ए, उल। कुयिबेशेव)

सं। पी / पी	उपकरणों का नाम	मात्रा
1	कैमकॉर्डर (टाइप 1)	3
2	कैमकॉर्डर (टाइप 2)	1
3	लेंस	1
4	नियंत्रण कैबिनेट (टाइप 2)	1
5	स्विच (टाइप 1)	1
6	पीओई एक्सटेंडर	1
7	बिजली से सुरक्षा	8
8	खोज-दीप	1
9	बिजली की आपूर्ति (प्रकार 1)	1
10	बिजली की आपूर्ति (टाइप 2)	1
ग्यारह	ऑप्टिकल ट्रान्सीवर (टाइप 1)	1
12	ऑप्टिकल ट्रांसीवर (टाइप 2)	1
तेरह	स्थापना किट	1

विशिष्ट मॉडल के उदाहरण: नियंत्रक , वीडियो कैमरा , ज़ूम टेलीफोटो लेंस , एक और कैमरा (टाइप 2)।

सॉफ्टवेयर ASUDD क्या करता है?

कैमरों के माध्यम से हम परिवहन की उपस्थिति देखते हैं, प्रवाह दर को मापते हैं, प्रत्येक पट्टी की भीड़ को निर्धारित करते हैं। इसके आधार पर, आप ट्रैफिक लाइट को स्विच करने के तरीके के बारे में निर्णय ले सकते हैं।

प्रत्येक ट्रैफ़िक लाइट में स्वायत्त संचालन के लिए नियंत्रक पर एक विफल प्रोग्राम है, लेकिन हमारे कार्यान्वयन में, मुख्य नियंत्रण केंद्रीय नोड - ट्रैफ़िक समन्वय सर्वर के माध्यम से जाता है। यही है, सभी डेटा एक मॉडल में बहते हैं, और फिर उनके आधार पर निर्णय लिया जाता है कि कैसे और क्या विनियमित करना है।

कहीं मैं बड़े नेटवर्क और अन्य चीजों के बारे में एकत्र किए जा रहे डेटा के बारे में कह सकता हूं, लेकिन, मुझे याद है, बजट सख्ती से सीमित था। इसलिए, हमने सड़क सेवा के कर्मचारियों के अंतर्निहित तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किया। वे आंकड़ों के साथ बैठे, ध्यान से कागज पर विभिन्न नियामक व्यवस्थाओं की कोशिश की, और फिर - व्यवहार में, और क्या और कैसे करना है, इसके बारे में कुछ निष्कर्षों पर आए। परिणाम विभिन्न परिस्थितियों के लिए 24 उत्तराधिकारियों का एक समूह था।

वास्तव में, पहले दो महीनों की गणना की गई (या सहज रूप से चयनित) और प्रत्येक स्थिति में ट्रैफिक लाइट के चरणों की इष्टतम अवधि की पुष्टि की: सुबह कोहरे में, सप्ताहांत पर बारिश में, सोमवार शाम को अच्छे मौसम और इसी तरह। हमें डिटेक्टरों के बिना ट्रैफिक लाइट के लिए मुख्य चरण मिले, जो दिन में चार बार बदलते हैं।

आप आंकड़े देख सकते हैं।

ऐसी प्रणाली से और क्या लाभ मिलते हैं?

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वाहन के कार्यकर्ताओं की गिनती की। सार्वजनिक परिवहन के संगठन (जैसे बस मार्ग या रेलवे स्टेशन) के आंकड़ों के लिए, यह जानना बहुत महत्वपूर्ण है कि शहर के बाहर कितने लोग काम पर जाते हैं। नियम के साथ समान संख्या की मान्यता "सप्ताह में चार से पांच बार निकलती है और 8-14 घंटे बाद लौटती है" यह समझने में संभव है कि विवरण में और निर्देशों के साथ क्या था।

सभी सिस्टम डेटा को जोड़ा जाता है, और किसी दिन इसे और अधिक जटिल तरीकों से संसाधित करना संभव होगा। अब, उदाहरण के लिए, शहर के भीतर काम शिफ्ट ट्रैफ़िक का अनुमान लोगों द्वारा अनुकूलन के लिए और बसों की आवश्यक संख्या और आवृत्ति का अनुमान लगाने के लिए लगाया गया था, लेकिन यह अभी भी स्वचालित रूप से ऐसा करना संभव होगा। इसके अलावा, डेटा शहर और क्षेत्र में सड़कों के विस्तार की योजना के लिए उपयोगी है, जब जरूरत होती है।

प्रयोगों

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यहाँ प्रेस विज्ञप्ति जारी की है । यदि आप अपने शहर के किसी ट्रैफ़िक विशेषज्ञ को इस बारे में बताना चाहते हैं, तो कृपया बस हबर का लिंक छोड़ दें और तुरंत - मेरे मेल VBabiy@technoserv.com पर, आप सिस्टम के बारे में, बजट और समय सीमा के बारे में प्रश्न भेज सकते हैं।