🤜🏽 🌳 #⃣ Combate a engarrafamentos em uma cidade pequena por um pequeno orçamento: resultados de 6 meses do projeto 🐮 🔳 🖋️

O bom e velho semáforo soviético tem dois modos: funciona e não funciona. Sua primeira otimização é adicionar modos noturno e diurno ao relé. O segundo é o mesmo: adicione manhã, tarde e tarde, diferindo em diferentes atrasos do temporizador de troca da lâmpada. E então tudo. Em seguida, precisamos de sensores e fluxos de informações externas, ou mesmo uma rede conectada.

O exemplo mais simples do que pode ser feito com um circuito de indução banal na estrada ou com um sensor infravermelho não é mudar o semáforo para a direção em que não há ninguém no momento. Isso é muito conveniente no esquema "uma grande estrada principal pela cidade e muitas estradas secundárias".

Mas fomos um pouco mais longe: na cidade de Novomoskovsk (120 mil habitantes) colocamos câmeras nos semáforos, trocamos todos os controladores e conectamos tudo em uma única rede. A cidade tem um orçamento pequeno, então as regras são heurísticas até agora, sem nenhum tipo de espaço, como mineração de dados e aprendizado de máquina, não há muitos semáforos (porque até colocar 21 câmeras já é caro), mas conseguimos resultados muito específicos.

A velocidade nos cruzamentos com nossos “semáforos inteligentes” e nos cruzamentos regulares nas proximidades aumentou. Aprendemos como priorizar o fluxo de carros pela manhã para uma grande fábrica, contar e processar vagões de trânsito e até acenamos para os sensores GLONASS da ambulância para remover possíveis congestionamentos na frente deles.

Interface da plataforma de controle de movimento.

Como você lida com engarrafamentos?

Existem três abordagens básicas para o que pode ser feito com os colapsos de transporte:

Expandir estradas e construir uma nova infraestrutura é a maneira mais cara.
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Quero chamar imediatamente a atenção para o fato de que “semáforos inteligentes” conectados a uma rede de tráfego coordenado resolvem não apenas as tarefas “para que haja menos congestionamentos”, mas também as mais específicas. Por exemplo, em nosso exemplo de Novomoskovsk, uma das tarefas importantes é que todos cheguem à fábrica na hora certa. Podemos criar condições quando a otimização leva à passagem desse fluxo específico. E da mesma forma, em experimentos com priorização da ambulância, é óbvio que a vazão média diminuirá, mas um carro com um paciente urgente (e tudo ao lado dele, já que operamos com grupos do tamanho de um quarto) será oito a nove minutos mais rápido.

Que problemas podem estar em uma cidade pequena?

O colapso do transporte é peculiar não apenas às megacidades, mas também às pequenas cidades. Muitas de nossas cidades foram reconstruídas e redesenhadas de acordo com os princípios dos anos 60. A infraestrutura rodoviária simplesmente não estava pronta para os fluxos dos anos 2010. Obviamente, quanto menor a cidade, menos você fica preso no trânsito, mas se você pode ganhar de 10 a 15% do tempo da viagem (este é um exemplo prático) - por que não? Isso nos permitirá não expandir a estrada onde ainda é fisicamente impossível expandir, e isso nos permitirá obter muito de bom.

No nosso caso, a cidade fica entre M4 e M5, e colapsos ocorrem tanto dentro quanto na estrada. A partida tem largura de banda suficiente, mas os acidentes ocorrem lá. Dentro da cidade, o trânsito e as horas de ponta criam problemas.

Obviamente, você pode colocar mais guardas (que na verdade tomam as próprias decisões que o "semáforo inteligente" poderia tomar), mas essa não é a tendência do ministério e simplesmente não é economicamente viável. E aqui nos encontramos em uma situação incrível, quando uma cidade pequena com um orçamento pequeno pode resolver parte do problema. Em uma metrópole, o ASUDD precisa de uma extensa rede de objetos gerenciados e os problemas são mais prováveis da sobrecarga total do que do controle de fluxo não ideal. Mas nas cidades com 200 a 300 mil habitantes, as principais estradas são automatizadas com muita facilidade. E muito barato. O que desempenhou um papel decisivo, é claro. Separadamente, observo que no início a administração estava muito preocupada com a necessidade de um novo especialista para gerenciar e manter o ASUDD: esse é um funcionário "extra" não planejado. Contudo,automatizando o suporte à decisão ao máximo, integrando-o à plataforma intelectual da cidade, precisávamos apenas treinar um funcionário existente.

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O mais importante é que cada objeto de semáforo tenha um controlador e possa ter algum tipo de sensor, geralmente no caso uma câmera. Graças ao software especializado, as câmeras de vídeo reconhecem as placas de matrícula dos veículos e determinam a densidade e a vazão média. Os dados coletados são transmitidos ao controlador, que toma decisões para reduzir ou estender a duração do semáforo verde. Outras estatísticas acumuladas em um intervalo de cinco minutos são transmitidas para um ponto central para processamento. Após analisar os dados estatísticos, o sistema decide automaticamente a inclusão dos programas de coordenação necessários nos semáforos. Portanto, o modo automático permite controlar efetivamente os fluxos de tráfego, melhorando a qualidade das "ondas verdes".Ao mesmo tempo, ainda é possível controlar manualmente os semáforos para viagens prioritárias de veículos de emergência e serviços especiais ("rua verde").

Você pode usar diferentes tipos de sensores: um cabo óptico na estrada, loops de indução, sensores a laser para a presença de veículos (semelhante a instrumentos de medição de velocidade), diferentes sensores de fluxo (semelhantes a câmeras semi-cegas muito simplificadas com interfaces de corte) e assim por diante. Mas usamos câmeras de resolução suficiente para reconhecer automaticamente placas de automóveis e planejamos determinar o tipo de veículo (passageiro, ônibus, frete, incompreensível).

Devido a restrições orçamentárias, identificamos as interseções (o cluster de regulamentação na interseção é chamado de "objeto de semáforo") que tem o maior impacto no tráfego. Eles chegaram a ser cerca de 30%, principalmente na estrada pela cidade, onde o tráfego de trânsito passa. Em seguida, organizamos nossos dispositivos de forma a fornecer a maior influência no fluxo, porque as câmeras não podem ser presas em todos os lugares e, de acordo com duas interseções, restauram o estado da interseção “cega” entre elas.

Como resultado, o conjunto mínimo de equipamentos para a primeira parte do projeto foi determinado. Aqui está o que eles usaram, por exemplo:

Crossing Str. Reservas de trabalho - st. Kuibyshev (endereço: 15a, Kuibyshev st.)

No. p / p	Nome do equipamento	Quantidade
1 1	Filmadora (Tipo 1)	3
2	Filmadora (Tipo 2)	1 1
3	Lente	1 1
4	Armário de controle (tipo 2)	1 1
5	Switch (Tipo 1)	1 1
6	Extensor PoE	1 1
7	Proteção contra raios	8
8	Floodlight	1 1
9	Fonte de Alimentação (Tipo 1)	1 1
10	Fonte de Alimentação (Tipo 2)	1 1
onze	Transceptor óptico (tipo 1)	1 1
12	Transceptor óptico (tipo 2)	1 1
treze	Kit de instalação	1 1

Exemplos de modelos específicos: controlador , câmera de vídeo , lente telefoto com zoom , outra câmera (tipo 2).

O que o software ASUDD faz?

Através das câmeras, vemos a presença de transporte, medimos a vazão, determinamos o congestionamento de cada faixa. Com base nisso, você pode tomar decisões sobre como trocar os semáforos.

Cada semáforo possui um programa à prova de falhas no controlador para operação autônoma, mas em nossa implementação, o controle principal passa pelo nó central - o servidor de coordenação de tráfego. Ou seja, todos os dados fluem em um modelo e, com base neles, é tomada uma decisão sobre como e o que regular.

Em algum lugar aqui, eu poderia dizer as palavras sobre os grandes dados sendo coletados, sobre as redes neurais e outras coisas, mas, lembro-me, o orçamento era estritamente limitado. Portanto, usamos as redes neurais internas dos funcionários do serviço rodoviário. Eles se sentaram com estatísticas, tentaram cuidadosamente diferentes regimes regulatórios no papel e, na prática, chegaram a certas conclusões sobre o que e como fazer. O resultado foi um conjunto de 24 heurísticas para diferentes situações.

De fato, os dois primeiros meses foram calculados (ou selecionados intuitivamente) e confirmaram a duração ideal das fases dos semáforos em cada situação: no nevoeiro da manhã, na chuva no fim de semana, com bom tempo na segunda-feira à noite e assim por diante. Encontramos as principais fases dos semáforos sem detectores, que mudam quatro vezes ao dia.

Você pode ver as estatísticas.

Que outros benefícios esse sistema oferece?

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Contou os trabalhadores do veículo. Para estatísticas sobre a organização do transporte público (como rotas de ônibus ou estações ferroviárias), é muito importante saber quantas pessoas vão trabalhar fora da cidade. O mesmo reconhecimento de número, juntamente com a regra "sai de quatro a cinco vezes por semana e retorna após 8 a 14 horas", tornou possível entender o que havia nos detalhes e com as instruções.

Todos os dados do sistema são somados e, algum dia, será possível processá-los com métodos mais complexos. Agora, por exemplo, o tráfego de turnos de trabalho na cidade foi estimado pelas pessoas, tanto para otimização quanto para estimar o número e a frequência necessários de ônibus, mas ainda será possível fazer isso constantemente automaticamente. Além disso, os dados são úteis para planejar a expansão de estradas na cidade e na região, quando necessário.

Experiências

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Aqui está o comunicado de imprensa . Se você quiser contar a um dos especialistas em tráfego da sua cidade sobre isso, basta enviar o link para Habr e imediatamente - no meu e-mail VBabiy@technoserv.com, você pode enviar perguntas sobre o sistema, orçamentos e prazos.