Пропускная способность транспортной сети снижается с ростом числа автомобилей. Без регулируемых перекрестков контролировать пропускную способность не было бы возможности. Однако и за ними тоже необходимо постоянное наблюдение. Команда ученых Южно-Уральского государственного университета предложила использовать для этих целей искусственный интеллект.
Специалисты ЮУрГУ разделили перекрестки Челябинска на несколько категорий. Сформировав для каждой математическую модель, они смогут прогнозировать и контролировать транспортную ситуацию на пересечении дорог. В последнем исследовании (опубликовано в журнале «Transport and Telecommunication») была рассмотрена ситуация с прерыванием потока поворачивающих направо транспортных средств непредсказуемо изменяющимся потоком пешеходов, движущихся перпендикулярно.
«Для обучающей настройки нейронной сети, в реальном масштабе времени отслеживающей городские транспортные потоки, использовался суперкомпьютер ЮУрГУ, а для работы настроенной, следящей за транспортными потоками на городских перекрёстках, нейросети – специализированные вычислительные компьютеры, приобретенные кафедрой „Автомобильный транспорт“ под данное научное направление. В результаты работы была всесторонне проанализирована пропускная способность перекрестков. В анализе дополнительно проявлена и решена задача разделения перекрёстков на две однотипные группы, что позволит в будущем применить к ним единые алгоритмы управления регулируемыми перекрестками», – рассказал кандидат технических наук, доцент кафедры «Математическое и компьютерное моделирование» ИЕТН ЮУрГУ Александр Глушков.
Полученные в результате модели используют данные об интенсивности пешеходного и прерываемости транспортного потоков. При вариациях этих нечетких факторов исследователи получили прогноз пропускной способности, проявив его в виде 3D-поверхности.
Результаты могут использоваться для выработки обоснованных управленческих решений для повышения пропускной способности городской транспортной сети.
