Современные системы управления дорожным движением в мегаполисе.

Введение
Глава 1. Правовое регулирование транспортного законодательства в Российской Федерации
1. 1. Понятие и предмет транспортного права
1. 2. Виды транспорта. Управление транспортом
1. 3. Лицензирование транспортной деятельности
1. 4. Понятие источников транспортного права
Глава 2. Современные системы управления дорожным движением в мегаполисах
Глава 3. Система приоритетного проезда общественного транспорта в Санкт-Петербурге. Система приоритетного проезда общественного транспорта» как подсистема автоматизированной системы управления дорожным движением
Глава 4. Методология повышения эффективности управления транспортными и пешеходными потоками
Заключение
Список литературы

Современные системы управления дорожным движением в мегаполисе.

Задачи в масштабе городской агломерации:
как изменится работа транспортной системы при введении новых элементов: линий метро, радиальных или кольцевых автомагистралей;
каких изменений в транспортной системе города может потребовать строительство нового жилого района или расположение емкого центра притяжения посетителей;
какого перераспределения потоков транспорта и пассажиров следует ожидать в случае временного закрытия или ликвидации какого-либо элемента транспортной системы;
как может повлиять на работу системы введение экономических санкций (плата за проезд по магистрали, за въезд в зону центра, введение зонного тарифа в метро и т.п.);
какой эффект может дать внедрение автоматизированных систем управления уличным движением 39.
Задачи локального порядка: какой эффект даст перепланировка перекрестка, группы перекрестков, расширение проезжей части улицы, изменения в организации движения на пересечениях, оптимизация светофорного регулирования, изменение условий пересадки пассажиров и т.п. 40.
Задачи анализа работы улично-дорожной сети, пассажирского (уличного и внеуличного) и грузового транспорта.
Моделирование транспортной ситуации может проводиться на любой расчетный срок - от оперативных задач сегодняшнего дня до долгосрочной (20-30 лет) перспективы. Условно, задачи прогнозирования можно разделить на:
долгосрочные (отдаленная перспектива в 10 и более лет);
среднесрочные (задачи первой очереди возможного развития - около 5 лет);
краткосрочные (анализ последствий намечаемых мероприятий ближайших дней, недель, месяцев);
оперативные (в реальном масштабе времени) 41.
Основы математического моделирования закономерностей дорожного движения были заложены в 1912 году русским ученым, профессором Г.Д. Дубелиром.
Первостепенной задачей, послужившей развитию моделирования транспортных потоков, стал анализ пропускной способности магистралей и пересечений. Под пропускной способностью понимают максимально возможное число автомобилей, которое может пройти через сечение дороги за единицу времени. В специальной литературе встречаются такие модификации понятия пропускной способности, как теоретическая, номинальная, эффективная, собственная, практическая, фактическая и другие. В настоящее время пропускная способность является важнейшим критерием оценки качества функционирования путей сообщения 42.
Первая макроскопическая модель, в которой движение транспортного потока рассматривалось с позиций механики сплошной среды, была предложена в 1955 году Лайтхиллом (Ligthill) и Уиземом (Whitham). Они показали, что методы описания процессов переноса в сплошных средах могут быть использованы для моделирования заторов. Выделение математических исследований транспортных потоков в самостоятельный раздел прикладной математики впервые было осуществлено Ф. Хейтом 43.
В 60 - 70-е годы вновь возник интерес к исследованию транспортных систем. Эта заинтересованность проявилась в том числе, в финансировании многочисленных контрактов, обращении к авторитетным ученым - специалистам в области математики, физики, процессов управления, таким как Нобелевский лауреат И. Пригожин, специалист по автоматическому управлению М. Атанс, автор фундаментальных работ по статистике Л. Брейман. В нашей стране движение автотранспорта активно изучалось в конце 70-х годов в связи с подготовкой к Олимпийским играм 1980 года в Москве. Результаты этих исследований неоднократно докладывались на научно-исследовательском семинаре И.И. Зверева на механико-математическом факультете МГУ им. М.В. Ломоносова 44.
Сегодня имеется обширная литература по изучению и моделированию автотранспортных потоков. Несколько академических журналов посвящены исключительно динамике автомобильного движения. Наиболее крупными являются Transportation Research, Transportation Science, Mathematical Computer Simulation, Operation Research, Automatica, Physical Review E, Physical Reports. Количество публикуемых статей исчисляется сотнями.
В конце 80-х начале 90-х в США проблемы исследования транспортных систем были возведены в ранг проблем национальной безопасности. К решению этой задачи были привлечены лучшие "физические умы" и компьютерная техника Национальной исследовательской лаборатории Лос-Аламос - Los Alamos National Lab (LANL).
В моделировании дорожного движения исторически сложилось два основных подхода - детерминистический и вероятностный (стохастический) 45.
В основе детермининированных моделей лежит функциональная зависимость между отдельными показателями, например, скоростью и дистанцией между автомобилями в потоке. В стохастических моделях транспортный поток рассматривается как вероятностный процесс.
Все модели транспортных потоков можно разбить на три класса модели-аналоги, модели следования за лидером и вероятностные модели 46.
В моделях-аналогах движение транспортного средства уподобляется какому либо физическому потоку (гидро и газодинамические модели). Этот класс моделей принято называть макроскопическими.
В моделях следования за лидером существенно предположение о наличии связи между перемещением ведомого и головного автомобиля. По мере развития теории в моделях этой группы учитывалось время реакции водителей, исследовалось движение на многополосных дорогах, изучалась устойчивость движения. Этот класс моделей называют микроскопическими.
В вероятностных моделях транспортный поток рассматривается как результат взаимодействия транспортных средств на элементах транспортной сети. В связи с жестким характером ограничений сети и массовым характером движения в транспортном потоке складываются отчетливые закономерности формирования очередей, интервалов, загрузок по полосам дороги и т. п. Эти закономерности носят существенно стохастический характер 47.
В последнее время в исследованиях транспортных потоков стали применять междисциплинарные математические идеи, методы и алгоритмы нелинейной динамики. Их целесообразность обоснована наличием в транспортном потоке устойчивых и неустойчивых режимов движения, потерь устойчивости при изменении условий движения, нелинейных обратных связей (см. далее раздел), необходимости в большом числе переменных для адекватного описания системы 48.
Транспортный поток можно рассматривать как поток одномерной сжимаемой жидкости, допуская, что поток сохраняется и существует взаимнооднозначная зависимость между скоростью и плотностью транспортного потока.
Первое допущение выражается уравнением неразрывности. Второе - функциональной зависимостью между скоростью и плотностью для учета уменьшения скорости движения автомобилей с ростом плотности потока. Это интуитивно верное допущение теоретически может привести к отрицательной величине плотности или скорости. Очевидно, одному значению плотности может соответствовать несколько значений скорости. Поэтому для второго допущения средняя скорость потока в каждый момент времени должна соответствовать равновесному значению при данной плотности автомобилей на дороге. Равновесная ситуация - чисто теоретическое допущение и может наблюдаться только на участках дорог без пересечений. Поэтому часть исследователей отказались от непрерывных моделей, часть рассматривает их как слишком грубые 49.
Среди гидродинамических моделей различают модели с учетом и без учета эффекта инерции. Последние могут быть получены из уравнения неразрывности, если скорость рассматривать как функцию плотности. Модели, учитывающие инерцию, представляются уравнениями Навье-Стокса со специфическим членом, описывающим стремление водителей ехать с комфортной скоростью.
Борис Кернер (Boris S. Kerner) 50 предложил следующую классификацию фаз движения транспортного потока (рис.1):
Свободный поток. Пока дорога не загружена, водители придерживаются желаемой скорости, свободно переходя на соседние полосы. На этой стадии автомобили сопоставимы с потоком свободных частиц.
Синхронизированный поток. Когда дорога становится переполненной, водители теряют возможность свободно маневрировать и вынуждены согласовывать свою скорость со скоростью потока. Эта стадия подобна потоку воды.
Широкие перемещающиеся пробки. Здесь автомобили (группы автомобилей) подобны кусочкам льда, движущимися в потоке жидкости.
Старт-стоп движение. При большом скоплении автомобилей движение потока приобретает прерывистый характер. На этой стадии транспортный поток можно уподобить потоку замерзающей воды, автомобили становятся на какой-то промежуток времени как бы "приклеенным" к данной точке дороги 51.
Однако остается непонятным, как могут возникать пробки, т.е. как поток, находящийся в свободном режиме, распадается и переходит в смешанный - свободно-заторный (старт-стоп движение). С одной стороны, анализ показывает, что часто имеются внешние причины. С другой стороны, эксперименты с ездой по кругу показали спонтанный распад потока 52. В этом эксперименте водителей просили ехать с максимальной скоростью. В таких искусственных условиях для распада потока требовалось около 10 минут! Для синхронизированного режима движения не понятно, вызван ли сильный разброс данных наличием съездов-въездов, или он имеет статистическую природу, например, из-за взаимодействия разных типов автомобилей и разных манер вождения 53.
Даганзо в работе 54 выдвигает гипотезу о том, причина пробок кроется в "узких местах" - сужениях и расширениях дороги, как постоянных, так и временных. Они являются причиной образования, роста и распространения очередей на дорогах. Даганзо определяет несколько типов "узких мест" 55:
Активные "узкие места". Между двумя участками дороги имеется активное "узкое место", если восходящий транспортный поток перегружен (вызывает очереди), а нисходящий является свободным. Выявление активных "узких мест" на участках дороги эффективно для предотвращения транспортных происшествий 56.
Слияния. Теория для "сливающихся" узких мест утверждает, что максимально устойчивый поток, выходящий из слияния, существует только тогда, когда условия для нисходящего потока являются незагруженными. Это качество называется емкостью (capacity). Если сумма входящих потоков превышает вместимость слияния, выходящий поток заполняет емкость слияния полностью, а остальной поток формирует очередь. Очередь растет как по одному, так и по нескольким подъездам к слиянию. Эксперименты показывают, что на одних участках поток становится переполненым через 10 мин, а на других - не бывает переполненным.
Расширения. Разновидность нескольких активных "узких мест" на дороге. Если поток, пересекающий одну из ветвей расширения, превышает его пропускную способность в течение некоторого времени, то в общем подъезде к расширению может вырасти очередь. Если этот подъезд узкий, очередь должна рассасываться по дисциплине буфера - "первым вошел первым вышел" (FIFO) - таким образом, что будут накапливаться и задерживаться транспортные средства, которые должны ехать по другой ветви расширения дороги. Подобная ситуация может иметь место и тогда, когда один из подъездов широкий 57.
Другие типы узких мест. Заторную активность можно обнаружить на вертикальных и горизонтальных искривлениях дороги ("горки" и прогибы), в тоннелях, на наклонных участках и других местах изменения характеристик и однороднородности дороги. Заторы вызываются также временными внешними причинами, такими как ДТП, отвлекающая внимание водителя активность около дороги и даже информационные щиты. Большинство теорий утверждают, что задержки транспортных средств зависят от двух компонент: от времени, за которое автомобиль проехал бы через заторное место при отсутствии очереди и от поведения потока в пределах заторного участка. То есть практически, время задержки не зависит от структуры очереди и, следовательно, управляющие воздействия нужно направлять не на очередь, а на сами заторные участки 58.
Современные представления, лежащие в основе макромоделей транспортного потока начали формироваться с 80-х годов XX века. Первоначально считалось, что ансамбли машин на магистралях проявляют воспроизводимые свойства, зависящие не от особенностей отдельных водителей, а только от технических характеристик автомобилей, расстоянием между ними и реакцией водителей. Когда дистанция между водителями становится ниже критического значения, задержка в реакции водителей приводит к неустойчивости движения - старт-стоп волнам. Позднее Кернер и Реборн 59 выявили еще несколько фаз. В итоге, современные представления о стадиях транспортного потока сложились в следующую картину: поведение транспортного потока уподобляется фазовым переходам газ ® жидкость ® замерзающая жидкость ® лед 60; причина фазовых переходов лежит в недрах самого транспортного потока - подход оказался плодотворным и привел к открытию кластеров на автострадах (Кернер-Конхойзер);влияние внешних факторов на поведение потока рассматривается как неизбежное зло и выступает в роли флуктуаций - обобщения разнообразных возмущающих воздействий на транспортный поток; основное внимание исследователи уделяют моделированию перехода жидкость ® замерзающая жидкость, как на самом трудно воспроизводимом в силу его нелинейности 61;
Похоже, этот подход исчерпал ресурсы развития. В последнее время зарождаются новые представления:
поведение транспортного потока определяется сужениями и расширениями дороги, причем эти понятия трактуются предельно общно;
основным объектом исследования должны выступать очереди (их свойства, структуры, поведение и проч.), возникающие около сужений;
для приемлемых предсказаний поведения потока достаточно построить группу простых моделей сужений дороги.
Состояние дела в этой области на сегодня таково, что, не смотря на значительный прогресс, полное понимание природы автомобильных пробок еще не достигнуто. Ученые говорят, что они пока находятся ближе к пониманию процессов зарождения Вселенной, чем образования автомобильных заторов 62.
В Дьюисберге (Германия) физик Майкл Шрекенберг (Michael Schreckenberg) получивший прозвище "Профессор Пробок" и 15 его коллег проводили эксперименты, преднамеренно создавая заторы. В результате они пришли к выводу - переход от свободного потока к синхронизированному может случаться спонтанно - намного быстрее, чем это предполагалось раньше. Часто, это случается около наклонных въездов на автомагистраль, когда происходит внезапное взрывное увеличение числа автомобилей на дороге, что может превращать поток в "движущееся желе". Такое инертное состояние распространяется вверх и вниз по дороге, сохраняясь, возможно несколько часов, даже после того как наклонный въезд опустеет 63.
Согласно отчета ЦИТИ о проведении Международного семинара Решение проблем организации автомобильного движения в Центре Москвы" (г. Москва, 20-21 февраля 2002 г.), " ... измерение, наблюдение и моделирование крайне важны для разработки стратегии организации движения". Движение потока на московских городских магистралях происходит на стадиях "синхронного движения" с частыми внезапными переходами к старт-стоп режиму, причем, пробки "растекаются" по сети за счет того, что подъезжающие к затору водители разворачиваются на объездные дороги, на которых в свою очередь возникают новые заторы. Поэтому актуально моделирование процессов образования и рассасывания пробок по сети 64.
Своеобразную исследовательскую программу предлагает в своей работе Даганзо: "Я верю, что мы начнем извлекать наибольшую пользу из концентрации внимания на двух основных вопросах. Первый - поведение заторных участков. Второй вопрос посвящен пространственному росту очередей. Экспериментаторы в настоящее время измеряют такие параметры, как "загруженность" (occupancy), скорость и поток и используют эти данные для оценки того, насколько "хороша" модель. Я бы предпочел измерять параметры, которые реально должны предсказывать модели - длина очереди, время проезда транспортного средства между датчиками, и далее, использовать их для выбора модели" 65.
Представлены проблемы, связанные с дорожным движением мегаполисов мира и России актуальны. Обзор основных идей и методов в области динамического моделирования транспортных потоков важен.
Общее состояние транспортного обслуживания граждан Российской Федерации не может на сегодняшнем этапе социально-экономического развития России не вызывать обеспокоенности. Транспорт связующее звено всех направлений и видов деятельности.
В последние годы особенно обострилась ситуация с транспортным обслуживанием населения таких мегаполисов, таких, как Москва Санкт-Петербург и других миллионных городов РФ. Транспортные проблемы делают труднодостижимыми многие задачи, которые ставит перед нами руководство страны.
Глава 3. Система приоритетного проезда общественного транспорта в Санкт-Петербурге. Система приоритетного проезда общественного транспорта» как подсистема автоматизированной системы управления дорожным движением
Социально-экономическое развитие городов во многом зависит от функционирования важнейших систем жизнеобеспечения, представляющих собой особую группу отраслей, формирующих необходимые предпосылки для эффективной работы хозяйственного комплекса и создающих благоприятные условия для проживания населения в современном мегаполисе 66.
Одной из ведущих систем жизнеобеспечения городов является городской общественный пассажирский транспорт, от работы которого зависит функционирование других отраслей хозяйственного комплекса 67.
Общественный транспорт Санкт - Петербурга является одной из важнейших отраслей жизнеобеспечения, группы отраслей, формирующих необходимые предпосылки для стабильной работы хозяйственного комплекса и создающих благоприятные условия для жизни населения. В настоящее время практически 90% трудоспособного населения пользуется услугами общественного транспорта, который по рабочим дням перевозит более 9 млн. пассажиров 68.
Проблемам развития и функционирования общественного городского транспорта уделялось достаточно большое внимание в отечественной научной литературе. Следует, однако, отметить, что большинство исследований было выполнено в условиях действия системы жесткого централизованного планирования и административно-командных методов управления и всеобщего огосударствления собственности. Изменившиеся внешние условия: приватизация, создание значительного сектора частной собственности на средства производства, либерализация цен  и  внешнеэкономических связей, значительное падение объемов производства в российской экономике - все это определяет новые условия функционирования общественного транспорта в крупных городах, что и определяет актуальность настоящего исследования.
В современных условиях городской пассажирский транспорт является важнейшей составной частью территориальной структуры хозяйства и оказывает значительное влияние на социально-экономическое и материально-пространственное развитие городов 69.
Развитие города и общественного транспорта взаимообусловлено. Размещение районов города, количество населения в них, расположение мест приложения труда формируют объемы и направления пасссажиропотоков и определяют нагрузку на пассажирский транспорт. Развитие транспорта в свою очередь улучшает условия расселения в новых жилых районах, делает доступными и удобными для людей новые места приложения труда и объектов культурно-бытового назначения.
Основополагающая роль транспорта заключается в экономии времени населения, затрачиваемого на преодоление расстояния между пространственно разобщенными элементами города. Транспорт, экономя время и силы человека, дает возможность значительно увеличить радиус осуществления контактов, необходимых для обмена деловой, научной и культурной информацией. Обеспечивая своевременную доставку работающих к местам приложения труда, пассажирский транспорт влияет на нормальное функционирование отраслей хозяйственного комплекса. Социальный эффект от развития ГПТ проявляется в улучшении доступности учреждений медицины, образования, культуры, торговли, что способствует удовлетворению спроса населения на различные услуги .