ChSTU repository
ChSTU repository preserves and enables easy and open access to all types of digital content including text, images, moving images, mpegs and data sets
Learn More
Please use this identifier to cite or link to this item:
https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/8784| Title: | Дослідження пропускної здатності перехрестя в умовах надзвичайних ситуацій методом транспортного моделювання |
| Authors: | Рудь , Максим Петрович Синєбок, Валентин Сергійович |
| Issue Date: | 2023 |
| Abstract: | Об’єкт дослідження – регульоване перехрестя. Предмет дослідження − пропускна здатність перехрестя в умовах надзвичайних ситуацій. Мета дослідження – оцінити пропускну спроможність перехрестя вул. В. Чорновола та бул. Шевченка м. Черкаси в надзвичайних ситуаціях під час воєнного стану в Україні методом транспортного моделювання з використанням ПЗ PTV Vissim. Для досягнення мети нам необхідно вирішити такі завдання: здійснити аналіз існуючих способів визначення пропускної спроможності перехресть; розробити методику проведення досліджень з використанням PTV Vissim; визначити перехрестя для дослідження та зібрати вихідні дані для моделі; розробити модель перехрестя у системі PTV Vissim визначити зміну пропускної здатності перехрестя в умовах сценарію відключення електроенергії та евакуації населення методом транспортного моделювання. Методи дослідження – мікроскопічне моделювання транспортних потоків. Кваліфікаційна робота магістра складається з 74 сторінок пояснювальної записки і включає: вступ, три розділи, висновок, список використаних джерел, а також 2 таблиць, 46 рисунків і 22 джерел. |
| URI: | https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/8784 |
| Appears in Collections: | 275 Транспортні технології (Транспортні технології (на автомобільному транспорті)) |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Синєбок_.pdf Restricted Access | 5.31 MB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
Extracted text
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
ЧЕРКАСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНОЛОГІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
18006, м. Черкаси, бул. Шевченка, 460, тел./факс (0472) 71 00 92
ЗАТВЕРДЖУЮ
зав. кафедри автомобілів та
технологій їх експлуатації, професор
______________ Л.А. Тарандушка
«___» __________________2023 р.
Кваліфікаційна робота магістра
«ДОСЛІДЖЕННЯ ПРОПУСКНОЇ ЗДАТНОСТІ ПЕРЕХРЕСТЯ В
УМОВАХ НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЙ МЕТОДОМ ТРАНСПОРТНОГО
МОДЕЛЮВАННЯ»
начальник технічного відділу
КП «Черкасиелектротранс» _________________ К.П. Бражник
(посада) (підпис) (Ініціали, прізвище)
Керівник роботи:
доцент кафедри АТЕ _______________ М.П. Рудь
(посада) (підпис) (Ініціали, прізвище)
Виконавець:
студент 2 курсу, гр. мТТ-84
спеціальності 274 – Автомобільний
транспорт _______________ _В.С. Синєбок
(підпис) (Ініціали, прізвище)
2023
2
РЕФЕРАТ
«ДОСЛІДЖЕННЯ ПРОПУСКНОЇ ЗДАТНОСТІ ПЕРЕХРЕСТЯ В
УМОВАХ НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЙ МЕТОДОМ ТРАНСПОРТНОГО
МОДЕЛЮВАННЯ»
Об’єкт дослідження – регульоване перехрестя.
Предмет дослідження − пропускна здатність перехрестя в умовах
надзвичайних ситуацій.
Мета дослідження – оцінити пропускну спроможність перехрестя вул. В.
Чорновола та бул. Шевченка м. Черкаси в надзвичайних ситуаціях під час
воєнного стану в Україні методом транспортного моделювання з використанням
ПЗ PTV Vissim.
Для досягнення мети нам необхідно вирішити такі завдання:
− здійснити аналіз існуючих способів визначення пропускної
спроможності перехресть;
− розробити методику проведення досліджень з використанням PTV
Vissim;
− визначити перехрестя для дослідження та зібрати вихідні дані для
моделі;
− розробити модель перехрестя у системі PTV Vissim
− визначити зміну пропускної здатності перехрестя в умовах
сценарію відключення електроенергії та евакуації населення методом
транспортного моделювання.
Методи дослідження – мікроскопічне моделювання транспортних потоків.
Кваліфікаційна робота магістра складається з 74 сторінок пояснювальної
записки і включає: вступ, три розділи, висновок, список використаних джерел, а
також 2 таблиць, 46 рисунків і 22 джерел.
3
ЗМІСТ
ВСТУП .......................................................................................................................... 5
РОЗДІЛ 1. ОГЛЯД ЛІТЕРАТУРИ ............................................................................. 6
1.1 Методи транспортного моделювання .............................................................. 6
1.1.1 Метод дослідження транспортних потоків ............................................... 6
1.1.2 Аналітичні моделі дорожнього руху ......................................................... 7
1.1.3 Мікроскопічне моделювання руху ............................................................ 8
1.1.4 Мікроскопічне моделювання пішоходів ................................................. 13
1.2 Попередні дослідження з використанням PTV VISSIM .............................. 14
1.2.1 Аналітичне моделювання трафіку ........................................................... 16
1.2.2 Елементи дорожньої мережі..................................................................... 17
1.2.3 Перехрестя з круговим рухом .................................................................. 18
1.2.3 Т-подібні перехрестя ................................................................................. 19
1.2.4 Пішохідні та велосипедні переходи ........................................................ 20
1.2.5 Калібрування моделі ................................................................................. 21
1.2.6 Методи оцінювання моделі ...................................................................... 22
1.3 Огляд транспортної ситуації в м. Черкаси .................................................... 24
1.3.1 Аналіз останніх досліджень і публікацій. ............................................... 25
РОЗДІЛ 2. РОЗРОБКА ІМІТАЦІЙНОЇ МОДЕЛІ ПЕРЕХРЕСТЯ ........................ 27
2.1 Збір вихідних даних для імітації .................................................................... 27
2.2 Побудова моделі перехрестя в програмі PTV Vissim ................................. 35
РОЗДІЛ 3 АНАЛІЗ ПОВЕДІНКИ ТРАНСПОРТУ НА ДОСЛІДЖУВАНОМУ
ПЕРЕХРЕСТІ ДЛЯ РІЗНИХ ВХІДНИХ ДАНИХ .................................................. 58
3.1 Дослідження перехрестя в нормальному режимі роботі ............................. 58
3.2 Дослідження перехрестя в екстремальних режимах роботі ........................ 66
4
ВИСНОВКИ ............................................................................................................. 71
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ ........................................................................................... 72
5
ВСТУП
Перехрестя важливі для ефективності, зручності, безпеки та екологічності
міської транспортної системи. Вони є точками зустрічі для різних видів
транспорту. Хоча вони полегшують рух, неправильна організація може
спричинити затори та аварії. З урахуванням збільшення надзвичайних подій,
важливо вивчити їх вплив на транспортні потоки. У дослідженні
використовується імітаційне моделювання для прогнозування сценаріїв та
оцінювання впливу на пропускну здатність перехрестя.
У роботі була проведена аналіз пропускної здатності перехрестя для різних
сценаріїв, що можуть виникнути в транспортній системі в умовах надзвичайних
ситуацій під час воєнного стану в Україні. Для цього використовувалося
програмне забезпечення для транспортного мікромоделювання PTV Vissim.
Дослідження проведено на прикладі перехрестя магістральних вулиць у
обласному центрі країни, яке об'єднує транспортні потоки з різних районів міста,
в'їзні та виїзні потоки.
Для досягнення мети дослідження було проведено моделювання трьох
сценаріїв роботи перехрестя: нормальний режим в умовах максимального
завантаження (ранкова «пік» година); робота в тих самих умовах, але з
вимкненим світлофорним регулюванням; евакуаційний режим із збільшеним
транспортним потоком в напрямку виїзду з міста і відсутнім громадським
транспортом. Це моделювання дозволило оцінити вплив цих сценаріїв на
параметри дорожнього руху, розробити рекомендації для підвищення загальної
готовності до реагування на надзвичайні ситуації та визначити напрямки
подальших досліджень.
Ключові слова: транспортна система, імітаційне моделювання, система
імітаційного моделювання транспортного руху, пропускна здатність перехрестя,
надзвичайна ситуація.
6
РОЗДІЛ 1. ОГЛЯД ЛІТЕРАТУРИ
1.1 Методи транспортного моделювання
Загальною метою транспортної політики є забезпечення економічно
ефективного та сталого надання транспортних послуг для людей і підприємств
по всій країні. Для того, щоб полегшити аналіз ефективності транспортної
системи, як у великому, так і в малому масштабі, були розроблені інструменти
автоматизованого оцінювання. Мікроскопічні та аналітичні симулятори руху є
двома прикладами таких інструментів.
Мікроскопічні симулятори транспортного потоку стали більш поширеними
в професійному світі в останні роки при вивченні транспортних мереж. На ринку
доступний широкий вибір таких симуляторів, які використовуються різними
консультантами, дослідниками та державними установами. Одним із найбільш
часто використовуваних мікроскопічних симуляторів руху сьогодні є PTV
VISSIM, розроблений німецькою компанією Planung Transport Verkehr AG. Це
програмне забезпечення забезпечує широкий асортимент міських і дорожніх
додатків і інтегрує в модель громадський і приватний транспорт, а також
пішоходів. Завдяки можливості імітації різних транспортних засобів PTV
VISSIM може відтворювати складні дорожні ситуації, такі як кругові розв’язки
та перехрестя, де існують численні конфлікти між видами транспорту.
1.1.1 Метод дослідження транспортних потоків
Ця магістерська робота спрямована на створення репрезентативної моделі в
PTV VISSIM дорожньої ситуації в досліджуваному районі. Для цього буде
проведено дослідження літератури. Метою цього дослідження літератури є
навчитися працювати з програмним забезпеченням моделювання PTV VISSIM і
зрозуміти, які параметри важливі для досягнення відповідного результату.
Прикладами актуальної літератури є раніше написані магістерські роботи та
7
журнальні статті на тему моделювання дорожнього руху. Щоб ознайомитися з
програмним забезпеченням PTV VISSIM навчальна література, наприклад
посібники з програмного забезпечення та навчальні посібники, включена до
вивчення літератури.
На першому етапі вставляється та масштабується карта, що ілюструє
перехрестя. Це зображення використовується як фон, на якому можна відтворити
дорожню мережу, забезпечуючи правильну геометрію змодельованої мережі
відповідно до масштабу та планування.
Калібрування моделі є важливим, щоб зробити результати релевантними та
застосовними до дорожньої ситуації. Щоб відкалібрувати модель, вивчається
дорожня ситуація.
Після завершення моделі виконується багаторазове моделювання, а
відповідні вихідні значення збираються та оцінюються. Значення
перетворюються на різні показники ефективності, за допомогою яких оцінюється
дорожня ситуація, що виникає. Деякі показники описують систему протягом
різних періодів часу (наприклад, середня швидкість і час у дорозі), тоді як інші
описують загальну продуктивність системи (наприклад, час виїзду з різних
паркувальних місць). Щоб вивчити вплив пішоходів на дорожню мережу,
показники продуктивності порівнюються за наявності та без пішоходів у системі.
1.1.2 Аналітичні моделі дорожнього руху
Традиційно аналітичні моделі дорожнього руху використовувалися для
вивчення мобільності в точках взаємодії в дорожній мережі, згідно з даними
дослідження [1]. Проте в останні роки мікроскопічне моделювання дорожнього
руху використовувалося як інструмент для розуміння складних взаємодій між
різними видами транспорту та виявлення проблемних зон під час великих
заходів. Ахмаді [2] стверджує, що більша частина досліджень була зосереджена
на великомасштабних подіях у великих містах, але моделювання також можна
застосувати до менших подій.
8
Різні моделі поведінки мікроскопічних транспортних засобів і пішоходів. У
цьому розділі буде представлено загальний вступ до мікроскопічного
моделювання транспортного засобу та пішохода, а також коротке пояснення
конкретних моделей, які використовує PTV VISSIM для моделювання поведінки
транспортного засобу та пішохода. Далі представлено кілька прикладів
попереднього застосування мікроскопічного моделювання під час великих
подій. Короткий опис елементів мережі дорожнього руху (тобто перехресть і
кільцевих розв’язок), які становлять інтерес для цього звіту, і опис загальних
вхідних даних будуть подані далі. Нарешті, важливість калібрування, а також
різних методів оцінки описана в кінці розділу.
1.1.3 Мікроскопічне моделювання руху
Мікроскопічна модель транспортних потоків базується на описі руху
кожного окремого транспортного засобу в транспортному потоці, згідно з
Барсело [3]. Це означає, що модель спрямована на опис реакції окремого водія
(тобто прискорення, уповільнення та зміни смуги руху) у відповідь на
навколишню дорожню ситуацію.
Для моделювання взаємодії між транспортними засобами в мікроскопічній
симуляції руху використовується теорія слідування автомобіля. Барсело [3]
пояснює, що розробка цих теорій почалася в 1950-х роках і розвивалася протягом
1960-х років. Мета полягає в тому, щоб описати, як транспортні засоби
поводяться, коли слідують за іншим транспортним засобом, і які дії вони можуть
виконувати. Відповідно до Елефтеріаду [4], транспортний засіб перебуває в
стані, що слідує за автомобілем, коли він повинен регулювати свою швидкість,
прискорення та відстань до лідируючого автомобіля. Елефтеріаду [4] також
стверджує, що чутливість реакцій транспортного засобу, що йде слідом, до дій
провідного транспортного засобу зростає, коли відстань між двома
транспортними засобами зменшується або швидкість збільшується. Крім того,
поведінка транспортного засобу значною мірою залежить від водія та його
9
характеристик. Агресивніші водії, як правило, мають меншу відстань до
провідного транспортного засобу, а важкі транспортні засоби, як правило, мають
більші відстані через їхню обмежену гальмівну здатність.
Процес слідування автомобіля моделюється за допомогою алгоритмів
слідування автомобіля. Елефтеріаду [4] пояснює, що ці алгоритми визначають
рух слідуючого транспортного засобу в момент часу t+dt як функцію відношення
до лідируючого автомобіля в момент часу t. На рисунку 2, проілюстрована
концептуальна модель взаємозв'язку між транспортним засобом, що йде слідом
(транспортним засобом n+1), і транспортним засобом, що йде попереду
(транспортним засобом n).
Рисунок 1.1. Концептуальна модель стеження за автомобілем (Елефтеріаду
[4])
Елефтеріаду [4] далі пояснює, що в момент часу t транспортний засіб n+1
слідує за транспортним засобом n з часовим напрямком h (n + 1) t і просторовим
напрямком s (n +1) t. Проміжок у часі визначається як різниця в часі між двома
транспортними засобами, що проходять ту саму точку, а проміжок у просторі
10
зазвичай вимірюється як відстань від передньої частини транспортного засобу до
передньої частини наступного. Коли пройшов часовий проміжок Δt, лідируючий
транспортний засіб n перемістився на відстань d(n)t+Δt, а наступний транспортний
засіб n+1 перемістився на відстань d(n+1)t+Δt. Співвідношення між пройденими
відстанями після загального часу t+Δt впливає на час і простір, h(n+1)t+Δt і
s(n+1)t+Δt, між транспортним засобом n, що йде попереду, і транспортним
засобом, що йде наступним n+1. Якщо d(n)t+Δt>d(n+1)t+Δt, прогрес зростає і
навпаки.
Якщо транспортний засіб n не заважає іншим транспортним засобам, його
швидкість визначатиметься геометрією дороги, бажаною швидкістю та
поведінкою водія, а також характеристиками транспортного засобу згідно з
Елефтеріаду [4]. З іншого боку, на дії наступного транспортного засобу n+1
значною мірою впливає транспортний засіб n попереду, а також характеристики
транспортного засобу.
PTV [5] стверджує, що модель дорожнього руху, яка використовується в
PTV VISSIM, є дискретною, стохастичною моделлю, заснованою на кроках у
часі, на мікроскопічному рівні з одиничними одиницями водія-автомобіля.
Fellendorf & Vortisch [6] пояснюють, що алгоритм стеження за автомобілем, який
використовується в PTV VISSIM, є психофізичною моделлю «Wiedemann 74».
Модель визначається як психофізична, оскільки вона використовує порогові
значення на основі сприйняття та дій водія, щоб визначити, до якого режиму,
режиму в моделі вони належать.
Відповідно до Елефтеріаду [4] і PTV [5], існує чотири режими, до яких може
належати транспортний засіб у моделі Відемана. Це:
• Вільне водіння: відсутній вплив автомобіля, що йде попереду. Водій
прагне досягти і підтримувати бажану швидкість.
• Наближення: цей режим вводиться, коли водій перетинає поріг, щоб
почати сприймати дії автомобіля, що йде попереду, і починає адаптувати свою
11
швидкість до швидкості автомобіля, що йде попереду. Під час наближення водій
застосовує уповільнення, щоб різниця швидкостей між двома транспортними
засобами дорівнювала нулю, коли досягнуто бажаної безпечної відстані.
• Слідом: водій транспортного засобу, що йде позаду, несвідомо
прискорюється та гальмує, щоб зберегти бажану безпечну дистанцію до
транспортного засобу, що йде попереду.
• Гальмування: режим вводиться, коли водій змушений застосувати від
середнього до високого уповільнення, це відбувається, коли відстань до
лідируючого автомобіля стає меншою за бажану безпечну дистанцію. Така
ситуація може виникнути, якщо лідируючий автомобіль різко змінює швидкість
або реагує на дії автомобіля, що йде попереду.
Алгоритми, що використовуються в іншому програмному забезпеченні
моделювання трафіку, можуть реалізовувати, наприклад, порогові значення з
фіксованими значеннями (тобто детермінований підхід) для інтервалів для
визначення режимів. З іншого боку, підхід Відеманна враховує відстань, на якій
водій, що йде за ним, може відчути зміни відносної швидкості щодо
транспортного засобу, що йде вперед, як зазначено Елефтеріаду [4]. Якщо водій,
що йде за ним, не може помітити зміну відносної швидкості відносно
транспортного засобу, що йде вперед, він більше не перебуває в стані, що слідує
за автомобілем.
Ілюстрацію режимів, описаних PTV [5] та Elefteriadou[4], можна побачити
на рисунку 3, де водій наближається до транспортного засобу, що йде попереду.
12
Рисунок 1.2 Логіка слідування за автомобілем, Відеманн 1974 (PTV [5])
Поки водій не переступить поріг сприйняття (SDV), водій не перешкоджає
попередньому транспортному засобу та перебуває у вільному режимі водіння, де
водій підтримує бажану швидкість. Коли порогове значення SDV пройдено,
починається режим наближення, і водій сповільнюється, щоб досягти бажаної
безпечної відстані (Δχ), коли відносна різниця швидкостей (Δν) дорівнює нулю.
Потім водій переходить у наступний режим і несвідомо змінює свою швидкість
шляхом прискорення та уповільнення в ітераційному процесі. Уповільнення
триває до тих пір, поки водій не помітить, що рухається повільніше
транспортного засобу, що йде попереду (OPDV), або поки не буде досягнуто
максимальної бажаної дистанції слідування (SDX). Потім водій знову починає
прискорюватися, щоб досягти бажаної дистанції та швидкості. Мінімальна
бажана відстань слідування складається з двох факторів: бажаної відстані до
лідируючого транспортного засобу (AX) і безпечної відстані в залежності від
13
швидкості руху (BX). Якщо відстань до транспортного засобу, що їде попереду,
менше AX+BX для певної швидкості, водій переходить у попередньо пояснений
режим гальмування.
1.1.4 Мікроскопічне моделювання пішоходів
поведінки пішоходів відрізняються від інших способів спілкування (тобто
автомобілів, велосипедистів та транспортних засобів). Одним із прикладів є те,
що пішоходи можуть рухатися в боковому напрямку без руху вперед, чому
потрібна інша модель руху, ніж та, що представлена в Розділі 2.1 , щоб дозволити
модель руху, більш орієнтовану на площу, відповідно до Барсело [3]. Teknomo
[7] стверджує, що мікроскопічні моделі пішоходів базуються на детальному
представленні простору, де кожен пішохід є особистістю з особистими
здібностями. Пішоходи моделюються окремо, щоб виміряти та імітувати
взаємодію пішоходів.
PTV [5] пояснює, що програмне забезпечення PTV VISSIM використовує
модель соціальної сили, описану Helbing & Molnar [8], через доповнення
VISSWALK, для імітації поведінки пішоходів. Відповідно до Helbing & Molnar
[8], «сили» в моделі соціальної сили — це не фактичні сили, що діють на
пішоходів, а натомість міра внутрішньої мотивації, яка змушує людину
виконувати певні дії (наприклад, рухи). Таким чином, модель намагається
імітувати нестабільну поведінку пішоходів, які взаємодіють один з одним та з
оточенням. У Helbing & Molnar [8] зазначено, що основними факторами, які
визначають рухи пішохода, є: бажання досягти місця призначення якомога
швидше та ефективніше, взаємодія з іншими пішоходами та навколишнім
середовищем, а також можливість бути привабленим іншими людьми чи
предметами.
На рисунку 4 можна побачити концептуальну ілюстрацію моделі соціальної
сили.
14
Рисунок 1.3. Концептуальна ілюстрація моделі соціальної сили (Laufer, [8])
Бажання дістатися до певного місця призначення якомога швидше та
комфортніше означає, що об’їзди робляться рідко, замість цього
використовується найкоротший шлях. Якщо пішохід рухається безперешкодно,
він йде з потрібною швидкістю до наміченого пункту призначення. Однак дія
триматися подалі від інших пішоходів, об’єктів, перешкод або кордонів
(наприклад, стін) часто впливає на рух і/або швидкість. Іншим фактором, який
може вплинути на рух, є ймовірність того, що пішохода щось привабить,
наприклад, друг чи предмет інтересу, що змінює початково запланований рух.
Helbing & Molnar [8] пояснюють, що оскільки всі згадані ефекти впливають на
пішохода одночасно, загальна «сила» впливу є сумою всіх цих ефектів.
1.2 Попередні дослідження з використанням PTV VISSIM
У дослідженні Ю та ін. [9] на Олімпійських іграх 2008 року в Пекіні
використовувався PTV VISSIM для моделювання того, як різні плани
15
експлуатації дорожнього руху працюватимуть у реальності. В результаті цього
дослідження були надані рекомендації щодо оптимізації цих планів. Ці
рекомендації також були виправдані спостереженням за фактичною подією та
висновком про те, що оптимізовані плани експлуатації дорожнього руху
працювали так, як вони передбачалися. Інша частина дослідження Yu et al. була
дорожня ситуація навколо району, де знаходився критий стадіон Wukesong і
прилеглі бейсбольні поля. Ця частина була зосереджена на пропускній здатності
для станцій перевірки автомобілів, призначених для автомобілів, які їдуть на
територію, встановлених поза межами. Висновок цієї частини дослідження
полягав у тому, що деякі станції створили чергу, яка блокувала перехрестя далі
за течією. Відповідно, станції перевірки автомобілів, що спричиняють цю
проблему, було розширено та перенесено далі від перехрестя, щоб полегшити цю
проблему.
Іншою подією, яку досліджував PTV VISSIM, були Олімпійські ігри 2012
року в Лондоні. Згідно з Dosunmu [10], робочі моделі були створені в PTV
VISSIM навколо кожного місця проведення змагань, а різні сценарії були
протестовані та оцінені. Деякі перевірені сценарії дорожньої ситуації включали;
дорожній рух протягом звичайного літнього місяця, фоновий трафік разом із
трафіком Олімпійських ігор як із запровадженими засобами регулювання
дорожнього руху, так і без них. Було виявлено, що взаємодія між пішоходами та
транспортними засобами була проблематичною в ряді місць. Цей тип
моделювання дав можливість виявити ці проблемні області та розробити
можливі вдосконалення.
Гран-прі Сінгапуру, що проходив у 2008 році, також використовував PTV
VISSIM разом із програмним забезпеченням мезоскопічного моделювання PTV
VISUM для моделювання дорожньої ситуації навколо цієї великої події
Формули-1. Модель мережі була розроблена в PTV VISUM Laufer et al. [8], який
включав усі основні землекористування та розв’язки в цьому районі разом із
значною системою PT у Сінгапурі, яка відіграє значну роль у транспортній
16
мережі. Ця більш масштабна модель була імпортована в PTV VISSIM для
моделювання критичних частин мережі, таких як кругові розв’язки та
перехрестя, у меншому масштабі. Відкалібровану та перевірену модель потім
можна було б використовувати для вивчення рішень щодо управління дорожнім
рухом, таких як сигналізація та перекриття доріг для цієї події.
1.2.1 Аналітичне моделювання трафіку
Allstrom та ін. [11] пояснюють, що аналітичні методи традиційно
використовувалися для розрахунку пропускної здатності перехресть і об’їздів.
Allstrom та ін. [11] далі стверджують, що велика кількість аналітичних моделей
трафіку базується на моделях техніки черги в поєднанні з моделями часу
розриву. У цих моделях дороги визначаються як другорядні або великі залежно
від правил дорожнього руху на досліджуваному перехресті, де потік
транспортних засобів, що наближається до перехрестя з другорядної дороги,
інтерпретується як черга, а не фактичний транспортний потік. Транспортні
засоби виходять із черги, перетинаючи або приєднуючись до перехресного
основного транспортного потоку.
На несигналізованих перехрестях час обслуговування (тобто час від
прибуття на перехрестя до можливості в’їхати або перетнути основний потік)
зазвичай визначається підходом часу розриву, відповідно до Allstrom та ін. [11].
Час розриву визначається як часовий інтервал між транспортними засобами в
основному транспортному потоці, який дозволяє транспортному засобу
другорядного транспортного потоку в'їхати на перехресті або кільцевій розв'язці,
згідно з Радою з досліджень транспорту [12]. Мінімальний час, необхідний
другорядному дорожньому транспортному засобу для виїзду на головну дорогу,
називається критичним часом розриву, який є параметром великого впливу,
оскільки він визначає, який час розриву є прийнятним. За словами Стейтенса, час
обслуговування залежить від кількості розривів у основному потоці трафіку, а
також від критичного часу розриву. Вагверк [13].
17
Capcal — це аналітична та детермінована модель трафіку, яка базується на
методах розрахунку, розроблених у Швеції в 1970-х роках, які були представлені
в публікації TV 131, повідомляє Statens. Вагверк [13]. Далі зазначено, що методи
розрахунку, які використовуються для несигналізованих перехресть, базуються
на попередньо поясненому підході часу розриву. Критичний час розриву
розраховується програмою на основі визначень параметрів у моделі, таких як
швидкість транспортного засобу, нахил другорядної дороги, кількість
інтенсивного руху та геометрія перехрестя. Розрахований критичний час розриву
дозволяє та впливає на розрахунки часу обслуговування та потужності.
Стейтенс Вагверк [13] пояснює, що час обслуговування визначається в
Capcal як час, протягом якого транспортний засіб із другорядного транспортного
потоку має чекати, доки в основному транспортному потоці не з’явиться
достатньо великий проміжок, щоб транспортний засіб міг увійти в нього.
Коефіцієнт часу обслуговування залежить від другорядного та великого
розподілу потоку трафіку, а також параметра критичного часу розриву, згаданого
вище. Capcal розраховує пропускну спроможність смуги одностороннього руху
як обернене значення коефіцієнта середнього часу обслуговування, відповідно
до Statens Вагверк [13]. Далі пояснюється, що Capcal визначає середню довжину
черги та час стояння в черзі, спочатку обчислюючи розподіл часу
обслуговування та середній час обслуговування разом із розподілом прибуття
незначного потоку трафіку. Потім ці параметри використовуються разом із
моделлю черги для визначення середньої довжини черги та часу в черзі для
незначного потоку трафіку.
1.2.2 Елементи дорожньої мережі
Дорожня мережа складається з багатьох різних елементів, які служать
різним цілям. У цьому розділі представлено елементи, які мають відношення до
дослідження, проведеного в цій магістерській роботі (тобто кільцеві розв’язки,
Т-подібні перехрестя, а також пішохідні та велосипедні переходи), а також
18
короткий опис їхнього призначення в мережі руху. Описані елементи можуть
бути реалізовані в програмному забезпеченні PTV VISSIM, а також у Capcal, але
останні мають обмежену здатність враховувати немоторизовані режими руху під
час розрахунків, оскільки перетин пішохідних і велосипедних потоків
розглядається лише для незначних потоків транспорту.
1.2.3 Перехрестя з круговим рухом
Elefteriadou [4] визначає перехрестя з круговим рухом як кільця, де
циркулюючий транспорт має пріоритет над рухом, який збирається в’їхати на
перехрестя з круговим рухом. Відповідно до Vagverket [14], перехрестя з
круговим рухом призначені для зменшення швидкості транспортних засобів, що
наближаються, не змушуючи їх зупинятися. Кут наближення до циркулюючого
транспортного потоку дозволяє транспортним засобам виїжджати на кільце з
більшою швидкістю, ніж на чотиристоронньому перехресті. Отже, пропускна
здатність підходу до перехрестя з круговим рухом буде вищою, ніж подібний
поворот направо на перехресті з контрольованою зупинкою. На додаток до
цього, затримка до транспортного засобу, що під’їжджає до перехрестя з
круговим рухом, буде нижчою, ніж на перехресті з регульованою зупинкою.
Згадані вище характеристики свідчать про те, що кільцеві перехрестя є
важливим компонентом у міській транспортній системі та ефективні за низького
рівня інтенсивності руху, відповідно до Лі та ін. [15]. Ще одна перевага
використання кругових розв’язок, яка показана на рисунку 5, полягає в тому, що
тут менше конфліктних точок порівняно з типовим чотиристороннім
перехрестям. За Бергманом та ін., кругові перехрестя покращують безпеку руху.
[16]. Це пов’язано з тим, що швидкість транспортних засобів, які виїжджають на
кругову розв’язку, знижується та виключається ризик лобового зіткнення. Проте
Федеральна адміністрація автомобільних доріг [17] стверджує, що коли кільцеве
перехрестя досягає проектної пропускної здатності або наближається до неї,
воно не працює дуже ефективно, що призводить до утворення черг і
19
експоненціального збільшення часу затримки.
Рисунок 1.4 Конфліктні точки на круговому перехресті порівняно з
перехрестям [18]
Відповідно до Trueblood & Dale [19], кільцеві перехрестя засновані на
здатності водіїв приймати або забороняти розриви. Таким чином, критичний
розрив, пояснений у Розділі 2.4, є важливим параметром при описі поведінки
транспортного засобу на перехрестях з круговим рухом. Ще один важливий
параметр, який слід враховувати на кільцевих розв’язках і перехрестях, це час
слідування. Він визначається як час між виїздом одного транспортного засобу з
другорядної вулиці та виїздом наступного транспортного засобу через ту саму
відстань між головною вулицею.
1.2.3 Т-подібні перехрестя
Т-подібні перехрестя існують у різних варіантах транспортної мережі.
Відповідно до класифікації Vagverket [14], Т-подібне перехрестя на
Kristineslattsallen є перехрестям типу B, що означає перехрестя з острівцем руху.
Приклад цього типу перехрестя можна побачити на рисунку 6. Мета острівця
руху на другорядній дорозі полягає в тому, щоб запобігти руху транспортних
20
засобів у коротких шляхах під час повороту ліворуч, збільшити видимість на
головній дорозі з другорядної дороги та надати не- моторизоване сполучення
означає можливість переходити дорогу в два етапи. Т - подібне перехрестя на
Skogsvagen є перехрестям типу А, описане Vagverket [14] як Т-подібне
перехрестя без острівця руху.
Рисунок 1.5 Приклад Т-подібного перехрестя типу B (Vagverket, [14])
Пропускна здатність пріоритетного Т-подібного перехрестя в основному
залежить від трьох параметрів, згідно з О'Флаерті [20]. Це; співвідношення
потоків на головних і другорядних дорогах, критичний розрив основного
дорожнього потоку та максимально прийнятну затримку другорядних
транспортних засобів. У міру збільшення потоку транспорту на головній дорозі
прийнятних розривів стає все менше. Отже, затримка для транспортних засобів
на другорядній дорозі збільшується теоретично до нескінченності.
1.2.4 Пішохідні та велосипедні переходи
При розміщенні та проектуванні пішохідних і велосипедних переходів,
згідно з Vagverket [14], важливо враховувати кілька аспектів. Перехрестя повинні
бути розташовані так, щоб забезпечити найкоротший шлях. Крім того, переходи
мають бути легкими для спостереження та розуміння, щоб сприяти безпечній
поведінці дорожнього руху. Видимість повинна бути хорошою за будь-яких
21
погодних умов, включаючи хорошу видимість вночі. Нарешті, конфліктні зони
між моторизованими та немоторизованими видами транспорту мають бути
зведені до мінімуму та чітко видимі.
У 1998 році Швеція запровадила закон, який зобов’язує транспортні засоби
поступатися дорогою на неувімкнених переходах «зебра», що призвело до
збільшення транспортних засобів, які поступаються дорогою пішоходам, і, таким
чином, зменшило пропускну здатність на перехрестях і кільцевих розв’язках,
згідно з Бергманом та ін. [16]. Коли пішоходи та велосипедисти перетинають
частини кільцевої розв’язки, вони впливають як на в’їзд, так і на виїзд із неї.
Бергман та ін. [16] стверджує, що вихідний потік є найважливішим, оскільки
транспортні засоби, що виїжджають, можуть спричинити ефект повернення
черги, коли транспортні засоби на кільцевій розв’язці перешкоджають
входженню потоку, таким чином блокуючи інші частини кільцевої розв’язки.
1.2.5 Калібрування моделі
Моделювання — це спосіб проведення експерименту із вибіркою реальної
динамічної ситуації за допомогою комп’ютерної моделі. Тому комп’ютерна
модель має бути якомога репрезентативнішою для реальної системи, щоб
адекватно імітувати поведінку справжньої системи. Щоб визначити, чи
моделювання є адекватно репрезентативним, необхідний процес перевірки, у
якому результати моделі порівнюються з реальною ситуацією. Барсел [3]
пояснює, що перевірка є ітераційним процесом, під час якого параметри, що
впливають на результат, методично змінюються, щоб знайти значення, які дають
дійсний результат, який добре відповідає спостереженням. Цей процес також
можна назвати калібруванням моделі. Важливо відзначити, що жодні параметри,
засновані на польових даних, не повинні бути змінені під час процесу
калібрування, якщо підтверджено, що вони точні, заявив Elefteriadou [4].
Елефтеріаду [14] пояснює, що слід визначити один або більше показників
ефективності. Вибір показників ефективності залежить від ситуації, яку
22
намагається відтворити модель. Ці показники порівнюються з результатом
моделі, щоб оцінити його здатність відображати реальність. Elefteriadou [4] далі
пояснює, що майже неможливо отримати точні збіги за кількома параметрами,
оскільки модель не є точним відображенням реальної ситуації. Таким чином,
розробник моделі повинен знати про припущення, зроблені під час
моделювання, щоб вибрати відповідну міру калібрування, яку можна
використовувати для досягнення мети моделювання.
1.2.6 Методи оцінювання моделі
При оцінці системи руху використовуються показники ефективності,
згадані в розділі 2.6. Fellendorf & Vortisch [6] стверджує, що деякі звичайні
показники оцінки – це черги, затримки, час у дорозі та зупинки. Важливим
показником є час у дорозі, який визначається як час, необхідний для подорожі
від даного пункту відправлення до даного пункту призначення. Математично час
у дорозі розраховується як відстань від пункту відправлення до пункту
призначення, поділена на середню швидкість протягом подорожі.
Час у дорозі є для окремого мандрівника найважливішим критерієм для
планування маршруту. Крім того, за даними Treiber & Kesting [21], спеціалісти з
планування руху часто вивчають середній час подорожі в регіоні за певний
проміжок часу. Час у дорозі може легко виміряти сам мандрівник, але
транспортному аналітику важче виміряти велику групу транспортних засобів
через вимогу щодо ідентифікації окремих транспортних засобів і зіставлення цих
транспортних засобів із пунктом відправлення та призначення, за словами
Елефтеріаду. (2014). Час у дорозі легше кількісно визначити в мікроскопічному
симуляторі дорожнього руху, де вимірювання показують час у дорозі
безпосередньо для кожного окремого транспортного засобу з точки зору
тривалості маршрутів, як пояснюють Treiber & Kesting [21].
Визначення затримки, згідно з Елефтеріаду [4] і Транспортною
дослідницькою радою [22], — це надлишковий час у дорозі, необхідний для
23
проходження певного сегмента дороги, порівняно з безкоштовним рухом або
обмеженням швидкості на фактичному відрізок дороги. Затримка часто
вимірюється або оцінюється в одиницях секунд на транспортний засіб. Як і час
у дорозі, затримку важко виміряти в полі з тих же причин.
Довжина черги є ще одним показником продуктивності для оцінки
транспортної мережі. Він описує кількість транспортних засобів, які очікують на
обслуговування, зазначену Елефтеріаду [4]. Довжина черги може мати суттєвий
вплив на загальну продуктивність мережі через ефект зворотного потоку, коли,
наприклад, черга повороту ліворуч може блокувати рух на перехресті.
Щоб зрозуміти, як розрахувати пропускну здатність в PTV VISSIM,
необхідно ввести поняття потоку та об'єму. Згідно з Елефтеріаду [4], потік – це
швидкість, з якою транспортні засоби проїжджають певним відрізком дороги,
часто виражається як транспортні засоби за годину. Обсяг трафіку, з іншого боку,
виражається в одиницях трафіку, що рухається сегментом дороги протягом
певного інтервалу часу.
У книзі, написаній Елефтеріаду [4], пояснюється, що пропускна
спроможність і попит є двома ключовими показниками управління дорожнім
рухом, які виражаються в транспортних засобах на годину. І потужність, і попит
базуються на раніше згаданих концепціях потоку та обсягу. Попит описує
кількість транспортних засобів, які хочуть використовувати транспортні засоби,
і в умовах відсутності заторів це дорівнює потоку. Однак у міру накопичення
заторів запит, що надходить до об’єкта, не може бути повністю оброблений, і в
місці, де існує це вузьке місце, утворюються черги. Elefteriadou [4] далі
стверджує, що транспортні засоби, здатні проїхати об’єкт дорожнього руху,
дорівнюють пропускній здатності в цьому насиченому стані. Це показник
максимальної пропускної здатності транспортного засобу (наприклад,
перехрестя або сегмента шосе) за годину за набору заздалегідь визначених умов.
Визначення пропускної спроможності згідно з Радою з досліджень транспорту
[22] – це максимальна погодинна швидкість потоку, за якої люди або транспортні
24
засоби можуть перетинати точку або ділянку дороги протягом певного періоду
часу за існуючої дороги, навколишнього середовища, руху та умови контролю.
1.3 Огляд транспортної ситуації в м. Черкаси
Повномасштабна збройна агресія російської федерації вплинула на різні
аспекти повсякденного життя в Україні, зокрема транспорт і організацію
дорожнього руху в містах. З 24.02.2022 року в країні оголошено воєнний стан –
надзвичайний стан, який характеризується тимчасовим припиненням звичайних
громадянських прав, що дозволяє посилити військовий і урядовий контроль [23].
Розуміння впливу надзвичайних ситуацій [24], що можуть виникати під час
воєнного стану на пропускну здатність вулично-дорожньої мережі має важливе
значення для розробки ефективних стратегій контролю дорожнього руху та
забезпечення безперебійного руху людей, товарів і екстрених служб у цей
критичний період.
Найважливішим чинником, який впливає на пропускну здатність вулично-
дорожньої мережі сучасного міста є організація дорожнього руху на перехрестях,
особливо магістральних вулиць загальноміського та районного значення.
Перехрестя є критичними точками, де перетинаються транспортні потоки, і
розуміння їх пропускної здатності має важливе значення для розробки
ефективних стратегій управління дорожнім рухом, зменшення заторів і
підвищення загальної безпеки дорожнього руху. Дослідження пропускної
здатності перехресть є обов’язковим етапом в розробці інтелектуальних
транспортних систем та рішень міського планування з метою створення
ефективніших, зручніших для життя, екологічних та безпечних міст. При
виникненні надзвичайних ситуацій в результаті атак на об’єкти критичної
інфраструктури та бойових дій, підвищення пропускної здатності перехрестя
може мати ключове значення як для зменшення економічних та екологічних
збитків, так і врятування життів людей. Водночас результати таких досліджень
залишаться важливими і в мирний час у разі виникнення таких подій як стихійні
25
лиха, аварії та надзвичайні ситуації в містах.
Імітаційне моделювання дорожнього руху – це потужна методологія, яка
дозволяє дослідникам вивчати й аналізувати поведінку учасників дорожнього
руху із високою точністю. Використовуючи комп’ютерні моделі та розширені
алгоритми, моделювання дорожнього руху відтворює реальні сценарії,
дозволяючи оцінити пропускну здатність перехрестя, схеми транспортного
потоку та ефективність стратегій управління дорожнім рухом.
1.3.1 Аналіз останніх досліджень і публікацій.
Аналіз публікацій щодо дослідження транспортного планування вулично
дорожньої мережі сучасних міст показує, що значну увагу привертає до себе
метод імітаційного транспортного моделювання з використанням
спеціалізованого програмного забезпечення. Зокрема в роботі [25] за допомогою
програмного забезпечення PTV Vissim розроблено імітаційну модель в окремій
зоні важливого перехрестя в місті Пардубіце в Чеській Республіці. Модель
дозволила оцінити вплив реконструкції перехрестя на логістику міста та на
прилеглі території. В роботі [26] за допомогою інструменту мікроскопічного
моделювання транспортного потоку PTV Vissim автори змоделювали ділянки
автостради з двома, трьома та чотирма смугами руху. Було кількісно оцінено
результуючий потік транспорту на кожній окремій смузі для різних значень
параметрів руху. Також дослідниками приділяється увага впливу на дорожній
трафік природних катаклізмів. Так у статті [27] досліджено метод розподілу руху
транспорту у випадку аварій та метод організації руху мережі аварійного
спецтранспорту.
В Україні також опубліковано ряд досліджень різних аспектів
транспортного планування з використанням ПЗ PTV Vissim. Зокрема в роботі
[28] PTV Vissim використано для дослідження ефективності інженерно-
планувальних елементів розв’язок на різних рівнях, а саме місць примикання
лівоповоротних з’їздів до прямого магістрального напрямку.
26
Формулювання мети дослідження.
Це дослідження має на меті оцінити пропускну спроможність перехрестя
вул. В. Чорновола та бул. Шевченка м. Черкаси в надзвичайних ситуаціях під час
воєнного стану в Україні методом транспортного моделювання з використанням
ПЗ PTV Vissim.
27
РОЗДІЛ 2. РОЗРОБКА ІМІТАЦІЙНОЇ МОДЕЛІ ПЕРЕХРЕСТЯ
2.1 Збір вихідних даних для імітації
Нами була побудована модель перехрестя, яке працює в звичайному режимі.
Вимірювання транспортних потоків проведено з врахуванням їх змін в умовах
воєнного стану.
Змодельовано дві критичні ситуації, а саме: відключення світлофорного
регулювання у випадку аварійних відключень електроенергії та різке збільшення
потоку автомобілів у випадку оголошення евакуації або стихійного збільшення
потоку транспортних засобів.
На рисунку 1 представлено супутниковий знімок (датований листопадом
2021 року) та картографічне зображення, отримані з сервісу «Карти Google»
досліджуваного перехрестя вул. В. Чорновола та бул. Шевченка у м. Черкаси.
28
Рисунок. 2.1. Загальний вигляд перехрестя вул. В. Чорновола – бул.
Шевченка, м. Черкаси
За допомогою програмного комплексу PTV Vissim, створено імітаційну
модель досліджуваного перехрестя (рисунок. 2.1). Для максимально точної
побудови моделі на місці було проведено наступні вимірювання:
− обчислення кількості та розташування паркомісць;
− вимірювання фактичної ширини та розташування смуг руху;
− вимірювання розташування елементів дорожньої розмітки,
таких як стоп-лінії, точки розгалуження смуг;
− визначення тривалості тактів світлофорного циклу;
− визначення напряму руху та інтенсивності потоків ТЗ та
пішоходів в ранкову годину пік.
29
Рисунок 2.2 Спостереження за рухом транспортних та пішохідних потоків
на розі вул. Чорновола – бул. Шевченка, м. Черкаси
часовий інтервал: 17:40 – 18:40 (робочий день)
30
Таблиця 2.1 Напрями руху та інтенсивності потоків ТЗ на перехресті, авт./год.
від Поліклініки від Хімселища від 700 від центру
ВП Прав Лів НАЗ ВП Прав Лів НАЗ ВП Прав Лів НАЗ ВП Прав Лів НАЗ
140 17 31 252 87 47 249 56 69 17 235 100 33 11
Легковий
4 2 1 1 2
Вантажівка легка
2 1 2
Мотороллер
5 2 12 2 1 4 1 1 7 3
Мікроавтобус
5 1 15 15 27 4 12 29 14
Автобус рейсовий
31
Організація руху громадського транспорту в моделі здійснювалась з
допомогою сервісу EasyWay [29].
EasyWay - це сервіс для планування маршрутів громадського транспорту,
який допомагає користувачам знаходити оптимальний шлях та розклад для
подорожей в різних містах. Це корисний інструмент для пасажирів, які хочуть
ефективно використовувати транспортну інфраструктуру. Такі сервіси сприяють
зручності та ефективності в громадському транспорті, що може бути корисним
для підвищення мобільності в містах. EasyWay надає інформацію про всі
маршрути та зупинки громадського транспорту 73 міст України, включаючи
Київ, Харків, Донецьк, Луганськ, а також Молдови, Болгарії, Узбекистану,
Сербії, Хорватії, Казахстану, Польщі, Греції та Туреччини.[1].
Проєкт EasyWay також пропонує мобільний застосунок для Android, IOS,
WinPhone та API доступ.
Система пошуку маршрутів громадського транспорту EasyWay є
соціальним проєктом, умовно безкоштовним для використання, натомість
пропонується перегляд реклами, яку в додатку можна відключити за певну плату.
Функціонал
Головною властивістю сервісу є можливість в режимі онлайн спостерігати
за пересуванням автобусів, тролейбусів, трамваїв та міської електрички[3]
завдяки GPS. Є транспортні дані GPS Києва, Дніпра, Тернополя, Львова[4], Сум,
Сімферополя, Кропивницького, Дніпропетровськ, Луцька, Івано-Франківська,
Запоріжжя, Маріуполя та Дрогобича.
Сервіс допомагає підібрати потрібний користувачу маршрут з урахуванням
фінансових та часових затрат, а також прокладає найкоротший автомобільний
шлях. Для додаткової зручності у мобільних додатках є можливість вибрати три
фільтри: "найдешевший", "найшвидший" і "найоптимальніший".
Змога перегляду найактуальніших змін у графіку роботи транспорту та
непередбачуваних ситуацій, які могли виникнути на певному маршруті з
32
можливістю швидко перепланувати поїздку.
Наприкінці 2014 року сервіс зробив крок назустріч людям з обмеженими
можливостями і добавив функцію фільтрування транспорту з низькою підлогою
або пандусом. Ця можливість вже доступна у Кам'янському, Хмельницькому та
Львові.
Рисунок 2.3 Інтерфейс сервісу
Відслідковування громадського транспорту в сервісі EasyWay базується на
використанні технологій GPS та мобільних мереж. Транспортні засоби обладнані
GPS-приймачами, які передають своє розташування на сервер. Користувачі
можуть переглядати цю інформацію в реальному часі через мобільний додаток
або веб-сайт.
Система також може враховувати розклади руху та прогнозувати прибуття
транспорту на зупинку.
33
Рисунок 2.4 Лінії автобусних маршрутних таксі, які проходять через
досліджуване перехрестя
Рисунок 2.5 Лінії тролейбусних маршрутів, які проходять через досліджуване
перехрестя
Як видно з рисунків 2.2-2.3 вибране для дослідження перехрестя є одним з
найбільш навантажених у місті з точки зору руху громадського транспорту.
Через це перехрестя проходить переважна більшість маршрутів як автобусів так
і тролейбусів. Можна відмітити, що найменш завантаженим з цієї точки зору є
напрямок руху по вул. В. Чорновола в бік вулиці Захисників України. В цьому
напрямку також відсутня контактна лінія тролейбусів.
34
Рисунок 2.6 Приклад інформації про розклад руху маршрутного автобуса
та тролейбуса
Щоб дізнатися інтенсивність та періодичність руху громадського
транспорту на сервісі EasyWay, можна скористатися функцією розкладу руху. Ця
інформація доступна в додатку або на веб-сайті сервісу. Можна переглянути час
35
відправлення та прибуття транспорту на конкретній лінії або маршруті (рисунок
2.6. Також присутня інформація про зупинки даного маршруту, його довжину,
перевізника, та є можливість залишити відгук.
2.2 Побудова моделі перехрестя в програмі PTV Vissim
Після отримання всіх необхідних вхідних даних про рух транспорту та
пішоходів на досліджуваному перехресті можна скористатитись PTV Vissim. Це
програмне забезпечення для комп'ютерного моделювання та симуляції
транспортних потоків. Воно використовується для вивчення та аналізу руху
транспортних засобів на дорогах, вулицях та перехрестях. PTV Vissim дозволяє
моделювати різні сценарії руху, включаючи різні види транспортних засобів,
світлофорні регулювання, поведінку водіїв та інші фактори.
Рисунок 2.7 Інтерфейс програми PTV Vissim
На рисунку 2.5 представлено стартовий вигляд інтерфейсу програми.
Першим етапом необхідно вибрати та масштабувати територію на якій
знаходиться досліджуване перехрестя. Оскільки ми використовуємо студентську
версію програми, то не маємо можливості автоматично завантажити останню
версію супутникових зображень необхідної нам зони. Наявна у студентській
36
версії служба представляє зображення зроблені не пізніше 2012 року. Однак
можна самостійно завантажити зображення зі стороннього сервісу
використовуючи функцію Фон.
Для цього ми скористаємось додатком Google Earth Pro. Google Earth Pro -
це покращена версія безкоштовного сервісу Google Earth, який надає
користувачам можливість переглядати тривимірні зображення Землі, вивчати
географічні дані та використовувати інші корисні функції. Основні відмінності
Google Earth Pro від безкоштовної версії включають великі можливості експорту
даних, високороздільні зображення та додаткові інструменти для роботи з
географічними інформаційними системами.
Google Earth Pro може бути використаний для різних цілей, таких як
планування маршрутів, вивчення географії, аналіз територій для різних проектів,
в тому числі для наукових та дослідницьких завдань.
Рисунок 2.8 Інтерфейс програми Google Earth Pro
На рисунку 2.5 представлено вигляд програми Google Earth Pro з видом
району в якому знаходиться досліджуване перехрестя. Як видно на скріншоті,
супутникове фото датоване 11 листопада 2021 року. Тобто значно новіше ніж
представлені у Vissim. Оскільки за період з цієї дати змін у розмітці та
37
конструкції перехрестя не відбувалось ми використаємо дане фото як фон
моделі.
Рисунок 2.9 Перехрестя бульвару Шевченка та вул. В. Чорновола в додатку
Google Earth Pro при максимальному наближенні
Завдяки високій якості зображень (рисунок 2.9) отриманий фон дозволяє
чітко бачити розташування дорожної розмітки та межі проїжджої частини.
38
Рисунок 2.10 Розміщення фону та смуг руху в програмі PTV Vissim
На рисунку 2.10 показано розміщення фону та смуг руху в програмі PTV
Vissim. Було враховано кількість смуг руху по кожному напрямку. Також
побудовано злиття двох смуг в одну і навпаки роз'їзд з однієї смуги на дві біля
перехрестя на ділянці вул. Чорновола від перехрестя до вул. Захисників України.
Рисунок 2.11 Відображення осей ліній руху транспорту та пішоходів
39
На рисунку 2.11 показано розміщення осей ліній руху транспорту та
пішоходів в програмі PTV Vissim. Слід відмітити кілька особливостей побудови
перехрестя та поведінки водіїв на ньому. На трьох з чотирьох в’їздів на
перехрестя розташовані паркувальні місця, які можуть зменшувати проїзну
частину дороги та створювати затори при виїзді автомобіля з паркувального
місця. Також в результаті спостережень встановлено особливості щодо
розвороту транспортних засобів на перехресті. Хоча згідно з ПДР автомобілі що
рухаються по вул. В. Чорновола мають право розвертатись, але за час
спостереження таких автомобілів чи інших транспортних засобів не було, тому
при моделюванні така можливість не враховувалась. Також безпосередньо на
перехресті відсутня розмітка, яка в б чітко визначала траєкторію руху
автомобілів при виконанні розвороту для автомобілів, що рухаються по бул.
Шевченка. Спостереження за рухом ТЗ показали, що всі водії вибирають для
розвороту траєкторію вздовж ближнього бордюра, а не через центр перехрестя
не залежно від напрямку руху по бульвару. Тому для моделювання маршруту
розвороту використано фактичні траєкторії руху отримані зі спостережень.
40
Рисунок 2.12 Відображення конфліктних зон та їх статусу
Отримані конфліктні зони та встановлення їх статусу показано на рисунку
2.12. Більшість конфліктних зон на перехресті вирішуються наданням пріоритету
руху транспорту по бульвару Шевченка. Однак налаштування центральної
частини перехрестя ускладнено тим, що по вул. Чорновола осі смуг до
перехрестя і після нього не співпадають, що пов’язано як зі зміщенням вулиці
так і з різною її шириною.
Рисунок 2.13 Відображення вхідних потоків ТЗ та їх параметрів
На рисунку 2.13 показано налаштування вхідних потоків транспорту
відповідно до даних отриманих в результаті спостережень з таблиці 2.1.
41
а) маршрути руху по бульвару Шевченка зі сторони пл. 700 річчя Черкас
б) маршрути руху по вулиці В. Чорновола зі сторони Митниці
42
в) маршрути руху по бульвару Шевченка зі сторони центру Черкас
г) маршрути руху по вулиці В. Чорновола зі сторони Хімселища
Рисунок 2.14 Налаштування всіх можливих маршрутів руху транспортних
засобів та їх параметри
На рисунках 2.14а,б,в,г показано налаштування всіх можливих маршрутів
руху вхідних потоків транспортних засобів та їх параметри.
43
Рисунок 2.15 Паркувальні місця в зоні навколо перехрестя
На рисунку 2.15 показано налаштування трьох стояноки автомобілів на 52
паркомісця сумарно.
Рисунок 2.16 Налаштування параметрів паркувальних лотів
На рисунку 2.16 показано налаштування розмірів автостоянок, способу
заїзду і виїзду автомобіля, класів ТЗ які паркуються, а також розподілу часу
стоянки автомобілів.
В моделі враховані три зупинки громадського транспорту у безпосередній
близькості до перехрестя. Особливостями цих зупинок є відсутність карманів для
44
громадського транспорту, що викликає зменшення швидкості руху транспортних
засобів як при під’їзді до перехрестя та і на виїзді з нього. Особливо слід
врахувати наявність тролейбусних маршрутів які використовують також
двосекційні тролейбуси.
Рисунок 2.17 Зупинки громадського транспорту
45
Рисунок 2.18 Лінії громадського транспорту
На рисунку 2.18 показано налаштування ліній громадського транспорту.
Маршрути і графік руху відповідають отриманим з допомогою ресурсу Easyway.
Рисунок 2.19 Зони пішоходного руху
46
На рисунку 2.19 показано налаштування зон пішоходного руху. У PTV
Vissim налаштування пішохідного руху складається з кількох кроків.
Визначення пішохідних зон, таких як тротуари та пішохідні переходи.
Однак при цьому слід враховувати, що ми використовуємо студентську версію
програми яка обмежує моделювання лише 30 пішоходів у мережі одночасно.
Таким чином нам бажано щоб пішоходи були тільки в тих місцях де вони
найбільше можуть вплинути на рух транспорту по дорогах. А саме це пішоходи,
які переходять дорогу по пішохідних переходах, а також пішоходи які виходять
і заходять у автобуси та тролейбуси на зупинках громадського транспорту. Для
досягнення цієї мети ми створюємо на моделі лише невеликі острівці
пішохідного руху прилеглі до пішохідних переходів та зупинок громадського
транспорту.
а)
б)
в)
г)
47
Рисунок 2.20 Налаштування атрибутів типів та класів пшоходів
Встановлення пішохідних об’єктів. На рисунку 2.20 показано
налаштування типів та класів пшоходів, а також таких атрибутів, як швидкість
ходьби та поведінка.
Визначення пішохідних маршрутів із зазначенням початкової та кінцевої
точок та призначення маршрутів пішоходам для моделювання.
а) рух пішоходів на перехресті
48
б) рух пішоходів на автобусній зупинці
Рисунок 2.21 Маршрути руху пішоходів
а) встановлення складу пішоходного потоку
б) налаштування параметрів вхідних пішохідних потоків
49
в)
Рисунок 2.22 Налаштування параметрів пішохідних потоків
Після введення вихідних та кінцевих пунктів, визначимо попит на часовий
інтервал у матриці OD пішоходів для всіх зв’язків вихідний і кінцевий пункти в
мережі.
Для зв’язків вихідний і кінцевий пункти, для яких до цього часу не було
визначено жодних пішохідних даних, рішень про маршрути та/або статичних
пішохідних маршрутів, пішохідні дані, маршрути та рішення про маршрути
генеруються у Vissim. Застосовується введений обсяг.
50
Рисунок 2.23 Розташування світлосигнальних пристроїв на перехресті та їх
налаштування
Для відношень вихідний і кінцевий пункти, для яких уже визначено
введення пішоходів, рішення щодо пішохідного маршруту та статичні пішохідні
маршрути, вхідні значення та відповідні обсяги маршрутизації коригуються
відповідно. Відношення між незмінними обсягами маршрутизації зберігається.
Для налаштування у моделі світлофорного регулювання перехрестя
виконується шляхом встановлення на смугах руху транспорту та пішоходів
світлосигнальних пристроїв, як показано на рисунку 2.23. Можна відмітити
наступну особливість пішохідних світлофорів у моделі – вони встановлюються з
51
двох сторін однієї смуги руху пішоходів, оскільки вони на відміну від транспорту
можуть рухатись по одні смузі в різних напрямках.
а)
б)
Рисунок. 2.24. Програма світлосигнальних пристроїв
52
Серед особливостей перехрестя в моделі враховані наступні:
− світлофорне регулювання з трифазною організацією (дві фази
дозволяють рух ТЗ в одному напрямку по бульвару Шевченка і одна – в
обох напрямках по вул. В. Чорновола) тривалістю повного циклу 90
секунд;
− наявність ліній тролейбусної контактної мережі вздовж
бульвару Шевченка та в напрямку 2 вул. В. Чорновола.
− у зв’язку з обмеженням в наявній ліцензії ПЗ до 30 пішоходів в
мережі одночасно, пішохідні зони обмежені безпосередньо біля зупинок
громадського транспорту та пішохідних переходів.
На рисунку 2.24 показана побудова циклограми світлофорного
регулювання.
Рисунок. 2.25 Вантажні мікроавтобуси
53
Рисунок. 2.26 Автобуси малого класу для перевезення пасажирів на
міських комерційних маршрутах
Відповідно до отриманих фактичних даних про склад потоків транспортних
засобів, особливістю м. Черкаси є наявність досить значної кількості вантажних
мікроавтобусів та використання в якості громадського транспорту переважно
автобусів малого класу. Однак в стандартній бібліотеці PTV Vissim яка наявна в
студентській версії подібні транспортні засоби відсутні. Для додавання
необхідних транспортних засобів було використано відкриту бібліотеку 3D
Warehouse – SketchUp (рисунок 2.25-2.26) [30]. Зокрема було додано дві моделі
вантажних мікроавтобусів та три моделі автобусів малого класу.
54
Рисунок. 2.27 Класи та типи транспортних засобів у Vissim
Класи транспортних засобів — це група різних типів транспортних засобів.
Наприклад, типи транспортних засобів, це велика вантажівка, фургон, автобус,
персональний транспортний засіб і транспортний засіб для великої кількості
пасажирів. Отже, це можуть бути різні типи транспортних засобів, і які потім їх
можна далі згрупувати. Наприклад, клас легкових автомобілів, який міститиме
як одномісні, так і транспортні засоби з великою кількістю пасажирів. Ці класи
транспортних засобів дійсно будуть використовуватися в Vissim у багатьох
мережевих об’єктах. Наприклад, швидкості в мережі будуть визначатися на
основі класів транспортних засобів. Отже, окрім складу транспортних засобів,
типи транспортного засобу насправді не використовуватимуться ніде в мережі.
У вікні класу (рисунок 2.28б) можна побачити всі атрибути. Класи транспортних
засобів не мають жодних додаткових вікон, вікон редагування чи чогось іншого.
Усі дані зберігатимуться безпосередньо в цьому вікні.
55
a) типи транспортних засобів
б) класи транспортних засобів
Рисунок. 2.28 Визначення класів та типів транспортних засобів для моделі
Рисунок. 2.29 Статичні 3D моделі
На рисунку 2.29 показано список статичних 3D моделей, та зразок
налаштування моделі будинку. Окрім будинків біля перехрестя було
використано також моделі дерев на бульварі. Статичні 3D моделі у PTV Vissim
використовуються для графічного оформлення транспортної моделі і не
56
впливають на поведінку учасників руху.
На рисунку 2.30 представлено модель досліджуваного перехрестя в 2D та
3D режимах з включеною видимістю всіх об’єктів. напрямки руху до перехрестя
для більш простого пояснення позначені цифрами від 1 до 4. Де 1 – напрямок по
вул. Чорновола в бік вул. Захисників України, або в бік мікрорайону Митниця, 2
- напрямок по вул. Чорновола в бік вул. Гоголя, або Хімселища. 3 – напрямок по
бул. Шевченка в бік вул Кривалівської, або в бік центру міста, 4- напрямок по
бул. Шевченка в бік вул. Новопречистенської, або в бік площі 700-ліття Черкас.
1
3
4
2
а) 2D відображення перехрестя
57
б) 3D відображення перехрестя
Рисунок. 2.30 Модель перехрестя, розроблена в програмному комплексі
PTV Vissim
58
РОЗДІЛ 3 АНАЛІЗ ПОВЕДІНКИ ТРАНСПОРТУ НА ДОСЛІДЖУВАНОМУ
ПЕРЕХРЕСТІ ДЛЯ РІЗНИХ ВХІДНИХ ДАНИХ
3.1 Дослідження перехрестя в нормальному режимі роботі
Після завершення побудови моделі необхідно провести налаштування
параметрів симуляції (рисунок 3.1). Зокрема встановлено час симуляції 600
секунд, що є максимальним значенням для студентської версії програми. Також
визначається роздільна здатність, та випадкове стартове число. Ці параметри
змінюють результати моделювання за рахунок різних стохастичних параметрів.
Якщо ці значення не міняти ми отримаємо однакові результати про кожному
прогоні моделі. Для отримання більшої кількості даних для аналізу, і більшої їх
відповідності до поведінки реального транспорту можна налаштувати одразу
кілька запусків з різними випадковими стартовими числами.
Рисунок. 3.1 Налаштування параметрів симуляції
59
Також встановлюється коефіцієнт прискорення симуляції, який дозволяє
налаштувати зручність слідкування за поведінкою учасників руху.
На рисунку 3.2 можемо спостерігати скріншот кадру симуляції руху
транспорту на перехресті в програмному комплексі PTV Vissim в режимі 3D
представлення. Завдяки мікроскопічній симуляції руху ТЗ ми можемо оцінити
кореляцію поведінки транспортних засобів у моделі та їх руху при
спостереженні, виявити можливі помилки в моделі та виправити їх.
Рисунок. 3.2 2D та 3D вигляд одного й того ж кадру імітації перехрестя в
програмному комплексі PTV Vissim
60
Рисунок 3.3 Послідовність створення презентаційного відео симуляції
61
З метою презентації моделі PTV Vissim має інструменти не тільки для
перегляду симуляції в програмі, а й для створення відео файлів з записом
симуляції з різних точок зору, та переміщенням камер з налаштованою
швидкістю між заданими точками (рисунок 3.3).
Наступним кроком аналізу моделі є дослідження різних інтегральних
атрибутів руху ТЗ в моделі.
Рисунок 3.4 Визначення показників для аналізу та результати десяти прогонів
симуляції
Для аналізу транспортної системи, обрано наступні показники:
- відображення даних із відрізків. В аналізі відрізків можна отримати
кінцеві атрибути транспортних засобів на основі сегментів або смуг руху
відрізків і відрізків, що з'єднують для певного інтервалу часу
62
- вимірювання часу в дорозі ТЗ складається з місця старту та місця мети.
Буде обчислено середній час руху ТЗ від моменту проходження місця
старту до моменту проходження місця мети, включаючи час очікування
та (або) час зупинки, а також відстань між місцем старту і місцем мети.
- показати виміри часу затримок у списках. У вимірі часу затримок по всіх
аналізованих ТЗ на одному або декількох фрагментах відрізка
встановлюється середня втрата часу в порівнянні з поїздкою, в якій немає
інших ТЗ та/або керування за допомогою світлосигнальних пристроїв або
інших причин для зупинки.
- показати результати аналізу мережі (ТЗ) у списку результатів. Можна
відображати спеціальні атрибути ТЗ із усієї мережі в агрегованому
вигляді у списках. Аналіз мережі оновлюється у мікроскопічній імітації
у кожному тимчасовому кроці. Аналіз мережі оновлюється у
мезоскопічній імітації наприкінці інтервалу аналізу. За допомогою
інтерфейсу COM можна показувати та запозичувати певні користувачем
атрибути у списку результатів Результати аналізу мережі (ТЗ). Визначені
користувачем атрибути формули відображаються у списку результатів за
наявності податрибуту Цикл імітації . Визначені користувачем атрибути
зберігаються при збереженні файлу мережі. За промовчанням дані для
всіх класів ТЗ враховуються спільно. Можна окремо показати в аналізі
дані для певних класів транспортних засобів.
На рисунку 3.4 представлено усереднені інтегральні дані по всіх типах ТЗ
отримані при виконанні 10 прогонів симуляції в розробленій моделі.
63
Рисунок 3.5 Встановлення кольорової схеми для картограми
Для того щоб проаналізувати значення тих же самих показників по окремих
смугах руху можна створити кольорові картограми (рисунок 3.5).
Рисунок 3.6 Картограма навантаження (середнє значення за всіма ТЗ)
64
Рисунок 3.7 Картограма навантаження (середнє значення за всіма ТЗ)
Рисунок 3.8 Картограма швидкості (середнє значення за всіма ТЗ)
65
Рисунок 3.9 Картограма щільності (середнє значення за всіма ТЗ)
Розглядаючи картограми отримані за результатами симуляції на рисунках
3.6-3.9 можна зробити наступні висновки. Досліджуване перехрестя в поточному
режимі роботи має наступні зони напруги, які сповільнюють рух транспорту та
є потенційними причинами заторів. Найскладнішою ділянкою є напрям 2
(рисунок 2.30). На цьому напрямі спостерігається найвища щільність ТЗ,
найвище навантаження та одночасно найнижча середня швидкість. Причинами
цього явища можна назвати найбільше навантаження цього напряму отримане
при спостереженнях. Також велика кількість маршрутів громадського
транспорту на цьому напрямку що ускладнюється розташуванням перед
перехрестям зупинки без карману для заїзду. При цьому світлофорний цикл є
симетричним і виділяє лише 1/3 часу на рух ТЗ по вул. Чорновола в обох
напрямах. За даними спостережень, близько 18% ТЗ роблять правий поворот і
ще 14% лівий. Більшість тролейбусів що рухаються з напрямку 2 здійснюють
лівий поворот. Всі ці фактори призводять до великої кількості конфліктних зон.
66
3.2 Дослідження перехрестя в екстремальних режимах роботі
Виконаємо імітацію сценарію вимкнення електроживлення під впливом
атак на енергетичну інфраструктуру. Для цього необхідно в налаштуваннях
розробленої моделі внести зміни. А саме: вимкнути світлофорні об’єкти а також
маршрути громадського електротранспорту. Також для підвищення
достовірності моделі потрібно змінити налаштування очікуваної середньої
швидкості руху автомобілів. Оскільки відключення в зимову пору року часто
відбуваються в темний час доби і супроводжуються відключеннями вуличного
освітлення, що суттєво погіршує видимість на перехресті для водіїв. Тому
необхідно зменшити очікувану середню швидкості руху автомобілів (рисунок.
3.10).
а)
67
б)
Рисунок. 3.10 Графіки розподілу бажаної швидкості легкових автомобілів
за нормального освітлення (а) та у випадку блекауту (б).
На рисунку 3.11 показано стоп кадр процесу імітації перехрестя при
відсутньому електроживленні світлофорів та тролейбусної мережі.
Рисунок. 3.11 3D вигляд стоп кадру імітації перехрестя у випадку блекауту
Для проведення імітації сценарію евакуації населення необхідно внести
наступні зміни до моделі:
− видалити світлофорні об’єкти, оскільки існує велика
імовірність, що буде відсутнє електропостачання;
68
− видалити всі маршрути громадського транспорту;
− виходячи з припущення, що евакуація відбувається в напрямку
4 (рисунок. 2.30), який є найближчим від перехрестя виїздом з міста по
бульвару Шевченка, необхідно змінити навантаження вхідних потоків
транспортних засобів та перерозподілити відносне навантаження різних
маршрутів цих потоків шляхом збільшення кількості транспортних
засобів, які рухаються в напрямку 4 з напрямків 1 і 2 (з найбільш населених
центру міста та мікрорайону Митниця) та зменшення до мінімуму
кількості ТЗ в інших напрямках (які переважно мають складатись з
службового та спеціального транспорту).
− змінити склад транспортних засобів, що рухаються в потоках,
а саме збільшити відносну кількість автобусів, які будуть задіяні для
евакуації громадян.
На рисунку 10 показано стоп кадр імітації перехрестя в умовах збільшеної в
10 разів інтенсивності потоків з напрямів 1 і 2 відносно нормальних умов.
Рисунок. 3.12 3D вигляд стоп кадру імітації перехрестя у випадку сценарію
евакуації
Програмний комплекс PTV Vissim має вбудовані можливості для всебічного
аналізу характеристик модельованих транспортних систем. Існує можливість
отримати результати поведінки як окремих транспортних засобів та пішоходів
69
такі і класів ТЗ або всіх ТЗ в змодельованому середовищі.
Для досягнення мети дослідження було обрано середні показники за весь
час моделювання по всім ТЗ, які прийняли участь в імітації різних сценаріїв на
перехресті. В таблиці 1 наведено значення часу затримки, кількості та часу
зупинок ТЗ і їх середня швидкість.
Таблиця 3.1. Результати аналізу імітації перехрестя для різних сценаріїв
Нормальний Режим блекаут Режим евакуація
режим
Час затримки в
50,703 37,920 59,477
мережі, с
Середня кількість
2,731 2,496 5,517
зупинок ТЗ
Час затримки за
рахунок зупинок, 32,034 19,831 25,746
с
Середня
швидкість всіх 15,953 17,652 16,217
ТЗ, км/год
Картограма відносного часу затримки (середнє значення за всіма ТЗ)
показана на рисунку 3.11.
а) Нормальний режим
70
б) Режим блекаут
в) Режим евакуація
Рисунок. 3.11 Картограма відносного часу затримки (середнє значення за
всіма ТЗ) для різних сценаріїв
71
ВИСНОВКИ
В результаті імітаційного моделювання перехрестя вул. В. Чорновола – бул.
Шевченка, м. Черкаси можна зробити наступні висновки:
- за існуючої інтенсивності руху транспорту та існуючої
організація перехрестя критичних заторів і зменшення пропускної
здатності перехрестя при відключенні електроенергії не виникає.
Винятком є напрям 2 по вул. В. Чорновола. Це можна пояснити
відсутністю повільних габаритних тролейбусів на перехресті, а також
обмеженням доступної ліцензії у 10 хвилин моделювання. Також не
враховується можливість порушень правил учасниками дорожнього
руху;
- у випадку зростання інтенсивності руху з двох напрямів до 10
разів середній час затримки ТЗ на перехресті зростає приблизно на 20%
відносно нормального режиму роботи перехрестя. При цьому суттєво
зменшиться пропускна здатність напрямку 1. Однак загалом перехрестя
не блокується заторами та залишається прохідним. Подібно до
попереднього сценарію зростання інтенсивності руху компенсується
відсутністю тролейбусів та іншого громадського транспорту, а також
відсутністю зупинок на світлофорі.
Для перевірки отриманих результатів на більшому інтервалі часу та для
підвищення достовірності отриманих результатів в подальшому планується
використати академічну ліцензію програми, що дозволить перевірити отримані
дані на, а також врахувати можливість порушень правил дорожнього руху
водіями.
72
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ
1. Ahmadi, P. (2011). Analysis of Traffic Patterns for Large Scale Outdoor
Events- A Case Study of Vasaloppet Ski Event in Sweden. Stockholm: Royal
Institute of Technology.
2. Barcelo, J. (2010). Chapter 1 - Model, Traffic Models, Simulation and
Traffic Simulation. In J. Barcel0, Fundamentals of Traffic Simulation (pp. 1-62).
New York: Springer.
3. Bergman, A., Olstam, J., & Allstrom, A. (2011). Analytical Traffic
Models for Roundabouts with Pedestrian Crossings. Procedia Social and
Behavioral Sciences, 697-708.
4. Dosunmu, B. (2012). Delivering London 2012: Transport demand
forecasting. Proceedings of the Institution of Civil Engineers, Transport
165(TR4), 257-266.
5. Elefteriadou, L. (2014). An Introduction to Traffic Flow Theory. New
York: Springer.
6. Federal Highway Administration. (2000). Roundabouts: An Informational
Guide. McLean, Virginia : Federal Highway Administration.
7. Fellendorf, M., & Vortisch. (2010). Chapter 2 - Microscopic Traffic Flow
Simulator VISSIM. i J. Barcel0, Fundamentals of traffic simulation (ss. 63-94).
New York: Springer.
8. Kretz, T., Grosse, A., Hengst, S., Kautzsch, L., Pohlmann, A., & Vortisch,
P. (2011). Quickest Paths in Simulations of Pedestrians. Karlsruhe: Karlsruhe
Institute of Technology & Planung Transport Verkehr AG.
9. Laufer, J., Fellows, N., Gopalakrishnan, S., & bin Mohamed Saifollah, Z.
(2010). Special event planning and management: Micro operations in the macro
landscape. A case study of the Singapore Grand Prix. Christchurch: IPENZ
Transportation Group Conference.
73
10. Li, H., Li, J., Yang, Z., Wu, J., & Chen, X. (2011). Micro-simulation
Study on Capacity of Roundabout. 14th International IEEE Conference on
Intelligent Transportation Systems, (ss. 852-857). Washington DC.
11. Oregon Department of Transportation. (2011). Protocol for
VISSIM Simulation. Salem: Oregon Department of Transportation.
12. PTV. (22). PTV VISSIM 11 User Manual. Karlsruhe: Planung
Transport Verkehr AG.
13. Teknomo, K. (2006). Application of microscopic pedestrian
simulation model. Transportation Research Part F, 15-27.
14. Treiber, M., & Kesting, A. (2013). Traffic Flow Dynamics - Data,
Models and Simulation. Heidelberg: Springer.
15. Указ Президента України Про введення воєнного стану в
Україні 24.02.2022. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/64/2022#n2.
(дата звернення: 30.06.2023).
16. Кодекс цивільного захисту України. URL:
https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/5403-17#Text. (дата звернення:
30.06.2023).
17. Kučera T., Chocholáč J. Design of the City Logistics Simulation
Model Using PTV VISSIM Software. Transportation Research Procedia. 2021.
Vol. 53. P. 258–265. URL: https://doi.org/10.1016/j.trpro.2021.02.033 (date of
access: 01.07.2023).
18. Parameters Influencing Lane Flow Distribution on Multilane
Freeways in PTV Vissim / C. M. Weyland et al. Procedia Computer Science.
2021. Vol. 184. P. 453–460. URL: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.03.057
(date of access: 01.07.2023).
19. Emergency traffic distribution and related traffic organization
method under natural disasters / X. Ma et al. Sustainable Operations and
Computers. 2022. URL: https://doi.org/10.1016/j.susoc.2022.09.001.
74
20. Транспортне моделювання як один із методів оцінки
ефективності інженерно-планувальних елементів розв’язок в різних рівнях.
/ Осетрин М., Беспалов Д., Дорош М., Тарасюк В. // Містобудування та
територіальне планування, (70), 2019 417–430. https://doi.org/10.32347/2076-
815x.2019.70.417-430
21. EasyWay. URL: https://www.eway.in.ua/ua/cities/cherkasy. (дата
звернення: 30.06.2023).
22. 3D Warehouse – SketchUp. URL:
https://3dwarehouse.sketchup.com/. (дата звернення: 30.06.2023).