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Sistemi dinamici di regolazione semaforica Prof. Gaetano Fusco

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Presentazione sul tema: "Sistemi dinamici di regolazione semaforica Prof. Gaetano Fusco"— Transcript della presentazione:

1 Sistemi dinamici di regolazione semaforica Prof. Gaetano Fusco

2 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” Semafori attuati dal traffico (1) Il primo semaforo a tempo fisso, con lampade a gas, fu installato a Londra nel La prima sperimentazione di un semaforo attuato dal traffico fu eseguita negli USA nel Il semaforo era attivato dal suono dei clacson, rilevato da microfoni posti al lato strada. Lo sviluppo dei microprocessori dagli anni ’60 ad oggi ha aperto nuove opportunità di realizzare sistemi di controllo ad intelligenza distribuita.

3 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” Regolazione a tempo fisso o dinamica

4 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” Semafori isolati attuati dal traffico Sono basati su dati di traffico acquisiti in tempo reale da rilevatori posti a breve distanza (tra 15 e 25m) dalla linea di arresto. Livelli di attuazione: Semafori semi-attuati: il monitoraggio del traffico è effettuato solo sugli approcci meno carichi. Semafori attuati: tutti gli approcci sono monitorati. Strategie di controllo: Attuazione a volume; Attuazione a volume-densità; Attuazione a densità completa.

5 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” Attuazione a volume (1) Per ogni approccio, trascorso il rosso, il sistema garantisce un tempo di verde minimo (intervallo iniziale), necessario per smaltire tutti i veicoli eventualmente presenti tra il rilevatore e la linea di arresto. Trascorso l’intervallo iniziale, ammette un tempo massimo in cui il semaforo può essere a verde senza che arrivino nuovi veicoli (intervallo veicolare); (continua)

6 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” Attuazione a volume (2) Durante il verde: ogni volta che un veicolo arriva prima che si esaurisca l’intervallo veicolare I.V. (triangolo verde), dà inizio ad un nuovo intervallo veicolare si prolunga così il verde. Intervallo iniziale Liberazione incrocio 0 Tempo I.V. viene raggiunto I.V.

7 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” Attuazione a volume (3) Il semaforo passa a rosso quando: è trascorso un intervallo veicolare senza che sia arrivato alcun veicolo (il triangolo marrone è oltre IV); è stato raggiunto il valore massimo ammissibile per il verde. Intervallo iniziale Liberazione incrocio 0 Tempo I.V. viene raggiunto I.V.

8 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” Attuazione a volume-densità (1) Funzionamento simile all’attuazione a volume, ma con intervallo iniziale e veicolare variabili. L’intervallo iniziale è determinato in funzione del numero di veicoli effettivamente presenti tra il rilevatore e la linea di arresto. A partire dall’istante in cui una delle altre fasi è prenotata dal passaggio di un veicolo sul rilevatore, l’intervallo veicolare viene ridotto con una legge di aggiornamento fissata dal progettista.

9 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” Attuazione a volume-densità (2) Il sistema richiede che al passare del tempo la corrente in arrivo dovrà giungere con intervalli veicolari sempre più piccole, se vuole mantenersi il verde. Tempo Intervallo iniziale Liberazione incrocio 0 Tempo I.V. viene raggiunto I.V. (t) I.V.(0)

10 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” Attuazione a densità completa L’intervallo iniziale è determinato in maniera identica al controllo a volume-densità. La variazione dell’intervallo veicolare dipende dai seguenti fattori: Il tempo trascorso dalla prima attuazione (come nell’attuazione volume-densità); Il numero di veicoli in attesa sulle altre fasi; La densità del traffico in moto: non è consentito il prolungamento del verde se un plotone sparso segue un plotone compatto.

11 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” SCOOT SCOOT=Split, Cycle & Offset Optimisation Technique Regolazione semaforica dinamica di rete: Regolando opportunamente l’inizio del verde di intersezioni contigue (offset), si può migliorare la progressione dei veicoli nella rete stradale. Storia: Sviluppato dal TRRL a partire dal software TRANSYT. Prima installazione a Glasgow nel È oggi operativo in circa 170 città nel mondo.

12 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” SCOOT Obiettivo: Minimizzare un Indice di Prestazione (P.I.), combinazione lineare di ritardi e numero di stop. Variabili di progetto: Ciclo (comune per ciascuna area di traffico); Ripartizione di verde; Offset (differenze di fase tra semafori). Aggiornamento: Ogni secondo i rilevatori inviano i valori di occupazione al centro di controllo.

13 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” SCOOT: Schema della procedura

14 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” SCOOT: acquisizione dati I dati di traffico sono raccolti da rilevatori (in genere spire induttive) posti all’inizio dell’arco (10-20m a valle dell’intersezione precedente). Dati richiesti per ogni approccio: Tempi di viaggio dal sensore alla linea di stop; Flusso di saturazione; Capacità di accumulo dell’arco (massima coda compresa tra il sensore e la linea di stop); Perditempo in partenza; Perditempo di sgombero.

15 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” SCOOT: posizione sensori di traffico

16 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” SCOOT: funzionamento (1) I valori di occupazione forniscono direttamente una misura di congestione. Sono trasformati in flusso per ricostruire il profilo di traffico di ciascun arco. I profili di flusso rilevati in un ciclo su ciascun arco sono memorizzati ed utilizzati come previsione iniziale per il ciclo successivo. Il flusso in arrivo all’approccio è ottenuto traslando e ampliando (effetto di dispersione) il profilo del tempo di percorrenza dell’arco.

17 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” Esempio di profilo di flusso

18 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” SCOOT: previsione della coda

19 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” SCOOT: funzionamento (2) Il profilo di flusso è continuamente corretto con il dato rilevato al presente. Se la coda eguaglia la lunghezza dell’arco a valle, si assume che il flusso di saturazione si annulli. L’algoritmo di ottimizzazione determina i parametri semaforici che minimizzano l’indice di prestazione in ciascuna area di traffico. I valori dei parametri sono trasmessi alle unità di controllo locale dei semafori.

20 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” SCOOT: livelli di ottimizzazione Il sistema include 3 livelli di ottimizzazione: Ripartizione di verde; Offset; Ciclo I vari livelli possono essere operativi simultaneamente o singolarmente. Ad esempio, un’arteria con flussi trasversali modesti può richiedere solo l’ottimizzazione degli offset.

21 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” Regolazione semaforica a tempo fisso

22 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” Regolazione semaforica dinamica

23 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” SCOOT: ottimizzazione del ciclo La rete è suddivisa in regioni, aventi ciascuna un valore comune del ciclo Per ogni regione viene calcolato il grado di saturazione di tutti i nodi Il nodo con il maggiore grado di saturazione è il nodo critico della regione (non è sempre lo stesso!) Il ciclo è aggiornato ogni 2,5 o 5 minuti Nelle intersezioni meno congestionate è applicato un sottomultiplo

24 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” SCOOT: ottimizzazione del ciclo Per diversi valori del ciclo: ottimizza simultaneamente verdi e offset di ogni intersezione dell’area; calcola l’indice di prestazione; sceglie il ciclo migliore. Un criterio alternativo di scelta del ciclo è di far operare l’intersezione più carica ad un grado di saturazione al più pari a 0,90.

25 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” SCOOT: ottimizzazione del verde Pochi secondi prima di ogni cambio di fase l’algoritmo di ottimizzazione del verde valuta se sia conveniente anticipare o ritardare il cambio di fase. Il criterio utilizzato per questa decisione è la minimizzazione del massimo grado di saturazione degli approcci del nodo critico. Per l’ottimizzazione del verde ogni singola intersezione è considerata indipendentemente dalle altre.

26 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” SCOOT: ottimizzazione degli offset L’ottimizzazione degli offset avviene valutando ad ogni ciclo se sia conveniente anticipare o ritardare il cambio di fase. Il criterio di ottimizzazione è la minimizzazione degli indici di prestazione delle intersezioni vicine. Per il calcolo sono utilizzati i profili immagazzinati. La decisione viene effettuata confrontando il cambio di fase prestabilito con possibili variazioni di +/-4s.

27 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” SCOOT: output prodotti SCOOT produce le seguenti informazioni: Flussi di traffico; Ritardi; Numero di stop; Lunghezza delle code; Grado di saturazione; Parametri semaforici. Livelli di aggregazione: Spaziale: singolo sensore, arco, nodo, area; Temporale: da 4 s a 5 min o più.

28 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” SCOOT: benefici osservati Riduzioni dei ritardi sperimentate con SCOOT (analisi prima-dopo): circa il 12% rispetto al coordinamento a tempo fisso; circa il 40% rispetto a controllo attuato di intersezioni isolate. Nei periodi di morbida: Si riducono i benefici rispetto a semafori attuati isolati; I benefici rispetto a piani a tempo fisso variano da caso a caso.

29 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” SPOT/UTOPIA Obiettivi del sistema UTOPIA: Miglioramento nella mobilità del traffico privato; Priorità a veicoli pubblici ai semafori. Architettura del sistema Gerarchica: area/intersezioni Decentralizzata: ogni intersezione è dotata di un’unità di controllo (SPOT). Aggiornamento in tempo reale: Ogni 3” aggiorna la stima dello stato della rete; Ogni 120” aggiorna il piano di regolazione.

30 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” UTOPIA: componenti Sistema Centrale di Controllo Traffico (SCCT): determina la strategia ottima per l’area; rappresenta l’interfaccia con l’operatore; Unità di controllo locale: acquisiscono ed elaborano dati in tempo reale; scambiano dati con unità locali vicine e con SCCT software SPOT determina la strategia ottima locale Rete di comunicazione: Connessioni tra unità locali Connessioni tra unità locali e sistema centrale

31 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” UTOPIA: architettura del sistema (1) L’area è suddivisa in zone sovrapposte, costituite da un’intersezione centrale e dalle intersezioni vicine. Il sistema risolve una serie di problemi di controllo al livello di intersezione e al livello di area. Le interazioni avvengono a diversi livelli: Orizzontale (tra zone, cioè intersezioni adiacenti); Verticale (tra zone ed aree).

32 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” UTOPIA: Architettura del sistema (2) Il sistema determina la politica di controllo dell’intersezione centrale della zona, considerando le interazioni con le intersezioni vicine. Un modello macroscopico di traffico considera le interazioni con il livello superiore (controllo d’area).

33 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” UTOPIA: Modello di intersezione Al livello di intersezione, la rete stradale è rappresentata come insieme di intersezioni e di “sensi”. Il senso è un arco orientato tra due intersezioni. Un gruppo di corsie di un approccio (senso) aventi la stessa fase costituisce un link.

34 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” UTOPIA: Modello di arco Ogni arco monodirezionale (“senso”) è caratterizzato dai seguenti attributi: Lunghezza; Numero di corsie; Tempo di percorrenza libero (a flusso zero); Flusso medio (fornisce la domanda se l’arco non è dotato di sensori di rilevamento); Restrizioni di traffico (misto o riservato); Percentuale di “nati” e di “morti”.

35 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” UTOPIA: Modello di link Attributi del link: Percentuale di attribuzione (quota del flusso d’arco che utilizza il link); Flusso di saturazione; Capacità di immagazzinamento. Rappresentazione delle svolte: Percentuali di svolta: flusso di svolta/flusso sul link; Tempo di attraversamento dalla linea di stop ai sensori sull’arco uscente.

36 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” UTOPIA: Modello di link Solo i movimenti verso archi controllati sono modellizzati. Le percentuali di flusso storiche sono il valore di riferimento che viene aggiornato con stime in linea.

37 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” UTOPIA: osservatore locale All’inizio di ogni arco è posizionato un sensore per corsia, che viene visto: come sensore di ingresso dall’unità locale a valle; come sensore di uscita dall’unità locale a monte. Sulla base delle misure dei sensori l’osservatore locale calcola il traffico dell’incrocio: Lunghezza delle code; Posizione dei mezzi pubblici.

38 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” UTOPIA: osservatore locale Applica algoritmi euristici e di filtro per stimare: I parametri caratteristici (ritardi, code, percentuali di svolte) La presenza di incidenti o di altre anomalie. Prevede lo stato dell’intersezione per i successivi 120” sulla base della politica di regolazione corrente.

39 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” UTOPIA: Diagramma di coda

40 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” UTOPIA: Il vettore di stato Gli elementi di stato di un’intersezione sono i veicoli y su ogni link, raggruppati in step k di 3”. I veicoli sul link y sono ordinati in forma vettoriale (z n ) in base al numero n di step necessari per arrivare sulla linea di stop.

41 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” UTOPIA: Passaggio di stato (2) Il passaggio di stato dipende da: Il movimento all’interno del link, indipendente dal controllo attuato; Il movimento u tra link, dipendente al controllo attuato c. x(k+1)=f(x k,u k,c k ) e dalle percentuali di svolta e di attribuzione (funzione f).

42 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” UTOPIA: Calcolo della coda Il numero di veicoli in coda (coda verticale) si calcola aggiornando ad ogni step il numero di veicoli arrivati e partiti in funzione dello stato del semaforo e dei veicoli partiti da altri link. La lunghezza della coda (coda orizzontale) è calcolata in base alle seguenti ipotesi: Nel rosso è proporzionale alla coda verticale; Nel verde è costante finché la coda verticale si annulla; Quando si annulla la coda verticale, viene azzerata anche la coda orizzontale e l’ultimo veicolo è posto sulla linea di stop con velocità di crociera.

43 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” UTOPIA: Profili di flusso

44 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” UTOPIA: osservatore centrale (1) Riceve in input: dagli osservatori locali lo stato corrente della rete. dai moduli di controllo integrati informazioni su eventi particolari (chiusura strade, incidenti, ecc.). Le strategie di controllo (priorità degli assi, gestione della congestione). Calcola il controllo stazionario ottimale per ciascuna area e lo traduce in parametri di controllo (pesi, profili di coda attesi) per le unità di controllo locale.

45 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” UTOPIA: osservatore centrale (2) La politica di controllo semaforico e le previsioni sui flussi scambiati sono calcolati su un orizzonte di 120”. Ogni 3” i dati vengono aggiornati e la regolazione ottimale viene ricalcolata (tecnica “rolling horizon”).

46 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” UTOPIA: Tecnica rolling horizon (1) Piano d’area (orizzonte 120”- circuito aperto): Elaborazione euristica del piano ottimale, sulla base: della strategia precedente, del piano suggerito dal sistema centrale, delle previsioni sui tempi di arrivo dei mezzi pubblici, di semplici regole di coordinamento tra intersezioni.

47 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” UTOPIA: Tecnica rolling horizon (2) Fase di rielaborazione (orizzonte 3” - circuito chiuso): Rielaborazione della parte del piano stazionario sulla base: dei ritardi e del numero di stop sui link; del superamento della capacità sui link entranti ed uscenti; della posizione dei mezzi di trasporto pubblico del piano d’area suggerito a livello superiore. Minimizzazione funzione di costo con branch-and- bound.

48 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” UTOPIA: curve di ritardo

49 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” UTOPIA: priorità agli autobus

50 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” UTOPIA: Aspetti notevoli Integra il trattamento preferenziale del trasporto pubblico nel controllo dinamico di rete. Ogni componente locale e di comunicazione è dotato di un sistema di autodiagnostica, che comunica lo stato al centro di controllo. Possibilità di definire strategie di controllo gerarchico tra varie arterie.

51 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” UTOPIA: Aspetti notevoli Il sistema di controllo distribuito propaga le perturbazioni sia nel tempo che nello spazio. Regole per favorire la stabilità del sistema: La strategia di controllo euristica (120”) lega il piano suggerito ai piani in atto; Nel controllo ottimale (3”) è introdotto un peso di aggancio al piano che limita la durata delle variazioni apportate.

52 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” UTOPIA: Interfaccia grafica (1)

53 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” UTOPIA: Interfaccia grafica (2)

54 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” TUC: Traffic Urban Control Sistema di regolazione dinamica di rete con logica di controllo a circuito chiuso a più variabili Formulazioni LQ (Lineare Quadratica) Modello di deflusso basato sulla diffusione e progressione delle code (“store-and-forward”) La lunghezza delle code sugli archi è stimata mediante misure in tempo reale dell’occupazione Applicazione sperimentale a Glasgow

55 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” TUC: Formulazione del modello (1) Equazione di continuità d’arco: T ampiezza degli intervalli di tempo k generico intervallo di tempo x z numero di veicoli sull’arco z q z flusso entrante nell’arco z u z flusso uscente dall’arco z d z flusso generato lungo l’arco z s z flusso uscito lungo l’arco z M N qzqz uzuz szsz dzdz

56 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” TUC: Formulazione del modello (2) Flusso entrante nell’arco z t w,z frazione di flusso di svolta dal generico arco w entrante nel nodo M verso l’arco z  u w flusso uscente dall’arco w t w’,z frazione di flusso di svolta dal generico arco w’ entrante nel nodo M verso l’arco z  u w’ flusso uscente dall’arco w’ z qzqz uwuw w t w u w u w’ w’ t w’ u w’

57 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” TUC: Formulazione del modello (3) Capacità degli approcci semaforizzati w S z flusso di saturazione dell’approccio z G z tempo di verde per l’approccio z g i tempo di verde per la manovra i dell’approccio z G z tempo di verde per l’approccio z C durata del ciclo L j perditempo all’approccio j

58 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” TUC: Formulazione del modello (5) M N qzqz uzuz szsz dzdz w uwuw

59 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” TUC: Formulazione del modello (4) Ipotesi: esiste un vettore di tempi di verde G N j che mantiene stazionaria la coda x in corrispondenza di una domanda d N z L’equazione stazionaria della coda è: Lunghezza della coda costante

60 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” TUC: Formulazione del modello (5) Condizioni stazionarie: Equazione di continuità come variazione dello stato stazionario N :

61 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” TUC: Formulazione del modello (6) Per applicare la legge di controllo LQ si assume poi che i disturbi aleatori Δd nel breve periodo siano a media nulla Al livello di rete l’equazione di continuità è del tipo: A è la matrice unitaria B è una matrice degli input che riflette le caratteristiche funzionali, geometriche e di traffico della rete

62 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” TUC: Formulazione del modello (4) Ipotesi: esiste un vettore di tempi di verde g N j,i che mantiene stazionaria la coda x in corrispondenza di una domanda d N z L’equazione stazionaria della coda è: Lunghezza della coda costante

63 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” TUC: Formulazione del modello (5)

64 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” TUC: Formulazione del modello (6) Al livello di rete l’equazione di continuità è: Per applicare la legge di controllo LQ si assume che la domanda nel breve periodo in media non cambi:

65 Corso di “Sistemi di trasporto intelligenti” TUC: Formulazione del modello (6) Funzione obiettivo: Gli elementi sulla diagonale della matrice Q sono le capacità di contenimento d’arco z max Soluzione (legge di controllo LQ):


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