Симуляторы пдд: Симуляторы вождения автомобиля — ПДД. Скачать правила дорожного движения

Какой лучший симулятор вождения — отличный помощник в подготовке к экзамену!

В эпоху активного внедрения компьютеров в нашу жизнь все больше и больше людей задаются вопросом о том, можно ли использовать компьютер для обучения. И ответ на этот вопрос – да! Конечно же, новейшие программы, а также ресурсы обычного домашнего ПК помогут вам пройти обучение в самых разнообразных отраслях. Не осталось без внимания и вождение. Не только современные игры в стиле гонок, но и настоящий самоучитель вождения может быть с легкостью установлен в качестве приложения на ваш компьютер. Казалось бы, зачем это нужно? Ведь можно с легкостью тренироваться в автошколе, получая реальные практические навыки, которые никак не получится попрактиковать, сидя перед монитором. И вы окажетесь правы. Цель таких приложений состоит не в том, чтобы дать вам возможность попрактиковаться в своем умении «крутить баранку», а в том, чтобы вы как можно лучше овладели правилами дорожного движения и смогли подготовить себя к сдаче экзамена в ГАИ.

Как же найти лучший симулятор вождения? Ответ на этот вопрос дать очень сложно, поскольку сейчас существует огромное множество разнообразных программ, которые смогут не только обучать вас основам ПДД, но и придавать всему этому красивую визуальную оболочку. Наверняка приятней не только зубрить правила, но и наблюдать за всем этим непосредственно на экране своего монитора. Да и запоминается так намного легче. Как считают многие пользователи, лучший симулятор вождения – «3Д Инструктор». Данный девайс довольно неплохо воссоздает улицы столицы, позволяя вам не только подучить правила, но и отработать водительские навыки, не вставая со своего любимого кресла. При помощи этой программы вы сможете почувствовать себя водителем, который простаивает в пробках и пытается спастись от нерадивых автолюбителей, стремящихся подрезать его в самый неподходящий момент. Стоит отметить, что пока вы ведете машину, за вами наблюдает виртуальный советчик, который указывает на все ошибки, а также начисляет вам штрафы за нарушение ПДД. Поэтому многие считают, что именно это приложение – лучший симулятор вождения.

Какие плюсы в использовании такого приложения, как симулятор ПДД и вождения?
— Можно не отходя от компьютера изучать разнообразные ситуации, которые могут случиться на дороге.
— Без автомобиля можно отрабатывать все навыки, полученные в автошколе.
— Вы сможете повторить правила дорожного движения, которые вам будет необходимо знать для того, чтобы обезопасить себя на реальной дороге.
— Возможность подготовиться к устному и письменному экзаменам в ГАИ.
— Изучение вождения без риска пострадать при аварийной ситуации на дороге.

Как вы можете заметить, лучший симулятор вождения позволит не только с легкостью и удобством изучить  правила дорожного движения, но и подготовить себя к опасным ситуациям, которые могут поджидать на настоящей дороге. А реализм окружения и тщательная проработка автомобиля позволит окунуться в мир вождения и почувствовать себя за рулем настоящего автомобиля. Штрафы, которые «выписывает» виртуальный инспектор, научат вас избегать нарушения правил дорожного движения.

Игры · Вождение 🚘 · Играть онлайн бесплатно

Многопользовательские онлайн игры

Надоело играть против компьютера? Играйте с живыми людьми — играйте в MMO-игры!

1. Forge of Empires Стратегии На русском
2. Малиновка Симуляторы На русском
3. Кроссаут Экшен На русском
4. Eternal Fury Reborn RPG На русском
5. World of Tanks Экшен На русском
6. Фортнайт Экшен На русском
7. World of Warships: Корабли Экшен На русском
8. Вар Тандер Экшен На русском
9. Элвенар Стратегии На русском
10. Тотал Батл Стратегии На русском
11. Рейд: Шедоу Легендс RPG На русском
12. Варфейс Шутеры На русском
13. Моя маленькая ферма Стратегии На русском
14. Игра престолов Стратегии На русском

15. Показать все игры

можно ли научиться ездить с помощью видеоигр

Некоторые российские автошколы взяли на вооружение симуляторы вождения.  Тренажер, как считают в учреждениях, помогает ученикам побороть панический страх перед первой поездкой на автодроме. Однако методика разделила автолюбителей на два лагеря.

Как показывает практика, все негативные отзывы идут не от учеников, а от самих автошкол, где такого приспособления нет. А как вы хотели, закон рекламы — преврати недостатки в свои достоинства. На самом деле, здесь все банально. Само устройство стоит немалых денег. Наличие тренажера на сегодняшний день официально не является обязательным. Поэтому и бытуют такие мнения, что он не нужен и бесполезен, — отметили в автошколе «Техника».

Несут ли стенды пользу, выясняли журналисты iReactor. Для того чтобы ответить на этот вопрос, стоит обратиться к истории создания автосимуляторов.

Компьютерные игры могут научить человека многим полезным вещам. В 90-х годах водить виртуальный автомобиль геймеры могли в Need For Speed и Carmageddon, а в 2000-м году — в Colin McRae Rally 2. 0. Сейчас репертуар жанра существенно расширился: есть симулятор трактора, комбайна, самолета и легкового автомобиля.

Существует в игровой индустрии такой жанр как автоинструкторы 3D. Если раньше компьютерные гонки делились на аркадные и реалистичные, которые выполняли только развлекательную функцию, то сегодня стали появляться познавательные игры, призванные обучить человека правилам дорожного движения (ПДД). Некоторые из таких симуляторов обладают богатым набором возможностей. Геймер может настраивать дорожный трафик, регулировать количество пешеходов, устанавливать погоду по своему усмотрению и создавать сложные дорожные условия.

Многие такие программы созданы российскими разработчиками, а потому в них использованы карты городов России с улицами, перекрестками, а также остановками общественного транспорта. Реалистичность виртуальной езды можно повысить за счет приобретения игрового контроллера — компьютерного руля с комплектом педалей.

Агентство городских новостей Москва / Любимов Андрей

Симулятор дает возможность развивать понимание дорожной обстановки в целом, увеличивая скорость реакции на ситуации, которые могут произойти на дорогах.

Специально для iReactor автоэксперт издания «За Рулем» Михаил Колодочкин оценил важность виртуального обучения. Специалист уверил, что подобный подход может развить навыки передвижения по дорогам общего пользования, однако их будет недостаточно для выживания автомобилиста в реальной среде.

В советские времена использовался такой прием. Человека сажали в ненастоящий автомобиль на стенд. Перед ним мелькали варианты дороги. Это давало примитивные навыки вождения. На мой взгляд, они несущественные. Это игра в реальность. Не более того. Чтобы научиться плавать, нужно лезть в воду, — заверил Колодочкин.

Агентство городских новостей Москва / Любимов Андрей

Специалист полагает, что в видеоиграх герои быстро перемещаются по дорогам на нарисованном транспорте. Водители не понимают, что в реальной жизни опасное маневрирование чревато трагедией. Ведь у человека атрофируется чувство опасности.

Я считаю, что нужно садиться за руль реальной машины на площадочке, где никого нет, и потихоньку на первой передаче или автомате ехать, пытаться вправо, влево повернуть. А в электронных играх мы все крутые, носимся, не боимся ничего. Нет чувства опасности. Оно должно присутствовать, когда ты сидишь за рулем транспортного средства, которое потенциально опасно для других. Внутренний голос должен сказать начинающему автомобилисту: пойми, ты ничего не умеешь делать.

Горе-гонщикам часто говорю: «Ты поезжай куда-нибудь на автодром, и через полчаса сам поймешь, что ничего не умеешь. Вот тебе ледяная дорожка. Поезжай на скорости если не 140 км в час, так хотя бы 80 км в час. Посмотрим, как ты войдешь в поворот». Вы войдете на компьютере, а на живом автомобиле — не уверен. Поэтому, мне кажется, что видеоигры и симуляторы — это профанация, — заключил Колодочкин.

По словам специалиста, куда эффективнее оттачивать навыки вождения в безлюдном месте, передвигаясь на самой медленной скорости, чем тратить время на видеоигры.

В популярной британской передаче о машинах Top Gear в 2011 году проводился эксперимент. Его целью было выяснить, можно ли научиться водить настоящую машину, находясь в компьютерной игре. Журналисты взяли геймера Грегера Хюттю, чемпиона мира по игровым гонкам iRacing, и посадили в настоящий болид. Грегер являлся лидером в мире онлайновых гонок. Он лидировал в 2 339 кругах из 2 581. В 2011 году он победил в чемпионате мира, заработав 10 000 долларов.

Задача журналистов была в том, чтобы приучить геймера к сложностям трасс F1, INASCAR и Ле-Мана. В итоге Хюттю продемонстрировал качественный результат, удивив ведущих шоу Top Gear, а также публику передачи.

Федеральное агентство новостей / Степан Яцко

После этого эксперимента психологи заявили, что увлечение виртуальными ралли может давать и негативный эффект. Например, лишить человека умения управлять автомобилем на настоящей дороге. По словам специалистов, популярность компьютерных симуляторов высокой точности связана с авариями по всему миру. Все из-за геймеров, привыкших жать на газ по полной на гоночной трассе.

У людей также формируется комплекс победителя, который заставляет водителей продолжать соревнование даже тогда, когда они пересаживаются из симулятора в салон своего личного автомобиля. В итоге имеют место вполне предсказуемые последствия — превышение скорости, агрессивное поведение по отношению к другим автомобилистам и даже столкновения.

В итоге можно точно сказать, что новичкам вождение на профильных симуляторах может помочь обрести нужные навыки, однако избыточное увлечение виртуальными гонками способствует проявлению неосторожности на реальных шоссе. По этой причине подтверждается многовековая поговорка «все хорошо, что в меру».

Филипп Богданов

(PDF) Обзор программного обеспечения моделирования дорожного движения

CSTN-095

имеют реалистичный поток как на автомагистралях, так и в городской транспортной сети, мы рассмотрели различные математические

и статистические объяснения явлений. Другими словами, мы адаптировали имитационную модель дорожного движения, в которой

включает как непрерывный, так и сигнальный потоки. В разд.11 на стр. 13.

14 Резюме и выводы

Большинство пакетов моделирования дорожного движения, упомянутых в этом документе, имеют одно назначение, а именно: помочь инженерам смоделировать

транспортную сеть, которую они планируют построить или планируют добавить в нее модификации. . Каждое из рассмотренных программных приложений

при использовании их полных версий выполнит эту задачу для пользователя и предоставит соответствующую информацию, статистику

и предварительный просмотр транспортной системы, существующей или все еще планируемой.Однако наши интересы в области компьютерного моделирования движения

заключаются в поиске алгоритма навигации или различных алгоритмов навигации, которые обеспечат наилучший поток трафика в уже существующей транспортной сети или типах сетей. Кроме того, алгоритмы навигации

, которые мы в настоящее время изучаем, динамически адаптируются к изменениям в транспортной сети, таким образом,

предоставляет нам средства для исследования того, что происходит в конкретной транспортной сети, когда изменения происходят «на лету».

Базовая модель (например, статистически достоверная) дает нам структуру, в которую можно вставить различные интеллектуальные драйверы

и посмотреть, как они справляются с различными сценариями. «Умные» агенты могут быть изучены с использованием различных алгоритмов поиска путей

или различных стоимостных и эвристических функций, чтобы проверить, какой из них лучше справляется с какими условиями (в

малонаселенных районах, в густонаселенных районах, во время национальных праздников, таких событий, как как парад в центре города, дорога

и т. д.) Базовый алгоритм поиска пути A * может использоваться для изучения различных случаев, реализованных с помощью

различных стоимостных и эвристических функций, мы можем иметь: минимальное необходимое время, минимальное расстояние, минимальное количество

поворотов, дороги с минимальной загруженностью, любые другая вероятная гибридная функция и т. д. Герделан провел обширное исследование

по агентской навигации, сочетающей поиск путей A * и D * с нечеткой логикой. [21] «умные» агенты и исследуют их поведение в этой среде.Мы также планируем исследовать сценарии

, в которых все транспортные средства контролируются нашими «умными» агентами, и изучить результаты этих типов сценариев

, исследованных в различных дорожных сетях. Кроме того, мы хотим иметь разные алгоритмы поиска пути и функции стоимости

, чтобы мы могли изучить их влияние на путь, по которому идут наши «умные» агенты, и то, как этот путь

будет отличаться при использовании другого алгоритма или функции стоимости.

Ссылки

[1] Gantz, D.Т., Мекемсон, Дж. Р.: Сравнение профиля потока микроскопической модели слежения за автомобилем и макроскопической модели рассеивания взвода

для моделирования движения. В: WSC ’90: Материалы 22-й конференции по моделированию Winter

, Пискатауэй, Нью-Джерси, США, IEEE Press (1990) 770–774

[2] Кюне, Р.Д., Рёдигер, МБ: Макроскопическое моделирование. модель для автострады с пробками и стоп-стартом

волны. В: WSC ’91: Материалы 23-й конференции по зимнему моделированию, Вашингтон, округ Колумбия, США, IEEE

Computer Society (1991) 762–770

[3] da Silva, B.К., Юнгес, Р., де Оливейра, Д., Баззан, A.L.C .: Itsumo: интеллектуальная транспортная система

для городской мобильности. В: AAMAS ’06: Материалы пятой международной совместной конференции по автономным агентам

и мультиагентным системам, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США, ACM (2006) 1471–1472

[4] Фербер Дж .: Многоагентные системы — Введение в распределенный искусственный интеллект. Аддисон-Уэсли

(1999)

[5] Паручури П., Пуллалареву А.Р., Карлапалем К.: Многоагентное моделирование неорганизованного движения. В: AAMAS

’02: Материалы первой международной совместной конференции по автономным агентам и мультиагентным системам,

Нью-Йорк, США, ACM (2002) 176–183

18

3. Обзор модели имитации трафика — Суррогатные меры безопасности по моделям моделирования дорожного движения, месяц 2010 г.

PDF-файлы можно просматривать с помощью Acrobat® Reader®

3. Обзор модели имитации трафика

Микроскопические имитационные модели обещают собрать суррогатные меры безопасности на перекрестках.Микроскопические модели обычно моделируют дорожные системы для каждого транспортного средства, обновляя положение, скорость, ускорение, положение полосы движения и другие переменные состояния по временным шагам, например, на основе секунд, когда транспортные средства взаимодействуют с сигналами светофора, знаками и т. Д. другие транспортные средства и геометрия проезжей части. Некоторые симуляции позволяют использовать даже меньшие временные шаги для более точного поведенческого анализа и / или использовать структуру, управляемую событиями, для большей вычислительной эффективности. Микроскопическое моделирование обычно также включает подробное моделирование работы светофоров.Точное моделирование светофоров будет требованием для получения суррогатных мер безопасности. Тем не менее, все микроскопические модели имитации дорожного движения были разработаны с учетом того, что водители ведут себя «безопасным» образом, но в соответствии с их конкретными характеристиками поведения водителя (т. Е. Агрессивностью при преодолении разрыва и смене полосы движения). Это верно и в реальном мире, но из-за неправильной оценки и ошибок случаются сбои. При выводе суррогатных показателей необходимо учитывать тот основной факт, что моделирование (в настоящее время) не учитывает возникновение аварий.

Пока не предполагается конкретная форма SSAM (т.е. внутренние улучшения или внешняя обработка выходных данных модели), соответствующие характеристики микроскопического моделирования для этого проекта следующие:

• Общие характеристики, такие как пользовательская база, стабильность, удобство использования, ошибки модели и т. Д.
• Поведенческое моделирование взаимодействия водителя и транспортного средства.
• Способность извлекать подробные данные из моделирования (интерфейсы прикладного программирования (API), выходные файлы, открытый исходный код).
• Возможность калибровки и выбора параметров моделей.
• Стоимость изменения источника или выходных данных для поддержки суррогатных показателей.

Общие

Микроскопические модели, которые широко используются в транспортном сообществе, с простыми в использовании анализами, будут предпочтительнее для адаптации для суррогатного анализа мер безопасности. Предпочтительны такие функции, как инструменты анализа постобработки, графические сетевые редакторы и расширяемые компоненты.

Поведенческое моделирование

Для оценки суррогатных мер безопасности микроскопическое моделирование должно моделировать ключевые действия водителя, которые создают возможности для аварий. В основном это:

• Автомобиль следующий.
• Акцепт пробела.
• Смена полосы движения.

Все микроскопические модели имитации дорожного движения включают эти поведения с разным уровнем разрешения и реализма. Однако модели с особенно подробными, реалистичными поведенческими компонентами будут более пригодны для использования на более поздних этапах этого проекта суррогатных мер безопасности.Дается некоторая оценка сравнительных сильных и слабых сторон поведенческих компонентов доступных моделей.

Извлечение данных

Почти все предлагаемые и существующие суррогатные меры безопасности требуют подробной информации о взаимодействии транспортного средства / транспортного средства, которая обычно недоступна для конечного пользователя с помощью микроскопических имитационных моделей. Микроскопическое моделирование с меньшим количеством препятствий для извлечения данных, например предоставление API-интерфейсов или настраиваемых выходных файлов, было бы более подходящим для использования на более поздних этапах этого проекта.

Калибровка и проверка параметров

Вывод суррогатных мер безопасности из имитационных моделей зависит от параметров, используемых в подмоделях поведения и производительности. Возможность калибровки, изменения и управления этими параметрами является ключевой характеристикой микроскопических моделей, которые можно использовать на более поздних этапах этого проекта.

Стоимость

Внесение изменений в существующую структуру модели, архитектуру и графические интерфейсы пользователя (GUI), а также добавление выходных данных, добавление входов и других функций специализированного программного обеспечения может быть дорогостоящим.Микроскопическое моделирование, имеющее номинальную стоимость модификации (например, совместный поставщик, готовый вносить модификации бесплатно), будет более подходящим для использования на более поздних этапах этого проекта. Также следует учитывать влияние прошлых государственных расходов (например, инвестиции CORSIM).

Эти характеристики более подробно оцениваются по сравнению с общедоступными микроскопическими моделями моделирования дорожного движения в следующих разделах. Рассмотрены модели CORSIM, Verkehr in Stadten — Simulation (VISSIM), Simtraffic, Paramics, HUTSIM, Texas, Wide-Area Traffic Simulation (WATSIM), Integration и AIMSUN. В сообществе доступны и другие микроскопические модели имитации дорожного движения, которые используются в основном для исследований (65). Оценивались только те, которые в той или иной степени коммерчески поддерживаются.

Некоторые элементы таблиц содержат оценочные суждения для конкретной характеристики модели (высокая, средняя, ​​низкая, возможная). Эти суждения являются мнением авторов и не отражают никаких официальных мнений или политики FHWA. Информация, которой не было, помечена как «NI». Атрибуты, которые не применимы к конкретной имитационной модели, помечены как «N / A».Некоторые «да» помечены звездочкой, что указывает на то, что в разделе обсуждения для этой строки таблицы доступна дополнительная информация. Оценка не является исчерпывающей и ограничивалась финансированием, имеющимся в рамках этого контракта. Она включает только эти элементы микроскопических симуляций, которые, как ожидалось, повлияют на суррогатную оценку безопасности и сбор суррогатных показателей. Были приложены максимальные усилия для проверки точности оценок с разработчиками имитационной модели и изучением доступной документации (66, 67, 68, 69, 70, 71, 72 , 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80).

Общий

В таблице 2 сравниваются имитационные модели, включенные в этот обзор, для следующих общих характеристик модели:

Исходный код доступен

Доступность исходного кода упрощает изменение, модификацию модели и понимание лежащих в ее основе моделей. Из рассмотренных только CORSIM и Texas имеют доступный исходный код. Остальные модели представляют собой коммерческие продукты, которые являются основной сферой деятельности организаций-разработчиков.

Взаимодействие с внешними кодами

Разработчики, которые связали свои симуляции с другими внешними программными модулями, имеют больший опыт и понимание того, что потребуется для внешней ссылки на SSAM. Например, CORSIM был связан с прототипами адаптивной системы управления (ACS) и техникой оптимизации разделения, цикла и смещения (SCOOT), VISSIM был связан с Virtual NextPhase, а AIMSUN был связан с Sydney Coordinated Adaptive Traffic System (SCATS) .

Инструменты анализа постобработки

Моделирование с существующими постпроцессорами, скорее всего, построено так, чтобы позволить SSAM работать независимо от основного кода. Paramics и AIMSUN поставляют инструменты постобработки вместе с их программным обеспечением. Многие пользователи CORSIM и VISSIM создали постпроцессоры для вывода модели (и делятся ими в сообществе пользователей), но «интегрированные» инструменты недоступны в самом программном обеспечении. Техас может выводить данные в форматированные текстовые файлы для импорта в электронные таблицы (62).

Графический редактор сети

Позволяет легко создавать, манипулировать и визуализировать модели. Предпочтительно из-за простоты использования. Большинство моделей включают в себя какую-либо форму графического редактора (некоторые из них проще в использовании, чем другие).

Расширяемый графический редактор сети

«Расширяемый» сетевой редактор может позволять конфигурировать внешние коды, устанавливать параметры и т. Д. В сочетании с созданием и конфигурацией сети.Paramics заявляет о «расширяемом» сетевом редакторе, входящем в их набор API.

Работает на персональном компьютере (ПК)

Важен для простоты использования и распространения среди самого широкого круга пользователей. Все рассмотренные модели работают на ПК как в собственном, так и в эмуляционном режиме.

Объектно-ориентированный

Моделирование с объектно-ориентированной структурой, вероятно, было бы проще модифицировать, улучшать и дополнять для функциональности SSAM (конечно, это не гарантирует, что объектная модель является подходящей или полезной).

Моделирование управляемых сигналов

SSAM предназначен для анализа перекрестков в Северной Америке, который включает включенные светофоры (например, оценка трехфазных и четырехфазных сигналов с точки зрения безопасности). Для приложения SSAM предпочтительны симуляции, которые явно моделируют управляемые сигналы. CORSIM включает явное моделирование восьмифазных контроллеров Национальной ассоциации производителей электроники (NEMA) (вплоть до моделирования на уровне кода сборки), но не имеет подробного моделирования перехода (переход не обязательно требуется для анализа SSAM).VISSIM моделирует все контроллеры, используя свой язык моделирования генератора состояний сигналов (VAP), или предоставляет программный интерфейс для полевого программного обеспечения, включая NextPhase, Vehrkers Systeme — Plus (VS-PLUS), SCATS и NH-VOS (Нидерланды — акроним отсутствует). Однако проблема с подключением непосредственно к полевому микропрограммному обеспечению для точного моделирования контроллера сигналов заключается в запуске моделирования только в режиме реального времени (т.е. для выполнения 4-часового (h) моделирования требуется 4 часа). AIMSUN также позволяет моделировать контроллер NEMA через внешний программный интерфейс.

Таблица 2. Сравнение общих характеристик моделирования.

ni Нет информации

н / д Не применимо

* Программное обеспечение может выводить форматированные текстовые файлы для анализа электронных таблиц

** С использованием языка VAP

*** С использованием аппаратного обеспечения

Моделирование поведения

В таблице 3 сравниваются имитационные модели, включенные в этот обзор, по многим характеристикам вождения и подробным характеристикам моделей.Также следует отметить, что все поведения взаимосвязаны, и также важно поведение, возникающее в результате комбинации элементов.

Параметризованная модель допуска зазора

Один из ключевых элементов любого микроскопического моделирования. Настраиваемые параметры необходимы для оценки чувствительности SSAM к процедуре принятия пробелов. Все рассмотренные модели включали модель принятия пробелов с настраиваемыми параметрами.

Модель с параметризованной сменой полосы движения

Один из ключевых элементов любого микроскопического моделирования.Настраиваемые параметры необходимы для оценки чувствительности SSAM к процедуре смены полосы движения. Все рассмотренные модели включали модель смены полосы движения с настраиваемыми параметрами.

Параметризованная модель слежения за автомобилем

Один из ключевых элементов любого микроскопического моделирования. Настраиваемые параметры необходимы для оценки чувствительности SSAM к процедуре следования за автомобилем. Все рассмотренные модели включали в себя модель для следования за автомобилем с настраиваемыми параметрами (81).

Параметризованная скорость поворота

Скорость, с которой совершаются повороты, должна настраиваться пользователем или изменяться в зависимости от радиуса поворота, количества полос движения и т. Д. Возможно, что модель скорости поворота может повлиять на расчет суррогатных показателей. SIMTRAFFIC заявляет о параметризованной модели скорости поворота, а VISSIM и Texas позволяют зависеть от скорости поворота от типа транспортного средства и радиуса поворота.

Реакция на желтый

Моделирование реакции водителя на желтый цвет важно для измерения характеристик зоны дилеммы.Это может быть важно для расчета суррогатных показателей, если модель реакции зависит от типа водителя, типа транспортного средства и т. Д. Большинство рассмотренных моделей имеют реакцию «по типу водителя». Paramics перечисляет свои возможности моделирования «по драйверам». Это подразумевает непрерывную шкалу параметров, а не набор фиксированных параметров (по одному для каждого типа). VISSIM имеет модели реакции с определенными настройками параметров типа драйвера для обеих сигнальных последовательностей с мигающими сигналами и без них (как для европейских, так и для североамериканских подходов к сигнализации).

Регулируемое время реакции водителя

Отражает способность модели отображать задержку между идентификацией водителем потенциального столкновения и применением мер контроля (торможение, ускорение или смена полосы движения) для предотвращения столкновения. В реальном мире время реакции водителей зависит от опыта, возраста и т.д.

Перемещения коробки пересечения

Для оценки суррогатных мер безопасности важно, чтобы симуляция смоделировала движение транспортных средств на перекрестке со значительной точностью.Например, для левых поворотов Texas моделирует движения перекрестков как комбинации дуг подходящего размера от центра начальной полосы движения до центра полосы приема.

Переменный коэффициент ускорения (и замедления)

Моделирование должно включать моделирование различных возможностей транспортного средства по типу транспортного средства. Нереалистичные DR (и максимальные распределения DR) могут недооценивать истинную статистику суррогатных показателей. Это включено во все модели, которые были рассмотрены.

Пределы видимости и дальности

Модели, которые ограничивают «прогнозируемое» расстояние водителей при принятии решений (или моделируют прогнозное расстояние по водителю или типу водителя), могут более точно моделировать осведомленность водителей в статистике суррогатных показателей. Кроме того, ограничения расстояния видимости могут отражать моделирование препятствий на проезжей части, таких как повороты, гребни, деревья, здания и т. Д. Это также может относиться к моделированию ограничений видимости в транспортном средстве, таких как те, которые возникают при следовании за большим грузовиком. .В большинстве рассмотренных моделей отсутствует сложное моделирование ограничения расстояния видимости. В VISSIM есть моделирование как количества транспортных средств, которые нужно смотреть вперед, так и расстояния вперед, которые необходимо учитывать перед выполнением маневров (как и другие модели, перечисленные в таблице), но эффекты окклюзии не моделируются. CORSIM имеет ограничение расстояния видимости для транспортных средств на полосе остановки, чтобы видеть впереди транспортные средства, которые не могут двигаться на перекрестке.

Выход проката

Точное моделирование знаков урожайности и местоположения будет иметь решающее значение для точного сбора суррогатных показателей.Предполагается, что SSAM будет использоваться для анализа безопасности операций по добыче в сравнении с остановками или операциями по сигналу. «Катящийся» выход указывает, что операция выхода может происходить с замедленным транспортным средством, которое не полностью останавливается перед повторным входом в поток движения.

Транспортные средства взаимодействуют с пешеходами

Безопасность пешеходов имеет огромное значение для инженеров дорожного движения. Моделирование взаимодействия транспортных средств с пешеходами может дать возможность оценить влияние различных альтернатив на безопасность пешеходов (82).VISSIM и Paramics явно моделируют движения пешеходов на пешеходных переходах во время пешеходного движения.

Дружественное объединение

Относится к явлению, когда определенные типы водителей замедляют движение или останавливаются, чтобы позволить транспортным средствам (более) безопасно соединяться друг с другом, которое происходит в реальном мире, в отличие от моделирования замедления или остановки только в реактивном смысле. Дружественное слияние означает, что следующее транспортное средство может создать зазор для сливающегося транспортного средства. CORSIM и VISSIM включают такое поведение, а AIMSUN включает такое поведение для пересечений рамп.

Моделирование поведения при слиянии нескольких линий

Во многих местах транспортные средства, входящие в основной поток, обычно пересекают путь встречного транспортного средства, движущегося в том же направлении, что и предполагаемое направление движения входящего транспортного средства, и начинают ускоряться на соседней полосе движения. Таким образом, встречное транспортное средство может продолжить движение на своей текущей скорости, не останавливаясь для поворачивающего транспортного средства (маневр считается вежливым поведением).Имитационные модели, которые допускают такое поведение, будут более точно отображать конфликтное поведение регионов, которые испытывают большие объемы такого поведения с широкими многополосными артериями. VISSIM может смоделировать такое поведение с предпочтительными полосами для въезда для определенных типов водителей, но это не зависит от полосы, в которой находится встречный автомобиль.

Моделирование полосы отвода на перекрестке

Существенной проблемой для моделирования конфликтных событий является то, что некоторые повороты должны вызывать события торможения движением, имеющим полосу отчуждения (т.д., поворот налево перед встречным движением) считаться небезопасным событием. Если имитационная модель не отражает такое поведение, суррогаты не могут быть разумно измерены. Например, AIMSUN вычисляет TTC в начале маневра левого поворота, чтобы определить, можно ли принять разрыв при разумном торможении транспортным средством с правом отвода. Следовательно, некоторые маневры по принятию пробелов по определению вызовут конфликтные ситуации.

Моделирование / регистрация сбоев маневра

Принятие разрыва — одно событие, которое может вызвать конфликтные события.С другой стороны, события «отклонения разрыва» также могут иметь суррогатное значение для безопасности. Модели, которые могут фиксировать отклонение или «отказ» процесса принятия пробелов, могут дать другую суррогатную меру распределения и количества отклоненных пробелов. Модели, которые могут экспортировать детали событий приема пробелов, также могут легко экспортировать детали событий отказа пробелов. Например, Техас может экспортировать таблицу «проверки» конфликта (по сути, отклонение, если за ним не следует событие принятия) и событий принятия.

Парковочные маневры

Парковка на улице (параллельная и двойная парковка) создает конфликтные ситуации, смену полосы движения и т. Д. В реальном мире и оказывает значительное влияние на безопасность. Предпочтительны симуляции, моделирующие маневры при парковке на улице. CORSIM моделирует парковку как «случайно происходящие дорожные происшествия переменной продолжительности», а не явно моделирует фактические транспортные средства, которые останавливаются на стоянке, а затем возобновляют свою поездку позже. Средняя продолжительность событий парковки должна быть менее 100 секунд, и их должно быть более 14 событий в час.

Моделирование указателей поворота

Одним из важных аспектов конфликтных ситуаций сзади является использование водителями указателей поворота. То, как поворотники (т. Е. Отсутствие сигналов) влияют на логику следования за автомобилем и смены полосы движения, важно для оценки частоты и серьезности событий конфликта сзади. Сигналы поворота — особенно сложное модельное явление. AIMSUN, например, моделирует «аварийную ситуацию», когда транспортное средство меняет полосу движения перед поворотом, чтобы определить, насколько агрессивно транспортное средство будет отрезать транспортные средства с полосой отвода, чтобы сделать поворот, что можно рассматривать как форму неявного моделирование поворотников.VISSIM моделирует поворотники для смены полосы движения (т.е. всегда используются поворотники, и некоторые водители открывают зазоры, чтобы позволить слияние), но не моделирует наличие или отсутствие указателя поворота на правом или левом повороте на перекрестке. Кроме того, наличие указателя поворота на транспортном средстве на соседней полосе влияет на поведение водителя.

Разворот

Развороты часто вызывают конфликтные ситуации, а в некоторых местах наблюдается достаточно большой объем трафика, чтобы их влияние на безопасность было устранено (например,g., включая развороты на предприятия на углу перекрестка или на съезд на автостраду). Предпочтительны симуляции, включающие моделирование разворотов.

Истоки и пункты назначения на углах пересечения

Многие конфликтные ситуации возникают из-за того, что транспортные средства не поворачивают на самом перекрестке, а едут к предприятиям на углах перекрестка (например, к магазинам, заправочным станциям, ресторанам). Имитационные модели, которые могут представлять подробные ситуации бизнес-доступа, будут предпочтительнее тех, которые не могут имитировать такие ситуации.Например, CORSIM столкнется с трудностями при моделировании таких ситуаций, потому что каждая подъездная дорога должна быть смоделирована как отдельный узел (перекресток), а минимальная длина звена составляет 50 футов (15,15 м) (некоторые подъездные пути могут быть меньше 50 футов). требуется специальная кодировка ссылки

Извлечение данных

В таблице 4 сравниваются имитационные модели, включенные в этот обзор, по следующим характеристикам извлечения данных из симуляции:

Состояния транспортного средства, экспортируемые в файл

Указывает, что симуляция способна экспортировать все переменные состояния транспортного средства (скорость, местоположение, ускорение, полоса движения, следующий идентификационный номер (ID) и т. Д.)) в файл, который может быть обработан внешним SSAM. CORSIM включает API, который позволяет это. Paramics, VISSIM и AIMSUN также позволяют экспортировать переменные состояния автомобиля.

Формат опубликованного анимационного файла

Указывает, что формат файла анимации моделирования известен или опубликован. Это было бы важно, если бы выходной файл анимации содержал достаточно информации, чтобы позволить внешнему SSAM производить значимые оценки. Формат CORSIM известен и доступен; формат Paramics известен, и VISSIM публикует файл.Формат BTX, содержащий переменные состояния транспортного средства, которые включают информацию, которая может использоваться для внешней визуализации.

API Доступен

Моделирование с определенными API-интерфейсами больше подходит для взаимодействия с SSAM без значительных изменений внутреннего кода. API-интерфейсы доступны для ряда кодов, хотя стандартов нет.

Выходной файл (ы) Настраиваемый

Конфигурируемые выходные файлы позволяют моделированию скрывать или отображать определенную статистику (вычислять или не вычислять).Эта возможность может быть использована для простого отображения определенной агрегированной статистики SSAM или нет.

Экспортируемые события приема-зазора

Моделирование, которое может экспортировать данные на основе возникновения событий, является предпочтительным (а не просто хронологией переменных состояния для всех транспортных средств, которые SSAM придется обрабатывать на постобработке). Например, Техас может экспортировать детали проверки конфликтов для принятия и отклонения пробелов.

События отклонения разрывов, экспортируемые

Обратной стороной экспорта событий принятия пропусков является экспорт событий отклонения пропусков.Техас, например, может экспортировать проверки конфликтов, которые не подходят для принятия пробелов.

Экспорт событий смены полосы движения

Моделирование, которое может экспортировать данные на основе возникновения событий, является предпочтительным (а не просто хронологией переменных состояния для всех транспортных средств, которые SSAM придется обрабатывать на постобработке). Детали смены полосы движения могут указать, произошло ли конфликтное событие.

Переменные состояния транспортного средства включают положение X, Y

Для оценки суррогатных показателей конфликтных событий требуется положение x, y для каждого транспортного средства с течением времени (абсолютные x, y, а не только относительные x, y, до конца звена, например, если артериальная артерия моделируется и не просто один перекресток).

В настоящее время включает статистику конфликтов

Моделирование, которое уже вычисляет статистику конфликтов или дает определенные суррогаты, безусловно, будет предпочтительнее тех, которые этого не делают. Техас, похоже, в настоящее время включает расчеты, наиболее близкие к расчетам суррогатных показателей. VISSIM также сообщает о различных выходных данных, связанных с TTC (с исследовательской версией лицензии на программное обеспечение), которые используются различными производителями автомобилей (BMW, DaimlerChrysler, Volkswagen, Ford) для проверки влияния алгоритмов автоматического круиз-контроля на движение.Эти выходные данные рассчитываются для транспортных средств, движущихся в одном направлении (т. Е. При смене полосы движения на многополосных связях и в зонах слияния на выездах и въездах). Имеется меньше опыта с расчетами TTC в VISSIM для конфликтных маневров на перекрестках.

Таблица 4. Сравнение возможностей извлечения данных. Сводная статистика TTC по расстоянию от перекрестка на подход

Калибровка и параметры

В таблице 5 сравниваются имитационные модели, включенные в этот обзор, по следующим характеристикам, связанным с параметрами, выбираемыми пользователем:

Переменные временные шаги

Симуляции с настраиваемой длиной временного шага предпочтительнее симуляций с фиксированными временными шагами для оценки чувствительности суррогатных мер к размеру временного шага.Кроме того, симуляции с переменными временными шагами имеют более надежные модели поведения. Примечательно, что CORSIM не позволяет настраивать временные шаги.

Временной шаг <1,0 секунды

Точность оценки суррогатных показателей зависит от частого обновления переменных состояния. Временные масштабы принятия решения для оценки суррогатной меры составляют доли секунды. Моделирование должно позволять моделировать эту точность. Многие модели включают настраиваемое разрешение временного шага.

Изменение критериев приемлемости с задержкой

Многие водители в реальном мире меняют свое поведение в зависимости от того, как долго они ждали (т. Е. Они принимают меньшие зазоры и применяют большее ускорение, чем дольше они ждали, чтобы совершить определенное встречное движение). Предпочтительны симуляции, моделирующие такое поведение. AIMSUN и Paramics утверждают, что моделируют такую ​​функциональность для пересекающихся потоков; VISSIM и CORSIM моделируют поведение принятия пробелов для смены полосы движения, которое изменяется на основе расстояния до требуемого движения (AIMSUN и Paramics также моделируют тип срочности смены полосы движения по мере приближения точки принятия решения).

Длина автомобиля

Безопасность конкретных конфликтующих маневров зависит от размера задействованных транспортных средств. Все рассмотренные модели включают длину транспортного средства.

Длина транспортного средства с учетом Gap Logic

Суррогатные меры, основанные на близости двух транспортных средств в пространстве и времени, значительно подвержены влиянию, если транспортные средства моделируются в виде точек, а не прямоугольников. Некоторые результаты анимации показывают, что в некоторых моделях длина транспортного средства не учитывается должным образом для принятия зазора, или процедуры анимации недостаточно точны, чтобы указать, что транспортные средства не столкнулись бы в реальном мире.

Переменный ход

Водители разных типов сохраняют разную скорость движения между транспортным средством, за которым они следуют, в зависимости от их уровня принятия рисков. Это должно быть отражено в моделировании для точного представления суррогатных показателей. Все модели включают эту функцию в той или иной степени.

Переменный интервал разгрузки очереди

В связи с переменным интервалом, когда очередь рассеивается на светофоре, разные типы водителей реагируют с разной скоростью, что может повлиять на суррогатные меры (в первую очередь, на меры по конфликту сзади).Все модели, кроме интеграции, которая не моделирует адекватным образом динамику пересечения, включают эту функцию.

Таблица 5. Калибровка и сравнение параметров.

ni Нет информации

н / д Не применимо

* принятие зазора для смены полосы движения с поправкой на расстояние до требуемой точки маневра

** хотя результаты анимации показывают иное

Стоимость

В Таблице 6 сравниваются имитационные модели, включенные в этот обзор, по стоимости, необходимой для внесения изменений для поддержки суррогатного моделирования безопасности.Каждая стоимость помечена как «высокая», «средняя» или «низкая». Низкая стоимость означает, что требуемые усилия оцениваются менее чем в человеко-месяц. Средняя стоимость означает, что требуемые усилия составляют менее трех человеко-месяцев. Высокая стоимость означает, что требуемые усилия оцениваются более чем в три человеко-месяца.

Стоимость модификации API

Ожидаемая стоимость в относительном масштабе (высокая, средняя, ​​низкая) для модификации, изменения или обновления API (ов) моделирования для обеспечения работы SSAM.

Стоимость изменения выпуска

Ожидаемая стоимость в относительном масштабе (высокая, средняя, ​​низкая) для модификации, изменения или обновления выходных файлов или форматов моделирования для обеспечения работы SSAM.

Стоимость изменения ввода

Ожидаемые затраты в относительном масштабе (высокая, средняя, ​​низкая) на модификацию, изменение или обновление входных файлов или форматов моделирования для обеспечения работы SSAM (при необходимости).

Таблица 6.Сравнение стоимости модификации.

ni Нет информации

н / д Не применимо

Предыдущий | Содержание | Далее

Основы моделирования дорожного движения | SpringerLink

Растущая мощь компьютерных технологий, развитие программного обеспечения и появление интеллектуальных транспортных систем (ITS) во всем мире помогли сделать моделирование трафика одним из наиболее часто используемых подходов к анализу трафика в поддержку проектирования и оценки транспортных систем. .Способность программного обеспечения для моделирования дорожного движения имитировать изменчивость во времени явлений трафика делает его уникально полезным инструментом для определения сложности транспортных систем. Несмотря на то, что доступно большое количество программ для моделирования, ни одна книга не представила единого подхода к этому предмету.

Основы моделирования дорожного движения — первая книга, в которой практикующим и исследователям предлагается всестороннее описание современного состояния моделирования дорожного движения. Ведущие исследователи по всему миру предоставляют актуальную информацию по:

— Моделирование как хорошо зарекомендовавший себя и обоснованный метод операционной и его особенности применительно к транспортным системам.

— Основные подходы к моделированию дорожного движения и принципы построения имитационной модели дорожного движения.

— Основы теории транспортных потоков и их применение к моделированию трафика в микроскопическом моделировании трафика, мезоскопическом моделировании трафика и макроскопическом моделировании трафика.

— Принципы динамического назначения трафика и их применение для моделирования трафика.

— Калибровка и проверка имитационных моделей дорожного движения.

Эта важная работа понравится профессионалам, включая консультантов по транспорту, менеджеров проектных фирм и правительства, и даже разработчиков программного обеспечения для моделирования.Он также предоставит исследователям первый исчерпывающий обзор предмета и может служить в качестве текста или рекомендованного материала для чтения в курсах по моделированию дорожного движения и анализу транспорта.

Математическое программирование Исследование операций Моделирование Транспорт Транспортная инженерия Моделирование транспорта Линейная оптимизация Моделирование движения Ландшафт / региональное и городское планирование

Как имитировать трафик в городских сетях с помощью SUMO | by Skanda Vivek

Понимание, прогнозирование и, в конечном итоге, снижение заторов в городских сетях — сложная проблема.Даже понять возникновение заторов в самом простом случае — на однополосной дороге — сложно. Платформа моделирования городской мобильности (SUMO) — это платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет моделировать транспортные потоки в сложных средах. Но помимо документации SUMO, нескольких сообщений о переполнении стека и некоторых видео на YouTube, я нашел не так много руководств, которые научат вас создавать сложную симуляцию трафика от начала до конца. В этой статье мы сделаем именно это на примере анализа трафика в грид-сетях.Статья структурирована следующим образом:

1. Зачем изучать трафик в городских сетях?
2. Начало работы с SUMO
3. Моделирование трафика в сетевых сетях
4. Анализ ключевых метрик производительности трафика
5. Будущие направления моделирования реалистичного трафика

В первой статье я обсуждаю документ, который убедительно показал, как «фантомные» ударные волны движения возникают из ничего, кроме взаимодействия с водителями.

 python -m pip install sumo 

 netgenerate - grid - grid.number = 5 -L = 3 - grid.length = 200 - output-file = grid. net.xml 

 randomTrips.py -n grid.net.xml -oflow.xml - начало 0 - конец 1 - период 1 - потоки 200 

 jtrrouter - flow-files =flow.xml - net-file = grid.net.xml - output-file = grid.rou.xml - begin 0 - end 10000 - accept-all-destination 

 generateContinuousRerouters.py -n grid.net.xml - end 10000 -o rerouter.add.xml 

 <конфигурация> 
  
  
  
  
  
  
  
  
  
 
 
  
 
  

 sumo-gui -c grid.sumocfg - device.fcd.period 100