Lorawan технологиясындағы Алматы қаласының көліктерінен дерек жинау арқылы ақылды бағдаршам прототипін құру



Бұл зерттеу жұмысы Алматы қаласының транспорт жүйесінің көлік қозғалысына негізделген. Диссертациялық жұмыстың мақсаты бағдаршамның интелектуалды адаптивті басқару жүйесін дамыту.

Зерттеу барысында қарастырылып отырған тақырыптың өзектілігі негізделді, бағдаршамның адаптивті басқаруының тұжырымдамалық схемасы және қозғалыс ағынының параметрлерін есептеуге арналған модуль жасалды. Ол қозғалыс ағынының параметрлерін бақылауға мүмкіндік береді және жол қауіпсіздігі деңгейін одан әрі жақсарту үшін статистикалық ақпарат жинайды.

Түйін сөздер: транспорт жүйесі, адаптивті басқару, ақылды бағдаршам.

В статье рассматривается транспортная система г. Алматы. Целью работы является развитие системы интеллектуального адаптивного управления светофором, который позволяет контролировать параметры потока движения и собирает статистическую информацию для повышения безопасности дорожного движения.

Ключевые слова: умный светофор, адаптивное управление светофором, безопасность дорожного движения, транспортная система.

The object of research is the transport system of the city of Almaty. The aim of the thesis project is to develop an intelligent adaptive traffic light control system.

As a result of the study, the relevance of the topic under consideration was substantiated, a conceptual adaptive traffic light control scheme was developed, a module for calculating traffic flow parameters was developed that allows monitoring traffic flow parameters, as well as accumulating statistical information for further work on improving the level of road safety. The information security of the system and economic efficiency are analyzed.

Key words: transport system,adaptive control, smart traffic light

Кіріспе

Өнеркәсіп өндірісінің жаһандану процестері, мегаполистер саны мен көлемінің өсуі жолаушылар мен жүктердің қозғалысын ұйымдастыруды қажет етеді. Автотехника деңгейінің өсуі дамыған және дамушы елдерге маңызды және ЮНЭП есебінде келтірілген болжамдарға сәйкес 2050 жылға қарай жаһандық автопарк саны үш есеге артады, ал өсудің үлесі барлық дерлік дамушы елдерде болады.

Қала көшелеріндегі қозғалыс қарқындылығының едәуір артуы қозғалыс жағдайының нашарлауына әкеп соғады, жол-көлік оқиғалары және олардан зардап шеккен адамдар санының көбеюіне, тұтастай алғанда қаладағы көлік қызметі деңгейінің күрт нашарлауына әкеледі. Статистикаға сүйенсек, барлық апаттардың 60 % -дан астамы қалаларда және басқа елді мекендерде болады. Соның ішінде барлық апаттар қаланың ішкі бөлігін алып жатқан жол қиылыстарында 30 % -дан астамы орын алады.

Қазіргі уақытта көліктік жүйелерді басқарудың арнайы құралдары жасалуда. Мысалы: шешімдерді қолдау жүйелері, сараптамалық жүйелер және ақпараттық басқару жүйелері. Мұндай жүйелер стратегиялық басқаруға және жергілікті жол мәселелерін шешуге арналған. Рационалды басқару жүйенің экономикалық көрсеткіштерін арттырып қана қоймай, сонымен қатар тұрғындарға көлік қызметін жақсарту үшін әлеуметтік мәселелерді шешуге және көлік кешенінің қоршаған ортаға теріс әсерін азайтуға мүмкіндік береді.

Мұндай басқару жүйелерінде интеллектуалды ядро ретінде модельдеу жиі пайдаланылады, олардың көмегімен қаланың көлік жүйесінің оңтайландыру үшін әр түрлі тәжірибелер өткізіледі. Мұндай тәжірибелер қала мен аймақтың экономикалық жүйесінің даму тенденциясын көрсететін көптеген факторларды ескере отырып, олардың өзгеру салдарын болжауға мүмкіндік береді.

Әлемдік тәжірибе көрсеткендей, көптеген шақырымдық кептелістер мен кептелістердің пайда болуы көбінесе көлік жүйесін ұтымсыз басқарумен байланысты. Тасымалдау ағындарының параметрлерін зерттеу бізге жолдардағы жағдайды және қала жолдарының жағдайдын жақсарту үшін шешілуі қажет

1. көлік кептелісі;
2. жол қозғалысының учаскесіндегі ағынның орташа жылдамдығы;
3. жол қозғалыс тығыздығы;
4. ағын жылдамдығы;

УДС бөлімдеріндегі қолайсыз жағдайлардың себептерін анықтау үшін далалық зерттеулер жүргізіліп, содан кейін әртүрлі проблемаларды оңтайландырумен проблемалық аймақтардың модельдеу моделін қолдана отырып деректер талданады.

Қаланың UDS-дегі қозғалысты басқару элементтерінің бірі — бағдаршам. Бағдаршамды басқарудың интеллектуалдығы проблемалы аудандардағы ағынның тығыздығын азайтуға, сол арқылы қаланың көлік жүйесінің қауіпсіздігі мен тұрақтылығын арттыруға мүмкіндік беретін оңтайлы режимдерді таңдауға мүмкіндік береді.

Зерттеу әдісі.

Көлік жүйесі — бұл тасымалдау кезінде өзара әрекеттесетін әртүрлі көлік түрлерінің кешені. «Көлік жүйесі» термині мемлекетке, аймаққа немесе үлкен қалаға қатысты қолданылады. Көлік жүйесі көліктің келесі түрлерін қамтиды: теміржол (теміржол); теңіз; өзен (ішкі су); автомобиль; ауа; мұнай құбырлары (мұнай құбырларын қоса алғанда, негізінен тазартылған өнімдер мен газ құбырларын айдау үшін арналған құбырлар).

Сондай-ақ көлік жүйесінің элементтері:

− әртүрлі көлік түрлерінің (метро, трамвай, троллейбус, автобус және басқалары) кешені болып табылатын қалалық көліктер, әртүрлі қалаларда бөлек жұмыс істейді;

− нақты өндірістік, ауылшаруашылық, құрылыс, сауда және басқа кәсіпорындар мен ұйымдардың ішкі қажеттіліктеріне тікелей қызмет ететін көліктің барлық түрлерін қамтитын өндірістік (өндірістік) көлік

Қала мен облыстың көлік жүйесі аумақтардың тіршілігін қамтамасыз ету жүйесіне кіреді және инфрақұрылымдық маңызға ие. Қаланы энергиямен, жылумен, сумен жабдықтау және кәріз жүйелерімен қатар көлік жүйесі экономиканың барлық салаларының тиімді жұмыс істеуі үшін қажетті жағдайлар жасайды. Бұл жүйелердің әсері экономикалық бағалауда ескерілуі керек экономиканың қызмет көрсетілетін салаларының өнімділігінде жатыр. Қаланың көлік жүйесін дамыту мен жұмыс істеудегі басты міндет — халықтың және экономиканың барлық секторларының қажеттіліктерін, бірінші кезекте магистральдық желі мен көлік жүктемесінің параметрлерін ескере отырып, оның жеке ішкі жүйелері арасындағы сәйкестікке қол жеткізу. Ірі қалалардың өндірісі мен халқына қызмет көрсетудегі міндеттердің әртүрлілігі әр түрлі саладағы мамандардың қатысуын талап ететін көлік проблемасын пәнаралық етеді: көлік жұмысшылары, дәрігерлер, әлеуметтанушылар, экономистер және т. б. Қалалық көлік күрделі жүйе болып табылады, өйткені оған бірқатар ішкі жүйелер кіреді: негізгі желі мен құрылымдар, жылжымалы құрам, қоймалар, гараждар, саябақтар және жөндеу объектілері, сондай-ақ басқару ішкі жүйесі.

Басқару ішкі жүйесі экологиялық және қозғалыс қауіпсіздігі талаптарын ескере отырып, көліктің әр түрінің тиімді жұмысын ұйымдастыруға арналған [3]. Менеджмент жүйені бақылауға жатады, мысалы, қозғалыс сигналдары, теміржол жолдарындағы жебелер, рейстерді басқару және т. б., сонымен қатар ережелер (басқалармен қатар жүйені қаржыландыру ережелері: ақылы жолдар, жанармай салығы және т. б.). Көлік жүйесін басқару — осы жүйенің элементтерін өзара, сондай-ақ сыртқы ортамен үйлестіру, ұйымдастыру, ретке келтіру арқылы осы жүйенің тиімді жұмыс істеуіне бағытталған шаралар кешені.

Жүйені құру үшін әр-түрлі модульдерді қолдану қажет. Әр бағдаршамнан деректер жинап,мониторинг жүргізу үшін LoRaWAN технологиясын өте тиімді шешім ретінде қарастыруға болады. Бір сөзбен айтқанда, LoRa (Long Range) аббревиатурасы тек модуляция мағынасын береді. Сілтеме қабатының протоколы LoRaWAN деп аталады. Бірақ көбінесе «Лора» — бұл LoRa-ны физикалық деректерді беру қабатында қолданатын жиынтық жүйенің атауы.

Жұмыс істеу принципі келесідей. Базалық станция эфирде белгілі бір жиілік диапазонын тыңдайды. Кез-келген құрылғылардың сұрауын естігенде, сәйкес жиілікте жауап береді. Арнаның ені — 125 кГц, максималды жылдамдығы — 5 кбит / с. Бұл IoT стандарты видео қарауға арналмаған. Оның міндеті — сенсордан базалық станцияға кішкене хабарламаны кепілді түрде және мүмкіндігінше тез жеткізу. Радио жағдайына байланысты байланыс параметрлерінің оңтайлы жиынтығы таңдалады. SF (тарату коэффициенті) — жіберу және қабылдау параметрлері бекітілген коэффициент болып табылады. SF — бүтін сан, стандартты түрде ол 12-ден 7-ге дейін беріледі, егер SF неғұрлым жоғары болса, желінің шуылға қарсы қатынасы соғұрлым жақсы болады, бірақ жылдамдығы неғұрлым төмен болса, тарату уақыты да соғұрлым ұзақ болады. Мысалы, шуылға қарсы максималды мөлшері SF = 12 деңгейіне жетеді. Сонымен бірге эфирдегі пакеттің уақыты — 2 466 секунд, жылдамдығы — 292 бит / сек. Дегенмен, құрылғылар базалық станцияны неғұрлым көп пайдаланса, соғұрлым эфирде көп уақыт уақытты алады. Сондықтан жылдамдық өскенде- берілу уақыты қысқарады.

Пакеттерді базалық станция қабылдайды (LoRa архитектурасында оны шлюз деп атайды), алайда олардың тізбектегі келесі байланысы желілік серверді өңдейді. Бұл сервер барлық шлюздерді басқаруға жауап береді, сенсормен қандай шлюз арқылы байланысатындығын (егер сенсор бірнеше шлюз арқылы естілсе) шешеді және бірқатар маңызды параметрлерді анықтайды.

1 сурет. Сервердің жұмыс істеу принципі

LoRa модулін таңдау себептері:

1. LoRa Қазақстан Республикасында рұқсат етілген жиілік диапазонында жұмыс жасайды.
2. LoRa 25мВт қуатта жұмыс істеуге арналып жасалған. Бұл технология шудан төмен жиілікте жұмыс жасай алады.
3. LoRa — бұл ашық стандартты модуль. Ол дегеніміз құрылғы еркін сатылымда.
4. LoRа-ның ұстау диапазоны өте жақсы, ол ақпаратты үйдің подвалындағы немесе базалық станциядан бір шақырым жерде тұрғанқұрылғылардан алады. Шын мәнінде, ол датчиктан ақпаратты 4 км арақашықтықта ала алады.
5. LoRa құрылғысының қуат көзі минимум бір жылға шыдамды. Құрылғының класына байланысты одан да көп болуы мүмкін.

Интеллектуалды жүйелердің дамуы автомобиль қозғалысы, жүктерді тасымалдау кезінде жол жүру шығындарын едәуір азайтуға мүмкіндік беретіні сөзсіз. Бұл жүйені тиімді пайдалану үлкен мегаполистегі спутниктік жүйелерге негізделген техникалар арқылы басқару жол жүру уақытын қысқартады. қиылыстарда бағдаршамның бейімделуін бақылау арқылы қол жеткізуге болады. Бұл жүйеге көшудің тағы бір тиімділігі жол бойында орын алған көлік оқиғаларына дер кезінде аварийлік-құтқару жұмыстарын мен медециналық қызмет көрсеті жұмыстарын жүзеге асыру болып табылады.

Әдебиет:

1. Дивеев, А. И. Синтез управления движением мобильного робота по траектории методом интеллектуальной эволюции / А. И. Дивеев, Е. Ю. Шмалько, Н. К. Юрков // Труды Международного симпозиума Надежность и качество. — 2013. — Т. 1. — С. 188–190.
2. Сухова, Ю. С. Особенности организации коммуникативного процесса обучаемого и интеллектуальной компьютерной обучающей системы / Ю. С. Сухова, С. В. Затылкин, Н. К. Юрков // Труды Международного симпозиума Надежность и качество. — 2015 — Т. 1. — С. 287–288.
3. Папко, А. А. Об эффекте наложения спектров в интеллектуальной системе горизонтирования при эксплуатации на подвижных шасси и методах его исключения / А. А. Папко, А. В. Поспелов, Н. К. Юрков // Надежность и качество сложных систем. — 2016. — № 3 (15). — С. 56–60.
4. Агуреев, И. Е. Подготовка и обработка исходных данных для математического моделирования автомобильных транспортных систем / И. Е. Агуреев, В. А. Митюгин, В. А. Пышный // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. — 2014. — № 6. — С. 119–127.

6. Пышный, В. А. Разработка и использование методики прогнозирования эффективности функционирования автомобильной транспортной системы / В. А. Пышный // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. — 2015. — № 5–1. — С. 23–30.
7. Дорохин, С. В. Безопасность на дорогах: проблемы и решения / С. В. Дорохин, В. В. Терентьев, К. П. Андреев // Мир транспорта и технологических машин. — 2017. — № 2 (57). — С. 67–73.
8. Костюченко, В. В. Интеллектуальные системы управления автомобильным транспортом // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. — 2016. — Т. 4, № 5–3 (25–3). — С. 256–261.
9. Волков, С. А. Экспериментальная методика измерения транспортных потоков / С. А. Волков, Л. Е. Волкова, В. А. Пышный // Наука и инновации в технических университетах: материалы X Всерос. форума студентов, аспирантов и молодых ученых. — М., 2016. — С. 12–14.
10. Митюгин, В. А. Особенности организации натурных исследований транспортных потоков с использованием средств автоматической фиксации / В. А. Митюгин, В. А. Пышный // Альтернативные источники энергии в транспортно-технологическом комплексе: проблемы и перспективы рационального использования. — 2016. — Т. 3, № 1. — С. 273–277.
11. Волков, С. А. Технология создания прибора для автоматизации учета транспортного потока / С. А. Волков, В. А. Пышный // Альтернативные источники энергии в транспортно-технологическом комплексе: проблемы и перспективы рационального использования. — 2016. — Т. 3, № 1. — С. 205–208.