Luận văn thạc sĩ Kỹ thuật xây dựng: Đánh giá tương tác giữa các xe trên tuyến đường bằng phương pháp Agent - Based Model

Năm 2014 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ và tên học viên: NGÔ VIỆT ĐỨC Phái : NamNgày, tháng, năm sinh: 10/10/1980 Nơi sinh : QUẢNG NGÃIChuyên ngành: Xây dựng đường ô tô và đường thành phố

ĐẠI HỌC QUOC GIA THÀNH PHO HO CHI MINH

TRUONG DAI HOC BACH KHOA

- đ»«@

|LL]@&»e& -NGÔ VIỆT ĐỨCĐề tài:

ĐÁNH GIÁ TƯƠNG TÁC GIỮA CÁC XE TREN TUYẾN DUONG

BẰNG PHƯƠNG PHÁP AGENT-BASED MODEL

Chuyên ngành: XÂY DUNG DUONG O TÔ VA DUONG THÀNH PHOMa nganh: 605830

LUAN VAN THAC SI

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠITRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

ĐẠI HỌC QUOC GIA TP HỖ CHÍ MINH

Cán bộ hướng dẫn khoa học : TS.CHU CONG MINH -scssesss2

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại HỘI DONG CHAM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC

SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày 30 tháng 08 năm 2014

TRUONG ĐẠI HOC BACH KHOA CONG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAMPHÒNG ĐÀO TẠO SDH Độc lập — Tự do — Hạnh phúc

Tp.HCM, ngày tháng Năm 2014

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ và tên học viên: NGÔ VIỆT ĐỨC Phái : NamNgày, tháng, năm sinh: 10/10/1980 Nơi sinh : QUẢNG NGÃIChuyên ngành: Xây dựng đường ô tô và đường thành phố MSHV : 10010314I- Tên đề tài:

ĐÁNH GIÁ TƯƠNG TÁC GIỮA CÁC XE TREN TUYẾN DUONG BANG

PHƯƠNG PHÁP AGENT-BASED MODEL

II- Nhiệm vụ va nội dung luận văn:1- Nhiệm vụ:

Tiến hành nghiên cứu, xây dựng mô hình mô phỏng giao thông phù hợp vớiđiều kiện giao thông hỗn hợp tại các thành phố lớn của Việt Nam với đặc điểm ty lệ xemáy lớn hơn rất nhiều so với các thành phần xe khác trong dòng giao thông Công cụmô phỏng là phần mềm NETLOGO Phân tích, đánh giá các các kết quả băng phương

pháp Agent-Based models.2- Nội dung luận văn:

Chương I: Tổng quanChương II: Cơ sở lý thuyết

Chương III: Phương pháp va Nội dung nghiên cứuChương IV: Xây dựng mô hình mô phỏng dựa trên phương pháp ABMChương V: Phân tích, đánh giá

Chương VI: Kết luận

III- Ngày giao nhiệm vụ: 20/01/2014IV- Ngày hoàn thành nhiệm vu: 20/06/2014

V- Cán bộ hướng dẫn: TS CHU CÔNG MINH

Nội dung va dé cương luận văn thạc sỹ đã được Hội đồng chuyên ngành thông qua.CÁN BỘ HƯỚNG DÂN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN KHOA QUAN LÝ

QL CHUYÊNNGÀNH CHUYỂN NGÀNH

LOI CAM ON

Tôi xin bay tỏ lòng biết ơn chân thành va sâu sắc đến Thay hướng dẫn của tôi, TSChu Công Minh với sự hướng dẫn nhiệt tình, kịp thời cho những lời khuyên và những

động viên chia sẽ dé tôi có thê hoàn thành luận án này.

Xin được gửi lời cảm ơn đến Quý Thay Cô trong bộ Môn Cầu Đường, Khoa XâyDựng, Trường Đại Học Bách Khoa Thành phố H6 Chí Minh đã truyền đạt cho tôinhiều kién thức thực sự mới mẻ, cần thiết và bồ ích trong suốt khóa học thạc sỹ củamình Nhờ đó tôi đã tích lũy, thu thập được rất nhiều kiến thức và thông tin vô cùng

quý giá đê phục vụ cho công tác sau này

Tôi cũng xin được gui lời cảm ơn đên các bạn bè, các đông nghiệp, gia đình tôi đãgiúp đỡ, động viên cũng như những đóng góp chân thành trong quá trình tôi thực hiệnluận văn

iil

TOM TAT LUẬN VĂN

Mô phỏng giao thông dựa trên tác tử (Agent-Based Models) là một cách tiếpcận mới với hệ thông mô phỏng bao gồm các tác tử độc lập tương tác lẫn nhau va

tương tác với môi trường giao thông.Hiện nay phương pháp mô phỏng giao thông đã và đang được áp dụng rộng rãi

ở nhiều quốc gia trên thế giới và cũng đã đạt được một số thành tựu nhất định Nhữngthành tựu này góp phan nào vào việc quy hoạch và phát triển của hệ thông giao thôngở các nước tiên tiễn Tuy nhiên, việc ứng dụng các mô hình mô phỏng nảy vào lĩnhvực giao thông Việt Nam còn han chế do cơ sở vật chất, cơ sở hạ tang giao thong cuanước ta có nhiều khác biệt, cùng với đó là sự khác nhau về đặc điểm của giao thông

là giao thông hỗn hợp và các ứng xử của người tham gia giao thông Vì vậy việc

nghiên cứu xây dựng một mô hình mô phỏng giao thông phù hợp với đặc điểm giaothông của Việt Nam là cần thiết để đánh giá các tham số về giao thông hiện tại và xâydựng các kịch bản về giao thông cho tương lai

Sử dụng phần mềm Netlogo để xây dựng các mô hình mô phỏng Trong đó sẽnghiên cứu chỉ tiết phương pháp mô phỏng dựa trên agent (Agent-Based Models), déđánh giá các thông số về giao thông bao gồm các quan hệ khoảng cách — thời gian(time —space), Anh hưởng của thành phan xe đến kha năng thông hành

MỤC LỤC

Xác nhận hoàn thành luận văn Thạc ŠÏ occsso so 666 6 666 9 96699696 996 96.996 999 656.9966569666.98 iNhiém 05181)1518056:1588 Bà; ilLỜI CAM ƠI ¿s55 55 555 555 5550555555000 00090900909009000 00000000 0000660066966 iil

Tóm tắt luận VAN ccccccccccsscsscssceccsscsscsscescescescessescessessessessesseccecsecsecscsecsecsecsecsecsecseces iv

010i VDanh sách các Hlình o5 99999.999.0904.9.0904 000 0000 000000666666 ViliDanh sách các Bảng ooo so 2G 9 66.99.0906 96 9 0.9900 0006 904.0000066000994.0696686660609996 ix

CAc tir 0n 17 xi

1.2 Cơ sở hình thành để tai cseeseeseeseeseeeseeseeseeseeseesceeeeeeneeneseeenenteneeeeeees 13

I.3 Mục tiêu nghiÊn CỨU - -G - Gv, 141.3.1 Phạm vi nghiÊn CỨU - - ch rg 151.3.2 Giới hạn nghiÊn CỨU - - -G - SG nHnHnng 16

L.A Bồ trí luận Van cece eecececcecseccecseceecscsscsececvscsscescescsesscsascsscsaceacessaesaees 16CHU ONG 2 CO SỞ LÝ THUYET 5- 5< 5° << SsSsEseEseEseEseEsessesse 17

2.1 Các mô hình mô phỏng - - - - << < << 39191 11 1 1 vn 172.1.1 Mô hình mô phỏng Vi ImÔ S111 11v 9v khe 172.1.2 Mo hình mô phỏng Vi ImÔ - E111 11 9 9 1v v.v ve 182.2 Cac nghiên cứu trước day - - ng nh ng 192.2.1 Các nghiên cứu trong NUGC 1 vn he 192.2.2 Cac nghiên cứu tại NUGC ngOảiI ng 23

2.3 Các mô hình nghiên cứu sự chuyền động của xe trong giao thông: 24

2.3.1 Mô hình xe theo xe (Car-following model) «« «<< ss << s++ 25

2.3.2 Mô hình phi tuyến tổng quát ( General Motors nonlinear models) 26

2.3.3 Mô hình tránh va cham (Collision avoidance mode]s) 27

2.3.4 Mô hình chấp nhận khoảng trỗng (Gap acception models) 27

24 Quỹ đạo xe và các tham biến Vi mÔ: 5+ 52 + 2 232222 EzEzszzrzcee 292.5 _ Các tham biến vi mô — khoảng quan tract - +2 2 2 ++s+s+s£z +2 30CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP VÀ NỘI DUNG NGHIÊN CỨU 35

S1, :lliicV'VỶỶỶ 35

3.2 Thu thập số liệu: - ¿E2 E E123 E5 1112121 1 5111111111111 eErkg 353.3 Xây dựng chương trình mô phỏng bang phần mềm Netlogo 38

3.3.2 _ Xây dựng mô hình mô phỏng dựa trên Agent (Agent-Based model) 39

4.1 Tiến trình xây dựng mô hình (Flow €h4F†) .- - 5-55 +s+s£sc+scsesezrsrsed 434.2 Xây dựng chương trình mô phỏng sử dụng phan mềm NETLOGO 43A2.1 Giới thiệ về NetlOgO c1 2S E11 1 1 51511111 11511111 errkg 43

4.3.2 Xây dựng các nút khởi tạo chương trình và các thông số đầu vào 464.3.3 Định nghĩa phan tử va ceÌÍS ¿ ¿+ +< + E2 ke £2£EeEeerrereesered 47

44 Xây dựng các chương trình con (Procedures) cho mô hình 5244.1 Procedures thực thi chương trình . << << seeeesks 52

5.1 Khảo sat òng Xe€ Lọ HH nen re 59

5.1.1 Khảo sát lương lượng, thành phan xe - 5-5 2 + 52 +2+2£2£+xzszs 59

5.1.2 Tinh trang giao thông tại vi trí khảo sắt . - 5-5 5c S << s<<<*<+2 595.2 _ Phân tích quan hệ khoảng cách — thời g1an: - 5555555 << << <s<*+*++2 67

5.2.1 _ Các kết quả phân tich cccccccccsccsecscecsessesesssssesesssssscsesessesssesees 685.2.2 _ Phân tích thông số vi mô giữa xe dẫn đầu (Leader) va xe theo sau

9i) .-Ö 69

CHƯƠNG 6 KET LUẬNN 2- << << 5< 5 9E SE 31 g8 xe s42 72

THAM KHAO

PHỤ LỤC _

Vil

DANH SÁCH CÁC HINH

Hình 1 Hiện trạng giao thông giờ cao điểm (đường Cộng Hoà — Tân Bình) 13

Hình 2 Kích thước hình học đường khảo sát - mô phỏng trong mô hình 15

Hình 3: Ung dụng CORSIM và PARAMICS trong quy hoạch giao thông 17

Hình 4: Sứ dụng CONTRAM và STRADA trong mô phỏng mạng lưới giao thông 18

Hình 5: Tập hợp các mô hình cho sự chuyển động của xe [ l TỊ - 25

Hình 6: Mô hình Xe th€O XX€ nọ vớ 26Hình 7: Quỹ đạo xe theo hệ trục quãng đường — thời giqH (3,Ê) «« «<5 29

Hình 9: Khoảng Quan trac (Š3 Sát k SE KTS TT HT TT HT HT ru 32Hình 10: Sơ đồ tinh toGn SE SE 55111111 5111111111 5111111111511111 111kg rkg 35

Hình 12: Giao điện của một chương trình mô phỏng viết bằng Netlogo 38Hình 13: Giao điện coding của phần mêm Netlogo cccccccccscccscssecssessscsvesesessseeseseee 39Hình 14: Mô tả một số trường hợp chuyển động của Aen vccccccccecsecsesssessesseeeeee 40Hình 15:Agent điển hình, Agents có hành vi và tương tác với các agents khác và

LUO LAC VOT MOL LFYUOTIQ cece 0087 Ả ỖồỖ 4]

Hình 16: So đô biểu diễn quá trình thực thi chương trÌnh -cccccsecerseseeo 42

Hình 17: Giao diện chương trình mô phỏng NefÏOĐO «ccc << +3 42

Hình 18 : Sơ đồ khối xây dựng chương mô phỏng giao thông - c-sccssc: 43Hình 19: Ưu việt của agent so với đi (WONG «cv Ervskrrrrrkko 45Hình 20: Kích thước hình học đoạn đường mô phỏng bằng phần mêm Netlogo 46

Hình 21: Kích thước của phương tiện giao thông quy tóc trong mô hình 486Hình 22: Các trưởng xe máy theo sau (xe thứ i) và những xe lan cán [16] 49Hình 23: Quy luật cập nhát tình trạng xe trên đường [16 j ««« «<< + 55

Hình 24: Quy luật cập nhật tình trạng xe trên đường (tiếp theo) [ 16J 56

Hình 25: Xáy dựng các chương trình con (ProceAur es) ccccccccccceeceenevseeseeceseeeaeaees 57Hình 26: Giao diện chương trình M6 DhỎN SG 10v xxx vs 58

Hình 27: Biểu do lưu lượng xe chiêu từ đường 3 tháng 2 tới Tô Hién Thành ó0Hình 28: Biéu đô phan trăm thành phan xe chiêu từ đường 3 tháng 2 tới Tô Hién

Hình 35: Biéu do lưu lượng xe chiêu từ đường Lý Thường Kiệt tới đường Thanh

Hình 38: Biéu đô phan trăm thành phan xe chiêu từ đường Thanh Thải tới đường

Lý Thưởng KIỆÍ Ăn T1 TT TT vế 66Hình 39: mô hình xe the XC ececccccccccccssseeccccecce nọ và 67Hình 40: Quan hệ khoảng cách và thời giaH Gitta CÁC X€ << S332 68

Hình 41: Quan hệ thời gian — VẬN t6C.cccccccecccscsessessscsescnsessscvsvevcesvscsccscsssctsvavseesvees 69

Hình 43: Quan hệ thời giqH — tO (ÏỘ - - c1 11111111111 1111 1v 3x4 70Hình 44: Quan hệ thời gian — khoảng cách giữa hai X€ «c << s33 70

Hình 45: So sánh vân tốc thực tế và vận tốc từ mô hình c + se sex re sessssssei 71

1X

DANH SÁCH CAC BANG

Bang 1:Bang 2:Bang 3:Bang 4:Bang 5:Bang 6:Bang 7:Bang 8:Bang 9:

Kết qua khảo sát vận toc trung bình thực té của Xe Iáy «555: 32

Kết quả khảo sát vận tốc trung bình thực té của xe Đuýt ecs: 33Kết quả khảo sát vận tốc trung bình thực té của xe tải -c c555cs: 34So sảnh giữa toc độ thực tế với mô hình dự báo ceccccccccsccscsscccscsscssccseeseesees 34Bảng thành phan xe và kÍCH tÏHIfỚI SG St SE SE SESEESEEkEeEskeresereree 47Số liệu về dòng xe tại đường Ly Thường KIỆP -c- sccc sec seesesereeee 59Số liệu về dòng xe tại đường Thành Thải - - + + Set keEstereeserecse ó2

CÁC TU VIET TAT

ABM Agent-Based Model Mô hình dựa trên tác tử

MAS Multi-Agent System Hệ thong da tác tửCA Cellular Automata Tế bào tự động

XI

CHƯƠNG 1 TÔNG QUAN

1.1 Đặt van đề nghiên cứuVấn đề giao thông ở Việt Nam rất phức tạp, do điều kiện lịch sử, điều kiện kinh tế,hạ tầng giao thông yếu kém, thành phần dòng xe hỗn hợp và việc ý thức của ngườitham gia giao thông chưa cao nên việc áp dụng các lý thuyết tính toán của nước ngoàivào điều kiện giao thông ở Việt Nam cho ra kết quả tương đối khác với điều kiện giaothông của các nước phát triển Vì vậy, việc nghiên cứu một hệ thông mô phỏng giaothông phù hợp với điệu kiện giao thông ở Việt Nam là rất cần thiết để phân tích, đánhgiá và đưa ra điều chỉnh, tổ chức, quy hoạch giao thông hợp lý nhất

Mô phỏng đang ngày càng trở nên nên phố biến và ứng dụng rộng rải trongnghiên cứu khoa học cũng như thực nghiệm vì có nhiều ưu điểm nổi bật là tính kinhtế và khả năng dự báo, Mô phỏng mô hình là một công cụ mạnh mẽ được xây dựngtrên máy tính bằng cách mô tả lại các hoạt động của thế giới thực trên hệ trục thời

gian và không gian Mô phỏng giao thông là một trong những mô phỏng phức tạp,mô phỏng dựa trên hành vi người tham gia giao thông, có sự tương tác giữa ho và qui

đạo của các phương tiện giao thông trên đường, mô phỏng giao thông có thể tiếp cận

theo hai hướng mô phỏng vĩ mô hoặc mô phỏng vi mô tùy thuộc vào mục đích nghiênCứu.

Các mô hình vĩ mô mô phỏng giao thông sử dụng các mô hình toán học, tập

trung vào các đặc điểm của giao thông như tốc độ, lưu lượng và mật độ Các mô hình

này không phân biệt giữa các xe riêng biệt, và thường không mô tả các loại xe khác

nhau Mô hình vĩ mô thường được dùng cho các mô phỏng các hệ thống giao trên

một khu vực rộng lớn, phức tạp.

Các mô hình vi mô mô phỏng mỗi tác nhân (Agent) ở mức chỉ tiết Mỗi Agent

được theo dõi khi nó tương tác với các Agnet khác và với môi trường Tuog tác được

toc giảm toc, khoảng an toàn tôi thiêu giữa hai xe liên kê, các điêu kiện vê chuyên lànvượt xe, v v Mô hình vi mô được sử dụng rộng rãi dé đánh giá kiêm soát giao thôngcũng như phân tích hoạt động giao thông.

Hình 1 Hiện trạng giao thông giờ cao điểm (đường Cộng Hoà — Tân Bình)1.2 Cơ sở hình thành dé tai

Chiến lược phát triển hệ thống giao thông là nhu cau cần thiết dé phát triểnkinh tế xã hội Xây dựng được một hệ thống giao thông hiệu quả là một thách thứclớn với những người làm về quy hoạch giao thông

Việc phân tích, đánh giá mang tính lý thuyết, cần có một cái nhìn trực quan vềcác giải pháp lựa chọn Tuy nhiên, rất khó để kiểm tra tính hiệu quả chỉ phí tốn kém,mất nhiều thời gian, hoặc gặp rủi ro không lường trước được Vì vậy, cần có công cụđể mô phỏng, phân tích đánh giá, đưa ra các dự báo dé điều chỉnh kịp thời cho việcphát triển hệ thống giao thông tối ưu, bền vững

Trong phạm vi đề tài sử dụng mô hình mô phỏng dựa trên hành vi của ngườitham gia giao thông thông qua các hành động (bám xe, tăng tốc, giảm tốc, chuyển

làn ) và các hoạt động cụ thê của các phương tiện, mô phỏng dựa trên cách tiêp cận

13

đa tac tử g m những đặc trưng cho phép đánh giá dòng giao thông theo không gian

và thời gian Việc áp dụng cách tiếp cận đa tác tử để mô phỏng giao thông là mộtcách tiếp cận linh hoạt dé định nghĩa các hành vi tự tri Có nhiều phan mềm được

dùng cho việc xây dựng mô phỏng đa tác tử như NetLogo, Repast, Gama [rong

phạm vi của đề tài tác giả dùng phần mém NetLogo để xây dựng mô hình mô phỏnggiao thông dựa trên các Agent bằng phương pháp Agent-Based Models Dựa rên cơsở nghiên cứu hành vi của người tham gia giao thông, thói quen vượt xe, chuyển làn,nghiên cứu tinh trạng về giao thông đô thị trên dia bàn Thành phốH_ Chí Minh.Với mong muốn nghiên cứu sự ảnh hưởng của các thành phần xe trong dòng xe hỗnhợp hành vi của lái xe khi tham gia giao thông, các yếu tô ảnh hưởng đến khả năngvượt xe, chuyển làn trong điều kiện giao thông hỗn hợp, là cơ sở hình thành đề tài:”Đánh giá tương tác giữa các xe trên tuyến đường bằng phương pháp Agent-

Based Model”1.3 Mục tiêu nghiên cứu

Mô phỏng trong kỹ thuật giao thông dựa trên các giả thuyết về dòng xe để xây

dựng các mô hình toán học, sau đó thực hiện các mô phỏng đó trên máy vi tính Mô

phỏng là một phương pháp hữu hiệu trong phân tích giao thông, nơi mà các điều kiệnthực nghiệm khó t6 chức và tốn kém cũng như để thu thập đánh giá các số liệu rất

khó đo được Tuy nhiên, cho dù dùng phương pháp nào đi chăng nữa, một yêu câu

bắt buộc là phải làm cho các số liệu đầu vào cho các mô phỏng phải càng gần vớiđiều kiện thực tế càng tốt, sự kết hợp giữa mô phỏng, thực nghiệm, và đánh giá phảiđược kết hợp cùng nhau dé dat hiệu quả nghiên cứu tốt nhất

Mục tiêu nghiên cứu của dé tài là ứng dụng phương pháp Agent-Based modelthông qua phan mềm NETLOGO đề xây dựng mô hình mô phỏng giao thông tại mộttuyến đường cụ thé tại Thành phốH Chí Minh, Việt Nam Nghiên cứu ứng xử củacác xe trong dòng xe hỗn hop, sự ảnh hưởng lẫn nhau giữa các xe trong thành phan

3.5m 3.5m 3.5m 3.5mDé hỗ trợ cho việc phát triển phần mềm mô phỏng giao thông, nghiên cứuphân tích các mô hình chuyển động của xe

Phân tích vận tốc xe, phân tích mối quan hệ giữa khoảng cách và thời gian

Nghiên cứu ứng xử của xe trong các trường hợp đường có làn đi riêng dành cho xemáy và trong trường hợp xe máy đi chung với làn ô tô Nghiên cứu các ứmg xử của

chuyền động vượt xe và chuyển động song song của xe máy Phạm vi và giới hạn nghiên

cứu

1.3.1 Pham vi nghiên cứu

Trong phạm vi của dé tài, tác giả dé xuất nghiên cứu xây dựng mô hình môphỏng giao thông cho một đoạn đường có 4 làn xe ( 2 làn xe mỗi chiều, 1 làn xe dànhcho ô tô, 1 làn xe dành cho xe máy), trong điều kiện giao thông hỗn hợp tại địa bànthành phố H Chí Minh Áp dụng các lý thuyết đã được nghiên cứu trước đây vềCellular Automata, Car-following models, lane-changing models: dé xây dung môhình mô phỏng giao thông với các thông số đầu vào cho mô hình là các tham sô về nmật độ giao thông, lưu lượng giao thông, vận tốc trung bình Các đối tượng nghiêncứu là các thành phan xe trong dòng giao thông bao g m xe 6 tô con, xe tải, xe byt

và xe máy.

1 "1b laola

1.3.2 Giới hạn nghiên cứu

Giới hạn nghiên cứu của dé tài là xây mô hình mô phỏng giao thông bằng phanmềm Netlo go, đánh giá độ tin cậy của mồ hình với thực tế, hiệu chỉnh các hệ số thựcnghiệm để phù hợp với đặc điểm giao thông hỗn hợp và hành vi của người lái xe, tiếptheo là thay đối các thông số đầu vào của mô hình như ty lệ thành phan xe tham giagiao thông, lưu lượng, vận tốc từng loại phương tiện tham gia giao thông, kiểm trakết quả từ mô hình về mối quan hệ giữa khoản cách — thời gian so sánh với kết quảkhảo sát giao thông thực tế tại hiện trường

1.4 Bồ trí luận vănBài nghiên cứu dự kiến được trình bày thành 5 chương- Chuong 1: Tổng quan

- _ Chương 2: Cơ sở lý thuyết

- - Chương 3: Phương pháp va nội dung nghiên cứu.- - Chương 4: Xây dựng m6 hình.

- - Chương 5: Phân tích — đánh giá

- Chuong 6: Kết Luận

CHƯƠNG2 CƠ SỞ LÝ THUYET

2.1 Các mô hình mô phỏng2.1.1 Mô hình mo phỏng vi mô

Mô hình mô phỏng vi mô thường được sử dụng cho các mạng lưới đường cỡ

nhỏ và trung bình (phụ thuộc vào bộ nhớ và tốc độ của máy tính) Dựa trên lý thuyếtxe theo xe (Car following model), nó diễn tả mỗi quan hệ giữa các xe với nhau thông

qua sự ứng xử của người sử dụng xe (driver behavior) M6 hình nay cho người sử

dụng biết tat cả thông số về vị trí cũng như thời điểm cho tat cả các xe dang được môphỏng mỗi giây Nhờ đặc điểm trên, độ chính xác cũng như khả năng phân tích kếtquả rất cao Tuy nhiên, số lượng xe cộ và kích thước của mạng lưới đường mô phỏngsẽ bị hạn chế do bộ nhớ của máy tính có giới hạn Trong thời gian gần đây, rất nhiềuphan mém ứng dụng mô hình mô phỏng vi mô đã ra đời như CORSIM, PARAMICS,GETRAM, WATsim, và đã được sử dụng rat rong rai [5]

Hình 3: Ung dụng CORSIM và PARAMICS trong quy hoạch giao thôngPARAMICS được tạo ra bởi công ty Quadstone Limited, Scotland Phần mềm naycó ưu điểm vượt trội ở khả năng giao diện ba chiều Kết quả đưa ra rất đơn giản, dễhiểu nhờ vào việc ứng dụng kỹ thuật đ hoa Tuy nhiên, số liệu xử lý phức tap, đòi

hỏi tính chuyên môn cao.

GETRAM được phát triển bởi công ty TSS, Tây Ban Nha cho phép người sử dụngcó thể mô phỏng với nhiều ứng dụng khác nhau như đánh giá các chính sách trong

17

giao thông, tính toán lượng khí thải do xe cộ lưu hành, quản lý hệ thống giao thôngcông cộng, Ngoài ra, GETRAM còn kết hợp với hệ thống thông tin địa lý (GIS),giúp dễ dàng trong công tác quản lý và quy hoạch giao thông.

WATSim (Wide Area Traffic Simulation) là phần mềm phát trién dựa trên nền tảngNETSIM, lần đâu tiên giới thiệu tại hội nghị nghiên cứu giao thông vận tải (TRB)vào năm 1996 do công ty KLD chế tạo WATSim có thể mô phỏng cả hệ thống giaothông đô thị lẫn đường cao tốc, đường sắt và các loại giao thông công cộng khác

Giao diện băng hoạt hình nên rat sông động và dê cảm nhận2.1.2 Mo hình mo phỏng vĩ mô

Mô phỏng vi mô dựa trên nguyên ly dòng chảy động (fluid dynamic theory),

diễn tả dòng xe như một khối thống nhất theo lưu lượng, vận tốc hay mật độ xe

Không giống như mô phỏng vi mô, mô hình nay không thé cho biết một cách chỉ tiếtcác thông số của từng xe riêng lẻ, nhưng nó có khả năng áp dụng cho các hệ thốngmạng lưới lớn với lưu lượng xe lớn Nó có ưu điểm khi tính toán về vận tốc, thời gian

lưu thông, cách ứng xử cho cả đoàn xe chứ không cho từng xe FREFLO,

CONTRAM,STRADA là những phần mềm mô phỏng giao thông dựa trên mô

hình vĩ mô.

C7 £2 |

EM Xem Btw= cae Thế Sse Lake “LG:

oe ei RA 6 @E lò SG? ĐI EAE si

=2 Fd

+ bà b TM

Pent (2| €2csss()! 2900121 | Sa) ong sec | © Socket msi ile caninar tar Dotto en -fĐsxj Sten rel SEC once

Sử dung CONTRAM trong mô phỏng Su dụng STRADA trong mô phỏng

mạng lưới giao thông mạng lưới giao thông

Hình 4: Su dung CONTRAM và STRADA trong mô phỏng mạng lưới giao thông

năm ngoài định nghĩa trên, nó dựa theo những mô hình toán học và những giả địnhtheo lý thuyết dòng xe Chính vì thế, nó không thé phan ánh chính xác hoan toan thựctế Nhung mô phỏng có thé sử dụng những biến có ngẫu nhiên, những phân bố xácsuất dé giải quyết những van đề phức tạp trong giao thông.

Sử dụng mô hình mô phỏng giao thông ở nước ta hiện còn khá mới mẽ và

mang tính thử nghiệm Việc áp dụng nó trong công tác quản lý, thiết kế giao thôngchưa pho biến do nhiều yếu tố chủ quan và khách quan khác nhau như: Giá thành củacác phầm mém mô phỏng giao thông thường khá dat, việc thu thập số liệu đầu vaocòn nhiều khó khăn, chưa có sự đánh giá về độ chính xác của các phan mém trongtừng điều kiện cụ thé trong nước Hon thé nữa, các phần mềm mô phỏng hiện nay lạichủ yếu mô phỏng cho xe bốn bánh, trong khi đó thành phan xe hai bánh ở nước talại chiếm đa số

“Trong bài nghiên cứu này tác giả sẽ sử dụng phan mém Netlogo dựa trênphương pháp Agent-Based model để mô phỏng giao thông với dòng giao thông hỗnhợp bao gỗm xe máy, xe con, xe být và xe tải Đặc điểm chính của dé tài này là môphỏng được xe hai bánh (xe máy) tương tác với các thành phan xe khác trong dòng

Nam 2009, TS Văn Hong Tan Đề cập đến việc sử dụng mô phỏng giao thôngđể chứng minh điều kiện giao thông ở Thanh phốH Chí Minh với những kịch ban

19

khác nhau về mức độ sử dụng xe con và xe buýt Đề dự đoán chống lại tác động củaviệc chuyển từ sử dụng xe máy sang sử dụng xe con trong tương lai Có 4 kịch banđã được mô phỏng là 10% 20%, 40%, 60% sử dụng xe con Kết quả là nếu 30% -40% sử dụng xe máy chuyển sang dùng xe con thì tình trạng giao thông thành phốtrở nên xấu đi Phân tích chi ra rằng sự thay đồi hành vi của người sử dụng xe cá nhânsẽ ảnh hưởng lớn đến người sử dụng xe buýt khi vẫn duy trì tốc độ đi lại Dựa trênnhững kết quả nghiên cứu trên đưa ra những kiến nghị cho cơ quan quản lý giaothông Như là giảm xe con, khuyến khích sử dụng xe buýt là yếu tố quyết định đếnkhả năng lưu thông của giao thông thành phó [7]

Nam 2002, Chu Công Minh, Chu Văn An và Kazushi Sano: |4 | đề cập đếnphương pháp mới thông qua ứng dụng mô phỏng của máy tính phần mềm NETSIM

(Network Simulation), đánh giá tác động của chính sách giao thông lên dòng xe.

Phương pháp này sử dụng trong quá trình đánh giá việc tổ chức giao thông Việc môphỏng được tiến hành từng bước theo trình tự áp dụng cho tình trạng giao thông thựctế trước Sau đó, thay đối một vài trạng thái giao thông r i so sánh thời gian đi, vận

tôc trên đường, Từ đó, sẽ lựa chọn được phương án tôi ưu.Bài báo đã đưa ra được các ưu-nhược diém:

e Ưu điểm : Áp dụng mô phỏng máy tính, kết quả từ phương pháp trên rấtdễ dàng phân tích và đánh giá Các giá trị trung bình về vận tốc, thời gianđi, đoạn đường đi đều được máy tính tính toán để từ đó, việc so sánh khảnăng cải thiện tình hình giao thông trước và sau khi thay đổi các phương

án trở nên cực kì dê dàng.e Nhược điểm:

o_ Phương pháp trên giả sử tổng số lượng xe sử dụng đường trước vàsau khi thay đôi các phương án giao thông hay xây dựng nhữngtuyến đường mới là hầu như không đổi Để thực hiện diéu này,

o_ Không thể phản ánh một cách chính xác tuyệt đối những gì đang vàsẽ xảy ra trên đường Anh hưởng của các sự kiện ngắn hạn như : xe

nào đó đột ngột dừng, tai nạn giao thông, người đi bộ băng ngangqua đường, trạm dừng xe buyt, bi bỏ qua.

o Chỉ thuần tuý so sánh vé van đề kỹ thuật như vận tốc trung bình,

thời gian trung bình, quãng đường di, Hoàn toàn không so sánhvân đề kinh tê.

o Đối với thực trạng nước fa, việc áp dụng mô phỏng còn nhiều khókhăn vì nhiều lý do chủ quan và khách quan khác nhau Trong đó,noi bật nhất là van dé sử dụng xe gắn máy ở nước ta quá lớn, tráingược han với các nước phát triển (các nước xây dựng lên các phầnmềm mô phỏng) là xe con chiếm đa số Do đó, việc quy đổi xe ganmáy sang xe con dé áp dụng mô phỏng sẽ không tránh khỏi sai sốVii Anh Tuấn, năm 2007 Nghiên cứu về hành vi của xe máy tác động đếndòng giao thông hỗn hợp trong đó đề cập đến đặc điểm giao thông hỗn hợp là hiện

tượng lái xe theo nhóm (group-riding phenomenon ) tại nút giao thông vì đi theo

nhóm sẽ làm cho người đi xe máy cảm thấy an toàn hơn va tự tin hơn trong việc đưara quyết định khi qua đường Do đó, đã có nhiều tương tác giữa các nhóm trong dòng

giao thông hỗn hợp tại vị trí nút giao Quan trọng hơn, những tương tác này đã ảnh

hưởng mạnh mẽ tới hiệu quả và an toàn của dòng giao thông hỗn hợp Sự hiểu biếtsâu về cơ chế tương tác cũng như các đặc điểm mang tính "địa phương" là van décần nghiên cứu để đưa ra các chính sách cho chiến lược phát triển và quản lý giaothông hỗn hợp dưới tác động của sự gia tăng phương tiện giao thông Nghiên cứu

phân tích sự tương tác giữa các nhóm của các phương tiện khác nhau tai nút giao cóđèn tín hiệu giao thông và cả không có đèn tín hiệu giao thong [8]

Chu Công Minh, năm 2007 Nghiên cứu, phân tích và phát triển của các môhình vĩ mô về giao thông của xe máy tại điểm giao nhau và tại khu vực giao nhau có

đèn tín hiệu thong qua kỹ thuât ghi hình video.

21

Nghiên cứu về chuyển động của dòng xe, sự tương quan về vận tốc với khoảng cách

giữa xe máy với các loại xe khác Ngoài ra, nghiên cứu còn sử dụng các phân tích

thống kê của số liệu thực nghiệm để phát triển sự phân bồ vận tốc và phân bố khoảngcách của giao thông xe máy Các đặc điểm của quỹ đạo chạy vượt và quỹ đạo chạy

song song của xe máy trong làn xe máy riêng biệt và đường không chia làn xe Trong

nghiên cứu này, các đặc điểm vượt xe được phân tích dựa trên (1) vận tốc từng xe vàchênh lệch vận tốc giữa xe vượt va xe bi vượt (11) khoảng cách bên của xe vượt và xebị vượt (iii) khoảng cách dọc từ điểm đầu và điểm cuối của quá trình vượt Các sốliệu thông kê về các loại phương tiện, đường có làn dành riêng cho xe máy hay khôngchia làn đặc biệt ảnh hưởng đến không chỉ vận tốc tương đối khác biệt và khoảngcách bên mà còn ảnh hưởng đến khoảng cách dọc trước va sau trong suốt quá trìnhvượt Quỹ đạo chạy song song được miêu tả băng phân tích thống kê của vận tốc và

khoảng cách bên Nghiên cứu này cũng xác định ngưỡng khoảng cách an toàn cho

việc chạy song song bao g m cả khác biệt vận tốc

Nghiên cứu tính linh động cua xe máy so với xe 6 tô.

Nghiên cứu mô hình tăng tốc/ giảm tốc, trạng thái tự do và trạng thái phụ thuộc

ngưỡng khoảng cách dọc an toàn xác định trạng thái riêng biệt và ngưỡng an toàn

được ước tính dựa trên khái niệm động học, vận tốc, và các đặc điểm của xe máy.Nếu khoảng cách dọc giữa hai xe lớn hơn ngưỡng khoảng cách doc an toan thì ngườilái xe theo sau được cho là ở trạng thái tự do, còn ngược lại nếu khoảng cách giữa haixe thấp hơn ngưỡng khoảng cách dọc an toản thì người lái xe phía sau sẽ ở trạng thái

phụ thuộc.

Mô hình tăng tốc làn xe kề bên được phát triển để đánh giá làm cách nào xe máy tăngtốc/ giảm tốc trong suốt quá trình chạy Mô hình tăng tốc làn xe kề bên được chiathành ba trạng thái: (i) trạng thái tăng tốc tự do (ii) trạng thái theo sau va (iii) trangthái khác biệt ké bên Ngưỡng khoảng cách an toan của xe trước và sau sẽ quyết định

trạng thái nào cho xe máy.

Các tham sô vê ứng xử của người lái xe của mô hình được ước lượng trên cơsở sử dụng các sô liệu thu thâp được băng hình ảnh băng video tại Hà Nôi và HCM.

Kết quả thích hợp từ mô hình sẽ được kiểm chứng so với số liệu thực tế [9]

2.2.2 Các nghiên cứu tại nước ngoài

Tzu-Chang Lee, Năm 2007: nghiên cứu về ứng xử của xe máy trong dònggiao thông hỗn hop với nhiều đặc tính riêng và điều nay dẫn đến việc xe máy có mộtquỹ đạo hỗn độn không có quy tắc khi tham gia giao thông Tuy nhiên, các lí thuyếtvề dòng giao thông tiêu chuân và các mô hình mô phỏng giao thông đều ít cân nhacvề đặc tính riêng biệt này của xe máy Việc này có thể gây ra khó khăn cho các líthuyết về mô hình khi miêu tả giao thông hỗn hợp Nghiên cứu này được tiến hànhnhăm nghiên cứu về sức ảnh hưởng của xe máy trong dòng giao thông.[ I I]

Tomer Toledo, Nam 2003: đã nghiên cứu đề xuất tong hợp mô hình ứng xửcủa lái xe Người ta giả định người lái xe nhận thức và thực hiên các kế hoạch ngănhan dé đạt mục tiêu ngăn hạn Cơ cau ứng xử này bao g m kha năng lên kế hoạchcủa người lái xe và đưa ra quyết định dựa trên các điều kiện trong tương lai đã được

dự đoán trước.

Theo khái niệm này, một mô hình hành vi lái xe tong hop được phát triển Mô hìnhnày bao g m cả việc chuyển làn và hành vi tăng tốc Mục đích ngắn hạn của ngườilái xe được xác định bởi làn xe mục tiêu Người lái xe muốn chuyền làn đường nhưngkhông thể thực hiện việc chuyển làn xe ngay được sẽ lựa chọn một kế hoạch ngănhan dé chuyên qua làn đường mong muốn Tận dụng khoảng cách mục tiêu, người láixe bat đầu điều chỉnh hành vi tăng tốc để bat đầu việc chuyền làn đường Vì vậy, môhình này đã bao g m sự phụ thuộc lẫn nhau giữa việc chuyển làn xe và hành vi tăngtốc Việc lan xe cân nhac chuyển làn xe bắt buộc và chuyển làn xe tự do Vì vậy, môhình cho phép sự thỏa hiệp giữa các cân nhắc Hon thé nữa, mô hình chuyền làn xetong hợp khắc phục khó khăn trong điều kiện hạn chế, điều mà gây ra tình huốngchuyển làn xe bắt buộc, các thành phan cua mo hinh miéu ta su lua chon khoang cachmục tiêu va hành vi tăng tốc [12]

23

2.3 Các mô hình nghiên cứu sự chuyền động của xe trong giao thông:

Mô hình giao thông vi mô mô tả sự tương tác giữa các xe riêng biệt Vì không

thể dự báo được hành vi của mỗi lái xe một cách hoàn toàn chắc chắn, những mô hìnhngẫu nhiên thường được sử dụng cho mục đích này Chúng được thực hiện dưới dạngmô hình mô phỏng băng máy tính Đặc tính hành vi của người lái xe và các đặt tínhcủa xe (loại phương tiện, kích thước, ) tại thời điểm ¢+At được tính toán dựa trêncơ sở các giá trị của chúng ở thời điểm t, ví dụ như vị trí và vận tốc Trái ngược với

mô hình vĩ mô phương pháp này sẽ dễ dàng định rõ các loại xe và người lái khác

nhau.

Nhiều nghiên cứu trước đây về việc phát triển các mô hình mô tả sự chuyển

động của các phương tiện giao thông trong dòng xe, đã được quan tâm nghiên cứu

hơn một nữa thế ký trước ( Pipe, 1953; Brackstone và MeDonald, 1999) Hiện nay,trong lĩnh vực này đã có các nghiên cứu về dòng xe và mô phỏng phát triển với sốlượng lớn các mô hình nghiên cứu Những mô hình này có thể được tìm thấy ở rấtnhiều nghiên cứu như: Brackstone and McDonald (1999), Ahmed (1999), Hoogendon

and Bovy (2001), Olstam and Tapani (200), and Toledo (2007).

Sod mô tả các mô hình khác nhau có thé nghiên cứu trong chuyền động dòngXe

General Motorsnonlinear modelsCar-following models

Safety distancecollision avoidance

2

¬

Psychophysical oraction point modelsModels for vehicular

movements

~

Free accelerationmodels

Lane-changing )

models Fuzzy logic models

N

Cellular automatamodels Other models

`

Hình 5: Tập hợp các mô hình cho sự chuyển động của xe [11]Theo như mô sơ đ phan chia các trường hợp ở trên Trong phạm vi dé tài chỉnghiên cứu mô hình xe theo xe (Car-following) và mô hình tế bào (Cellular automata)

2.3.1 Mô hình xe theo xe (Car-following model)

Mô hình xe theo xe (Car-following models) mô tả sự ảnh hưởng, tác động giữacác phương tiện lưu thông trên cùng một làn xe (Brackstone and McDonald, 1999).

Mô hình này cung cấp nên tản cơ bản hệ thống mô phỏng giao thông, phần chính củamô phỏng vi mô mô hình chuyển động của phương tiện giao thông (microscopicvehicular movements modellings) Có ba mô hình đặc tính chính được đề cập trongphan này, Mô hình phi tuyến tổng quát (General Motors nonlinear models), mô hình

tránh va cham (collision avoidance models), mô hình psychophysical models.

2.3.2 Mô hình phi tuyến tổng quát ( General Motors nonlinear models)

Mô hình phi tuyến tổng quát (GM model), hoặc đôi khi được gọi là mô hìnhGHR (Gazis-Herman-Rothery) (Brackstone and Mcdonald, 1999) xuất phát từ mộtloạt nghiên cứu được tiến hành tại phòng nghiên cứu (General Motors research) tạiDetroit vào cuối những năm 1950 (Chandler và cộng sự., 1958; Gazis và cộng sự.,

1959, 1961) Day là mô hình giả định các hành vi sau đây được kích thích bởi những

thay đối của điều kiện lái xe Tốc độ của xe sau bị ảnh hưởng bởi tốc độ của xe trướcđó, và tốc độ khác nhau giữa các xe theo từng cặp Công thức chung nhất được xác

định như sau:

Avyn(t-T)

Ay (t) = ay (0) ro (2 1)Trong đó:

a„(£) : Gia tốc của xe n tại thời điểm tf,Vn(t) : Tốc độ của xe n tại thời điểm /,

Ax,, : Khoản cách giữa xe thứ _n và xe thứ n-/

Av, : Tốc độ của xe thứ ø và xe thứ n-/

7 : Thời gian phản ứng của lái xe

Một số lượng lớn các nghiên cứu đã được lập trên việc hiệu chỉnh và đánh giá

mô hình GM models Tuy nhiên các loại mô hình này hiện đang ít được sử dụng Lý

do chính là sự không xác định được chính xác các gia tri tham số, dẫn đến kết quả có

nhiều diém chưa ôn về các tham sô

2.3.3 Mô hình tránh va chạm (Collision avoidance models)

Mô hình tránh va chạm giả định răng xe đi sau duy trì một khoản cách an toànvới xe phía trước và sẽ lựa chọn tốc độ an toàn dé đảm bảo xe có thé dùng lại mộtcách an toan để tránh va chạm từ phía sau Các tác giả đã xây dựng mô hình(Kometani và Sasaki, 1959: Gipps, 1981) đã phát triển dựa trên phương trình chuyểnđộng Tuy nhiên, loại mô hình này đã bị chỉ trích là xe sau không thể phản ứng đúngvới chuyển động bất ngờ của xe trước Ví dụ, nó dé dàng gây ra một vụ va chạm từphía sau khi xe trước phanh đột ngột (Brackstone and McDonald, 1999) Dé giảiquyết van dé này Gipps (1981) đã phát triển một mô hình mà trong đó thêm cácthông số về thời gian phản ứng an toàn và khoản thời gian dự trữ

Các thông số trong mô hình sau đây tương ứng với các đặc tính của lái xe điềukhiến trực tiếp và không cần thiết để hiệu chỉnh Khi giá tri thực được gan cho cácthông số Mô hình này có thể đại diện cho đặc tính của dong giao thông thực tế nhưlan truyền các hỗn loạn Mô hình của Gipps đóng một vai trò quan trọng trong lĩnhvực mô phỏng giao thông và cũng đã được sử dụng nhiều trong các gói phần mềm

mô phỏng như MULTSIM (Gipps, 1986) SUMO (Kruss, 1998), AIMSUN (Barcelo,2001), SIGSIM (Silcock, 1993)

Ngoài việc mô tả hành vi theo thiéu dọc, Mô hình tránh va chạm còn có théđược điều chỉnh để mô tả chuyển động theo chiều ngang Gunay (2007) đã cô gantích hợp vào mô hình thông số độc lệch ngang vào trong mô hình Gipps Nghiên cứunày là đầu tiên thảo luận về duy chuyền hai chiều trong mô hình hành vi xe theo xe (car-following behaviour), nó cũng cho thay sự linh hoạt trong việc thay đổi các thuộc

tính động học

2.3.4 Mô hình chấp nhận khoảng trồng (Gap acception models)

Mô hình chấp nhận khoảng trống được phát triển từ những năm 1960(Herman and Weiss, 1961; Ahmed, 1999) Những mô hình chap nhận khoảng cáchcơ bản được đã được đề ra như van đề lựa chon kép Những mô hình này giả định bấtcứ khoảng cách được chấp nhận hoặc không được quyết định băng sự so sánh giữa

khoảng cách có săn và khoảnh cách tôi thiêu Một cách chi tiêt hon Herman and Weiss

27

(1961) giả định răng khoảng cách tối thiểu được phân bố theo hàm mũ Ngoài ra,Drew va các đ ng nghiệp (1967) giả định phân phối logarit chuẩn (lognormaldistribution), Miller (1972) giả định nó có thé là phân phối chuẩn (normal

distributed).

Su ảnh hưởng của các nhân tố khác nhau tuỳ theo hành vi khoảng trống chapnhận của tài xế đã được xem xét qua nhiều nghiên cứu, ví dụ, Daganzo (1981) đã sửdụng mô hình multinomial probit model dé dự toán các tham số của hành vi khoảngtrồng chấp nhan(gap acceptance behaviour) Mahmassani và Sheffi (1981) tìm ra consố của khoảng cách từ chối đã có tac động đáng kế vào khoảng cách tối thiểu do sựkém kiên nhẫn của lái xe Madanat et al (1994) sử dụng thời gian xếp hàng dé nghiêncứu tác động của sự kém kiên nhẫn này lên hành vi chấp nhận khoảng cách Hơn nữa,Casidy (1995) chỉ ra răng độ phù hợp của mô hình có thể được cải thiện nhờ vào sụphân biệt khoảng cách đầu tiên với khoảng cách tiếp theo và khoảng cách ở làn trongvới khoảng cách ở làn ngoài Các thông số khác ảnh hưởng đến hành vi chấp nhậnkhoảng cách bao g m các kỹ năng, tốc độ địa hình va tam quan sát, hoạt động củacảnh sát, điều kiện ánh sáng ngay, (Toledo , 2007)

Khi áp dụng hành vi chấp nhận khoảng cách vào việc diễn tập chuyển làn xe,cả khoảng cách trước (khoảng cách đến phương tiện xe phía trước bên làn đường mụctiêu) và khoảng cách sau (khoảng cách đến xe sau ở làn đường mục tiêu) đều là cácnhân tố quan trọng Gipps (1986) sử dụng mức giảm tốc độ của phương tiện chạy saulàm điểm bắt đầu của hành vi chấp nhận khoảng cách Điểm bắt đầu này được tínhbởi độ giảm tốc mà phương tiện phía sau phải áp dụng để phản ứng lại sự hiện diệncủa phương tiện mới Ahmed (1999) phát triển mô hình lựa chọn rời rạc để mô tảhành vi chấp nhận khoảng cách Mô hình của Ahmed cho phép sử dụng loạt thông sốcủa chuyển làn xe xe bắt buộc và chuyển làn xe tự do Tình huống đầu có khoảngcách tối thiểu thấp hơn tình huồng sau do yếu tổ tài xế dưới điều kiện chuyển làn bắtbuộc thường thường hành động quyết liệt hơn

Trong tình huống này, quỹ đạo chuyền làn xe thành công phụ thuộc vào sự hợp tácgiữa phương tiện muốn chuyên làn và phương tiện phía sau Các nhân tô ảnh hưởngđến hành vi chuyền làn xe là tốc độ phương tiện phía trước, khoảng cách mà việcchuyền làn phải được hoàn thành và mức quyét liệt giữa chủ thé va tài xế phía sau.

(Ahmed, 1999: Hidas, 2002)

2.4 Quỹ dao xe và các tham biến vi mô:

Nghiên cứu đặc tính của dòng giao thông ở tầm vi mô Theo cách tiếp cận ởtầm vi mô, mỗi xe sẽ được xét một cách riêng rẽ |3]

thời gian (x-?).

Vị trí của xe theo thời gian được gọi là quỹ đạo xe Ở đây, điểm cuối cùng củaxe sau được lay làm điểm mốc cho quỹ đạo xe Trong hình 2.1, quỹ đạo xe của xe a

và ai là đường đen đậm và vung mâu ghi mờ biêu thị toàn bộ chiêu dài xe.

Trong cùng một làn xe thi hai quỹ đạo không thé cat nhau Tốc độ xe chạy Vađược xác định băng đạo hàm của quỹ đạo xe và đạo hàm bậc hai là gia toc xe chay

29

aq Với xe tang toc thì có giá trị dương cho ag và với xe giảm toc thì cho giá trị âmcho ag.

Tương tu như khoảng cách quãng đường, các xe sé cach nhau một khoảng theothời gian gọi là khoảng cách thời gian (headway) h Khoảng cách thời gian này sẽ bao

g m khoảng trồng (gap) g và khoảng chiếm dụng thời gian (occupancy) o

Khi chuyển động với vận tốc không đổi hay nói cách khác là bỏ qua gia tốc,khoảng chiếm dụng thời gian được viết như sau:

Chênh lệch vận tốc Av được xác định như sau

AW„(t) = Vasi(t) — Valt) = S2 (2.8)

2.5 Các tham biến vi mô — khoảng quan trắc:

Các tham biến dùng giải thích bản chất riêng của giao thông thông qua cácbiến liên tục [3]

S¡: Khoảng quan trắc hình chữ nhật bao quanh một đoạn đường có chiềudai AX trong một khoảng thời gian vô cùng nhỏ dt Khoảng này gần nhưtrùng với khoảng vị trí AX tại thời điểm tị Giả thiết rằng có n xe đi quakhoảng này và được biểu thị bang chỉ số i Mỗi khoảng vi trí có thể đượcghi lại bằng camera chuyên dung.

So: Khoảng quan trắc chữ nhật miêu tả một đoạn đường vô cùng nhỏ dxtrong khoản thời gian AT Khoảng này gần như trùng với khoảng thờigian AT tại vị trí x2 Trong các phép đạo hàm sau nảy giả thiết rằng cóm quỹ đạo xe cắt qua khoảng quan trắc và sử dung chỉ số j cho m xenày camera chuyên dụng được đặt ở nhiều vị trí của mạng đường để

thu thập dữ liệu giao thông theo các bước thời gian.

31

tiêu tốn (time spent) bởi xe nay trong khoảng thời gian quan trắc là hìnhchiếu lên trục thời gian ¿.

jf

Si

distance travelledby vehicle a

Xe máyHướng - Đoạn đường Chiêu dài | Thời gian Vi» (m/s)

Đường Tô HiénThanh

Hướng Ly Thường Kiệt -> Thành Thái | 894 (m) 128.7 6.9Hướng Thành Thái -> Lý Thường Kiệt | 894(m) 114.9 78

Bảng 2: Kết quả khảo sát vận tốc trung bình thực té cua xe ôtô

Xe 6 tdNo Hướng - Doan đường Chiêu dài | Thời gian Ve» (m/s)

(s)

Ly Thuong Kiét

1 | Hướng Tô -> Hiến Thanh 3 Tháng 2 739 (m) 83.1 8.9

Hướng 3 Tháng 2 -> Tô Hiến Thành 739 (m) 71.9 10.3

Đường Thành Thái

2 | Hướng Tô -> Hiến Thành 3 Tháng 2 1,027 (m) 123.2 8.3

Hướng 3 Tháng 2 -> Tô Hiến Thành 1,027 (m) 115.5 8.9

Đường Tô HiénThanh

3 | Hướng Lý Thường Kiệt -> Thanh Thái | 894 (m) 134.1 6.7Hướng Thanh Thái -> Ly Thuong Kiệt | 894 (m) 123.8 7.2

Bang 3: Kết quả khảo sát vận tốc trung bình thực tế cua xe buýt

Xe buýtNe Hướng - Doan đường Chiêu dài | Thời gian Vụ (mm/s)

(s)

Ly Thuong Kiét1 | Hướng Tô -> Hién Thanh 3 Tháng 2 739 (m) 88.7 8.3

Hướng 3 Tháng 2 -> Tô Hiến Thành 739 (m) 76.0 9.7

Đường Thành Thái

2 | Hướng Tô -> Hiến Thành 3 Tháng 2 1,027 (m) 132.0 78Hướng 3 Thang 2 -> Tô Hiến Thành 1,027 (m) 123.2 8.3

Đường Tô HiénThanh

3 | Hướng Ly Thường Kiệt -> Thanh Thái 894 (m) 123.8 7.2

Hướng Thành Thái -> Lý Thường Kiệt 894 (m) 134.1 6.7

33

Bảng 4: Kết quả khảo sát vận tốc trung bình thực té của xe tải

Xe tảiNo Hướng - Doan đường Chiêu dài | Thời gian Ve» (m/s)

Đường Tô HiénThanh

3 | Hướng Lý Thường Kiệt -> Thanh Thái | 894(m) 119.2 7.5Hướng Thanh Thái -> Lý Thường Kiệt | 894 (m) 111.0 8.1

Kết quả tinh toán so sánh giữa thực tế va mô hình được trình bay trong Bang

Bang 5: So sảnh giữa toc độ thực tế với mô hình dự bdo

Thực tế Mô hình

No| Tuyến đường Loại xe Thời Vụ Thời Vụ rn oj

gian (s) | (m/s) | gian (s) | (m/s) acexe may 82.3 9.0 3.7%¡ | Lý Thường Kiệt ô tô 77.5 9.6 79.4 94 -2.2%

xe buýt 82.3 9.0 3.7%xe tải 75.3 9.9 -5.2%xe may 112.1 9.2 -8.2%2 Đường Thành ô tô 119.4 8.6 121.7 8.5 -1.6%

Thai xe buyt 127.6 8.1 4.9%

xe tai 127.6 8.1 4.9%xe may 121.8 74 -1.4%

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHAP VA NOI DUNG

NGHIEN CUU3.1 Khái quát.

Trong kỹ thuật giao thông, hầu hết các van dé được giải quyết thường dựa vào cácphép tính tổng hợp như: lưu lượng xe , mật độ xe, tốc độ trung bình, và thời gian

trung bình Vì vậy quá trình nghiên cứu được thực hiện từng bước như sau:

e Khao sát các thông số của dòng xe trên đường tại vị trí được xác định tạicác vị trí khảo sát là các đường thắng năm ngoài ảnh hưởng của nút giao

Quá trình xây dựng mô hình mô phỏng được mô tả sơ bộ quasod g m có

các bước chính, chỉ tiết từng bước được thé hiện qua so d_ sau:

FA FA a Ak qa Xây dựng các

Mục teu nghién > Thu ap 50 feu » thuật toán mô

8 phong

Đánh giá kết Tiên hành mô Thiết kế giao

quả và ra quyêt < phỏng băng CJ die ời dì

định NETLOGO fen NEUOT dung

Hình 10: Sơ đồ tính toán3.2 Thu thập số liệu:

Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu này bao g m các dữ liệu về hình học đường,

lưu lượng giao thông, thời gian đi lại Các dữ liệu này sẽ được thu thập thông qua

khảo sát thực tế tại hiện trường băng camera quan trắc Thời gian nghiên cứu là vào

cận gid cao điềm.

35

Hình học đường: Bao g m số làn xe, chiều rộng mỗi làn, phân lu ng xe, độ dốc

đường bán kính đường cong đường

Lưu lượng xe: Thông thường, lưu lượng xe được đếm trong điều kiện thời tiếtbình thường (không mưa) không dém vao ngày nghỉ (thứ bảy hay chủ nhật) hay ngàylễ và thường ở giờ cao điểm (7 — 9 giờ sáng, 11 — 1 giờ trưa, 4— 6 giờ chiều) Trongthời điểm ấy, số lượng xe sử dụng đường là lớn nhất Có rất nhiều phương pháp điểmnhư đếm bang tay, hoặc đếm bang máy bang cách sử dụng máy quay video, dùng tiah ng ngoại hay thanh siêu âm (Infrared, ultrasonic beams) Có thé đếm giữa mỗiđoạn đường hoặc đếm ở các giao lộ sau đó lấy giá trị trung bình của hai giao lộ Déđếm lưu lượng xe chạy trên mỗi đoạn đường, phương pháp đếm trên từng đoạn đường

cho kết quả chính xác nhất, nhưng bên cạnh đó, nó tốn rất nhiều thời gian và công

sức Chúng ta có thé tham khảo một phương pháp bằng cách đếm xe trong một thờigian ngăn sau đó suy ra lưu lượng xe trong một thời gian dài hơn như sau:

Qangan : Luu lượng đã được do tai vi tri A trong thời gian ngăn;

Qs": Lưu lượng xe tại vị trí B trong thời gian dài;

Qp"Sắ" : Luu lượng xe tại vị trí B trong thời gian ngăn.

Công thức này được áp dụng khi vị trí B ở gần và có các đặc điểm giống nhưvị trí cần đo A

Thời gian đi: Có nhiều phương pháp xác định thời gian cần thiết để xe dichuyền hết đoạn đường Thời gian đi được tính bao g m cả thời gian dừng lại ở cácgiao lộ do tín hiệu điều khiến giao thông và thời gian mất do giảm tốc tại giao lộ Cóthé áp dụng phương pháp Test Car Techique như sau: Sử dụng một xe thử chạy vớitốc độ trung bình của dòng xe Sau đó ghi lại thời gian xe chạy ở từng đoạn đường

vài con số cô định r ira quyết định Dé diễn tả sự biến thiên lưu lượng, Tác giả bài

báo TS.Chu Công Minh [3] xây dựng các biểu d mat độ lưu lượng cho mỗi chiềuxe chạy trên mỗi đoạn đường Sau đó, tạo các biến ngẫu nhiên dựa trên những hàmmật độ đó nhăm đại điện cho lưu lượng xe ở mỗi đoạn đường Sau đây, một ví dụminh hoạ cho việc xây dựng hàm mật độ phân phối đơn giản nhất: Phân phối tam

giác.

Trong hình bên, a, b lần lượt là các giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của lưu lượngxe chạy trên đoạn đường cần quan tâm Còn c là giá trị trung bình (mean) Trước hết,ta có thé tạo biến ngẫu nhiên cho tam giác đ ng dạng (0,1,c’) trước, 0< c’< 1, sau đóphát triển cho tam giác (a,b,c) băng cách sử dụng công thức x’ = at (b-a)x

| Phát triển biến ngẫu nhiên cho U ~ U(0.1);1 Nếu U<c, gán x = (cU)!” Ngược lại, gan x = 1 — [(1-c)(1-U)]!”

37

3.3 Xây dựng chương trình mô phỏng bằng phần mềm Netlogo3.3.1 Giới thiệu phan mềm Netlogo

NetLogo là một môi trường mô phỏng da tác tử được viết bang Java đơn giảnnhưng mạnh mẽ Nó cho phép người thiết kế tập trung vào các thuộc tính và hành vi

của môi trường va tác tử hơn là đi sâu vào mã ngu n phức tạp Tác tử được lập trình

sao cho chúng có thé tương tác với nhau và tương tác và môi trường môi trường xungquanh, vi dụ như tác tử có thé "yêu cau" tác tử đi trước nó Nó cho phép chúng ta tạogiao diện tương tác cho mỗi mô hình với đầu vào (sliders v.v ) dé thay đôi các biếnsố và đầu ra (graphs v.v ) dé phân tích đánh giá thông qua kết quả được xuất ra từ

a5 | Chieu E->W Chieu W->E

— Í= clear lable = Motorcycle: 4384 Veh/h ~ Motorcycle: 3304 Veh/h101 -24.5 ~ Car: 268 Veh/h ~ Car: 216 Veh/h

Time /10 (giay) ~ Truck: 100 Veh/h ~ 25% ~ Truck: 120 Veh/h ~ 31%

show ~ Bus: 40 Veh/h ~ 10% ~ Bus: 48 Veh/h ~ 13%

Hình 12: Giao điện của một chương trình mô phỏng viết bằng Netlogo

set velocity [velocity] of car-aheadforeach [ 90 270 ]

if ? = 90set deltaV abs ((velocity - ([velocity] of car-ahead)))set DeltaxX max-dist

;set location (xcor)set acceleration ( 0.385 * (velocity ^ 0.445) / (DeltaX 4 0.197) * (DeltaV 4 0.841) * (0.938 4 delta_pn) * (0.546 4 delta_gn) * (0.899if ? = 270

set DeltaX max-dist;set location (xcor)

set acceleration ( 0.385 * (velocity 4 0.445) / (DeltaX ^ 0.197) * (DeltaV 4 0.841) * (0.938 A delta_pn) * (0.546 A delta_gn) * (0.899

set deceleration ( -1.537 * (velocity “ 0.398) / (DeltaX 4 0.725) * (DeltaV ^ 0.519) * (0.703 4 delta_pn) * (1.064 4 delta_gn) * (1.02

Hình 13: Giao điện coding của phan mém Netlogo

3.3.2 Xây dựng mô hình mo phỏng dựa trên Agent (Agent-Based model)

Mô hình dựa trên agent, gọi tắt là ABM (Agent-Based Modeling) là mô hìnhdùng dé mô phỏng các hành động không đ ng nhất của các thực thé tự trị trong một

môi trường và sự tương tác giữa chúng.

Bang việc mô phỏng lại hoạt động và tương tác giữa các thực thé giống nhưagent, ABM được sử dụng dễ tái tạo hay dự đoán sự hiện diện của những những hiệntượng phức tạp ABM đặc biệt được dùng để nghiên cứu các hệ thống phức hợp.Trong những hệ thống nay, ta sử dụng những nguyên tắc ở mức độ vi mô dé tạo ranhững hiện tượng mang tính vĩ mô Những hiện tượng nổi bật này không thể được

giải thích bởi một đơn vi vi mô đơn lẻ

Có thể coi ABM là một kỹ thuật mô phỏng mạnh mẽ được sử dụng nhiều nămqua, trong đó có cả các ứng dụng liên quan đến rất nhiều lĩnh vực khác nhau ABMcó một số tên gọi khác nhau như ABS ( Agent-Based Systems ), IBM (Individual-

Based Modeling) hay ABMS (Agent-Based Modeling and Simulating).

39