Mô phỏng giao thông sử dụng cellular automata

Mô giao thông sử dụng Cellular Automata LỜI CAM ðOAN Tơi cam đoan rằng, ngoại trừ kết tham khảo từ cơng trình khác ghi rõ luận văn, cơng việc trình bày luận văn tơi thực chưa có phần nội dung luận văn ñược nộp ñể lấy cấp trường trường khác Ngày 23 tháng 06 năm 2009 Võ Hồng Thanh -i- Mô giao thông sử dụng Cellular Automata LỜI CẢM ƠN Tôi xin gởi lời cảm ơn chân thành sâu sắc ñến TS Trần Văn Hồi, người Thầy tận tình hướng dẫn tơi suốt trình làm luận văn cao học tạo điều kiện để tơi hồn thành luận văn Tơi xin cảm ơn gia đình ñộng viên tạo ñiều kiện tốt ñể tơi tiếp tục theo đuổi việc học tập nghiên cứu Tôi trân trọng dành tặng thành luận văn cho Cha Mẹ Nhờ công lao dưỡng dục Người mà chúng có thành ngày hôm Con xin hứa tiếp tục cố gắng phấn ñấu ñể vươn cao - ii - Mô giao thông sử dụng Cellular Automata TÓM TẮT LUẬN VĂN Khi số lượng phương tiện giao thơng tăng lên mà kết tình trạng kẹt xe xảy thường xuyên liên tục thành phố lớn, đặc biệt Việt Nam, địi hỏi phải có giải pháp để giải vần đề Hiểu biết dầy ñủ hệ thống nguyên nhân tình trạng trạng kẹt xe bước để giải tình trạng kẹt xe cách ñầy ñủ hiệu Ngoài ra, thay ñổi hệ thống giao thơng thay đổi hệ thống tín hiệu giao thơng cần xem xét ảnh hưởng trước áp dụng lên hệ thống thực Trong trường hợp này, mơ hình mơ ñược sử dụng ñể giúp ñỡ cho trình định Các mơ hình mơ giao thơng, bản, chia thành hai loại gồm có macroscopic microscopic Các mơ hình macroscopic xem xét mối quan hệ giửa lưu lượng giao thơng, mật độ phương tiện vận tốc trung bình phương tiện tham gia giao thơng Trong đó, mơ hình microsopic xem xét di chuyển phương tiện riêng rẻ Vấn đề mơ hình microscopic xuất kết hợp nhiều loại phương tiện với hành vi ñặc thù ñặc biệt áp dụng cho luồng giao thơng đặc thù Việt Nam Nghiên cứu luận văn ñề xuất hướng tiếp cận sử dụng mơ hình Cellular Automata (CA) Hệ thống thực tái mơ hình CA trạng thái phương tiện điều khiển luật luật vật lý, luật hành vi… Ngồi ra, chúng tơi xây dựng framework hỗ trợ người dùng dể dàng tích hợp luật vào mơ hình mơ nhằm xem xét ảnh hưởng lên hành vi người ñiều khiển phương tiện giao thông - iii - Mô giao thông sử dụng Cellular Automata ABSTRACT The growing volumes of vehicular traffic result in traffic jam in large cities, especially in Vietnam, requires a new approach to tackle this problem An understanding of the system and finding the source of emerging problems should be the first step in the approach to resolve the traffic jam effectively and completely Additionally, when changes to the road network are planned and traffic control systems are set up, it is usually not possible to test in advance the resulting effects in the real world In such situations simulation models can be of great help Traffic simulation models can roughly be divided into macroscopic and microscopic ones When macroscopic models examine the dependencies between traffic flow, traffic volume, and average velocities, microscopic models investigate the movements of individual vehicles A main challenge in microscopic simulation comes from a combination of complex movement of heterogeneous vehicles Additionally, behavior of Vietnamese drivers increases the complexity of the simulation The research in this thesis presents an approach which bases on Cellular Automata (CA) models A real system is replicated by a CA model in which state transition is governed by rules, for example, physical rules, driver behavior rules and so on This work concentrates on building a framework based on CA to help users to easily integrate rules into the simulation model of vehicle movement - iv - Mô giao thông sử dụng Cellular Automata Mục Lục TÓM TẮT LUẬN VĂN ABSTRACT Chương I Phát biểu vấn ñề I.1 Vấn đề giao thơng I.2 Mục tiêu ñề tài I.3 Bố cục luận văn Chương II Tổng quan cơng trình II.1 Các khái niệm luồng giao thông II.2 Các pha luồng giao thơng II.3 Khái niệm Cellular Automata (CA) II.4 Các mơ hình mơ giao thơng sử dụng CA II.4.1 Mô hình CA cho đường II.4.2 Mơ hình CA cho nhiều ñường II.4.3 Mơ hình CA cho giao thơng thị Chương III Mơ hình hóa Phương pháp giải III.1 Mơ hình hóa thành phần luồng giao thông III.2 Mơ hình III.3 Kiến trúc hệ thống III.3.1 Kiến trúc khối thu thập liệu III.3.2 Kiến trúc khối CA Engine III.3.3 Kiến trúc khối luật di chuyển III.3.4 Kiến trúc khối kết Chương IV Kết ðánh giá IV.1 Giao diện ứng dụng IV.2 Kết mơ cho đoạn đường -v- Mô giao thông sử dụng Cellular Automata IV.3 Kết mơ cho đoạn ñường có giao lộ Chương V Kết luận Hướng nghiên cứu V.1 Kết luận V.2 Hướng nghiên cứu Những cơng trình cơng bố Tài liệu tham khảo Phụ Lục 1: Bảng ñối chiếu thuật ngữ Anh-Việt - vi - Mô giao thơng sử dụng Cellular Automata Danh Mục Hình Hình II.1: Lược ñồ Hình II.2: Trạng thái siêu bền vững lược ñồ lưu lượng-mật ñộ Hình II.3: Phân phối khoảng cách thời gian với giá trị mật ñộ Hình II.4: CA với số lân cận bán kính R = Hình II.5: Dãy cell mơ hình NaSch giá trị trạng thái Hình II.6: Lược đồ mô hỉnh VDR Hình II.7: Mơ hình BML với cấu hình ban đầu trạng thái kẹt xe Hình III.1: Rời rạc hóa ñoạn ñường Hình III.2: Giao lộ rời rạc hóa Hình III.3: Kiến trúc hệ thống Hình III.4: Kiến trúc khối thu thập liệu Hình III.5: Kiến trúc khối CA Engine Hình III.6: Kiến trúc khối luật di chuyển Hình III.7: Luật di chuyển cho ñường sử dụng Prolog Hình III.8: Hiện thực luật acceleration sử dụng Prolog Hình III.9: Kiến trúc khối hiển thị kết Hình IV.1: Giao diện ứng dụng Hình IV.2: Lược đồ lưu lượng-vận tốc ñoạn ñường Hình IV.3: So sánh lược đồ lưu lượng-vận tốc cho loại giao lộ Hình IV.4: Lược đồ lưu lượng-vận tốc với chu kỳ tín hiệu giao thơng - vii - Mô giao thông sử dụng Cellular Automata Danh Mục Bảng Bảng IV.1: Loại xe lưu lượng ñoạn ñường thực tế Bảng IV.2: Kết mô cho ñoạn ñường Bảng IV.3: Kết mô cho giao lộ tín hiệu giao thơng Bảng IV.4: Kết mô cho loại giao lộ Bảng IV.5: Kết mơ cho chu kỳ tín hiệu giao thông khác - viii - Mô giao thông sử dụng Cellular Automata Chương I I.1 Phát biểu vấn đề Vấn đề giao thơng Trong sống ngày, cần di chuyển qua lại nơi chẳng hạn từ nhà ñến trường, từ nhà đến cơng sở… nhu cầu ñi lại khác hầu hết ñều di chuyển ñường phương tiện giao thơng – đặc biệt xe gắn máy Khi số lượng đối tượng tham gia giao thơng số lượng xe tăng lên tình trạng hỗn loạn vấn ñề kẹt xe diễn phức tạp ðể giải tình trạng cần có giải pháp ñể quản lý hiệu luồng giao thông từ nhà nghiên cứu Xây dựng hệ thống giao thông hoàn toàn an toàn hiệu giải pháp khơng khả thi nhiều lý nhà nghiên cứu cần lựa chọn ñưa giải pháp nhằm sử dụng hiệu hệ thống giao thông Sử dụng hiệu hệ thống giao thong nhằm tập trung vào quản lý ñiều khiển luồng giao thông cho thuận lợi an tồn cho người tham gia giao thơng, khơng muốn chuyển đường đơng nghẹt người có đường khác khơng bị kẹt ðể giải vấn đề gặp phải điều khiển luồng giao thơng, nhà nghiên cứu đề xuất nhiều mơ hình khác Một số mơ hình sử dụng kỷ thuật mơ để xây dựng nên tranh tồn cảnh tình trạng giao thơng kết thống kê ñể xây dựng kế hoạch quản lý giao thơng hiệu Các mơ hình mơ cho giao thơng chia làm hai nhóm mơ hình macroscopic microscopic Mơ hình macroscopic xem q trình di chuyển luồng giao thông thể thống không tách rời Các lý thuyết cho điều khiển luồng giao thơng cho cách tiếp cận gồm có lý thuyết động học chất lỏng lý thuyết động lực chất khí Nhược điểm mơ hình macroscopic khơng xem xét ñến hành vi ñối tượng ñiều khiển phương tiện giao thơng riêng lẻ nhiên lại ngun nhân tình trạng kẹt xe diễn phức tạp -9- Mô giao thông sử dụng Cellular Automata Trong đó, mơ hình microscopic xem xét di chuyển phương tiện ñơn lẻ luồng giao thông thường sử dụng lý thuyết car-following cho hướng tiếp cận Các lý thuyết áp dụng cho hướng tiếp cận microscopic hay macroscopic nêu áp dụng cho môi trường liên tục khơng gian và/hoặc thời gian khó thực mơi trường rời rạc Nhận thấy vấn đề này, nghiên cứu gần sử dụng mơ hính Cellular Automata (CA) cho hướng tiếp cận microscopic, mơ hình CA có lợi áp dụng cho mơi trường rời rạc khơng gian thời gian Vì mơ hình CA dễ dàng thực thành chương trình mơ Q trình di chuyển phương tiện mơ hình CA điều khiển tập luật cách tiếp cận cho phép tìm hiểu khía cạnh liên quan ñến hành vi người tham gia giao thông tác động yếu tố bên ngồi như: vấn đề luật pháp, ảnh hưởng tín hiệu giao thơng, đặc biệt vấn ñề tâm lý người tham gia giao thông tác động ngoại cảnh mà mơ hình trước khó thực Ngồi ra, mơ hình sử dụng cho mơ phỏng, yếu tố quan trọng ảnh hưởng ñến việc lựa chọn mơ hình tốc độ xử lý ðặc biệt hệ thống mô thời gian thực với số lượng phương tiện tham gia giao thông lớn u cầu tốc độ xử lý trở nên quan trọng I.2 Mục tiêu ñề tài Tại thành phố lớn, ñặc biệt Việt Nam, vào cao điểm tình trạng kẹt xe ñã trở nên phổ biến xảy thường xuyên Tìm hiểu nguyên nhân tình trạng kẹt xe có nhiều ý nghĩa việc hỗ trợ cho việc lập kế hoạch ñiều hành mạng lưới giao thơng Một cách hiệu để tìm hiểu nguyên nhân tình trạng sử dụng mơ hình mơ Với mục tiêu hỗ trợ cho nhà nghiên cứu dễ dàng ñặc tả mơ hình cho mơ giao thơng, đề tài hướng đến xây dựng - 10 - Mơ giao thông sử dụng Cellular Automata IV.2 Kết mô cho ñoạn ñường ðể ñánh giá hệ thống luật mơ tả Chương III Hệ thống sử dụng để mơ cho đoạn đường thực tế có chiều dài L = 910 cell (≈ 2km) với bốn loại phương tiện tham gia giao thông gồm có: xe máy, xe du lịch, xe bus xe tải Lưu lượng giao thơng đoạn đường cho Bảng IV.1 Loại xe Xe máy Xe du lịch Xe bus Xe tải Tổng lưu lượng (veh/h) Lưu lượng (veh/h) 3780 Vận tốc (km/h) Vận tốc trung bình (km/h) 30 240 4830 30 780 32 20 26 20 Bảng IV.1: Loại xe lưu lượng ñoạn ñường thực tế (ñoạn ñường hướng Ngã An Sương – Ngã Thuận Kiều dự án quy hoạch tuyến Metro monorail 2010, Tp Hồ Chí Minh) Thơng tin thống kê ñược thu thập sau 200 bước lặp, thời gian bước lặp tương ứng với ∆T = 1s Do sau bước di chuyển, xe thay đổi vận tốc lượng ∆V ≈ 8km/h chọn vmax = (≈ 40km/h) vận tốc tối ña loại xe di chuyển thị Lưu lượng giao thơng q vận tốc trung bình khoảng cách v (vận tốc trung bình xe đoạn đường) tính tốn theo cơng thức: N T mp q = v= (11) N N ∑1 v(i) mật độ giao thơng k suy từ cơng thức: - 40 - (12) Mô giao thông sử dụng Cellular Automata k = q v (13) N số xe ñi qua ñiểm quan sát Tmp thời gian tiến hành tính tốn Giả thiết rằng, ban đầu đoạn đường khơng có xe lưu thơng nghĩa mật độ ban đầu khơng Ngồi ra, giả sử xe tham gia vào mô không bị thay ñổi xe ñi vào/ra từ ngõ hẻm hay ñường nối Bảng IV.2 cho biết kết mơ sau 3600 bước lặp Khi q trình mơ bắt đầu, dễ dàng nhận thấy lưu lượng giao thơng có giá trị tương đối nhỏ sau giá trị tăng lên nhanh chóng ñó mật ñộ phương tiện nhỏ, xe xa nên có xu hướng chạy với vận tốc tối ña mong muốn Sau khoảng thời gian thực thi, số lượng xe tham gia giao thông tăng lên dẫn ñến mật ñộ phương tiện tăng lên làm cho xe tương tác nhiều với nghĩa xe lúc phải ñiều chỉnh lại vận tốc để đồng với phương tiện xung quanh nhằm tránh va chạm, vận tốc trung bình luồng giao thơng khơng thay đổi nhiều giữ ổn ñịnh Bước 200 400 600 800 1000 Loại xe Xe máy Xe du lịch Xe bus Xe tải Xe máy Xe du lịch Xe bus Xe tải Xe máy Xe du lịch Xe bus Xe tải Xe máy Xe du lịch Xe bus Xe tải Xe máy Xe du lịch Xe bus Lưu lượng (veh/h) 1386 162 18 54 2700 180 18 252 2868 180 30 354 3042 184 27 418 3150 187 28 Tổng lưu lượng (veh/h) 1620 3150 3432 3671 3793 - 41 - Vận tốc trung bình (km/h) 31.765 29.4206 31.6 28.44 31.3492 29.625 31.6 18.0571 31.4639 29.3195 31.6 16.949 31.448 29.0059 31.6 16.4792 31.4752 28.9976 32.4102 Vận tốc trung bình xe (km/h) 31.3907 29.5143 28.8096 28.3899 28.4443 Mô giao thông sử dụng Cellular Automata 1200 1400 1600 1800 2000 2200 2400 2600 2800 3000 3200 3400 3600 Xe tải Xe máy Xe du lịch Xe bus Xe tải Xe máy Xe du lịch Xe bus Xe tải Xe máy Xe du lịch Xe bus Xe tải Xe máy Xe du lịch Xe bus Xe tải Xe máy Xe du lịch Xe bus Xe tải Xe máy Xe du lịch Xe bus Xe tải Xe máy Xe du lịch Xe bus Xe tải Xe máy Xe du lịch Xe bus Xe tải Xe máy Xe du lịch Xe bus Xe tải Xe máy Xe du lịch Xe bus Xe tải Xe máy Xe du lịch Xe bus Xe tải Xe máy Xe du lịch Xe bus Xe tải Xe máy 428 3228 198 27 441 3260 187 30 447 3300 193 36 461 3304 188 34 468 3295 189 34 480 3315 193 32 486 3330 189 31 489 3360 195 33 491 3355 194 30 500 3368 200 28 508 3387 195 29 501 3397 193 30 507 3414 3894 3924 3990 3994 3998 4026 4039 4079 4079 4104 4112 4127 4147 - 42 - 16.4929 31.3976 28.7009 32.3181 16.6893 31.4314 28.479 30.4171 17.0053 31.43 28.3674 30.7044 16.9285 31.3846 28.6165 30.7557 17.1166 31.4021 28.7355 29.8211 17.0908 31.3933 28.8012 29.9053 17.3052 31.4188 29.0063 29.9819 17.3330 31.3990 28.9449 29.7801 17.3653 31.3931 28.814 29.7801 17.3213 31.3749 28.7220 29.7801 17.3479 31.388 28.7272 29.9126 17.3566 31.3608 28.8083 29.1228 17.3449 31.3514 28.4299 28.5251 28.4579 28.4693 28.4065 28.46266 28.4941 28.4966 28.4297 28.3918 28.4479 28.4072 28.3827 Mô giao thông sử dụng Cellular Automata Xe du lịch Xe bus Xe tải 196 31 506 28.8701 28.1494 17.2549 Bảng IV.2: Kết mơ cho đoạn đường Hình IV.2 lược ñồ lưu lượng-vận tốc cho ñoạn ñường vừa khảo sát so sánh với mơ hình NaSch Dễ dàng nhận thấy rằng, mơ hình NaSch xe giảm vận tốc gặp xe có vận tốc thấp phía trước với đoạn đường khơng có chướng ngại vật phía trước vận tốc trung bình xe mơ hình NaSch có giá trị tương ñối lớn Tuy nhiên, ñiều không hợp lý với giao thơng thị, xe thường có xu hướng giữ vận tốc ổn ñịnh quanh giá trị vận tốc mong muốn loại xe Vận tốc (km/h) 38 34 30 26 1500 2000 2500 3000 3500 Lưu lượng (veh/h) 4000 4500 Mơ hình Mơ hình NaSch Hình IV.2: Lược đồ lưu lượng-vận tốc đoạn đường IV.3 Kết mơ cho đoạn đường có giao lộ ðối với giao thơng thị, lưu lượng vận tốc xe tham gia giao thơng ñịnh giao lộ ñó ñối với ñoạn đường khơng có giao lộ lưu lượng xe khơng thể tăng lên giá trị cực đại mà trạng thái kẹt xe bắt ñầu xảy ðể bước đầu tiến hành mơ cho đoạn đường có giao lộ, chúng tơi dùng hai đoạn đường - 43 - Mơ giao thơng sử dụng Cellular Automata đoạn có chiều dài giao lộ đoạn giao hai đoạn đường Lưu lượng giao thơng đoạn đường sử dụng thơng tin Bảng IV.1 Kết mô giao lộ khơng có tín hiệu giao thơng cho Bảng IV.3 Các xe ñi qua giao lộ gặp xe khác đoạn đường đối diện có khả xảy va chạm với giảm vận tốc để giử an tồn, nhiên đơi xe định vuợt qua giao lộ mà khơng cần quan tâm đến xe khác va chạm với với xác suất pp Bước 150 200 250 300 350 400 Loại xe Lưu lượng (veh/h) Xe máy Xe du lịch Xe bus Xe tải Xe máy Xe du lịch Xe bus Xe tải Xe máy Xe du lịch Xe bus Xe tải Xe máy Xe du lịch Xe bus Xe tải Xe máy Xe du lịch Xe bus Xe tải Xe máy Xe du lịch Xe bus Xe tải 504 192 24 24 1134 162 18 72 1454 144 14 57 1572 132 12 48 1388 113 10 41 1215 99 36 Tổng lưu lượng (veh/h) 744 1386 1679 1764 1552 1359 Vận tốc trung bình (km/h) 16.3448 18.96 31.6 31.6 13.1319 16.4076 31.6 25.28 13.7608 14.8125 31.6 25.28 12.2982 13.7210 31.6 25.28 11.9629 13.721 31.6 25.28 11.9629 13.721 31.6 25.28 Vận tốc trung bình xe (km/h) 17.5137 13.9092 14.1383 12.6251 12.0515 12.0515 Bảng IV.3: Kết mơ cho giao lộ khơng có tín hiệu giao thơng (đoạn đường hướng tây-đơng) Các xe di qua giao lộ phải thường xuyên giảm tốc ñể tránh va chạm nguyên nhân làm cho vận tốc trung bình xe thấp Vận tốc liên tục giảm làm cho - 44 - Mô giao thông sử dụng Cellular Automata lưu lượng phương tiện giảm dẫn mật ñộ phương tiện liên tục tăng dẫn đến tình trạng kẹt xe xảy nhanh chóng Thơng thường, giao lộ điều khiển tín hiệu giao thơng Tín hiệu giao thơng hoạt động máy trạng thái mơ tả luật tập luật Hiện dề tài này, thời gian cho tín hiệu giao thơng lặp lại theo chu kỳ Khoảng thời gian cho chu kỳ T gồm ba giai đoạn: tín hiệu đèn xanh T1, tín hiệu đèn vàng T2 tín hiệu ñèn ñỏ T3 Trong chu kỳ xe di chuyển dựa trạng thái tín hiệu giao thơng, ví dụ khoảng T1 xe phép di chuyển qua giao lộ đoạn đường đối diện có tín hiệu đèn ñỏ Trong Bảng IV.4 Hình IV.3 kết giao lộ có tín hiệu giao thơng điều khiển có thời gian cho chu kỳ T = 19s so sánh với giao lộ khơng có tín hiệu giao thơng điều khiển Bước Khơng có tín hiệu Lưu lượng Vận Tốc 150 200 250 300 350 400 744 1386 1670 1764 1553 1359 Tín hiệu có chu kỳ T = 19 Lưu lượng Vận Tốc 17.5137 13.9092 14.1383 12.6251 12.0515 12.0515 936 1566 2030 2496 2406 2340 25.8545 20.619 21.5941 19.7975 17.933 16.0992 Bảng IV.4: Kết mô cho loại giao lộ (đoạn đường hướng tây-đơng) 30 VậnTốc (km/h) 25 20 15 10 500 1000 1500 2000 2500 3000 Lưu Lượng (veh/h) Khơng có tín hiệu giao thơng Tín hiệu có chu kỳ T = 19s Hình IV.3: So sánh lược ñồ lưu lượng-vận tốc cho loại giao lộ (đoạn đường hướng tây-đơng) - 45 - Mô giao thông sử dụng Cellular Automata Mặc dù so với đoạn đường giao lộ khơng có tín hiệu giao thông, lưu lượng xe với vận tốc trung bình xe qua giao lộ dã tăng lên đáng kể Bởi chu kỳ tín hiệu ñèn giao thông ngắn nên xe di chuyển tới giao lộ khả gặp tín hiệu đèn xanh lớn phép qua giao lộ nhiên xe đường ñối diện chưa ñủ thời gian ñể vượt qua giao lộ dẫn đến tình trạng xe phải chờ đồng thời vận tốc giảm liên tục có ngừng di chuyển ðây nguyên nhân làm cho tình trạng kẹt xe xảy nhanh Bảng IV.5 Hình IV.4 so sánh kết mơ cho giao lộ có chu kỳ tín hiệu giao thơng khác Bước Tín hiệu có chu kỳ T = 19 Lưu lượng Vận Tốc 150 200 300 400 500 600 700 936 1566 2496 2340 2188 1848 1645 Tín hiệu có chu kỳ T = 46 Lưu lượng Vận Tốc 25.8545 20.619 19.7975 16.0992 14.2881 13.5177 13.2356 864 1674 2400 2835 3067 3216 3317 24.0338 24.0885 24.1528 23.3771 23.0849 22.8392 20.9203 Bảng IV.5: Kết mô cho chu kỳ tín hiệu giao thơng khác (đoạn đường hướng tây-đơng) Vận tốc (km/h) 30 25 20 15 10 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 Lưu lượng (veh/h) T = 46 T = 19 Hình IV.4: Lược đồ lưu lượng-vận tốc với chu kỳ tín hiệu giao thơng (đoạn đường hướng tây-đơng) - 46 - Mơ giao thơng sử dụng Cellular Automata Rõ ràng chu kỳ T = 46s, thời gian tín hiệu đèn chu kỳ đủ lớn để xe di chuyển qua giao lộ xe ñường ñối diện bắt ñầu ñi vào giao lộ Khơng có chướng ngại vật phía trước nên xe thường xuyên giảm tốc băng qua giao lộ nên tình trạng kẹt xe khơng xảy nhanh chóng trường hợp chu kỳ tín hiệu T = 19s - 47 - Mô giao thông sử dụng Cellular Automata Chương V V.1 Kết luận Hướng nghiên cứu Kết luận Trong luận văn này, chúng tơi sử dụng cải tiến mơ hình CA để mơ hệ thống giao thơng nhằm tận dụng sức mạnh mơ hình Sử dụng mơ hình CA tạo dạng hệ thống giao thông thực bao gồm: pha tự do, pha di chuyển ñồng bộ, pha di chuyển chen lấn diện rộng… Ngoài ra, cách tiếp cận mở hướng tiếp cận cho phép tìm hiểu tác động từ hành vi người tham gia giao thơng đến trạng thái hệ thống giao thơng đặc biệt ngun nhân liên quan ñến tâm lý người ñiều khiển phương tiện giao thơng Nhằm phục vụ cho q trình mơ giao thơng, đề tài xây dựng framework phát triển mơ hình đồng thời cho phép người dùng dễ dàng bổ sung mở rộng luật cho q trình mơ Bởi hành vi người tham gia giao thông phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác (bao gồm: tâm lý người điều khiển, tình trạng đường xá…) việc hỗ trợ người dùng mô tả luật cần thiết hữu ích Ngồi việc mơ tả luật cách ñơn giản dễ dàng đóng vai trị quan trọng Sau ñề tài ñã sử dụng framework ñã xây dựng ñể tiến hành mơ cho đoạn đường với liệu thực, kết bước đầu cho kết mơ tương ñối phù hợp so với kế quan sát thực tế Tiếp chúng tơi áp dụng framework để mơ cho đoạn đường giao với giao lộ ñược ñiều khiển tín hiệu giao thơng để bước tìm hiểu tác ñộng từ hành vi người tham gia giao thơng băng qua giao lộ với tác động quyền ưu tiên, thời gian cho chu kỳ tín hiệu giao thơng - 48 - Mơ giao thông sử dụng Cellular Automata V.2 Hướng nghiên cứu Trong hướng nghiên cứu tiếp theo, ñề tài mở rộng mơ cho đường hai chiều nghiên cứu sâu hành vi người tham gia thơng đặc biệt hành vi người tham gia giao thơng giao lộ Bên cạnh mở rộng phát triển ngôn ngữ mô tả luật Một ngơn ngữ mơ tả đơn giản giúp người sử dụng dễ dàng tiếp cận so với Prolog Ngồi ra, đề tài bước đầu trình xây dựng phát triển hệ thống giao thơng an tồn hiệu bao gồm bước lập kế hoạch, mơ điều khiển luồng giao thông sử dụng kết mô - 49 - Mô giao thông sử dụng Cellular Automata Những cơng trình cơng bố [1] V H Thanh, T V Hoai (2009) A Framework for Rule-based Traffic Simulation Using Cellular Automata 4th International Conference on High Performance Scientific Computing, March 2-6, 2009, Hanoi, Vietnam - 50 - Mô giao thông sử dụng Cellular Automata Tài liệu tham khảo [1] Arto Hämäläinen (2006) Studies of Traffic Situations Using Cellular Automata Ph.D Dissertations of Laboratory of Physics Helsinki University of Technology [2] Andy IIachinski (2001) CELLULAR AUTOMATA: A Discrete Universe World Scientific Publishing Co Pte Ltd [3] Yoshiaki Takai, Katsuyuki Ecchu, Nami K Takai (1995) ”A cellular automaton model of particle motions and its applications”, The Visual Computer Springer Verlag Publishers pp 240-252 [4] S Rosswog, C Gawron, S Hasselberg, R Böning, P Wagner (2001) “Computational aspects in traffic simulation problems”, Future Generation Computer Systems, Volume 17, Issue Elsevier Science Publishers: pp 659– 665 [5] L Neubert, L Santen, A Schadschneider, M Schreckenberg (1999) “SingleVehicle Data of Highway Traffic: A Statistical Analysis”.Phys Rev E 60 6480 [6] B Chopard, M Droz (1998) Cellular Automata Modeling of Physical Systems Cambridge University Press, Cambridge, UK [7] K Nagel, M Schreckenberg (1992) “A Cellular Automaton Model for Freeway Traffic” J Phys I France 2221 [8] M Rickert, K Nagel, M Schreckenberg, A Latour (1996) “Two Lane Traffic Simulations using Cellular Automata”, Physica A: 231 [9] S C Benjamin, N F Johnson, P M Hui (1996) “Cellular Automata Models of Traffic Flow along a Highway Containing a Junction” J Phys A: Math Gen 29 pp 3119-3127 - 51 - Mô giao thông sử dụng Cellular Automata [10] R Barlovic, L Santen, A Schadschneider, M Schreckenberg (1998) “Metastable States in Cellular Automata for Traffic Flow”, Eur Phys J B 793 [11] Peter Wagner, Kai Nagel, Dietrich E Wolf (1997) “Realistic multi-lane traffic rules for cellular automata” Physica A 234 96 [12] D Helbing, M Schreckenberg (1999) “Cellular Automata Simulating Experimental Properties of Traffic Flow”, Phys Rev E 59 R2505 [13] D Chowdhury, A Schadschneider (1999) “Self-organization of traffic jams in cities: Effects of stochastic dynamics and signal periods” Physical Review E 59 (2), pp 1311–1314 [14] D Helbing, K Nagel (2004) “The physics of traffic and regional development” Contemporary Physics 45 pp 405–426 [15] Sven Maerivoet, Bart de Moor (2005) “Cellular automata models of road traffic” Physics Reports, Volume 419, Issue 1, pp 1-64 [16] F L Hall, B L Allen, M A Gunter (1986) “Empirical Analysis of Freeway Flow- Density Relationships”, Transpn Res A 20A 197 [18] A Schadschneider et al (2003) “Platoon Formation in a Traffic Model with Variable Anticipation”, cond-mat/0306531 [19] H K Lee, R Barlovic, M Schreckenberg, D Kim (2004) “Mechanical Restriction versus Human Overreaction Triggering Congested Traffic States” condmat/0404315 - 52 - Mô giao thơng sử dụng Cellular Automata Phụ Lục 1: Bảng đối chiếu thuật ngữ Anh-Việt Thuật ngữ tiếng Anh Thuật ngữ tiếng Việt fluid-dynamical theory Lý thuyết ñộng học chất lỏng gas-kinetic theory Flow / flow rate / flux thuyết ñộng lực học chất khí lưu lượng giao thơng Density Mật ñộ phương tiện average velocity Vận tốc trung bình Time headway / headway khoảng cách thời gian distance headway khoảng cách khơng gian fundamental diagram lược đồ metastable state Trạng thái siêu bền vững non-equilibrium many-body system dynamic phase Hệ thống không cân gồm nhiều thành phần pha ñộng Free flow phase pha tự congested phase pha tắc nghẽn synchronized traffic di chuyển ñồng stationary and homogeneous Flow wide moving jam Luồng giao thông tĩnh ñồng di chuyển chen lấn diện rộng Stop-and-go Dừng-và-chạy formation of jam hình dạng trình kẹt xe Neighborhood cell lân cận deterministic cellular automata CA tất ñịnh stochastic cellular automata CA ngẫu nhiên Seft-organization trình tự tổ chức: Link / road ñoạn ñường Intersection giao lộ / ngã tư single lane road đường có - 53 - Viết tắt Mô giao thông sử dụng Cellular Automata City traffic giao thơng thị multi-lane road đường có nhiều đường slow to start khởi động chậm cyclic boundary biên vịng open boundary biên mở - 54 - ... mơ cho giao lộ khơng có tín hiệu giao thông Bảng IV.4: Kết mô cho loại giao lộ Bảng IV.5: Kết mô cho chu kỳ tín hiệu giao thơng khác - viii - Mô giao thông sử dụng Cellular Automata. .. chỉnh sửa luật cho phù hợp với tình hình giao thơng - 26 - Mô giao thông sử dụng Cellular Automata Chương III Mơ hình hóa Phương pháp giải III.1 Biểu diễn thành phần luồng giao thông Khi sử dụng. .. tin tình trạng giao thơng Ngồi ra, giao diện ứng dụng cịn cung cấp tranh tổng quát tình trạng giao thơng đường Hình IV.1: Giao diện ứng dụng - 39 - Mô giao thông sử dụng Cellular Automata IV.2