Поставленная задача
Перекрёсток улиц Атласова и Академика Чумакова в Новой Москве. Светофорные циклы не синхронизированы, что приводит к заторам в пиковые утренние и вечерние часы.
Решение
Компанией был разработан проект по адаптивному управлению связанными перекрестками на основе данных в реальном времени.
В течение 3-4 недель мы наблюдали за подмосковными перекрестками и собирали данные. Провели предварительный анализ конфигурации
перекрестков. Увидели утренние и вечерние пробки.
Нашей задачей было оптимизировать транспортные потоки – синхронизировать светофорные циклы, увеличить пропускную способность перекрестка.
Вместе с университетом Иннополис мы создали адаптивный алгоритм, который в реальном времени , отталкиваясь от полученных данных с камер о длине очереди, выбирал максимально эффективный режим светофорного цикла.
Обычно создание транспортной модели сети перекрестков происходит вручную, остальное – автоматически. Происходит калибровка модели на эмпирических данных. Далее данные готовятся с помощью алгоритма машинного обучения. Ищем оптимальное расписание с помощью анализа кластеров состояний. И разрабатываем рекомендательную систему светофорных фаз по загруженности транспортной сети.
В проекте мы применили решения «Петля», «Поток» и «Матрица».
Таким образом, нам удалось увеличить пропускную способность перекрестков в утренние и вечерние пиковые часы более чем на 20%.
Перекрестки были синхронизированы между собой.
