Forgalmi modellezés BMEKOKUM209

Hasonló dokumentumok
Autonóm - és hagyományos közúti járművek alkotta közlekedési rendszerek összehasonlító elemzése

Dr. Tóth János egy. docens

Autonóm jármű forgalomszimulátorba illesztése

A forgalmi modellezés eszközei, módszerei, szintjei

Közlekedési áramlatok MSc. Csomóponti-, útvonali eljutási lehetőségek minősítése

Nagyméretű közúti közlekedési hálózatok analízise, 3D vizualizációja

Alter Róbert Báró Csaba Sensor Technologies Kft

A hálózattervezés alapvető ismeretei

Neurális hálózatok bemutató

Autonóm járművek városi közlekedésének kihívásai

Intelligens közlekedési rendszerek (ITS)

Modellezés és szimuláció. Szatmári József SZTE Természeti Földrajzi és Geoinformatikai Tanszék

Diplomamunkám felépítése

Intelligens közlekedési rendszerek ÁTTEKINTÉS, MŰKÖDÉS. Schuchmann Gábor

I. LABOR -Mesterséges neuron

A forgalomsűrűség és a követési távolság kapcsolata

Kvantitatív módszerek

HÁZI FELADAT PROGRAMOZÁS I. évf. Fizikus BSc. 2009/2010. I. félév

Intelligens Rendszerek Gyakorlata. Neurális hálózatok I.

BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM KÖZLEKEDÉSÜZEMI ÉS KÖZLEKEDÉSGAZDASÁGI TANSZÉK

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Közlekedésmérnöki Kar

Sensor Technologies Kft. TrafficNET (közlekedés-információs rendszer)

Megoldások a tehergépjárműpihenők parkolóhely előrejelző rendszereire

A közösségi közlekedés elméleti megszervezésének alapjai

TARTALOMJEGYZÉK. TARTALOMJEGYZÉK...vii ELŐSZÓ... xiii BEVEZETÉS A lágy számításról A könyv célkitűzése és felépítése...

Közúti közlekedési automatika. BME, Közlekedés- és Járműirányítási Tanszék

Módszertani áttekintés, változatok kialakítása

Tehergépjármű parkolás a hazai gyorsforgalmi úthálózaton Sándor Zsolt zsolt.sandor@mail.bme.hu

Fenntartható munkahelyi mobilitási tervek koncepciója és lépései

KÖZLEKEDÉSI ISMERETEK MOBIL ALKALMAZÁS MOBILTARTALMAK

KERÉKPÁR ÉS KERÉKPÁROS

Közlekedési áramlatok Külső mérés ismertetése II. Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Kar Közlekedésüzemi és Közlekedésgazdasági Tanszék

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs rendszerek Tanszék. Neurális hálók. Pataki Béla

Kovács Ernő 1, Füvesi Viktor 2

Az emme/2 mint a közlekedéstervezés egyik eszközrendszere

A közúti gyalogos-átkelőhely típusok baleseti kockázatának vizsgálata szimulációs módszerrel

MINTA Írásbeli Záróvizsga Mechatronikai mérnök MSc. Debrecen,

Légiforgalmi irányítás szektorizációs tool munkaterhelés alapú megközelítése Számel Bence Domonkos. Unrestricted

A villamos hálózatok tréningszimulátoros modellezése. 62. MEE Vándorgyűlés Siófok, Dr. Kovács Attila

Az OpenTrack vasúti szimuláció Bemutató előadás Vasúti irányító és kommunikációs rendszerek II. 2015/2016 II. félév

CHARACTERIZATION OF PEOPLE

Közúti jelzőtáblák Az útvonal típusát jelző táblák

Nemzetközi aktualitások, hazai vizsgálatok és mérések tapasztalatai

Smart transport smart city

Algoritmusok Tervezése. Fuzzy rendszerek Dr. Bécsi Tamás

Keresés képi jellemzők alapján. Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék

Logisztikai szimulációs módszerek

2008 IV. 22. Internetes alkalmazások forgalmának mérése és osztályozása. Április 22.

Ipari kemencék PID irányítása

Különböző hagyományos és nem-hagyományos eljárások kombinálása: miért és hogyan? április 16.

Intelligens közlekedési rendszerek (ITS)

A (közösségi) közlekedés biztonsága érdekében

Szegedi belváros kerékpáros átjárhatóságának biztosítása Készítette: Dávid Gábor

Gyalogos elütések szimulációs vizsgálata

Gyakorlatok. VITMMA09 Okos város MSc mellékspecializáció

Molekuláris dinamika I. 10. előadás

A RADARJELEK DETEKTÁLÁSA NEURÁLIS HÁLÓZAT ALKALMAZÁSÁVAL

LÉTESÍTMÉNYTÍPUSOK ALAPELVEK. Kerékpárosbarát közlekedéstervezés

V2I - Infrastruktúra

European Road Transport Research Advisory Council. Európai Közúti Közlekedési Kutatási Tanácsadó Bizottság

kerékpáros nyom (pl: Iszák utca) kerékpáros nyom (pl: Sportcsarnok))

Tanulás tanuló gépek tanuló algoritmusok mesterséges neurális hálózatok

FANUC Robotics Roboguide

A gépjárművezető képzés jelentősége a közúti közlekedésbiztonság szempontjából

Intelligens beágyazott rendszer üvegházak irányításában

AZ AUTONÓM KÖZÚTI JÁRMŰVEK TESZTELÉSI ÉS VALIDÁLÁSI KIHÍVÁSAI

Egységes digitális hálózati modellre épülő alkalmazások lehetőségei a városi és regionális közlekedésben

Közlekedési áramlatok MSc. A közúti áramlatok levezetésére szolgáló infrastruktúra jellemzése, fázisidőtervezés, hangolás

LEVEGŐKÉMIAI MÉRÉSEK ÉS MODELLEZÉS LOKÁLISTÓL REGIONÁLIS SKLÁLÁIG

VEGYIPARI RENDSZEREK MODELLEZÉSE

SZAKDOLGOZAT VIRÁG DÁVID

Molekuláris dinamika. 10. előadás

8.3. AZ ASIC TESZTELÉSE

Számítógépes képelemzés 7. előadás. Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék

Hibadetektáló rendszer légtechnikai berendezések számára

Közlekedésmérnöki alapszak (BSc) Közlekedési információs rendszerek I. BMEKOKUA201 (Transportation Information Systems I.)

Neurális hálózatok.... a gyakorlatban

Parkolási módok informatikai jellemzői; célok, funkciók

Intermodális csomópontok információs rendszerei

Big Map Menü. Esettanulmány a McDonald's Magyarországi Étteremhálózat Kft. Geomarketing megoldásáról

AZ E-MOBILITÁS ÖSSZEFÜGGÉSEI, LEHETŐSÉGEI. Kisgyörgy Lajos BME Út és Vasútépítési Tanszék

MIKE URBAN WATER DISTRIBUTION

Intelligens jármű-felügyeleti, szabályzó és távközlési rendszer

Gondolatok a versenyképes tömegközlekedésről

sávos utak forgalomlefolyása

A látható és kezelhető környezeti zaj

Tanulás az idegrendszerben. Structure Dynamics Implementation Algorithm Computation - Function

A two-fluid modell vizsgálata és alkalmazása

17. Tájékoztatást adó jelzőtáblák

Mit látnak a robotok? Bányai Mihály Matemorfózis, 2017.

Infokommunikáció a közlekedésben (VITMJV27)

egyetemi adjunktus, Ph.D.

A FLOW projekt eredménytermékeinek bemutatása

CROCODILE projektek a Budapest Közút Zrt.-nél

Intelligens közlekedési rendszerek hazai bevezetésének várható hatása az úthálózaton a torlódásos időszakok alakulására

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

A FORGALMI MODELLEZÉS GYAKORLATI ALKALMAZÁSA A TERVEZŐ FÁJDALMAI. Közlekedéstudományi Egyesület Közös dolgaink január 29.

Autóbusz előnyben részesítésének lehetőségei

Közúti közlekedési és jármű modellek

7. rész. Menetrend. Menetdiagram. Alapfogalmak. Végállomások típusai. Fordítási technológia elmélete. Szerelvény kibocsátási terv

Átírás:

BME Közlekedésüzemi és Közlekedésgazdasági Tanszék Forgalmi modellezés BMEKOKUM209 Szimulációs modellezés Dr. Juhász János

A forgalmi modellezés célja A közlekedési igények bővülése és a motorizáció növekedése szükségessé teszi a közlekedés, a forgalomáramlás elméleti modelljeinek folyamatos fejlesztését. A modellek feladata a folyamat (a járművek mozgása, egymásra hatása) törvényszerűségeinek leírása, magyarázása és a különböző közlekedési események, jelenségek előrejelzése.

A közlekedés modellezés szintjei Forrás: : Traffic Modelling Guidelines, Transport for London, September 2010

Forgalom modellek A szimulációs modellek közös jellemzője, hogy bonyolult rendszerek esetén a valóságnak csak a vizsgálat szempontjából lényeges elemeit veszik figyelembe. A modell készítés folyamatának egyik legnehezebb része annak meghatározása, hogy a valóságnak mely elemei épüljenek be a modellbe, hogy az leképezze a valóságot, de áttekinthető és kezelhető legyen. Egy modell jóságát nem a beépített változtatható paraméterek száma határozza meg, hanem az, hogy az általa szolgáltatott eredmény (viselkedés) és a valóság között milyen szoros kapcsolat van.

Szimulációs modellek osztályozása Modell Fizikai Matematikai Dinamikus Statikus Numerikus Analítikus Szimuláció

A forgalom makroszkopikus jellemzői Forgalomnagyság Forgalomsűrűség Átlagsebesség Fundamentális egyenlet Menetidő

A forgalom mikroszkopikus jellemzői Követési időköz Követési távolság Sebesség Gyorsítás

Útvonalválasztás Eljutási idő növekedés 300% 250% 200% egyéni útvonalválasztás szokásos rövidebb útvonal intelligens járműnavigáció 150% 100% 10 8 6 4 Átlagos követési időköz [s]

A forgalom szimuláció módjai Makroszkopikus szimulációs zóna Vezetett jármű klasszikus mikroszkopikus szimulációs zóna kommunikációs mikroszkopikus szimulációs zóna

Mikroszkopikus szimulációs modellezés ALGORITMUS (supervisor) PROGRAM Járművek adatai Gyalogosok adatai Infrastruktúra adatai Klasszikus szimulációs modellek szerkezete jármű gyalogos a jármű látható tulajdonságai és mozgásállapota a jármű által befogadható információk gyalogosok járművek jelzőtáblák Környezet jelzőlámpák útburkolati jelek jelzőlámpa Magatartási szimulációs modellek szerkezete

Magatartási szimulációs modell Közlekedési szabályok döntési tartomány Forgalom szituáció Egyéni kívánság Magatartási modell Látvány meghatározás Stratégia kialakítás Végrehajtás Működési ciklus

Klasszikus (forgalomáramlási) szimulációs modell A "klasszikus " forgalomszimulációs modellek fejlesztése Forgalmi adatok PROGRAM Matematikai és fizikai törvényszerûségek Kalibrációs állandók Szimulációs eredmények Verifikációs adatok Szimulációs eredmények értékelése A klasszikus szimulációs modell fejlesztése és alkalmazása

Magatartási szimulációs modell Az ARCHISIM forgalomszimulációs modell fejlesztése Forgalmi adatok Szokásjellemzõk paraméterei PROGRAM Matematikai és fizikai törvényszerûségek Szokásjellemzõk összefüggései A szokásjellemzõk kalibrációs állandói Kalibrációs állandók Szimulációs eredmények Verifikációs adatok Szimulációs eredmények értékelése A magatartási szimulációs modell fejlesztése és alkalmazása

A szimuláció és a szimulátor kapcsolata ARCHISIM project járművezető szimulátor 3D adatbázis A környezet leírására szolgáló adatbázis Az úthálózat gráfjai + a közlekedési elemek adatai szimuláció jármű, valamelyik úton, valamelyik sávon, valamelyik irányba, valamekkora sebességel, távolság... forgalom jellemzők, távolság... találkozás, típus, távolság...

Szimulátorok

Gyalogos átkelőhely szimuláció - SIMPAS Magatartás modellezés Aktiváló bemenet x 1 x 2 x n f( ) transzfer függvény y Lokális memória w 1 w 2 w n A neuron általános felépítése x 1 x 2 Σ s f( ) transzfer függvény y x n A súlyozott bemeneti információkat összegző percepton felépítése

Gyalogos átkelőhely szimuláció - SIMPAS Magatartás modellezés bemenet rejtett rétegek kimenet 4 11 x 1 1 8 5 12 15 x 2 2 9 17 y 17 6 13 16 x 3 3 10 7 14 A neurális hálózat felépítése

Gyalogos átkelőhely szimuláció - SIMPAS Magatartás modellezés µ Boole algebra µ 1 1 Minősítő halmazelmélet U U Tagsági függvények µ 1 0,7 0,3 x U mellette közel messze nagyon messze Minősített távolság értékek

Gyalogos átkelőhely szimuláció - SIMPAS Magatartás modellezés x 1 y x n minősítés (fuzzyfication) összekapcsolás összesítés visszaalakítás (defuzzyfication) A minősítő rendszerek és a neurális hálózatok összekapcsolása

Gyalogos átkelőhely szimuláció - SIMPAS

Gyalogos mozgás, utascsere 3 2 10 1 7 6 5 9 8 4

Gyalogos mozgás, utascsere Metró utascsere szimulációs vizsgálata Gyalogos körüli potenciál mező Potenciál térkép