Transport automation research Transport automation research Автоматика на транспорте 2412-9186 84381 10.20295/2412-9186-2024-10-02-166-177 Электронное моделирование Electronic simulation Электронное моделирование Simulation of single-lane traffic flow of self-driving cars based on the theory of following the leader МОДЕЛИРОВАНИЕ ОДНОПОЛОСНОГО ТРАНСПОРТНОГО ПОТОКА БЕСПИЛОТНЫХ АВТОМОБИЛЕЙ НА ОСНОВЕ ТЕОРИИ СЛЕДОВАНИЯ ЗА ЛИДЕРОМ Куверин Игорь Юрьевич Kuverin Igor' Yur'evich igorkuv@mail.ru

кандидат технических наук;

candidate of technical sciences;

 Гусев Сергей Александрович Gusev Sergey Aleksandrovich o051nm@yandex.ru

доктор экономических наук;

doctor of economic sciences;

 Зернов Александр Анатольевич Zernov Aleksandr Anatol'evich inform2@rusptk.com Блинов Дмитрий Геннадьевич Blinov Dmitriy Gennad'evich bdg@rusptk.com Саратовский государственный технический университет им. Ю. А. Гагарина Саратов Россия Yuri Gagarin State Technical University of Saratov Saratov Russian Federation Саратовский государственный технический университет им. Ю. А. Гагарина Саратов Россия Yuri Gagarin State Technical University of Saratov Saratov Russian Federation Саратовский государственный технический университет им. Ю. А. Гагарина Саратов Россия Saratov State Technical University named after. Yu. A. Gagarina Saratov Russian Federation Саратовский государственный технический университет им. Ю. А. Гагарина Саратов Россия Yuri Gagarin State Technical University of Saratov Saratov Russian Federation 24 06 2024 24 06 2024 10 2 166 177 21 06 2024 https://brni.editorum.ru/en/nauka/article/84381/view

Исследуются особенности моделирования движения беспилотных автотранспортных средств и разрабатываются подходы к моделированию их потока с учетом перспективных решений на основе задания алгоритмов поведения транспортного средства для обеспечения целевых показателей транспортного процесса. Предложены факторы, учитывающие особенности моделирования беспилотных автотранспортных средств: приоритет для определенных категорий транспортных средств, создание обособленных парковок, динамическая пересадка с одного маршрутного транспортного средства на другое на ходу, динамическая зарядка или заправка, динамическая перегрузка грузов, многоярусные транспортные средства, многозвенные автопоезда без физической связи отдельных звеньев, высокоскоростное движение транспортных средств в условиях высокой плотности потока. Также на конкретном примере разработки макромодели движения беспилотных автотранспортных средств в условиях высокой плотности потока показаны особенности моделирования их движения, заключающиеся в первоначальном задании алгоритмов поведения автономного транспортного средства, на основе которых в дальнейшем уже и строится модель транспортного потока.

The features of modeling the movement of unmanned vehicles are investigated and approaches to modeling the flow of unmanned vehicles are being developed, taking into account promising solutions based on setting algorithms for vehicle behavior to ensure the target indicators of the transport process. Factors that take into account the features of unmanned vehicles modeling are proposed: priority for certain categories of vehicles, creation of separate parking lots, dynamic transfer from one route vehicle to another on the move, dynamic charging or refueling, dynamic cargo overload, multi-tiered vehicles, multi-link auto-driving without physical connection of individual links, high-speed movement of vehicles in conditions of high flow density. Also, using a specific example of the development of a macromodel of unmanned vehicles movement in conditions of high flow density, the features of it modeling movement are shown, consisting in the initial task of algorithms for the behavior of an autonomous vehicle, on the basis of which a model of traffic flow is already being built in the future.

 беспилотные автотранспортные средства моделирование транспортного потока теория колебаний теория управления физическая интерпретация транспортная сеть цифровой двойник автомодельная редукция микромодель макромодель unmanned vehicles traffic flow modeling oscillation theory control theory physical interpretation transport network digital twin self-similar reduction micromodel macromodel

Бобровская О. П. Проблемы моделирования смешанного транспортного потока / О. П. Бобровская, Т. В. Гавриленко // Успехи кибернетики. 2023. Т. 4, № 3. С. 39–46. DOI: 10.51790/2712-9942-2023-4-3-04. EDN ZQPFZJ. Bobrovskaya O. P. Problemy modelirovaniya smeshannogo transportnogo potoka / O. P. Bobrovskaya, T. V. Gavrilenko // Uspehi kibernetiki. 2023. T. 4, № 3. S. 39–46. DOI: 10.51790/2712-9942-2023-4-3-04. EDN ZQPFZJ. Шамлицкий Я. И. Моделирование транспортных потоков средствами имитационного моделирования / Я. И. Шамлицкий, Е. В. Александров, Е. И. Морозов // Естественные и технические науки. 2023. № 2 (177). С. 130–135. EDN ORPDBH. Shamlickiy Ya. I. Modelirovanie transportnyh potokov sredstvami imitacionnogo modelirovaniya / Ya. I. Shamlickiy, E. V. Aleksandrov, E. I. Morozov // Estestvennye i tehnicheskie nauki. 2023. № 2 (177). S. 130–135. EDN ORPDBH. Львович Я. Е. Проблемы моделирования транспортных потоков / Я. Е. Львович, Ю. П. Преображенский, Е. Ружицкий // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2022. № 3 (42). С. 72–74. EDN ARUBKQ L'vovich Ya. E. Problemy modelirovaniya transportnyh potokov / Ya. E. L'vovich, Yu. P. Preobrazhenskiy, E. Ruzhickiy // Vestnik Voronezhskogo instituta vysokih tehnologiy. 2022. № 3 (42). S. 72–74. EDN ARUBKQ Грязнов Н. А. Обмен навигационной информацией для оперативного управления дорожным движением / Н. А. Грязнов // Информатика и автоматизация. 2023. Т. 22, № 1. С. 33–56. DOI: 10.15622/ia.22.1.2. EDN IEWXTP. Gryaznov N. A. Obmen navigacionnoy informaciey dlya operativnogo upravleniya dorozhnym dvizheniem / N. A. Gryaznov // Informatika i avtomatizaciya. 2023. T. 22, № 1. S. 33–56. DOI: 10.15622/ia.22.1.2. EDN IEWXTP. Zhang S., Hu X., Chen J., et al. An effective variational auto-encoder-based model for traffic flow imputation. Neural Comput & Applic. 36, 2617–2631 (2024). DOI: 10.1007/s00521–023–09127–2. Zhang S., Hu X., Chen J., et al. An effective variational auto-encoder-based model for traffic flow imputation. Neural Comput & Applic. 36, 2617–2631 (2024). DOI: 10.1007/s00521–023–09127–2. Li T. Mathematical Modelling of Traffic Flows. In: Hou, T. Y., Tadmor, E. (eds) Hyperbolic Problems: Theory, Numerics, Applications. Springer, Berlin, Heidelberg. 2003. DOI: 10.1007/978–3–642–55711–8_65. Li T. Mathematical Modelling of Traffic Flows. In: Hou, T. Y., Tadmor, E. (eds) Hyperbolic Problems: Theory, Numerics, Applications. Springer, Berlin, Heidelberg. 2003. DOI: 10.1007/978–3–642–55711–8_65. Valuev A. M. Quasi-stationary Approach in Mathematical Modeling of Traffic Flows Dynamics in a City Road Network. In: Kozlov V., Buslaev A., Bugaev A., Yashina M., Schadschneider A., Schreckenberg M. (eds) Traffic and Granular Flow ‘11. Springer, Berlin, Heidelberg. 2013. DOI: 10.1007/978-3-642-39669-4_39. Valuev A. M. Quasi-stationary Approach in Mathematical Modeling of Traffic Flows Dynamics in a City Road Network. In: Kozlov V., Buslaev A., Bugaev A., Yashina M., Schadschneider A., Schreckenberg M. (eds) Traffic and Granular Flow ‘11. Springer, Berlin, Heidelberg. 2013. DOI: 10.1007/978-3-642-39669-4_39. Richter M., Paszkowski J. Modelling of traffic flow characteristics of traffic calmed roads. In: Brauweiler H. C., Kurchenkov V., Abilov S., Zirkler B. (eds) Digitalization and Industry 4.0: Economic and Societal Development. Springer Gabler, Wiesbaden. 2020. DOI: 10.1007/978–3–658–27110–7_17. Richter M., Paszkowski J. Modelling of traffic flow characteristics of traffic calmed roads. In: Brauweiler H. C., Kurchenkov V., Abilov S., Zirkler B. (eds) Digitalization and Industry 4.0: Economic and Societal Development. Springer Gabler, Wiesbaden. 2020. DOI: 10.1007/978–3–658–27110–7_17. Chakroborty P., Maurya A. K. Modelling of Traffic Flow from an Engineer’s Perspective. In: Appert-Rolland C., Chevoir F., Gondret P., Lassarre S., Lebacque J. P., Schreckenberg M. (eds) Traffic and Granular Flow ’07. Springer, Berlin, Heidelberg. 2009. DOI: 10.1007/978- 3-540-77074-9_1. Chakroborty P., Maurya A. K. Modelling of Traffic Flow from an Engineer’s Perspective. In: Appert-Rolland C., Chevoir F., Gondret P., Lassarre S., Lebacque J. P., Schreckenberg M. (eds) Traffic and Granular Flow ’07. Springer, Berlin, Heidelberg. 2009. DOI: 10.1007/978- 3-540-77074-9_1. Локтионова А. Г. Определение динамического показателя автомобиля в транспортных потоках городской транспортной системы / А. Г. Локтионова, А. Г. Шевцова // Мир транспорта и технологических машин. 2023. № 1–2 (80). С. 37–42. DOI: 10.33979/2073-7432-2023-2(80)-1-37-42. EDN AUSIDO. Loktionova A. G. Opredelenie dinamicheskogo pokazatelya avtomobilya v transportnyh potokah gorodskoy transportnoy sistemy / A. G. Loktionova, A. G. Shevcova // Mir transporta i tehnologicheskih mashin. 2023. № 1–2 (80). S. 37–42. DOI: 10.33979/2073-7432-2023-2(80)-1-37-42. EDN AUSIDO. Коновалова Т. В. Научные исследования в области моделирования транспортных потоков / Т. В. Коновалова, С. Л. Надирян, В. М. Плаксунова // Наука. Техника. Технологии (политехнический вестник). 2023. № 3. С. 33–36. EDN PZOYTB. Konovalova T. V. Nauchnye issledovaniya v oblasti modelirovaniya transportnyh potokov / T. V. Konovalova, S. L. Nadiryan, V. M. Plaksunova // Nauka. Tehnika. Tehnologii (politehnicheskiy vestnik). 2023. № 3. S. 33–36. EDN PZOYTB. Щеглов В. И. Организация и распределение транспортных потоков на основе методов математического моделирования / В. И. Щеглов // Инженерный вестник Дона. 2023. № 7 (103). С. 563–574. EDN OUZSMJ. Scheglov V. I. Organizaciya i raspredelenie transportnyh potokov na osnove metodov matematicheskogo modelirovaniya / V. I. Scheglov // Inzhenernyy vestnik Dona. 2023. № 7 (103). S. 563–574. EDN OUZSMJ. Liu H. Prediction Models of Traffic Flow Driven Based on Multi-Dimensional Data in Smart Traffic Systems. In: Smart Cities: Big Data Prediction Methods and Applications. Springer, Singapore. 2020. DOI: 10.1007/978- 981-15-2837-8_7. Liu H. Prediction Models of Traffic Flow Driven Based on Multi-Dimensional Data in Smart Traffic Systems. In: Smart Cities: Big Data Prediction Methods and Applications. Springer, Singapore. 2020. DOI: 10.1007/978- 981-15-2837-8_7. Gribova V. V., Shamray N. B. & Fedorishchev L. A. Traffic modeling flows in a developing urban infrastructure with a software suite for creating interactive virtual environments. Autom Remote Control. 78, 235–246 (2017). DOI: 10.1134/S0005117917020047. Gribova V. V., Shamray N. B. & Fedorishchev L. A. Traffic modeling flows in a developing urban infrastructure with a software suite for creating interactive virtual environments. Autom Remote Control. 78, 235–246 (2017). DOI: 10.1134/S0005117917020047. Ананенко А. О. Беспилотные транспортные средства: проблемы практического использования / А. О. Ананенко // Административное право и процесс. 2022. № 8. С. 71–74. DOI: 10.18572/2071-1166- 2022-8-71-74. EDN ZSGBTB. Ananenko A. O. Bespilotnye transportnye sredstva: problemy prakticheskogo ispol'zovaniya / A. O. Ananenko // Administrativnoe pravo i process. 2022. № 8. S. 71–74. DOI: 10.18572/2071-1166- 2022-8-71-74. EDN ZSGBTB. Асанкожоев Е. Ж. Грузовые беспилотные транспортные средства / Е. Ж. Асанкожоев, А. Н. Коркишко // Инженерный вестник Дона. 2022. № 11 (95). С. 755–761. EDN FXVCDL. Asankozhoev E. Zh. Gruzovye bespilotnye transportnye sredstva / E. Zh. Asankozhoev, A. N. Korkishko // Inzhenernyy vestnik Dona. 2022. № 11 (95). S. 755–761. EDN FXVCDL. Мороз С. М. Алгоритмы выявления отказов и последующего противоаварийного управления отказавшим беспилотным транспортным средством С. М. Мороз // Автомобильная промышленность. 2023. № 8. С. 8–13. EDN RHHTKN. Moroz S. M. Algoritmy vyyavleniya otkazov i posleduyuschego protivoavariynogo upravleniya otkazavshim bespilotnym transportnym sredstvom S. M. Moroz // Avtomobil'naya promyshlennost'. 2023. № 8. S. 8–13. EDN RHHTKN. Бекларян А. Л. Новая программная платформа для моделирования транспортных потоков с участием беспилотных автомобилей / А. Л. Бекларян // Вестник ЦЭМИ. 2023. Т. 6, № 1. DOI: 10.33276/ S265838870025116–0. EDN IDQZTT. Beklaryan A. L. Novaya programmnaya platforma dlya modelirovaniya transportnyh potokov s uchastiem bespilotnyh avtomobiley / A. L. Beklaryan // Vestnik CEMI. 2023. T. 6, № 1. DOI: 10.33276/ S265838870025116–0. EDN IDQZTT. Małecki K., Kamiński M., Wąs J. A Multi-cell Cellular Automata Model of Traffic Flow with Emergency Vehicles: Effect of a Corridor of Life. In: Paszynski M., Kranzlmüller D., Krzhizhanovskaya V. V., Dongarra J. J., Sloot P. M. A. (eds) Computational Science — ICCS 2021. ICCS 2021. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 12742. Springer, Cham. 2021. DOI: 10.1007/978-3-030-77961-0_4. Małecki K., Kamiński M., Wąs J. A Multi-cell Cellular Automata Model of Traffic Flow with Emergency Vehicles: Effect of a Corridor of Life. In: Paszynski M., Kranzlmüller D., Krzhizhanovskaya V. V., Dongarra J. J., Sloot P. M. A. (eds) Computational Science — ICCS 2021. ICCS 2021. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 12742. Springer, Cham. 2021. DOI: 10.1007/978-3-030-77961-0_4. Барагунова Л. А. Продольные колебания стержней от динамических и кинематических возмущений / Л. А. Барагунова, М. М. Шогенова // Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. 2022. Т. 49, № 2. С. 87–93. DOI: 10.21822/2073-6185-2022-49-2-87-93. EDN TFGQEK. Baragunova L. A. Prodol'nye kolebaniya sterzhney ot dinamicheskih i kinematicheskih vozmuscheniy / L. A. Baragunova, M. M. Shogenova // Vestnik Dagestanskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta. Tehnicheskie nauki. 2022. T. 49, № 2. S. 87–93. DOI: 10.21822/2073-6185-2022-49-2-87-93. EDN TFGQEK. Тарлаковский Д. В. Продольные нестационарные колебания конечного моментного упругого стержня / Д. В. Тарлаковский, Г. В. Федотенков, Ч. Май Куок // Проблемы прочности и пластичности. 2023. Т. 85, № 3. С. 390–403. DOI 10.32326/1814-9146-2023-85-3-390-403. EDN PJJITC. Tarlakovskiy D. V. Prodol'nye nestacionarnye kolebaniya konechnogo momentnogo uprugogo sterzhnya / D. V. Tarlakovskiy, G. V. Fedotenkov, Ch. May Kuok // Problemy prochnosti i plastichnosti. 2023. T. 85, № 3. S. 390–403. DOI 10.32326/1814-9146-2023-85-3-390-403. EDN PJJITC. Смагин Б. И. Решение задачи Коши для уравнения колебаний струны / Б. И. Смагин // Наука и Образование. 2023. Т. 6, № 2. EDN VQRBFM. Smagin B. I. Reshenie zadachi Koshi dlya uravneniya kolebaniy struny / B. I. Smagin // Nauka i Obrazovanie. 2023. T. 6, № 2. EDN VQRBFM. Орлянская Т. И. Использование следствий из принципа Даламбера для механической системы при решении задач динамики сложных механических систем / Т. И. Орлянская // Тенденции развития науки и образования. 2022. № 88–1. С. 24–28. DOI: 10.18411/trnio‑08–2022–06. EDN JWXMUK. Orlyanskaya T. I. Ispol'zovanie sledstviy iz principa Dalambera dlya mehanicheskoy sistemy pri reshenii zadach dinamiki slozhnyh mehanicheskih sistem / T. I. Orlyanskaya // Tendencii razvitiya nauki i obrazovaniya. 2022. № 88–1. S. 24–28. DOI: 10.18411/trnio‑08–2022–06. EDN JWXMUK. Wu Cx., Zhang P., Wong S. C., et al. Solitary wave solution to Aw-Rascle viscous model of traffic flow. Appl. Math. Mech.-Engl. Ed. 34, 523–528 (2013). DOI: 10.1007/s10483-013-1687-9. Wu Cx., Zhang P., Wong S. C., et al. Solitary wave solution to Aw-Rascle viscous model of traffic flow. Appl. Math. Mech.-Engl. Ed. 34, 523–528 (2013). DOI: 10.1007/s10483-013-1687-9. Schmidt G. Shock waves of a continuous model of traffic flow. Computing. 9, 365–381 (1972). DOI: 10.1007/BF02241610. Schmidt G. Shock waves of a continuous model of traffic flow. Computing. 9, 365–381 (1972). DOI: 10.1007/BF02241610. Raphael E. Stern, Shumo Cui, Maria Laura Delle Monache, et. al. Work, Dissipation of stop-and-go waves via control of autonomous vehicles: Field experiments, Transportation Research Part C: Emerging Technologies. 2018. Vol. 89. P. 205–221, ISSN 0968–090X, DOI: 10.1016/j.trc.2018.02.005. Raphael E. Stern, Shumo Cui, Maria Laura Delle Monache, et. al. Work, Dissipation of stop-and-go waves via control of autonomous vehicles: Field experiments, Transportation Research Part C: Emerging Technologies. 2018. Vol. 89. P. 205–221, ISSN 0968–090X, DOI: 10.1016/j.trc.2018.02.005.