Geniş çaplı kalabalık benzetiminde zaman odaklı sezgisel yol planlama

Araçların akıllı olması durumunda, ışıksız kavşaklar veya sinyalize kavşaklar gibi geleneksel kavşak yönetim modelleri, kavşakları geçmenin en etkili yolu değildir. Bu amaçla, Dresner ve Stone, Otonom Kavşak Yönetimi (AIM) adı verilen yeni bir kavşak kontrol modeli önerdi. AIM simülasyonunda, problemi çok ajanlı bir perspektiften inceleyerek, akıllı kavşak kontrolünün mevcut kontrol mekanizmalarından daha verimli hale getirilebileceğini gösterir. Önerilen model üzerinde yapılan deneyler ve gözlemler sonucunda araçların kavşağa hangi şertitten girdiklerinin kavşak performansına doğrudan etkisi olduğunu gördük. Bu çalışmada, Stone ve Dresner'in sunduğu AIM modeli ile otonom kavşak yönetimi ele alınmış ve kavşak performansının arttırılması hedeflenmiştir. Yapılan geliştirmeler ve deneyler sonucunda Stone ve Dresner'in sundukları AIM modelini genişlettik ve potansiyele dayalı bir şerit organizasyon katmanı ekledik. Araçları her bir şeride eşit olarak dağıtmak için, bu katman araçları yakın şeritleri analiz etmeleri için tetikler ve diğer şeritlerin avantajı varsa şeritlerini değiştirirler. Sürücülerin sezgilerini dikkate alarak şerit değiştirmesi gibi gerçek hayatta da bu davranışı gözlemleyebiliriz. Trafik için doğru şeridi seçmenin temel sezgisi, gecikmeyi azaltmak için daha az kalabalık şeridi seçmektir. Bu davranışı AIM iş akışında herhangi bir değişiklik olmadan modelliyoruz. Deney sonuçları bize, kavşak performansının, kavşak yollarının şeritlerinde araç dağılımı ile doğrudan bağlantılı olduğunu göstermektedir. Ortalama kavşak gecikmesi ve ortalama seyahat süresi gibi performans ölçümlerinde potansiyel bir yaklaşımla şerit yönetimini ele almanın avantajını görüyoruz. Bu nedenle, şerit yönetimi ve kavşak yönetimi birlikte ele alınması gereken sorunlardır. Bu çalışma bize, araçların kavşağa girdiği şeridin kavşak yönetimi için etkili bir parametre olduğunu göstermektedir. Çalışmamız bu parametreye dikkat çekmekte ve bunun için bir çözüm önermektedir. Şeritlerdeki araçlar olan AIM girdilerinin düzenlenmesinin amaç kavşak yönetimine katkı sağlayacak kadar etkili olduğunu gözlemledik. PLO-AIM modeli, şerit başına 600 araç / saat ila şerit başına 1300 araç / saat arasındaki makul trafik oranları için ortalama kavşak gecikmesi ve ortalama seyahat süresi gibi değerlendirme ölçütlerinde AIM'den daha iyi performans gösterir. Önerilen model, 4 şeritli ve 6 şeritli senaryolarda ortalama seyahat süresini %0,2 - %17,3 arasında azaltmış ve ortalama kavşak gecikmesini% 1,6 -% 17,1 arasında azaltmıştır.