С.А. АЛЮШИН Научный руководитель – Н.И. ИЛЬИНСКИЙ, к.т.н., доцент

С.А. АЛЮШИН
Научный руководитель – Н.И. ИЛЬИНСКИЙ, к.т.н., доцент
Московский инженерно-физический институт (государственный университет)
СИНТЕЗ АДАПТИВНОГО ПОВЕДЕНИЯ ГРУППЫ
ГЕТЕРОГЕННЫХ ОБЪЕКТОВ НА ПРИМЕРЕ ИМИТАЦИИ
ДИНАМИКИ ТРАНСПОРТНОГО ПОТОКА
Рассматриваются вопросы имитации дорожного потока на основе группового
поведения. Предлагаются модели локального поведения агентов при движении в
группе.
В настоящее время концепция микромоделирования является наиболее
используемой при имитации дорожного движения. Традиционно при
детальном моделировании поведения большого числа объектов возникает
необходимость эффективного, с точки зрения вычислительных ресурсов,
метода представления их взаимодействий. В данной работе предлагается
использовать аппарат теории стаи для решения данной проблемы.
Теория стаи, входящая в область исследования коллективного
интеллекта, рассматривает вопросы самоорганизации многочисленных
взаимодействующих динамических объектов. Несложность применяемых
методов делает эту теорию пригодной для решения широкого спектра
задач [1]. Основной принцип самоорганизации заключается в синтезе
сложных адаптивных моделей поведения группы объектов на основе
простых последовательно повторяющиеся взаимодействия между
отдельными объектами. Классические типы поведения объектов внутри
стаи включают поведения отделения, выравнивания и связанности.
Аппликация источников глобальной информации (дорожных карт)
позволяет построить поведения наведения, разведки и сопровождения [2].
Область моделирования дорожного движения накладывает ряд
ограничений на применение классических моделей и моделей поведения с
глобальной информацией. Во-первых, перемещение членов стаи в
пространстве ограничено рамками проезжей части текущего маршрута
движения. Во-вторых, направление движения стаи должно быть
коррелировано с направлением траектории. В-третьих, относительное
расположение объектов в стае должно отражать рядность при стабильном
движении и нарушение рядности в противном случае. В-четвертых,
правила локальных взаимодействий между членами стаи должны быть
подчинены правилам дорожного движения.
На основе классических моделей поведения, моделей поведения с
глобальной информацией и проведенного анализа предметной области [3]
были построены модели следующих типов поведения в транспортном
потоке:
- следование (car-following) – согласование скорости объекта с
соседними объектами;
- перестроение (lane-changing) – согласование скорости и
направления движения для осуществления межполосного
перемещения;
- обгон (overtaking) – согласование скорости и направления
движения для преодоления препятствия;
- разъезд (oncoming avoidance) – согласование скорости и
направления движения для избегания лобовых столкновений;
- поперечное движение (lateral movements) – согласование
расположения на проезжей части при движении и выполнении
маневров.
Для организации некоторых из представленных типов поведения
необходим источник глобальной информации – дорожная карта,
представляющий данные о возможных траекториях движения по городу и
спецификацию отдельных участков дорог.
Перечисленные типы поведения были использованы для имитации
движения в транспортном потоке при разработке программного
комплекса тренажера вождения для обучения водителей транспортных
средств. Результирующие адаптивное поведение группы объектов
отражало поведение реальных транспортных средств с высокой степенью
точности.
Применение механизма последовательных простых взаимодействий,
позволило обеспечить функционирование гетерогенных объектов без
явных коммуникаций, что обеспечило прозрачную архитектуру системы и
эффективный с точки зрения времени процесс моделирования, критичный
для приложений реального времени.
Список литературы
1. Olfati-Saber R. Flocking for multi-agent dynamic systems: algorithms and theory // IEEE
transactions on automatic control. 2006. Vol. 51. №3.
2. Bayazit O.B., Lien J-M., Amato N.M. Roadmap-based flocking for complex environments
// Proceedings of the 10th pacific conference on computer graphics and applications, 2002.
3. Toledo T. Driving behaviour: models and challenges // Transport Rev. Vol. 27. №1. P.6584.