Chương 1: Tổng quan. ‐ Chương 2: Cơ sở lý thuyết. ‐ Chương 3: Phương pháp nghiên cứu. ‐ Chương 4: Nội dung nghiên cứu.
‐ Chương 5: Kết luận và kiến nghị. HV: Vũ Xuân Thủy MSHV: 12010336 GVHD: TS. Văn Hồng Tấn Trang 19 Luận văn Thạc sĩ Chuyên ngành xây dựng đường ôtô và đường thành phố Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2. CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY: 2.1 Các nghiên cứu trong nước: Ở nước ta hiện nay vẫn chưa có nghiên cứu nào ứng dụng phần mềm mô phỏng vissim để mô hình phát hiện sự cố giao thông.
Năm 2010, Đậu Thanh Hải “ Hỗ trợ phát hiện và thông báo ùn tắc giao thông trên ANDROID”, đề tài mô phỏng giải pháp cung cấp thông tin giao thông qua môi trường Internet và các thiết bị di động. Giải pháp được chọn là kết hợp Web Server chạy trên nền ASP.NET và phần mềm chạy trên thiết bị điện thoại di động Android. Năm 2014, Ngô Việt Đức “ Ứng dụng mô hình tác tử vào mô phỏng dòng xe hỗn hợp trên đường”. Mô phỏng giao thông dựa trên tác tử (Agent-Based Models) là một cách tiếp cận mới để mô phỏng dòng giao thông hỗn hợp với nhiều thành phần xe khác nhau trong dòng xe, bao gồm: Xe máy, xe ô tô, xe tải và xe buýt.
Đại diện cho các đối tượng trong dòng xe là các tác tử độc lập, tương tác lẫn nhau và tương tác với môi trường giao thông. Nghiên cứu sử dụng phần mềm Netlogo để xây dựng các mô hình mô phỏng, phương pháp mô phỏng dựa trên tác tử để đánh giá thông số khoảng cách – thời gian.2 Các nghiên cứu ngoài nước: Trên thế giới giải pháp mô phỏng giao thông đã có từ đầu những năm 1950 và đã và đang phát triển mạnh mẽ cùng với sự phát triển của máy tính. Các phần mềm mô phỏng ngày càng hoàn thiện phản ánh các trạng thái giao thông nên độ chính xác ngày càng được nâng cao. Trong những năm gần đây, một số phương pháp mới dùng theo dõi phát hiện sự cố đã được đề xuất.
Hai loại thuật toán được nghiên cứu để phát hiện sự cố: (1) phương pháp sử dụng công nghệ mạng hệ nơron thần kinh và (2) là phương pháp dựa trên mô hình phát hiện sự cố. HV: Vũ Xuân Thủy MSHV: 12010336 GVHD: TS. Văn Hồng Tấn Trang 20 Luận văn Thạc sĩ Chuyên ngành xây dựng đường ôtô và đường thành phố Để hạn chế vấn đề tắc nghẽn giao thông đồng thời tăng khả năng quản lý giao thông với nghiên cứu “phát hiện sự cố trên đường cao tốc bằng phương pháp mạng Bayes” của Zhang & Taylor (2004) đã đưa ra khả năng phát hiện sự cố giúp ngăn chặn làn kịp thời cũng như báo cáo vị trí sự cố và thời gian. Các thuật toán bao gồm hai phần chính : (1) Xử lý dữ liệu và (2) phát hiện sự cố.
Xử lý dữ liệu được thiết kế để xử lý chi tiết các số liệu tại vị trí đo lường của giao thông. Ùn tắc và phát hiện sự cố được thực hiện bởi mạng Bayes, được nghiên cứu sử dụng mô phỏng sự cố. Han và May (1989) đã phát triển một kỹ thuật để phát hiện sự cố trên đường phố được dựa trên dữ liệu khối lượng (volume) và thu thập dữ liệu occupancy từ hệ thống vòng lặp mỗi phút. Các số liệu được xử lý để xác định sự cố được phát hiện, trong đó 99% giá trị của số lượng xe, thời gian bị kẹt tại sự cố và tốc độ tại mỗi điểm phát hiện được sử dụng để xác định phạm vi ứng dụng.
Loại sự cố xảy ra như tắc nghẽn do làn xe hoặc tắc nghẽn do trục giao thông chính được phát hiện dựa trên các điều kiện hoạt động của máy phát hiện trong làn xe liền kề. Hệ thống này đã được ứng dụng trên một phần của trục giao thông chính ở Los Angeles. Chen và Chang (1993) đã đưa ra một hệ thống có khả năng phát hiện sự cố trong thời gian thực và điều tiết hoạt động giao thông bằng một loại máy ghi hình. Hệ thống bao gồm ba yếu tố: một mô hình dự báo lưu lượng xe, một mô hình xác định sự cố, và một quá trình theo dõi sự cố.
Mô hình dự báo lưu lượng xe giao thông dựa trên khái niệm mô phỏng, chức năng chính của mô hình này là để mô phỏng hoạt động giao thông và dự đoán sự phát triển của nó. Mô hình này xét đến không gian và thời gian hoạt động trong giao thông bằng cách sử dụng (trạm máy phát hiện đặt ở đầu tuyến, cuối tuyến đường nguồn và thông tin theo thời gian). Điều kiện thời gian tại lúc phát hiện thì được so sánh với điều kiện dự đoán phát hiện sự cố. Mô hình xác định sự cố hỗ trợ việc phát hiện và đánh giá mức độ nghiêm trọng của của sự cố.
Khan và Ritchie (1994) đã nghiên cứu việc sử dụng các mạng noron nhân tạo để phát hiện sự cố trên đường. Họ sử dụng phiên bản đã được thay đổi của mô hình HV: Vũ Xuân Thủy MSHV: 12010336 GVHD: TS. Văn Hồng Tấn Trang 21 Luận văn Thạc sĩ Chuyên ngành xây dựng đường ôtô và đường thành phố NetSim để mô phỏng một mạng lưới đường ở Anaheim, California. Mô hình được thiết kế để mô phỏng tắc nghẽn đường nằm ngẫu nhiên trong khoảng thời gian khác nhau và dữ liệu phát hiện từ hệ thống vòng lặp trong mạng được sử dụng để phát triển các nguồn cấp dữ liệu từ nhiều lớp được chuyển tiếp qua mạng noron nhân tạo để phát hiện ùn tắc đường.
Hiệu quả ứng dụng của mạng noron vào giờ cao điểm đã cho kết quả tốt về tỉ lệ phát hiện và tỉ lệ báo động giả. Lý thuyết về mô phỏng giao thông: Mô phỏng giao thông là cách làm giả các điều kiện của tình huống nào đó thông qua một mô hình để tạo ra kết quả. Đó là cách thực hiện bằng thực nghiệm trên phần mềm máy tính, mô phỏng giao thông cơ bản gồm hai loại là: Mô phỏng vi mô và Mô phỏng vĩ mô. Mô phỏng vi mô: Mô hình mô phỏng vi mô thường được sử dụng cho các mạng lưới đường giao thông nhỏ và trung bình.
Dựa trên lý thuyết xe theo xe, diễn tả mối quan hệ giữa các xe thông qua hành vi lái xe. Mô phỏng sự di chuyển của từng xe cá nhân trong dòng giao thông dựa trên lý thuyết về xe theo xe và sự chuyển làn. Mô hình này cho người thiết kế có độ chính xác và khả năng phân tích kết quả cao, tuy nhiên số lượng xe cộ và kích thước của mạng lưới đường bị hạn chế do bộ nhớ của máy tính có giới hạn. Trong thời gian gần đây, có rất nhiều phần mềm ứng dụng mô hình mô phỏng vi mô đã ra đời như: CORSIM, PARAMICS, GETRAM, WATSIM….
và được sử dụng rộng rãi. Mô phỏng vĩ mô: Mô phỏng vĩ mô dùng để mô phỏng các đặc tính của dòng giao thông, diễn tả dòng xe như một khối thống nhất theo tốc độ - mật độ - lưu lượng. Không HV: Vũ Xuân Thủy MSHV: 12010336 GVHD: TS. Văn Hồng Tấn Trang 22 Luận văn Thạc sĩ Chuyên ngành xây dựng đường ôtô và đường thành phố giống như mô phỏng vi mô, mô hình này đơn giản và độ chính xác thấp hơn mô hình vi mô nhưng nó có khả năng áp dụng cho các hệ thống mạng lưới lớn với lưu lượng xe lớn.
Mô phỏng các đại lượng cơ bản của hệ thống giao thông hơn là mối quan hệ của từng xe riêng lẻ. Mô phỏng trung gian: Kết hợp các đặc điểm của mô phỏng vĩ mô và mô phỏng vi mô. Lý thuyết về nhận biết sự cố: 2. Hiện tượng Shockwave trong dòng xe: Khả năng thông hành của phương tiện trên một tuyến đường bị giảm đột ngột do có một sự cố giao thông, do giảm số làn xe….
tại vị trí xảy ra sự cố xe di chuyển với vận tốc chậm hơn, lưu lượng và mật độ thay đổi, dòng xe bắt đầu ứ lại ở phía xảy ra sự cố. Khi sự cố giao thông được khắc phục, mật độ dòng xe trong lane bắt đầu dãn ra gọi là hiện tượng shockwave trong giao thông được thể hiện như hình 2.1: Hiện tượng shockwave do sự thay đổi mật độ dòng xe. Vận tốc của shockwave được tính bằng công thức: q 2 − q1 vw = k 2 − k1 Trong đó: là vận tốc shockwave HV: Vũ Xuân Thủy MSHV: 12010336 GVHD: TS. Văn Hồng Tấn Trang 23 Luận văn Thạc sĩ Chuyên ngành xây dựng đường ôtô và đường thành phố là mật độ của dòng xe trước và sau đường đỏ.
là lưu lượng của dòng xe trước và sau đường đỏ của hình 2. Đường đỏ trên hình 2.1 có thể di chuyển hai chiều, nếu di chuyển cùng chiều với chiều dòng xe, v w là dương và ngược lại. Đặc điểm của dòng xe hỗn hợp khi có một sự cố giao thông: Dòng xe hỗn hợp: là sự tham gia lưu thông của rất nhiều phương tiện như: ô tô, xe máy, xe đạp, xe thô sơ…. Dòng xe hỗn hợp luôn luôn trộn lẫn với nhau, mọi không gian đều được sử dụng.
Khi có một sự cố giao thông thì trạng thái dòng xe được mô tả như hình 2. Dòng xe ở vùng A có khoảng cách xa về phía thượng lưu so với vị trí sự cố vì thế tốc độ và mật độ của dòng xe tại khu vực A vẫn duy trì bình thường. Vùng B là vùng nằm trực tiếp trước vị trí xảy ra sự cố nên lúc này dòng xe tại B di chuyển với vận tốc chậm hơn và mật độ lớn hơn (phía hạ lưu). Vùng này có hiện tượng shockwave về phía thượng lưu dòng xe.
Dòng xe vùng C nằm trực tiếp phía sau sự cố nên các xe di chuyển chậm dần và nối đuôi nhau do sự cố giao thông như hình 2. Tùy theo mức độ giảm năng lực thông hành, mật độ giao thông trong vùng C có thể thấp hơn bình thường trong khi vận tốc có thể cao hơn bình thường. Vùng D dòng xe ở khá xa so với sự cố nên trạng thái dòng xe di chuyển binh thường giống vùng A [6]. HV: Vũ Xuân Thủy MSHV: 12010336 GVHD: TS.
Văn Hồng Tấn Trang 24 Luận văn Thạc sĩ Chuyên ngành xây dựng đường ôtô và đường thành phố Hình 2.2: Đặc điểm dòng xe tại các khu vực lân cận sự cố giao thông.3: Đặc điểm giao thông khi có một sự cố giao thông (Nguồn: JHK và đồng sự, 1993) HV: Vũ Xuân Thủy MSHV: 12010336 GVHD: TS. Văn Hồng Tấn Trang 25 Luận văn Thạc sĩ Chuyên ngành xây dựng đường ôtô và đường thành phố 2.
