RU2674129C2 - Способ и система для определения, визуализации и прогнозирования транспортной доступности районов населённого пункта - Google Patents
Способ и система для определения, визуализации и прогнозирования транспортной доступности районов населённого пункта Download PDFInfo
- Publication number
- RU2674129C2 RU2674129C2 RU2016118293A RU2016118293A RU2674129C2 RU 2674129 C2 RU2674129 C2 RU 2674129C2 RU 2016118293 A RU2016118293 A RU 2016118293A RU 2016118293 A RU2016118293 A RU 2016118293A RU 2674129 C2 RU2674129 C2 RU 2674129C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- transport
- accessibility
- time
- public transport
- route
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 14
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims abstract description 16
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 16
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 13
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 13
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 claims description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 7
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 claims description 5
- 238000012800 visualization Methods 0.000 claims description 5
- 230000010365 information processing Effects 0.000 claims description 4
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 claims description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 abstract description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 4
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 230000016776 visual perception Effects 0.000 description 2
- 206010033799 Paralysis Diseases 0.000 description 1
- 230000001154 acute effect Effects 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 1
- 230000010006 flight Effects 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 230000033764 rhythmic process Effects 0.000 description 1
- 238000002054 transplantation Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
Заявленная группа изобретений относится к области навигации общественного транспорта, функционирующего в отдельно взятом населенном пункте и его окрестностях. Предложенный способ определения, визуализации и предсказания транспортной доступности районов и отдельных мест населенного пункта позволяет пассажирам городского общественного транспорта в наглядной форме оценить время, которое они реально могут затратить на перемещение из одного места в другое. В основе данного способа лежит процедура условного разбиения территории населенного пункта и его окрестностей на неперекрывающие друг друга ячейки координатной сетки, привязка остановочных пунктов к ячейкам координатной сетки и вычисление времен прибытия транспортных средств на остановки общественного транспорта. Ключевой структурой предложенного способа является квадратная матрица доступности, статистически описывающая время перемещения между всеми парами остановок в различные моменты времени. Для удобства восприятия информации, содержащейся в матрице доступности, используются «тепловые карты», а также вычисляется единая оценка (балл) транспортной доступности. Указанный способ реализует соответствующая система определения, визуализации и прогнозирования транспортной доступности районов населенных пунктов. Технический результат изобретения заключается в обеспечении возможности осуществления математического моделирования работы всего городского общественного транспорта без необходимости использования дополнительных дорогостоящих исследований. 2 н. и 2 з.п. ф-лы, 3 ил., 3 табл.
Description
Область техники, к которой относится изобретение
Изобретение «Способ и система для определения, визуализации и прогнозирования транспортной доступности районов населенного пункта» относится к навигационной системе для лиц, использующих городской или пригородный общественный транспорт для передвижения между различными районами и отдельными местами населенного пункта и его окрестностей.
Уровень техники
Для осуществления навигации пассажиры используют множество источников информации о маршрутах и расписаниях движения общественного транспорта. К самым консервативным из них можно отнести информационные таблички, устанавливаемые на остановочных пунктах, со списком проходящих маршрутов общественного транспорта и интервалами движения. Некоторые павильоны, в дополнение, содержат статическую карту, на которой можно увидеть схему движения маршрутов через близлежащие остановки (в пределах одного километра). В последнее годы в крупных городах появились электронные табло, информирующие пассажиров о прогнозном времени прибытия автобусов (троллейбусов, трамваев, маршрутных такси) на остановку.
Кроме этого, в настоящее время существует несколько мобильных приложений и веб-сервисов, целью которых является помочь пользователям добраться из одной точки города в другую с помощью общественного транспорта. К таким программам можно отнести «Яндекс.Транспорт» (от компании Яндекс), «Умный транспорт» (от одноименной компании), а также многочисленные веб-порталы. Как правило, данные системы отображают на экране пользовательского устройства метки общественного транспорта в режиме, близкому к реальному времени, и предсказывают время прибытия на ту или иную остановку.
Однако, при планировании своей поездки пассажира во многом интересует время, которое он реально потратит при перемещении в конечный пункт его маршрута. Обычно, в больших городах существует множество альтернативных маршрутов, которыми может воспользоваться житель, чтобы добраться из одной точки в другую. Оперативно оценить, какой именно маршрут будет для него наиболее выгодным и сколько времени он займет, остается для перечисленных выше источников нерешенной задачей. Ситуация усложняется тем, что зачастую во время поездки пассажир выполняет пересадку на одном или нескольких остановочных пунктах.
По сути, данные инструменты в той или иной степени бесполезны при планировании пассажиром своих перемещений, что особенно актуально в современных мегаполисах в условиях ускоренного ритма жизни. Особенно остро такая проблема может стоять перед лицами, не проживающими постоянно в данной местности. Туристам, транзитным пассажирам и командировочным лицам зачастую сложно оперативно сориентироваться в плане выбора нужного маршрута общественного транспорта и общей оценки доступности тех или иных мест в городе.
Косвенно оценить время поездки можно с помощью программ, выводящей на пользовательский экран текущую загруженность дорог (например, такую возможность предоставляет сервис «Яндекс.Карты» с включенным дополнительным слоем от сервиса «Яндекс.Пробки»). Однако, следует признать, что подобные приложения более актуальны для автомобилистов. Движение общественного транспорта в современном мегаполисе существенно отличается от движения других транспортных средств. В частности, в крупных городах на центральных улицах существуют выделенные полосы для движения общественного транспорта. По данным полосам автобусы и троллейбусы двигаются, как правило, быстрее, чем находящиеся в заторе транспортные средства в соседних полосах. Аналогично, трамвайные пути, проложенные рядом с основной транспортной магистралью, обеспечивают возможность более быстрого перемещения пассажира.
Существуют и обратные ситуации, когда выход из строя одного трамвая влечет за собой прекращение движения всех следующих за ним. Таким образом, зачастую парализуется движение на одном или нескольких маршрутах. Кроме этого, троллейбус в силу конструкционных ограничений не всегда может объехать возникшее препятствие в виде припаркованных или попавших в дорожно-транспортное происшествие автомобилей.
В сервисе «Яндекс.Пробки» на основе информации о текущей загруженности дорог вычисляется единый балл (от 0 до 10), который характеризует степень общей загруженности дорожно-уличной сети отдельного населенного пункта. Данный показатель удобен для информационного восприятия общей дорожной ситуации, однако, по перечисленным выше причинам слабо подходит для пассажиров общественного транспорта. К факторам, которые формируют балл автомобильных пробок (метеоусловия, сезонность, ремонтные работы на дорогах, наличие дорожно-транспортных происшествий и пр.), сюда можно добавить наличие или отсутствие на линии подвижного состава, разветвленность и сбалансированность маршрутной сети общественного транспорта, расписание движения.
Следует отметить, что общее число пользователей общественного транспорта в городе не меньше числа автомобилистов. Однако, при поездке на общественном транспорте пассажир, в отличие от автомобилиста, ограничен существующими маршрутами и вынужден тратить время на ожидание нужного автобуса, трамвая или троллейбуса.
Сущность изобретения
Система определения, визуализации и прогнозирования транспортной доступности призвана упростить получение информации и общее восприятие текущей транспортной доступности районов и отдельных мест в мегаполисе. При планировании поездки на общественном транспорте система позволяет оперативно оценить время, которое будет затрачено на перемещение из одной точки в другую с учетом ожидания транспортного средства необходимого маршрута, проезда, пересадок, а также движения пешком от остановок до пунктов назначения. При этом, при наличии нескольких альтернативных маршрутов перемещения из одной точки в другую система позволяет предложить наилучший вариант.
Побочным применением предлагаемого способа определения транспортной доступности можно считать возможность оценки влияния некоторых изменений на общую картину работы общественного транспорта. Эта возможность использует математическое моделирование и основано на сравнении реально зафиксированной ситуации с гипотетическими, которые соответствуют различным сценариям развития событий.
Суть данного изобретения заключается в следующем. Вся территория города и близлежащие окрестности условно разбиваются на набор неперекрывающихся ячеек, образующих, таким образом, регулярную или нерегулярную координатную сетку. С целью удобства визуального восприятия информации размер ячеек определяется таким образом, чтобы расстояние между их центрами соответствовало пути, проходимого пешеходом за одну минуту. При средней скорости движения 5 км/ч это расстояние составляет около 83 метров. Следует заметить, что в ряде случаев размер ячейки можно выбрать другим - как в сторону уменьшения, так и в сторону увеличения.
Внутри некоторых ячеек координатной сетки находятся остановки общественного транспорта. Если, кроме самой, в соседних ячейках также присутствуют остановки, то такой кластер ячеек можно рассматривать как пересадочный пункт - пассажир за относительно короткое время может пройти пешком между остановки и, таким образом, пересесть с одного маршрута на другой.
Собираемые с двигающихся по установленным маршрутам транспортных средств данные об их перемещениях (координаты, скорость, направление движения и т.д.) с использованием коммуникационных сетей (например, через сеть Интернет) передаются в единый центр обработки данных, где производится вычисление времен прибытий на каждые остановочные пункты. Таким образом, для каждого остановочного пункта на каждом маршруте определяются времена прибытий каждой единицы подвижного состава. Путем сравнения времен прибытия различных транспортных средств на одну остановку моделируется пересадка пассажира с одного маршрута на другой. Это существенно расширяет территориальный охват доступных друг другу пар остановочных пунктов. В типовом варианте время ожидания транспортного средства при пересадке составляет 15 минут. Однако, в качестве времени ожидания возможно установление любого другого разумного значения. Для полученных таким образом значений времен поездок между парами остановочных пунктов вычисляются различные статистики, например, средние значения, стандартные отклонения, медианы, перцентили. Полученная квадратная матрица размером N×N, где N - общее число остановочных пунктов в населенном пункте и окрестностях, описывает транспортную доступность между остановками общественного транспорта. Данная матрица называется матрицей доступности.
Рассмотрим пример. В следующей таблице в строках содержатся времена прибытий отдельных рейсов на каждую остановку по маршруту движения, в колонках - времена прибытий на отдельную остановку. Пустая ячейка таблицы означает, что через данную остановку рассматриваемый маршрут движения не проходит.
Видно, что у маршрутов №43 и №76 есть две общие остановки (D и X), где пассажиры с одного маршрута могут пересесть на другой. Таким образом, пассажиры из пункта А могут добраться в пункты С, D, X и Z (без пересадок на маршруте №43), а также в пункты W (с пересадкой на остановке D и дальнейшей поездкой по маршруту №76) и Y (с пересадкой на остановках D или X и дальнейшей поездкой по маршруту №76). Аналогично, пассажиры с остановки В могут доехать до пунктов D, W, X, Y (без пересадок на транспортном средстве, двигающемся по маршруту 76) и до пункта Z (с пересадкой на остановках D или X и дальнейшей поездкой по маршруту №43). Здесь для упрощения рассматриваются маршруты в одну сторону. Времена поездок от остановочного пункта А до других пунктов, таким образом, составляют:
Аналогично для остановочного пункта В:
Подобные вычисления необходимо произвести для всех остановок и маршрутов за интересующий интервал времени. Группируя полученные значения по парам «пункт отправления-пункт прибытия», вычисляются статистики, например, минимальное время движения, среднее значение, медиана и т.д. Например, для пары остановок «А-Х» (времена движения 35, 32, 34 и 36 минут) минимальное время составляет 32 минуты, а среднее - приблизительно 34 минуты. Полученная величина записывается в соответствующую ячейку матрицы доступности.
Для визуального восприятия информации на основе полученной матрицы доступности генерируются «тепловые карты». В каждой из них центр соответствует предполагаемой отправной точке - некоторой ячейке. Остальные ячейки «раскрашиваются» в соответствии с тем, насколько быстро в каждую из них можно добраться с использованием общественного транспорта. Ячейки, в которые вошли остановочные пункты, раскрашиваются непосредственно исходя из значений матрицы доступности. Остальные ячейки раскрашиваются и помечаются соответствующим образом из расчета движения пешком до близлежащей остановки. При этом, такое моделирование должно учитывать существующие физические ограничения на возможность перемещения между ячейками - реки, заборы, железные дороги, крупные транспортные магистрали и т.д.
Таким образом, соответствующая текущему местоположению пассажира «тепловая карта» позволяет ему оперативно получить информацию о транспортной доступности любых других мест города в рассматриваемый период времени. Выбрав на карте предполагаемую конечную цель путешествия, пользователь получит совет относительно выбора оптимального варианта - поездки на общественном транспорте и пешком. В случае выбора варианта с использованием общественного транспорта может быть предложен маршрут движения, который, вероятно, является наименее затратным по времени.
Предполагается, что применяемая цветовая схема визуально выделяет те районы и места города, которые являются труднодоступными. Например, светло-зеленым цветом отображаются близлежащие области населенного пункта (пользователь может попасть туда пешком, то есть независимо от работы общественного транспорта), а темно-красный цвет используется для областей, в которые пассажир попадет не раньше, чем, скажем, через один час. Возможно также применение других цветовых схем.
Интервал времени, который берется в расчет, может различаться для разных населенных пунктов и решаемых задач. Для оперативного контроля за текущей транспортной ситуацией такой интервал может не превышать одного часа. При создании статической карты, размещаемой на остановочных павильонах, исходные данные могут браться за несколько месяцев наблюдений.
Единый показатель транспортной доступности районов для всего города рассчитывается на основе матрицы доступности по некоторым заранее выбранным маршрутам, связывающим ключевые узлы мегаполиса (вокзалы, аэропорты, больницы, площади, крупные предприятия, жилые микрорайоны). Данные точки и маршруты выбираются на основе экспертного мнения и, естественно, уникальны для каждого населенного пункта. В зависимости от времени года и дня недели могут выбираться различные маршруты движения общественного транспорта. Например, в выходные дни из рассмотрения могут быть исключены маршруты, которые проходят рядом с крупными предприятиями, и дополнительно включены места массового скопления людей (торговые центры, парки отдыха и т.д.). Единая оценка транспортной доступности представляет собой целое число в некотором диапазоне (например, от 0 до 10). В отличие от балла о загруженности дорог, здесь меньшее значение соответствует низкой доступности. В частности, в ночное время, когда общественный транспорт в городе не функционирует, оценка будет равна нулю. Наибольшая оценка будет соответствовать случаю, когда перемещение по эталонным маршрутам будет максимально быстрым.
Прогнозирование транспортной доступности представляет собой оценку развития текущей ситуации в ближайшем будущем и осуществляется путем сравнения данных, соответствующих настоящему моменту времени, с накопленными ранее аналогичными данными за достаточно длинный период времени. Эффективным средством для решения подобной задачи является использование алгоритмов машинного обучения. При этом, может быть учтено множество дополнительных факторов, такие как, сезонность, текущие метеоусловия, прогноз погоды на ближайшее время, информация о пробках, дорожно-транспортных происшествиях и т.д. С одной стороны, увеличение количества таких факторов может повысить точность прогноза, но, с другой стороны, это потребует накопления и обработки большего количества исторических наблюдений.
Для визуализации информации может быть использованы:
- Экран мобильного пользовательского устройства (смартфона), ноутбука или стационарного персонального компьютера. Вывод осуществляется с привязкой к текущему или любому другому, выбранному пользователем, местоположению. Информация по запросу пользователя или с некоторой периодичностью обновляется по мере получения новых данных о движении транспортных средств по маршруту и их обработки.
- Мониторы, установленные в пассажирском салоне подвижного состава (автобуса, трамвая, троллейбуса). Данные мониторы отображают ситуацию с привязкой к текущему положению транспортных средств, в котором данный монитор установлен, и периодически обновляют ее по мере движения по маршруту, получения новых данных и их обработки. Вывод информации на монитор в салоне маршрутного транспортного средства позволяет пассажирам, не имеющим мобильного пользовательского устройства, получить полезную для них информацию относительно времени прибытия в пункт назначения.
- Остановочные павильоны с размещенной на них стационарной или электронной картой доступности. Стационарная, выполненная на бумажном носителе, карта получается на основе расчета усредненных за фиксированный период времени (например, за шесть месяцев) показателей доступности. В отличие от бумажной, электронная карта оперативно обновляется по мере поступления данных от транспортных средств и их обработки. Такие карты позволяют жителям и гостям города, ожидающим прибытия маршрутного транспортного средства, быстро оценить доступность других районов населенного пункта.
- Голосовые и иные информационные сообщения в средствах массовой информации (на радиостанциях и в телевизионных передачах). Подобные сообщения могут звучать следующим образом: «На данный момент времени работа общественного транспорта в городе оценивается в 7 баллов. Из-за возникшего дорожно-транспортного происшествия зафиксировано прекращение движения трамваев маршрутов 5 и 19».
Рассмотренный способ определения качества транспортной доступности отдельных районов населенного пункта создает основу для моделирования работы общественного транспорта в целом. Подобное моделирование позволяет оценить влияние различного рода изменений и может быть направлено:
- на оптимизацию количества единиц подвижного состава, находящегося на том или ином маршруте;
- на обоснование необходимости открытия нового, а также изменения или закрытия существующих маршрутов общественного транспорта;
- оценку действующих или планируемых расписаний движения;
Подобное моделирование осуществляется путем пересчета матрицы доступности, генерации «тепловых карт» и вычисления единой оценки транспортной доступности с использованием исходных данных, в которые искусственно вносятся изменения. К таким изменениям можно отнести:
- добавление на маршрут одной или нескольких единиц подвижного состава;
- исключение с маршрута одной или нескольких единиц подвижного состава;
- добавление одного или нескольких новых маршрутов движения;
- изменение одного или нескольких существующих маршрутов движения;
- удаление одного или нескольких существующих маршрутов движения;
Следует заметить, что изменения в данные могут быть внесены вручную (например, моделирование поломки автобуса в середине рабочего дня) или в автоматическом режиме программой (например, путем перебора всех возможных сценариев с целью поиска оптимального решения).
В целом, предложенная система может быть полезна:
- Пассажирам, пользующимся общественным транспортом. Пользователи в наглядной форме могут оценить время прибытия в пункт назначения с учетом всех этапов - ожидания транспортного средства, поездки, пересадок, а также движения пешком от остановок до пунктов назначения. Кроме этого, путем подсказок система поможет выбрать оптимальный маршрут, актуальный в настоящее время.
- Лицам, ответственным за организацию пассажирских перевозок. Данные лица могут использовать систему для мониторинга качества осуществляемых пассажирских перевозок, обоснования существующих или предлагаемых маршрутов и расписания движения.
- Предпринимателям, планирующим открыть новый маршрут, добавить новую транспортную единицу, изменить расписание или интервалы движения.
Краткое описание чертежей
Фиг. 1 описывает основные этапы вычислений от построения координатной сетки до генерации «тепловых карт» и вычисления единой оценки транспортной доступности. На фиг. 2 показана схема взаимодействия компонентов системы на всех этапах от сбора «сырых» данных до визуализации конечного результата. Фиг. 3 описывает взаимодействие компонентов системы при решении задачи моделирования работы общественного транспорта.
Подробное описание предпочтительных вариантов осуществления изобретения
Установленные в каждой единице подвижного состава (автобусе, трамвае, троллейбусе) оборудование спутниковой навигационной системы ГЛОНАСС через глобальную коммуникационную сеть передают данные о текущих координатах, скорости и направлении движения транспортного средства. Эти данные поступают в подсистему обработки информации (стадия 1 на фиг. 2), которая сохраняет их в подсистему хранения маршрутных графов и исторических данных (стадия 2). Маршрутные графы вносятся единожды и модифицируются при необходимости в случае изменения маршрутов общественного транспорта.
Вычислительная подсистема периодически запрашивает данные из подсистемы хранения (стадия 3). Подсистема хранения возвращает действующие маршрутные графы и «сырые» данные о перемещениях транспортных средств (стадия 4). Вычислительная подсистема выполняет необходимые расчеты в соответствии с описанной выше методикой и получает сведения о транспортной доступности, включая единую оценку и прогноз.
Результаты выполненных расчетов сохраняются в базе данных (стадия 5), откуда извлекаются подсистемой визуализации (стадии 6 и 7). Сохранение в базе результатов отдельных расчетов необходимо для быстрого доступа к историческим данным без необходимости повторного перерасчета в вычислительной подсистеме.
Подсистема визуализации преобразует данные в формат, необходимый для доставки по тому или иному каналу коммуникации с жителями города. Информация в различных форматах передается подсистеме обработки информации (стадия 8), откуда через глобальную или другую коммуникационную сеть (стадия 9) поступает потребителям:
- на электронные табло, находящиеся на остановочных пунктах (стадия 10);
- на мониторы, расположенные в пассажирских салонах единиц подвижного состава (стадия 11);
- через средства массовой информации (радиопередачи и телевизионные программы) (стадия 12);
- в стационарные и мобильные пользовательские устройства (стадия 13).
При моделировании работы общественного транспорта дополнительно используется подсистема моделирования и отдельная программ, установленная на стационарное и мобильное пользовательское устройство. Следует заметить, что моделирование осуществляется с использованием архивных данных, без необходимости сбора текущих данных с работающих на линии транспортных средств. Кроме этого, в силу ограниченности круга лиц, проводящих такое моделирование, отсутствует необходимость в передаче результатов по приведенным выше каналам коммуникации. Как правило, для взаимодействия с подсистемой моделирования (вводом параметров, управляющих команд и просмотром результатов моделирования) достаточно стационарного персонального компьютера с установленным специализированным программным обеспечением. Вышесказанное обосновывает, что подсистема обработки информации исключена из цепочки взаимодействующих компонентов (см. фиг. 3).
С использованием графического интерфейса программы моделирования подсистеме моделирования передаются управляющие команды и параметры (стадия 14 на фиг. 3). Подсистема моделирования запрашивает действующие маршрутные графы и архивные данные, соответствующие переданным параметрам моделирования (стадия 15). Полученные от подсистемы хранения «сырые» данные (стадия 16) передаются в вычислительную подсистему (стадия 17). Вычислительная подсистема выполняет необходимые расчеты в соответствии с описанной выше методикой и получает матрицу доступности, которая соответствует заданному сценарию моделирования. Результат моделирования сохраняется в базе данных расчетов (стадия 18), откуда передается в пользовательский интерфейс программы моделирования (стадия 19). С целью визуального сравнения «тепловых карт», соответствующих различным сценариям моделирования, матрицы доступности передаются в подсистему визуализации (стадия 20), откуда сгенерированные «тепловые карты» возвращаются в программу моделирования (стадия 21). Пользователь сравнивает «тепловые карты» и единые оценки транспортной доступности и делает вывод о влиянии предложенного в сценарии моделирования изменения на картину транспортной доступности в целом.
Claims (4)
1. Способ определения, визуализации и прогнозирования транспортной доступности районов и отдельных мест населенных пунктов, включающий формирование ячеек координатной сетки, условно покрывающей населенный пункт и близлежащие окрестности, обслуживаемые общественным транспортом, привязку остановочных пунктов общественного транспорта к ячейкам координатной сетки, формирование кластеров ячеек, образующих пересадочные узлы, вычисление времени прибытия маршрутных транспортных средств на остановки общественного транспорта по данным, полученным от устройств навигационной системы ГЛОНАСС, установленных в единицах подвижного состава, вычисление матрицы доступности между всеми возможными парами остановочных пунктов с учетом осуществления пассажирами возможных пересадок с одного маршрута на другой в пересадочных узлах, хранение матриц доступности, соответствующих различным моментам времени, сравнение матриц доступности, предшествующих по времени текущей ситуации, с матрицей доступности, соответствующей текущему моменту времени, вычисление прогнозируемых матриц доступности, соответствующих моментам времени в будущем, с учетом дополнительных факторов, таких как сезонность, текущие и прогнозируемые метеоусловия, информация о загруженности улично-дорожной сети, дорожно-транспортных происшествиях, формирование, передачу и отображение на экране электронных устройств «тепловой карты» транспортной доступности исходя из данных, содержащихся в матрицах доступности, таким образом, что центр карты соответствует исходной точке, а остальные ячейки координатной сетки раскрашиваются в соответствии с тем, насколько быстро в каждую из них можно добраться с использованием общественного транспорта, причем ячейки, в которые входят остановочные пункты, раскрашиваются непосредственно исходя из значений матрицы доступности, а остальные ячейки раскрашиваются и помечаются соответствующим образом из расчета дополнительно затраченного времени на движение пешком до близлежащей остановки.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что на основе матрицы доступности по некоторым заранее выбранным экспертами маршрутам движения общественного транспорта, связывающим ключевые узлы города, дополнительно вычисляется, прогнозируется и визуализируется единая для всего населенного пункта оценка (балл) транспортной доступности районов и отдельных мест, представляющая собой целочисленное значение из некоторого диапазона, причем минимальное значение этой оценки соответствует нефункционирующему или функционирующему в самом минимальном объеме общественному транспорту.
3. Система для определения, визуализации и прогнозирования транспортной доступности районов и отдельных мест населенных пунктов, включающая в себя приемные устройства спутниковой навигационной системы ГЛОНАСС, установленные в маршрутных транспортных средствах, а также подсистему обработки информации, подсистему хранения маршрутных графов и архивных данных, вычислительную подсистему, базу данных расчетов и подсистему визуализации, входящие в состав центра обработки данных, доступного навигационному устройству, с использованием глобальной коммуникационной сети, которая осуществляет сбор и передачу в центр обработки данных наблюдений о координатах, скорости и направлении движения маршрутных транспортных средств, накопление наблюдений, полученных от различных маршрутных транспортных средств, расчет и хранение матриц доступности, соответствующих различным моментам времени и описывающим значения времени, необходимого для перемещения между всеми возможными парами остановочных пунктов с учетом осуществления пассажирами возможных пересадок с одного маршрута на другой в пересадочных узлах, вычисление единой оценки транспортной доступности на основе полученной матрицы, формирование визуального представления матриц доступности в виде набора «тепловых карт» для отдельных географических точек, передачу потребителям значений текущей единой оценки транспортной доступности и «тепловых карт» с использованием глобальной коммуникационной сети, отображение текущей единой оценки транспортной доступности и «тепловых карт» на электронных устройствах.
4. Система по п. 3, отличающаяся тем, что дополнительно вычисляются и передаются потребителям прогнозируемые значения единой оценки транспортной доступности, а также прогнозируемые матрицы доступности в виде «тепловых карт», вычисленные с учетом текущей транспортной обстановки, времени суток, сезонности, текущих и прогнозируемых метеоусловий.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2016118293A RU2674129C2 (ru) | 2016-05-12 | 2016-05-12 | Способ и система для определения, визуализации и прогнозирования транспортной доступности районов населённого пункта |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2016118293A RU2674129C2 (ru) | 2016-05-12 | 2016-05-12 | Способ и система для определения, визуализации и прогнозирования транспортной доступности районов населённого пункта |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2016118293A RU2016118293A (ru) | 2017-11-16 |
RU2674129C2 true RU2674129C2 (ru) | 2018-12-04 |
Family
ID=60328352
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2016118293A RU2674129C2 (ru) | 2016-05-12 | 2016-05-12 | Способ и система для определения, визуализации и прогнозирования транспортной доступности районов населённого пункта |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2674129C2 (ru) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108520354B (zh) * | 2018-04-09 | 2022-09-09 | 江苏省城镇化和城乡规划研究中心 | 一种多点交通复合可达性分析方法 |
CN114331058B (zh) * | 2021-12-15 | 2023-04-21 | 东南大学 | 建成环境对交通运行状况影响的评估方法 |
CN114971085B (zh) * | 2022-07-13 | 2022-11-11 | 湖南省交通科学研究院有限公司 | 一种公交站点可达性的预测方法、系统及存储介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6061628A (en) * | 1996-04-24 | 2000-05-09 | Aisin Aw Co., Ltd. | Navigation system for vehicles |
US20080082260A1 (en) * | 2006-10-03 | 2008-04-03 | Denso Corporation | Map data utilization apparatus |
WO2013063480A1 (en) * | 2011-10-26 | 2013-05-02 | Heed Thomas Paul | Method and system for fleet navigation, dispatching and multi-vehicle, multi-destination routing |
RU2563104C2 (ru) * | 2010-09-29 | 2015-09-20 | Форд Глобал Технолоджис, ЛЛК | Доставка, обработка и обновление новой картографической информации |
RU2577548C2 (ru) * | 2010-09-29 | 2016-03-20 | Форд Глобал Технолоджис, ЛЛК | Доставка, обработка и обновление новой картографической информации |
-
2016
- 2016-05-12 RU RU2016118293A patent/RU2674129C2/ru not_active IP Right Cessation
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6061628A (en) * | 1996-04-24 | 2000-05-09 | Aisin Aw Co., Ltd. | Navigation system for vehicles |
US20080082260A1 (en) * | 2006-10-03 | 2008-04-03 | Denso Corporation | Map data utilization apparatus |
RU2563104C2 (ru) * | 2010-09-29 | 2015-09-20 | Форд Глобал Технолоджис, ЛЛК | Доставка, обработка и обновление новой картографической информации |
RU2577548C2 (ru) * | 2010-09-29 | 2016-03-20 | Форд Глобал Технолоджис, ЛЛК | Доставка, обработка и обновление новой картографической информации |
WO2013063480A1 (en) * | 2011-10-26 | 2013-05-02 | Heed Thomas Paul | Method and system for fleet navigation, dispatching and multi-vehicle, multi-destination routing |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
RU2016118293A (ru) | 2017-11-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102297700B (zh) | 用于时间相关的路线计划的方法和导航装置 | |
Guo et al. | Assessing the cost of transfer inconvenience in public transport systems: A case study of the London Underground | |
Owczarzak et al. | Design of passenger public transportation solutions based on autonomous vehicles and their multiple criteria comparison with traditional forms of passenger transportation | |
Schimohr et al. | Spatial and temporal analysis of bike-sharing use in Cologne taking into account a public transit disruption | |
CN105074793A (zh) | 用于车辆路径规划和交通管理的车道级车辆导航 | |
Zhang et al. | Traveler information tool with integrated real-time transit information and multimodal trip planning: Design and implementation | |
JP6190627B2 (ja) | 情報処理システム、情報処理サーバ、情報処理方法、および、情報処理プログラム | |
Cornejo et al. | An approach to comprehensively evaluate potential park and ride facilities | |
US20150310356A1 (en) | Facility and infrastructure utilization | |
Stieffenhofer et al. | Assessing park-and-ride efficiency and user reactions to parking management strategies | |
Ivan et al. | Factors influencing walking distance to the preferred public transport stop in selected urban centres of Czechia | |
RU2674129C2 (ru) | Способ и система для определения, визуализации и прогнозирования транспортной доступности районов населённого пункта | |
Pender et al. | Improving bus bridging responses via satellite bus reserve locations | |
Torrisi et al. | Introducing a mobility on demand system beyond COVID-19: Evidences from users’ perspective | |
Mathew et al. | Assessing the effect of a light rail transit system on road traffic travel time reliability | |
WO2020026703A1 (ja) | 輸送力調整装置、輸送力調整システムおよび輸送力調整方法 | |
Jakimavičius et al. | Assessing multiple criteria for rapid bus routes in the public transport system in Vilnius | |
Zhang et al. | Analysis of public transit operation efficiency based on multi-source data: A case study in Brisbane, Australia | |
Tafidis et al. | Interregional European Cooperation platform to promote sustainable transport through ICT: an overview of best practices | |
Kostakos | Using Bluetooth to capture passenger trips on public transport buses | |
Chaturvedi et al. | A multi-modal ride sharing framework for last mile connectivity | |
JP7425680B2 (ja) | ナビゲーション装置、及びナビゲーション方法 | |
Cervero et al. | Direct ridership model of bus rapid transit in Los Angeles County | |
Rakow et al. | Mobility as a service enabled by the autonomous driving | |
Memon et al. | Site suitability for intercity bus terminal at Hyderabad, Pakistan: A citizen's perception |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20200513 |