Твой проект —
твоя профессиональная
Траектория

Решение проблемы автоматизированной диспетчеризации (беспилотного) общественного транспорта

Партнер
ВУЗ
Актуальность

В условиях большого города с загруженными дорогами наземный общественный транспорт в том виде, в котором он сейчас существует, не в состоянии обеспечить равномерность движения: автобусы сбиваются в группы, из-за чего пассажиры сначала очень долго ждут, а потом происходит скопление пустых автобусов. Это приводит к тому, что люди теряют доверие к наземному транспорту и не полагаются на него при планировании своих маршрутов, предпочитая другие виды транспорта, в т.ч. автомобиль, тем самым осложняя дорожную ситуацию (см. Nash equilibrium) и понижая доходы компании-перевозчика.

Проблема актуальна и поныне, имея аналог в зарубежной литературе как «flexible dynamic scheduling». 


Описание

Проект посвящен оптимизации движения общественного транспорта в условиях загруженных дорог и высокого спроса (пассажиропотока). При содержательной поддержке (консультации и датасет) ГУП «Мосгортранс» мы рассмотрим реальную ситуацию на одном из ключевых маршрутов автобусов в г. Москве: настоящую диспетчеризацию, возможные коллизии, возможные варианты автоматизации диспетчеризации автобусов, различные способы управления емкостями.

Задача состоит в проработке инфраструктурных требований к системе общественного транспорта и разработке алгоритма для управления автобусами, чтобы улучшить ситуацию на маршруте и уменьшить интервал между прибытиями автобусов на остановках.

Рассматриваемые параметры: емкость троллейбуса, стартовые пассажироемкости на остановках, максимальное и среднее время ожидания между автобусами для остановки/среднесписочное для отдельного пассажира в очереди, количество остановок, тип маршрута, количество маршрутов, количество автобусов, скоростной режим (средний, для фиксированных отрезков между светофорами/остановками) и количество пробок (внешний параметр), текущее/среднее количество людей в очереди на каждой остановке, равномерность движения/распределения автобусов на маршруте. Важно: в данной работе не рассматривается такой параметр как «время ожидания при пересадке».

Ключевые слова: время ожидания, общественный транспорт, равномерность движения, диспетчеризация.

В рамках кейса вам предстоит:

Рассмотреть требования к системе и предложить минимальную архитектуру для реализации гибкого планирования расписания и диспетчеризации наземного общественного транспорта;

Рассмотреть предложенную статистику по режиму работы автобусов и разработать рабочие гипотезы, предложить параметры оптимизации;

Ступенчато разработать, реализовать с помощью программных средств (Mathcad / RStudio, Python, VisualStudio2017 / PTV Visum / MATSim /прочее), исследовать модель движения наземного общественного транспорта, оптимизировать по предложенному параметру (максимальное и среднее время ожидания фиксированы, см. раздел 5):

А) Линейную (не учитываются заторы, пассажирская загрузка, время простоя автобусов, время ожидания пассажиров) с терминальными и промежуточными точками (1..N);

Б) Линейную (с учетом различной скорости на нескольких отрезках);

В) Линейную (с учетом различной скорости движения на отрезках, внутренних ограничений по емкости и скоростям, с несколькими со направленными маршрутами);

Г) Кольцевой односторонний маршрут без терминальных точек, неограниченная емкость;

Д) Кольцевой маршрут без терминальных точек, ограниченные емкости;

Е) Кольцевой маршрут без терминальных точек, ограниченные емкости, емкость остановки (при превышении на протяжении максимального времени ожидания – усиление пробок);

Ж) Кольцевой маршрут без терминальных точек, ограниченные емкости, емкость остановки (при превышении на протяжении максимального времени ожидания – усиление пробок), нелинейная скорость;

З) Кольцевой маршрут без терминальных точек, ограниченные емкости, емкость остановки (при превышении на протяжении максимального времени ожидания – усиление пробок), нелинейная скорость, несколько маршрутов;

На основании статистических данных, выявить сезонность и сделать предсказание пробок для конкретного маршрута для рабочей недели разных периодов, предложить оптимальные скорости для пп.3;

Предположить адекватность введения более сложных сценариев для пп3, таких как засадные отряды и развороты (здесь будут учитываться только для односторонних маршрутов, учитывать повышение затрат на «холостой» ход);

Проанализировать адекватность и применимость вышеуказанных моделей, сопоставить со статистическими количествами автобусов на данном маршруте;

Для каждого варианта исследовать технологические рыночные барьеры, влияние на цепочку ценности, рынок труда, посчитать экономику.


Требуемые знания: Mathcad, языки программирования С++, Python, R, подходы машинного обучения (с подкреплением, Q-learning), теория игр, Модель Калмана, Пуассоновский поток (для людей на остановке), фильтрация данных.

Рекомендуемый формат работы группы: разделение по подзадачам/подгруппам (в т.ч. делегатские), предположительно – до 40% времени должна занять разработка действующей математической модели/симулятора движения наземного транспорта - этап после разработки и проработки математической модели (соревновательное программирование в подгруппах).


Результат

Результатом решения кейса должно стать архитектура для автоматизированной диспетчеризации автобусов в системе общественного транспорта, система мер для перехода на беспилотные автобусы (экономические, инфраструктурные, технические, математические), реализованный алгоритм для управления автобусами.

Рекомендуемые результаты для представления:

Инфраструктурное и техническое представление ситуации “as is”;

Инфраструктурное представление ситуации “to be”, ближайший край перехода, с экономическим обоснованием;

Решение задачи должно быть формализовано, подкреплено фактами от заказчика, экспериментальными данными симулятора/базироваться на предложенном датасете, иметь экономическое преимущество перед аналогами и предыдущим состоянием системы. Все гипотезы должны быть уточнены и представлены в решении как базисные. 

Алгоритм для автоматизированного управления автобусами на маршруте, в сравнении с другими подходами;

Программная реализация – компьютерная модель реализованного алгоритма, рассмотрение следующих шагов реализации;

Диаграмма архитектуры системы для автоматизированного управления беспилотными автобусами, представление технологических барьеров, горизонты разработки, экономическое обоснование.

Ограничения

Обеспечить соблюдение технических требований от заказчика (будут выявлены на проблемном интервью, день 1), а также:

Снижение максимального интервала между соседними автобусами на одном маршруте не должно превышать 10-15 минутам;

Сохранение средней скорости движения на маршруте не должно быть ниже 12-16 км/ч.

В рамках выдвижения рабочих гипотез и при построении моделей не должны использоваться субъективные и экспертные критерии, экспертное мнение, не обоснованное результатами моделирования, расчетами или экспериментами, а также параметры, которые не были подтверждены заказчиком.