Czasopismo | PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY | Rocznik 2024 - zeszyt 10

Zastosowanie biblioteki SFML do modelowania ruchu ulicznego na skrzyżowaniu z sygnalizacją świetlną

Using the SFML library to model traffic at an intersection with traffic lights

10.15199/48.2024.10.36

nr katalogowy: 150762
10.15199/48.2024.10.36

Streszczenie

W artykule opisano cyfrowy symulator ruchu ulicznego na skrzyżowaniu o ruchu okrężnym umożliwiający sterowanie parametrami funkcjonowania sygnalizacji świetlnej i analizę wpływu tych parametrów na przepustowość skrzyżowania. Odwzorowuje on rzeczywiste skrzyżowa nie z uwzględnieniem zmierzonego natężenia ruchu. Wykonano go w języku programowania C++ z użyciem biblioteki SFML. Przeprowadzone testy potwierdzają jego dużą dokładność i możliwość praktycznego wykorzystania

Abstract

The article describes a digital traffic simulator at a circular intersection that allows controlling the parameters of traffic lights and analyzing the impact of these parameters on the throughput of the intersection. It reproduces the real intersection taking into account the measured traffic in tensity. It was made in the C++ programming language using the SFML library. The tests carried out confirm its high accuracy and possibility of prac tical use

Słowa kluczowe

Keywords

Bibliografia

[1] Eurostat, Passenger cars per 1 000 inhabitants reached 560 in 2022, 17 January 2024, https://ec.europa.eu/eurostat/web/prod ucts-eurostat-news/w/ddn-20240117-1 (dostęp: 24.03.2024 r.)
[2] TomTom traffic index. Ranking 2023, https://www.tomtom.com/traffic-index/ranking/ (dostęp: 24.03.2024 r.)
[3] Van Allen F., Cities with the worst traffic in the world, ranked, CBS News, 22.08.2022 r., https://www.cbsnews.com/pictures /worst-traffic-cities-in-the-world/ (dostęp: 24.03.2024 r.)
[4] Zarząd Dróg Miejskich w Poznaniu, Sygnalizacja świetlna, 22.08.2018 r., https://zdm.poznan.pl/pl/sygnalizacja-swietlna (dostęp: 24.03.2024 r.)
[5] Perallos A., Hernandez-Jayo U. i in., Intelligent Transport Systems: Technologies and Applications, 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
[6] Ustawa z dnia 20 czerwca 1997 r. - Prawo o ruchu drogowym, Dz.U. 1997 nr 98 poz. 602 z późn. zmian., https://isap.sejm. gov.pl/isap.nsf/DocDetails.xsp?id=wdu19970980602 (dostęp: 24.03.2024 r.)
[7] Obwieszczenie Ministra Infrastruktury oraz Ministra Spraw Wewnętrznych i Administracji z dnia 31 października 2019 r. w sprawie ogłoszenia jednolitego tekstu rozporządzenia Ministrów Infrastruktury oraz Spraw Wewnętrznych i Administracji w sprawie znaków i sygnałów drogowych, Dz.U. 2019 poz. 2310 z późn. zmian., https://isap.sejm.gov.pl/isap.nsf/DocDetails.xsp? id=WDU20190002310 (dostęp: 24.03.2024 r.)
[8] Obwieszczenie Ministra Infrastruktury z dnia 9 września 2019 r. w sprawie ogłoszenia jednolitego tekstu rozporządzenia Ministra Infrastruktury w sprawie szczegółowych warunków technicznych dla znaków i sygnałów drogowych oraz urządzeń bezpieczeństwa ruchu drogowego i warunków ich umieszczania na drogach, Dz.U. 2019 poz. 2311 z późn. zmian., https://isap.sejm. gov.pl/isap.nsf/DocDetails. xsp?id=WDU20190002311 (dostęp: 24.03.2024 r.)
[9] Younes M.B., Boukerche A., De Rango F., SmartLight: A smart efficient traffic light scheduling algorithm for green road intersections, Ad Hoc Networks, Vol 140, 2023, 103061, https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2022.103061.
[10] Younes M.B., Boukerche A., An Intelligent Traffic Light scheduling algorithm through VANETs, 39th Annual IEEE Conference on Local Computer Networks Workshops, Edmonton, AB, Canada, 2014, 637-642, doi: 10.1109/LCNW.2014.6927714.
[11] Navarro-Espinoza A., López-Bonilla O.R., García-Guerrero i in., Traffic Flow Prediction for Smart Traffic Lights Using Machine Learning Algorithms, Technologies, 2022, 10, 5. https://doi.org/10.3390/technologies10010005
[12] Moumen I., Abouchabaka J., Rafalia N., Adaptive traffic lights based on traffic flow prediction using machine learning models, Int. J. of Electrical and Comp. Eng., Vol. 13, No. 5, 10.2023, 5813-5823, DOI: 10.11591/ijece.v13i5.pp5813-5823
[13] Wang B., He Z., Sheng J., Chen Y. Deep Reinforcement Learning for Traffic Light Timing Optimization. Processes, 2022, 10, 2458, https://doi.org/10.3390/pr10112458
[14] Hu X., Zhao C., Wang G., A Traffic Light Dynamic Control Algorithm with Deep Reinforcement Learning Based on GNN Prediction, arXiv:2009.14627, https://doi.org/10.48550/arXiv.2009.14627
[15] Liu X.-Y., Zhu M., Borst S., Walid A., Deep Reinforcement Learning for Traffic Light Control in Intelligent Transportation Systems, arXiv:2302.03669, https://doi.org/10.48550 /arXiv.2302.03669
[16] Göttlich S., Schillinger T., Microscopic and Macroscopic Traffic Flow Models including Random Accidents, arXiv:2008.11987, https://doi.org/10.48550/arXiv.2008.11987
[17] Storani, F., Di Pace, R., Bruno, F. et al. Analysis and comparison of traffic flow models: a new hybrid traffic flow model vs benchmark models, Eur. Transp. Res. Rev., 13, 58 (2021). https://doi. org/10.1186/s12544-021-00515-0
[18] Himite B., Simulating Traffic Flow in Python, Medium, 5.08.2021 r., https://towardsdatascience.com/simulating-trafficflow- in-python-ee1eab4dd20f (dostęp: 24.03.2024 r.)
[19] Treiber M.,The Intelligent-Driver Model and its Variants, https://traffic-simulation.de/info/info_IDM.html (dostęp: 24.03.2024 r.)
[20] Simple and Fast Multimedia Library, https://www.sfml-dev.org/ index.php (dostęp: 10.10.2023 r.)
[21] Poznań. Rondo Rataje oficjalnie oddano do użytku, Transport Publiczny, 13.07.2022 r., https://www.transport-publiczny.pl/ wiadomosci/poznan-rondo-rataje-oficjalnie-oddano-do-uzytku- 74395.html (dostęp: 24.03.2024 r.)
[22] KaT, Wiemy, ile zdarzeń drogowych odnotowano na rondzie Rataje. Co dalej z organizacją ruchu w tym miejscu?, epoznan. pl, 7.03.2024 r., https://epoznan.pl/news-news-148610- wiemy_ile_zdarzen_drogowych_ odnotowano_na_rondzie _rataje_co_dalej _z_organizacja_ruchu_w_tym_miejscu (dostęp: 24.03.2024 r.)
[23] Korki autobusowo-tramwajowe przed rondem Rataje, RTK, 7.03.2023 r., https://rtk.poznan.pl/korki-autobusowo-tramwajow e-przed-rondem-rataje/ (dostęp: 24.03.2024 r.)

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-publikacja (pdf) z zeszytu 2024-10 , nr katalogowy 150762 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	10.00 zł

Zeszyt


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-zeszyt (pdf) 2024-10 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	85.00 zł

Prenumerata

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

762.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	1002.00 zł brutto 927.78 zł netto 74.22 zł VAT (stawka VAT 8%)

1002.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna	960.00 zł brutto 888.89 zł netto 71.11 zł VAT (stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - pakowanie i wysyłka	42.00 zł brutto 34.15 zł netto 7.85 zł VAT (stawka VAT 23%)

1002.00 zł

Zeszyt

2024-10

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma