Тренажер пдд новые 2019 2019 с комментариями: Билеты ПДД 2021 Экзамен ПДД ABM/CD(СД) от ГИБДД

Тренажер пдд новые с комментариями. Экзаменационные билеты ПДД категории С и D (СД) и подкатегорий С1, D1

Теоретические билеты ПДД 2019/2018, необходимые для проверки знаний данных правил, представлены со всеми изменениями в Правилах Дорожного Движения (на 21 декабря 2018). Тестирование знаний теории ПДД проводится в онлайн- режиме, с выбором официальных билетов для самостоятельной подготовки к сдаче теоретического экзамена в ГИБДД.

В помощь потенциальному водителю, для дальнейшего и благополучного получения долгожданных прав на вождение транспортных средств категорий A и B. Все онлайн- билеты представлены в полном соответствии с официальными на 2018\2019 гг.

Каждый билет состоит из 20-и теоретических вопросов. При верном выборе ответа, автоматом переходите к следующему вопросу из билета. В случае ошибки в ответе, дается пояснение с выпиской из существующих Правил Дорожного Движения.

Необходимый перечень документов для сдачи экзамена на получение водительских прав в ГИБДД:

Для сдачи экзамена и последующего получения водительских прав, гражданин РФ должен предоставить в ГИБДД нижеследующие документы:

1. Паспорт;
2. Заявление на сдачу экзамена- в письменной или электронной форме;
3. Заключение медкомиссии;
4. Документ об обучении в автошколе;
5. Для получения дополнительной категории, необходимо предоставить действительные водительские права;
6. При возрасте гражданина до 18 лет – требуется письменное согласие родителей.

После сдачи всех документов определяется дата, место и время сдачи экзамена в ГИБДД.

Сдача теоретического экзамена по ПДД в ГИБДД:

Для получения водительских прав, необходимо пройти теоретическое тестирование, по следующим вопросам:

• Правила Дорожного Движения, действующие на территории России;
• Различные законодательные нормативы, для безопасного дорожного движения;
• Знаний для оказания возможной первой медицинской помощи;
• Положения о допуске транспортного средства к эксплуатации;
• Знание гражданских, административных, уголовных законодательств об ответственности;
• Основных постулатов для безопасного вождения ТС;

Данные пункты требований представлены в теоретических билетах ПДД, состоящих из 20 вопросов. Время для сдачи теоретического экзамена дается 20 минут.

Теоретический экзамен считается не сданным в случаях:

• Допущено 3, или более ошибок;
• Допущено 2 ошибки, или не отвечено на 2 вопроса одной тематики;
• Использование шпаргалок, технических средств(например телефона) или подсказок от третьих лиц;
• Отказ отвечать на экзаменационный вопрос билета.

После благополучной сдачи теории ПДД, вы получаете допуск для сдачи экзамена по практике вождения на автодроме.

Сдача практического экзамена на автодроме:

Для подтверждения навыков управления ТС, необходима сдача практического экзамена на автодроме. Происходит, как правило отработка упражнений по практике вождения, по материалам, пройденных ранее в автошколе.

В случае успешного выполнения данных практических упражнений по вождению вы получаете право сдачи следующего экзаменационного этапа по вождению ТС в реальных условиях города.

Согласно новым правилам, вам может потребоваться выполнение 5-и упражнений.

Упражнения для категорий B, B1, C, C1 и D, D1:

• №4 -Остановка и начало движения на подъеме;
• №5 -Маневрирование в ограниченном пространстве;
• №6 -Движение, маневрирование и въезд в боксзадним ходом;
• №7 -Парковка и выезд транспортного средства с парковочного места, парковка для погрузки- разгрузки на погрузочной эстакаде и остановка для безопасной посадки- высадки пассажиров;
• №8 -Проезд регулируемого перекрестка.

Экзаменационное практическое вождение по городу:

Основная ваша задача- показать уверенные навыки вождения ТС, в реальной дорожной обстановке города. Во время движения по маршруту, оценивается ваша способность, как водителя, ориентироваться в жестких условиях городского движения, где вас ждут многочисленные пешеходные переходы, светофоры, разметка дорог, перекрестки, остановки и дорожные знаки.

Поэтому следует быть предельно внимательным и не поддаваться на возможные провокационные требования со стороны инспектора, служащие для умышленного нарушения вами правила дорожного движения.

В случае выполнения такого требования, результат для вас может оказаться печальным- грубая ошибка и пересдача экзаменационного вождения.

После успешного выполнения всех упражнений , вы получаете долгожданные права своей категории, срок действия которых в РФ составляет 10 лет.

Условия пересдачи экзаменов в случае провала:

Право на пересдачу практического экзамена по вождению дается как минимум, через неделю после провала.

Пройденый экзамен по теоретическим вопросам действителен в течении 6 месяцев. Если вы не уложились в этот период времени со сдачей практического вождения, то и теорию сдавать придется заново. После трех неудачных попыток сдачи любого этапа экзамена, повторно попробовать свои силы вы можете не раньше, чем через 30 дней.

Перечень документов на получение прав международного образца:

Для получения водительских прав международного образца, необходимо предоставить в ГИБДД нижеследующие документы:

• Паспорт гражданина России;
• Заявление на получение прав международного образца;
• Водительские права российского образца;
• Цветное или ч/б фото 3,5х4,5 см. на матовой бумаге.

Права международного образца выдаются безэкзаменационно, на основании водительских прав российского образца.

Срок действия прав международного образца- 3 года , но не более срока действия прав российского образца.

Перечень ТС по категориям прав:

• А — мотоциклы;
• А1 — лёгкие мотоциклы с рабочим объёмом двигателя от 50 до 125 куб. см. и максимальной мощностью до 11 кВт;
• В — автомобили, разрешённая максимальная масса которых не превышает 3,5 тонны и число сидячих мест, помимо сиденья водителя, не превышает восьми;
• В1 — трициклы и квадрициклы, в графе 12 при этом дополнительно ставится пометка «AS» (с автомобильной системой управления) — если не открыта категория «А» и «MS» (с мотоциклетной системой управления) — если не открыта категория «В»;
• ВЕ — автомобили категории B с прицепом, разрешённая максимальная масса которого превышает 750 килограммов;
• С — автомобили, разрешённая максимальная масса которых более 3,5 тонны, в том числе с прицепом до 750 кг;
• С1 — относятся автомобили с разрешённой максимальной массой от 3,5 до 7,5 т;
• СЕ — автомобили категории C с прицепом, разрешенная максимальная масса которого превышает 750 килограммов;
• С1Е — автомобили категории CE, разрешённая максимальная масса которого превышает 3,5 т но не превышает 7,5 т;
• D — автомобили, предназначенные для перевозки пассажиров и имеющие более восьми сидячих мест, помимо сиденья водителя, в том числе с прицепом до 750 кг;
• D1 — автомобили, оборудованные 9-16 сидячими местами кроме водительского;
• DЕ — автомобиль категории D, сцепленный с прицепом, разрешённая максимальная масса которого превышает 750 кг, но не превышает 3,5 т;
• D1Е — автомобили категории DE, разрешённая максимальная масса которого превышает 3,5 т но не превышает 7,5 т;
• M — мопеды, скутеры, а также лёгкие квадрициклы с рабочим объёмом двигателя до 50 куб. см;
• Tm — трамваи;
• Tb — троллейбусы.

Портал «АвтоДруг» предлагает своим посетителям сервис для прохождения ПДД экзамена онлайн. База данных обновлена, — используются официальные экзаменационные билеты ПДД 2018 г. Вы можете решать тесты ПДД абсолютно бесплатно и неограниченное количество раз.

Как правильно пройти онлайн тест на правила дорожного движения

Сервис разделен на 3 независимых блока:

Экзамен ПДД — выбирается 20 случайных вопросов из 800 возможных.
Билеты ПДД по номерам — вопросы сгруппированы в соответствии с билетами (всего 40 шт.), каждый билет содержит вопросы различных тематик. Всего
Билеты по темам — вопросы задаются согласно выбранной вами тематике.

Допускается не более 2 ошибок при ответе на 20 вопросов. Т.е. максимум можно ошибиться 2 раза, 3-я ошибка отправит вас на пересдачу.
Время ответов на вопросы ограничено 20 минутами.

В случае неправильного ответа, появится комментарий, который содержит ссылку на нужный пункт правил дорожного движения и подсказку для корректировки ответа.

Постарайтесь решить билеты пдд онлайн 2017/2018 или пройти тест пдд онлайн хотя бы 2-3 раза, это позволит вам запомнить большинство правильных ответов и разобраться с ошибками.

• Хотя время прохождения теста ПДД ограниченно, советуем, не торопится с ответом. Если вы хорошо помните вопрос, и знаете на него ответ, время ответа занимает не более 15 секунд.
• Крайне внимательно читайте вопрос и смотрите на изображение. Очень часто в текстах используется частицу «НЕ», которая меняет смысл ответа или вопроса. Отвечайте, только когда полностью уверены.
• Вопросы, по которым есть сомнения можно пропустить и вернутся к ним позже, ответив на остальные.
• Будьте спокойны и не нервничайте.
• Ни в коем случае не употребляйте различных успокоительных препаратов. Это может существенно снизить мозговую активность.

Экзамен и билеты пдд 2018 онлайн бесплатно от портала «АвтоДруг». Учите правила дорожного движения! Удачи в ГИБДД!

Вы хотите чувствовать себя спокойно и уверенно на экзаменах в ГИБДД? Для вас важно сдать теорию с первого раза? Тогда садитесь и тренируйтесь. Если каждый день решать по одному билету, через полтора месяца вы освоите теоретический материал. Последние пару недель можно будет повторять выборочно сложные вопросы или прорешивать те билеты, в которых допущено много ошибок.

Как работать с билетами на сайте

Наш сервис выступает в роли своеобразного тренажера для подготовки к экзамену водителей категории С, С1, D и D1. Заниматься лучше всего регулярно. Ежедневная практика приучит вас быстро и уверенно отвечать на вопросы в условиях, приближенных к экзаменационным. Обратите внимание, что на сайте выложены актуальные билеты, с последними изменениями, которые ежегодно вносятся ГИБДД. Именно такие билеты и вопросы будут на экзамене.

Перед началом тренировок зарегистрируйтесь на сайте. Тогда в личном кабинете будет видна ваша статистика, счетчик времени, появится возможность выбирать сложные билеты и вопросы. Используйте разные формы работы:

• Сегодня занимайтесь ровно один час. Проверьте, сколько билетов вы успеете сделать.
• Завтра досконально разберитесь с одним билетом. Попробуйте понять логику вопроса, рассмотрите ситуацию с разных позиций.
• На следующий день выберите 5 сложных билетов и прорешайте их.

Перед экзаменами тоже будет полезно освежить материал в памяти и пробежаться по билетам еще раз.

Как проходит экзамен на категории C и D

Сейчас теоретический экзамен сдается так. Сам экзамен продолжается 30 минут. Этого достаточно, чтобы собраться с мыслями и верно ответить на 20 вопросов. Результат оценивается так.

• Ответил верно — сдал экзамен.
• Сделал 1 ошибку — получаете 5 дополнительных вопросов и 5 минут времени. Ошибаться больше нельзя!
• Совершил 2 ошибки — в этом случае возможны варианты. Если вопросы находятся в разных тематических группах, компьютер предлагает 10 вопросов и 10 дополнительных минут времени. Права на ошибку нет. В случае, когда оба вопроса в одной тематической группе, то экзамен считается проваленным.
• Допустил 3 и более ошибок — провалил экзамен. Придешь в следующий раз, через неделю. Благо количество попыток неограниченно.

Важно: экзаменационные билеты на сайте обновляются регулярно и теперь содержат режим «Пять дополнительных вопросов за ошибку».

Что нужно знать об обучении на категории С и D

Традиционно, обучение на категории С и D проходит, в два этапа, теория и практика. Изучать их можно последовательно, а можно параллельно, вы осваиваете билеты и одновременно проходите практические занятия. Не забывайте во время вождения анализировать дорожную ситуацию и искать аналогичные случаи в теоретическом материале. Так материал запомнится лучше.

Вопрос-ответ

С какого возраста можно получить права?

Права категории С и С1 выдаются людям достигшим 18-лет, а на категорию D и D1 сдавать экзамены и получать отметку в правах можно после достижения 21 года. Здесь есть исключения. Те, кто отслужил в армии, и имеет опыт вождения автомобилями категории D, могут сдавать экзамен по достижению 19-летия и прохождения программы профессионального обучения. В 21 год им остается только подтвердить свое право на управление транспортом этой категории.

Сколько стоит сдать теорию?

Стоимость теоретического испытания: экзамены по ПДД сдаются бесплатно. Оплатить необходимо только госпошлину, которая необходима для оформления пластикового водительского удостоверения.

Какие документы нужно подготовить?

Для получения прав категории С и D необходимо представить в ГИБДД пакет документов:

• заявление,
• паспорт или документ его заменяющий,
• военный билет (для военнообязанных),
• квитанцию, об оплате госпошлины,
• документ о прохождении обучения в автошколе,
• медицинскую справку установленного образца.

Если водительские права у вас уже есть, их тоже нужно предъявить. В новых правах проставят отметки обо всех имеющихся категориях.

Экзамен — ABM 27Б 19В

Устранение заноса задней оси путем увеличения скорости возможно:

1. Только на переднеприводном автомобиле.
2. Только на заднеприводном автомобиле.
3. На любом автомобиле из перечисленных.

Действия водителя по устранению заноса (скольжения задних колес в сторону) на переднеприводных и заднеприводных автомобилях различны. На переднеприводном автомобиле при увеличении скорости ведущие передние колеса «потянут» за собой задние, тем самым устраняя занос. На заднеприводном автомобиле увеличение скорости приводит к «набеганию» задних ведущих колес на передние, тем самым усиливая занос. Далее

Кто из водителей нарушил правила стоянки?

1. Никто не нарушил.
2. Только водитель автомобиля Б.
3. Только водитель автомобиля А.

Оба водителя нарушили Правила, так как стоянка запрещена ближе 50 м по обе стороны от железнодорожных переездов (ПДД 12.5). Далее

Вы обязаны уступить дорогу грузовому автомобилю:

1. Только при повороте направо.
2. Только при повороте налево.

Знак 5.22 «Конец жилой зоны» показывает, что Вы выезжаете из жилой зоны и должны уступить дорогу другим ТС независимо от направления своего дальнейшего движения (ПДД 17.3). Далее

Можно ли Вам выполнить обгон при наличии данной разметки?

1. Можно, если скорость трактора менее 30 км/ч.
2. Нельзя.
3. Можно.

Правила разрешают пересекать линию разметки 1.11 со стороны прерывистой линии без каких-либо дополнительных условий. Со стороны сплошной линии ее можно пересекать только при завершении обгона или объезда. Вы вправе выполнить такой маневр независимо от скорости движения трактора. Далее

На этом участке дороги Вам запрещается:

1. Любой маневр из перечисленных.
2. Только разворот.
3. Только перестроение на левую полосу с последующей остановкой на обочине.
4. Только обгон или объезд.

Разметку 1.11 всегда можно пересекать со стороны прерывистой линии, а со стороны сплошной — только при завершении обгона или объезда. Таким образом, на этом участке дороги можно разворачиваться, обгонять и объезжать препятствия. Остановка и стоянка на левой стороне дороги вне населенных пунктов запрещаются (ПДД 12.1). Далее

1. По траекториям Б или В.
2. По любой траектории из указанных.
3. По траекториям А или В.

Знак 6.3.1 «Место для разворота» указывает место, где Вы можете развернуться для движения в обратном направлении. При этом данный знак запрещает поворот налево (траектория Б). Далее

При каком максимальном значении суммарного люфта в рулевом управлении допускается эксплуатация легкового автомобиля?

1. 25 градусов.
2. 20 градусов.
3. 10 градусов.

Суммарный люфт в рулевом управлении легкового автомобиля не должен превышать 10 градусов (Перечень 2.1). Далее

Как следует уложить пострадавшего при потере им сознания и наличии дыхания и кровообращения для оказания первой помощи?

1. Придать пострадавшему устойчивое боковое положение, чтобы согнутые колени опирались о землю, а верхняя рука находилась под щекой.
2. На спину с вытянутыми ногами.
3. На спину с подложенным под голову валиком.

Пострадавший жив, так как у него определяется наличие дыхания и признаки кровообращения. Но если он в бессознательном состоянии останется лежать на спине, то может погибнуть от удушения в результате западания языка. С учетом этого следует придать ему устойчивое боковое положение, чтобы согнутые колени опирались о землю, а верхняя рука находилась под щекой, что обеспечит проходимость дыхательных путей (Перечень мероприятий, п. 6.1). Далее

Разрешен ли Вам обгон?

1. Разрешен.
2. Разрешен, если обгон будет завершен до перекрестка.
3. Запрещен.

На нерегулируемых перекрестках обгон запрещен при движении по дороге, не являющейся главной (ПДД 11.4). Поскольку Вы приближаетесь к перекрестку неравнозначных дорог, двигаясь по главной дороге (знак 2.3.1 «Пересечение со второстепенной дорогой»), то обгон разрешается совершить, даже если он не будет завершен до перекрестка. Далее

Вам разрешено продолжить движение:

1. Только в направлении Б.
2. В направлениях А или Б.
3. В направлениях Б или В.

Знак 4.3 «Круговое движение» обязывает до выезда в нужный проезд двигаться вокруг центрального островка против часовой стрелки. Таким образом, движение в направлении В запрещено. Кроме того, в данном случае знак 3.18.1 «Поворот направо запрещен» запрещает Вам и поворот в первый по ходу движения проезд (направление А). Далее

О чем информируют Вас стрелки на зеленом сигнале светофора?

1. На этом перекрестке всегда запрещен поворот направо.
2. На этом перекрестке разрешен поворот налево из двух полос.
3. Движение направо регулируется дополнительной секцией.

Черные контурные стрелки, нанесенные на зеленый сигнал светофора, информируют, что в ином направлении, в данном случае направо, движение регулируется дополнительной секцией (ПДД 6.4). Далее

При включении зеленого сигнала светофора Вы должны уступить дорогу:

1. Только легковому автомобилю.
2. Обоим автомобилям.
3. Только грузовому автомобилю, завершающему разворот на перекрестке.

Вы должны уступить дорогу всем ТС, не успевшим завершить движение через перекресток (ПДД 13.8). Далее

В каких случаях разрешено применять звуковые сигналы в населенных пунктах?

1. Только для предотвращения дорожно-транспортного происшествия.
2. В обоих перечисленных случаях.
3. Только для предупреждения о намерении произвести обгон.

В населенных пунктах звуковые сигналы разрешается применять только для предотвращения дорожно-транспортного происшествия (ПДД 19.10). При этом важно подавать их своевременно, а не в последний момент, и они не должны быть излишне продолжительными. Далее

Этот знак:

1. Запрещает Вам проезд через мост.
2. Обязывает Вас уступить дорогу встречному транспортному средству.
3. Предупреждает Вас о наличии узкого участка дороги, но не устанавливает очередность движения.

Знак 2.6 «Преимущество встречного движения» обязывает уступить дорогу встречным ТС, находящимся не только непосредственно на узком участке дороги, но и на противоположном подъезде к нему. Вы не должны вынуждать их тормозить или изменять направление движения. Далее

Кто имеет преимущество в движении?

1. Водитель грузового автомобиля.
2. Водитель легкового автомобиля.

Водитель грузового автомобиля имеет преимущество перед водителем легкового автомобиля, выезжающего с прилегающей территории (в данном случае — с АЗС) (ПДД 1.2 и ПДД 8.3). Далее

В каком виде предусмотрено представление для проверки страхового полиса обязательного страхования гражданской ответственности?

1. В виде электронного документа или его копии на бумажном носителе.
2. В любом из перечисленных видов.
3. На бумажном носителе.

Указанный страховой полис может быть представлен на бумажном носителе, а в случае заключения договора такого обязательного страхования в порядке, установленном пунктом 7.2 статьи 15 указанного Федерального закона, в виде электронного документа или его копии на бумажном носителе (ПДД 2.1.1.1). Далее

В данной ситуации для того, чтобы продолжить движение в прямом направлении, Вы имеете право:

1. Объехать грузовой автомобиль справа.
2. Выполнить любое из перечисленных действий.
3. Продолжить движение только после того, как грузовой автомобиль выполнит поворот налево.

Для продолжения движения Вы вправе выбрать любое из перечисленных действий, поскольку можете использовать наиболее удобную полосу движения (ПДД 9.4). Следует учитывать, что при перестроении на правую полосу необходимо уступать дорогу всем ТС, движущимся попутно (ПДД 8.4). Далее

Такой сигнал рукой, подаваемый водителем легкового автомобиля, информирует Вас:

1. Об имеющейся опасности за поворотом.
2. О его просьбе оказать помощь.
3. О его намерении начать движение.

Перед началом движения водитель обязан подавать сигналы световыми указателями поворота соответствующего направления, а если они отсутствуют или неисправны — рукой. Вытянутая в сторону левая рука соответствует сигналу левого поворота. Следовательно, водитель информирует Вас о своем намерении начать движение с обочины (ПДД 8.1). Далее

Вы намерены развернуться. Кому Вам необходимо уступить дорогу?

1. Только грузовому автомобилю.
2. Только легковому автомобилю.
3. Обоим транспортным средствам.

В данном случае Вы находитесь на главной дороге (знаки 2.1 «Главная дорога» и 8.13 «Направление главной дороги») и имеете преимущество перед легковым автомобилем (ПДД 13.9). По отношению к грузовому автомобилю, также находящемуся на главной дороге, действуют правила проезда перекрестков равнозначных дорог (ПДД 13.10), в соответствии с которыми Вы должны уступить ему дорогу, поскольку он приближается справа (ПДД 13.11). Далее

Вы намерены проехать перекресток в прямом направлении. Ваши действия?

1. Проедете перекресток, уступив дорогу грузовому автомобилю.
2. Проедете перекресток вместе с трамваем, не уступая дорогу грузовому автомобилю.

Руководствуясь правилами проезда нерегулируемых перекрестков равнозначных дорог, Вы должны уступить дорогу приближающемуся справа грузовому автомобилю, который, в свою очередь, обязан уступить дорогу трамваю, имеющему преимущество перед безрельсовыми ТС (ПДД 13.11). При этом водитель грузового автомобиля имеет право выехать на пересекаемую проезжую часть. Далее

11 12 13 14 15

16 17 18 19 20

Изменения в билетах ПДД от 02 января 2020

На официальном сайте ГИБДД выложили новые билеты. Соответственно, в нашем онлайн тренажере все нововведения тут же отразились. Изменения коснулись билетов со следующими номерами: 3, 7, 11, 12, 31, 39 и 40. Более подробно смотрите в

Программа предназначена для подготовки к сдаче теоретического экзамена ПДД в ГИБДД на права категорий «B» и «C», а также подкатегорий «B1» и «C1». Содержание экзаменационных билетов ПДД «BC» (в том числе и графические объекты) полностью соответствует официальным билетам ГИБДД, используемым для сдачи экзамена ПДД в 2019-2020 году.

Регистрация программы ПДД «BC» очень проста и возможна несколькими способами. Предварительно Вы можете бесплатно оценить ее качество (доступно 5 экзаменационных билетов ПДД «BC» для тренировки и 1 минута вместо положенных 20-ти в режиме экзамена).

Предусмотрено 2 режима подготовки:

• Режим тренировки. Есть возможность изучать вопросы как по билетам «BC» (80 билетов по 20 вопросов), так и по темам. Здесь вы можете посмотреть пояснение (комментарий) к каждому вопросу, при даче неправильного ответа система сообщит вам об этом и попросит дать правильный ответ.
• Режим экзамена. Предоставляется 20 минут времени (+5 минут за каждые 5 дополнительных вопросов). Вопросы формируются случайным образом из четырех тематических блоков. В каждом из них по пять вопросов. В случае, если вы допустили одну ошибку, либо две ошибки в разных тематических блоках, то за каждую ошибку добавляется пять дополнительных вопросов по той тематике, где был дан неправильный ответ. Если допущено более двух ошибок, две ошибки в одном тематическом блоке или в одном из вопросов дополнительного блока — экзамен не сдан. Экзамен завершается либо по истечении времени, либо если вы дали ответы на все вопросы. По окончании экзамена выводятся результаты. Вы получите разъяснение на каждый неправильно отвеченный вопрос.

Отвечать на вопросы можно как с помощью манипулятора мыши, так и с помощью клавиатуры (соответствующие цифровые клавиши – для ответа на вопросы, пробел – для пропуска вопроса).

Обратите внимание, что в режиме экзамена при отключенном параметре «Показывать неверные ответы» вопросы помечаются знаком вопроса. Результаты станут известны только после завершения экзамена.

Скриншоты программы:

Работа по ПДДТТ «Дорожная азбука», ГБОУ Романовская школа, Москва

– Паспорт дорожной безопасности? Слышали краем уха…
Так многие отвечают на вопрос о том, что это за документ. Для того, чтобы прояснить ситуацию, объяснить детям и родителям, почему так важно знание и применение Паспорта дорожной безопасности, мы и создали этот ролик. Посмотрите и передайте его дальше. Чем больше людей узнают о правилах безопасности детей на улицах города, тем спокойнее мы будем за их жизнь и здоровье. Поверьте, это так просто!

В предверии Дня рождения ЮИД юные инспекторы Романовской школы принимали поздравление от старших товарищей, инспекторов дорожного движения ГИБДД по ЦАО г.Москвы

подробнее

обновлено: 06.03.2021

В ходе встречи инспектор рассказал детям о необходимости соблюдать правила дорожного движения, носить световозвращающие элементы, правильно переходить через дорогу.

подробнее

обновлено: 16.10.2020

Встреча была организована Экспертно-консультативным советом родительской общественности при ДОНМ, а провела ее начальник отдела пропаганды БДД УГИБДД ГУ МВД России по г.Москве Высоцкая Л.А.

подробнее

обновлено: 13.10.2020

Ролик по ПДД для детей и родителей, который напоминанает о безопасном поведении детей во время игры, во время прогулок, на детских площадках, вдали от проезжей части.

подробнее

обновлено: 24.06.2020

Занятие подготовили и провели педагоги школы Погорелова М.Э, Сукиасян Р.В, Окань Т.В.

подробнее

обновлено: 16.06.2020

2 июня 2020 г. педагоги и руководители отряда ЮИД нашей школы приняли участие во Всероссийском коуч-вебинаре «Концепция ЮИД, структура движения, роль ЮИД в профилактике детского дорожно-транспортного травматизма, актуальные планы и развитие ЮИД до 2024 года, примеры успешной работы центров по профилактике детского дорожно-транспортного травматизма в регионах РФ»

подробнее

обновлено: 05.06.2020

Онлайн игра «Я пешеход» была организована, нашей школой, как городским оператором по профилактике ДДТТ Департамента образования и науки города Москвы и прошла с помощью сервиса конференц-связи ZOOM и приложения «Я ПЕШЕХОД» для мобильных устройств Apple, которое можно скачать бесплатно в AppStore. Организовал и провел ее специалист по профилктике ДДТТ Житенёв Д.Ю  

подробнее

обновлено: 16.05.2020

Марафон «История ГАИ не учебников строчки, она из жизни – мы знаем точно!» стартовал 23 ноября прошлого года и положил начало проведению масштабных акций к 75-летию Великой Победы.

подробнее

обновлено: 13.05.2020

Ребята из отряда ЮИД Романовской школы вместе с сотрудниками ГИБДД Москвы провели две акции, в ходе которых поздравляли автомобилистов с днём защитника Отечества и Международным женским днём!

подробнее

обновлено: 14.05.2020

11 сильнейших школьных команд всех округов г.Москвы собрались в спортивном зале на «большую игру».

подробнее

обновлено: 06.05.2020

Яркое, очень значимое событие в жизни тех ребят, кто учит правила дорожного движения сам и обучает этому других своих сверстников, малышей и даже взрослым напоминает о необходимости соблюдать ПДД.

подробнее

обновлено: 21.11.2019

Очень много интересного узнали ребята о людях, которые во время ВОВ защищали Москву, посмотрели замечательную экспозицию, собранную по крупицам и сохранённую для молодого поколения.

подробнее

обновлено: 11.11.2019

31 октября в ГБОУ Романовская школа прошло яркое и очень важное мероприятие, маленьких учеников посвятили в первоклассники, а накануне ребята получили «Удостоверения пешехода», отряд ЮИД Романовской школы и инспектор по пропаганде Муравская Елена Николаевна поздравили ребят и пожелали им всегда и везде соблюдать правила дорожного движения.

подробнее

обновлено: 01.11.2019

Волонтеры ЮИД Романовской школы, совместно с пресс-центром ЮИД, в рамках «Недели безопасности»провели широкомасштабную акцию по безопасности дорожного движения «Светлячок», которая направлена на популяризацию ношения светоотражающих элементов, использования их в одежде, обуви и аксессуарах.

подробнее

обновлено: 13.09.2019

В целях реализации комплекса мероприятий, направленных на совершенствование профилактической работы с обучающимися 26 апреля в ГБОУ Романовская школа» по адресу: Средний Кондратьевский пер., д.8А юными инспекторами движения во всех классах были проведены «Минутки безопасности», в ходе которых ребятам напомнили о необходимости соблюдения Правил дорожного движения, акцентируя внимание на особенностях обустройства улично-дорожной сети при движении по маршруту «Дом-школа-дом».

подробнее

обновлено: 29.04.2019

Ребята подвели итоги работы пресс—центра ЮИД г. Москвы за год, была проделана очень большая работа каждым членом пресс-центра.

подробнее

обновлено: 27.03.2019

В этом году это были самые маленькие члены отряда ЮИД нашей школы. Это ученики третьего и четвертого классов.

подробнее

обновлено: 24.03.2019

19 марта 2019 ребята большой командой организовали Акцию в начальной школе, самые маленькие юидовцы раздавали фликеры своим друзьям для того, чтобы они прикрепили их на свои портфели, рюкзачки и были всегда видны в темноте в свете фар автомобилей.

подробнее

обновлено: 20.03.2019

Они всегда интересные и полезные. Дети активно участвуют в общении, задают много вопросов, которые их интересуют.

подробнее

обновлено: 15.03.2019

Ребята с удовольствием изучают основы безопасности поведения на дороге. Учатся быть культурными пешеходами, велосипедистами, пассажирами.

подробнее

обновлено: 06.03.2019

В нашей школе традиционно прошел межрайонный этап конкурса «Безопасное колесо-20-19». В этом году приняли участие 10 команд.

подробнее

обновлено: 06.03.2019

Волонтеры ЮИД Романовской школы совместно с пресс-центром ЮИД, в предверии 46-летия образования юидовского движения, провели широкомасштабную акцию по безопасности дорожного движения «Светлячок», которая направлена на популяризацию ношения светоотражающих элементов, использования их в одежде, обуви и аксессуарах.

подробнее

обновлено: 06.03.2019

Учащиеся 3-5 классов, всего 18 отрядов, приняли активное участие и боролись за звание лучшего отряда ЮИД, которому предстоит представлять свою школу на межрайонном туре.

подробнее

обновлено: 06.03.2019

В ГБОУ Романовская школа г. Москвы активно ведется работа по изучению правил дорожного движения с детского сада.

подробнее

обновлено: 06.03.2019

Финал игры «Я — пешеход» прошел на базе нашей школы.

подробнее

обновлено: 21.12.2018

Юные инспекторы г.Москвы ГБОУ Романовская школа представили опыт волонтерской работы на Форуме школьного волонтерского движения образовательных организаций г.Москвы на Воробьевых горах.

подробнее

обновлено: 10.12.2018

В ноябре в нашей школе в рамках работы по ПДДТТ прошёл традиционный школьный конкурс рисунков «Безопасность –глазами детей».

подробнее

обновлено: 10.12.2018

1 декабря 2018 г. на базе ГБОУ Романовская школа, в рамках Фестиваля МРСД, прошла интеллектуальная игра »Брейн-ринг» для детей и их родителей, организованная Экспертно-консультативным советом родительской общественности при ДОгМ при поддержке городского оператора по ПДДТТ ГБОУ Романовская школа.

подробнее

обновлено: 03.12.2018

Юные журналисты Пресс-центра ЮИД Романовской школы приняли участие в городском Фестивале-конкурсе «Город безопасности», организованный городским оператором ДОгМ ПДДТТ Колледжем связи №54.

подробнее

обновлено: 19.11.2018

Активисты ЮИД в очередной раз показали свои знания в этой области и доказали,что знания правил ДД это очень важно и необходимо в повседневной жизни

подробнее

обновлено: 12.11.2018

5 октября 2018 года отряд Пресс-центра ЮИД г.Москвы пополнился четырьмя новыми юными корреспондентами.

подробнее

обновлено: 18.10.2018

На базе Романовской школы летом 2018 г. создан и активно работает Всероссийский детский пресс-центр ЮИД

подробнее

обновлено: 25.09.2018

Перед учащимися старших классов выступили специалисты ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ) МЧС России. Они рассказали ребятам об истории оздания службы МЧС, о буднях спасателей, продемонстрировали фильм о работе МЧС в экстренных ситуациях, получили много нужной и важной информации, как необходимо вести себя в сложной ситуации в случае ДТП, как оказать первую доврачебную помощь до приезда скорой помощи, если вдруг оказались очевидцем ДТП.

подробнее

обновлено: 29.03.2018

Конкурс «Знатоки правил дорожного движения» проводился в рамках реализации мероприятий, направленных на повышение правового сознания и предупреждение противоправного поведения участников дорожного движения федеральной целевой программы «Повышение безопасности дорожного движения в 2013-2020 годах»

подробнее

обновлено: 06.03.2018

Команды 3, 4, 5 кл. соревновались в знании правил дорожного движения, основ первой доврачебной помощи, фигурного вождения велосипеда, знании дорожных знаков, оказании первой помощи пострадавшему в ДТП, состава автомобильной аптечки. Ярким и красочным получился конкурс Агитбригад по соблюдению ПДД.

подробнее

обновлено: 08.02.2018

Ребятам был показан ролик «Трудности перехода», в котором им напоминалось об опасностях при переходе дороги с несколькими полосами движения транспорта; переход дороги по сигналам светофора; о необходимости снимать капюшоны и наушники, чтобы увидеть приближающийся транспорт; поведение на дворовой территории; о пользе и необходимости использования световозвращателей в тёмное время суток; а также о том, что дорога связана с большой опасностью и на ней надо быть очень внимательными.

подробнее

обновлено: 29.12.2017

В Романовской школе, в последнюю неделю перед школьными каникулами прошла акция «Безопасные зимние каникулы», в которой приняли участие ребята с 1-7 класс. На классных часах ребята вспомнили и повторили правила поведения в зимний период.

подробнее

обновлено: 29.12.2017

Самое главное для родителей и педагогов — это жизнь и здоровье детей! В темное время суток, особенно в зимнее время, когда быстро темнеет, маленького пешехода должно быть очень хорошо видно на дороге и тротуаре, на придворовой территории.

подробнее

обновлено: 20.12.2017

Ребята проверяли свои знания по основам медицинских знаний , оказание первой медицинской помощи, мастерски вязали узлы, спасали утопающего, героически выполняли спортивные нормативы и одевали костюм пожарного на скорость.

подробнее

обновлено: 18.12.2017

Из стен нашей школы велась онлайн трансляция на всю Россию о прохождении квеста по БДД, в котором участвовало более 20 регионов России.

подробнее

обновлено: 04.12.2017

Ребята вспомнили основные правила пешеходов и познакомились с помощниками, которые регулируют движение автомобилей и пешеходов.

подробнее

обновлено: 29.11.2017

Администрация «Звездочки» и родители подготовительной группы, выражают искреннюю благодарность Мих Елене Вячеславовне, руководителю подразделения дошкольного образования и Окань Татьяне Викторовне за подготовку и проявление творческой оригинальности и активности.

подробнее

обновлено: 22.11.2017

11 и 12 ноября в торговом центре «Метрополис» специалистами по профилактике детского дорожно-транспортного травматизма Романовской школы городского оператора по профилактике ДДТТ Департамента образования города Москвы совместно с инспекторами по пропаганде ГУ ГИБДД города Москвы в рамках социальной кампании «Безопасная осень» в качестве профилактической работы для посетителей торгового центра были проведены «минутки безопасности» на тренажёре для пешеходов.

подробнее

обновлено: 17.11.2017

В рамках этой выставки организована интерактивная площадка по БДД для детей.

подробнее

обновлено: 22.10.2017

28 сентября 2017г. в нашей школе в очередной раз прошла акция «Твоя жизнь дорогА!»

подробнее

обновлено: 28.09.2017

23 сентября 2017 г. в рамках семинара педагогов РДШ в лагере «Патриот» специалисты по ПДДТТ Романовской школы встретились с руководителями РДШ.

подробнее

обновлено: 28.09.2017

27 сентября 2017 в рамках Недели безопасности в Романовской школе прошла встреча с майором полиции, инспектором пропаганды 4 полка ДПС ГИБДД УВД по ЦАО Муравской Е.Н.

подробнее

обновлено: 28.09.2017

Ребята участвовали в интересных конкурсах по БДД, узнали новые дорожные знаки, повторили ПДД, поучаствовали в квесте по ПДД, стали юными спасателями и много чего интересного узнали и увидели.

подробнее

обновлено: 27.09.2017

Отряд ЮИД и волонтеры ЮИД стали соорганизаторами этого мероприятия.

подробнее

обновлено: 27.09.2017

Команды учащиеся 5-7 классов, а также команда ЮИД Романовской школы, волонтеры из числа бывших Юных инспекторов движения, старшеклассников, проверили свои знания ПДД, вспомнили о самых главных правилах жизни. Через игру дети учатся познавать сложный мир дороги, закрепляют полученные знания на занятиях по изучению ПДД. В самом начале учебного года очень пригодится ребятам повторить правила и конечно их соблюдать. Безопасной вам дороги ,дорогие ученики!!

подробнее

обновлено: 22.09.2017

Этот этап является командным первенством среди обучающихся общеобразовательных организаций Российской Федерации.

подробнее

обновлено: 18.05.2017

15 мая 2017 г. отряд ЮИД «Зебра» ГБОУ Романовской школы принял участие в организации и проведении Всероссийской Акции «Сбавь скорость-сохрани жизнь!». Акция объявлена Всероссийской газетой «Добрая Дорога Детства» и проводилась в рамках четвёртой Глобальной недели дорожной безопасности

подробнее

обновлено: 16.05.2017

Урок провели инспекторы пропаганды 4 полка ДПС и отдела УИ ГИБДД по ЦАО г.Москвы. Урок был приурочен к началу летних каникул, а также 85-летию пропаганды безопасности движения ГИБДД.

подробнее

обновлено: 18.05.2017

Ролик «Вместе мы по городу идем»

подробнее

обновлено: 22.03.2017

Приветствуем всех друзей во всех регионах нашей огромной страны! Родители детей школы, которая находится в центре огромного мегаполиса.

подробнее

обновлено: 17.03.2017

В рамках проекта «Безопасная среда» малыши Романовской школы приняли участие в Акции «Твоя жизнь дорога!».

подробнее

обновлено: 17.03.2017

Автор: специалист по ПДДТТ ГБОУ Романовская школа Окань Т.В подробнее

обновлено: 17.03.2017

Мы, представители старшей группы отряда Юных Инспекторов Движения. Наш ролик создан в рамках детского проекта Романовской школы г.Москвы «Безопасная среда. Дети детям». Наш ролик предназначен для обучения правилам дорожного движения детей подготовительной группы детского сада и младшего школьного возраста.

подробнее

обновлено: 23.03.2017

Одно из самых важных направлений работы по ПДДТТ, это работа с родителями, вовлечение родителей в процесс формирования устойчивых знаний по ПДД и их соблюдения через акции, проводимые в школе, в частности ежегодную Акцию «Твоя жизнь дорога!», они дают возможность работать в одном направлении.

подробнее

обновлено: 17.03.2017

Сценарий родительского собрания по ПДД «Знай! Помни! Соблюдай!» подробнее

обновлено: 17.03.2017

Занятия по изучению правил дорожного движения в рамках проекта «Безопасная среда» проходят во всех ДОУ Романовской Школы г. Москвы круглый год.

подробнее

обновлено: 17.03.2017

Дети вместе с воспитателями и родителями подготовили прекрасные тематические Агитбригады по БДД

подробнее

обновлено: 17.03.2017

Авторская разработка данного тренажера специалистом по ПДДТТ Житинева Д.Ю. с методическими рекомендациями и пояснениями стала визитной карточкой Международного Конгресса по безопасности в Санкт-Петербурге в сентябре 2016 г., на Автоелке в Москве, на Фестивале скорости «Жизнь-дорога», но самое главное, что этот тренажер доступен всем детям и взрослым.

подробнее

обновлено: 17.03.2017

Москвичи с рождения учат правила дорожного движения!

подробнее

обновлено: 17.03.2017

Все детские сады Романовской школы приняли участие в конкурсе семейных видеороликов «Вместе по дороге»

подробнее

обновлено: 17.03.2017

6 марта 2017 г. ребята из отряда Юных инспекторов движения Романовской школы г. Москвы со своими руководителями Окань Т.В и Дробыш Т.М., были приглашены в гости в Управление ГИБДД ГУВД по г. Москве на празднование 44-летия создания отрядов ЮИД

подробнее

обновлено: 11.03.2017

5 марта 2017 г. отряд ЮИД Романовской школы, преподаватели, родители и дети приняли активное участие в Фестивале по БДД «Дорога и Жизнь», который проходил в Крылатском в парке «Сказка».

подробнее

обновлено: 09.03.2017

Яркое, веселое, активное мероприятие по БДД «Зимняя дорога» прошло в 16 февраля в Романовской школе г. Москвы для малышей из детских садов.

подробнее

обновлено: 11.03.2017

Проектная деятельность в Детских садах Романовской школы г.Москвы

подробнее

обновлено: 27.02.2017

Учащиеся Романовской школы приняли участие в создании фильма

подробнее

обновлено: 20.02.2017

Специалисты по профилактике ДДТТ, ребята из отряда ЮИД, воспитатели в игровой форме закрепляют с ребятами очень важные и необходимые правила пешеходов и пассажиров

подробнее

обновлено: 13.02.2017

Юные Инспекторы Движения ГБОУ Романовская школа г.Москвы встретились с руководителем партии «Справедливая Россия» Сергеем Михайловичем Мироновым в Государственной Думе.

подробнее

обновлено: 12.09.2016

Учащиеся всех классов школы, родители, педагоги, представители Госавтоинспекциии г. Москвы, а также делегация школьников из Баварии, гости нашей школы приняли в ней участие.

подробнее

обновлено: 06.09.2016

Это мероприятие было организовано УГИБДД г. Москвы и проходило в московском зоопарке. Нами была проведена Всероссийская детская эстафета безопасности «Дорога – символ жизни», объявленная газетой «Добрая дорога детства».

подробнее

обновлено: 05.09.2016

Мастер класс проходил в форме игры-викторины, где каждый участник имел возможность показать свои знания в этой области. Ребята и их родители повторили и закрепили правила, все остались очень довольны. Спасибо всем,кто принимал участие!

подробнее

обновлено: 30.03.2016

Самое основное правило для родителей научиться правильно перевозить своего ребёнка в автомобиле. Детское удерживающее устройство необходимо для создания безопасного передвижения вашего малыша в автомобиле. Маленький пассажир должен быть уверен в своей безопасности и побеспокоиться об этом должны, Вы, родители!!! К этому призывает семья Сухининой Лизы из ГБОУ Школа 1240. Авторы ролика: Гавриличев Роман Михайлович, Сухинина Вероника Николаевна, Сухинина Лиза

подробнее

обновлено: 22.03.2016

Представляем вашему вниманию конкурсный ролик о совместной работе педагогов нашего комплекса и родителей, ведь наша общая задача научить детей быть в безопасности на дороге. Спасибо всем, кто принимал участие в создании это ролика.

подробнее

обновлено: 21.03.2016

Родители с удовольствием делятся опытом своей домашней работы, которая имеет огромное значение для формирования правильного поведения детей на дороге. В игровой форме, посредством спортивных игр, в беседе, в прочтении книг ненавязчиво и без зубрёжки малыши запоминают Правила Дорожного Движения.

подробнее

обновлено: 15.03.2016

Профилактика ПДД начинается с семьи, это очень важно. Родители должны сберечь самое дорогое, что у них есть — своего малыша. Представляем вам материалы конкурса видеороликов, в котором может принять участие каждая семья нашего комплекса. Вместе с детьми вы повторите ПДД и своим примером научите ребенка культуре поведения на дороге, правильному переходу через дорогу и т.д.

подробнее

обновлено: 10.03.2016

Ребята из отряда ЮИД, воспитатели и родители вместе с детьми повторяли ПДД, играли, получали новые знания. Весело, задорно, а главное с пользой для всех участников прошло это занятие. Все сценарии таких занятий авторские. Коллектив воспитателей, ребят, под руководством Окань Т.В, очень творчески подходят к организации занятий для малышей. Активно участвуют родители. Можете увидеть фото и познакомиться со сценарием занятия подробнее

обновлено: 03.03.2016

Скоро весна! Маленькие пешеходы активно повторяют Правила дорожного движения вместе с воспитателями, родителями и инспекторами ГИБДД по пропаганде. Во всех детских садах нашего комплекса в первые дни весны пройдут и уже прошли игровые обучающие занятия по ПДД

подробнее

обновлено: 03.03.2016

Самый любимый персонаж у ребят нашего комплекса, который помогает им изучать правила дорожного движения — это Зебренок, поэтому почти на всех занятия в детских садах он самый активный гость. Представляем вам сценарий праздника, который прошёл 24.02.16 в ДО-7 и в ДО-4к подробнее

обновлено: 02.03.2016

В нашем Мультипрофильном комплексе «Пресненский» на базе ДО-1 и ДО-7 уже несколько лет активно работает самая настоящая Агитбригада по пропаганде Безопасности дорожного движения, самые маленькие пропагандисты входят в её состав, стихи, песни, танцы, всё умеют юные пропагандисты. Они учат сами ПДД и всех призывают их соблюдать. Предлагаем всем познакомится с их работой. Совсем недавно агитбригада выступала на городском празднике»День без автомобиля!

подробнее

обновлено: 02.03.2016

Занятия в Автогородке, который находится на Территории ШО-1, Мультипрофильного комплекса «Пресненский» пользуются большим интересом среди малышей детских садов нашего комплекса и учащихся, занятия проводят опытные педагоги, старшеклассники из отряда ЮИД и выпускники школы, которые с удовольствием занимаются с ребятами изучением ПДД и освоением техники. Развитие внимания, координации, смелости, усидчивости пригодится будущим водителям. Занятия в зимний период — теоретические, проходят в кабинете по изучению ПДД, а в теплое время года ребята ребята учатся применять их на практике.

подробнее

обновлено: 02.03.2016

Предлагаем всем родителям,педагогам, воспитателям и конечно детям посмотреть интерактивный урок по профилактике ДДТТ с участием И.И.Шувалова, участниками этого урока стали дети из детских садов нашего комплекса учащиеся комплекса, воспитатели, педагоги, которые активно занимаются с детьми профилактикой ДДТТ. Наши занятия станут хорошим стимулом для всех, кто только собирается учить правила дорожного движения. Мы их учим с детского сада. Учите с нами, соблюдайте сами!!!!

подробнее

обновлено: 02.03.2016

В рамках акции » Твоя жизнь дорога «,которая стала уже традиционной в нашем комплексе во всех дошкольных отделениях прошли игровые,интерактивные занятия по профилактике ДДТТ. Фотографии и комментарии вы можете увидеть на нашем сайте

подробнее

обновлено: 02.03.2016

Юные инспекторы Дорожного Движения рассказали малышам о том как важно быть заметным в темноте,провели занятия по ПДД и вручили каждому яркий фликер, который необходимо иметь с собой каждому пешеходу, выходящему в темное время суток на улицу.

подробнее

обновлено: 26.02.2016

Очень ярким и познавательным стал праздник Агитбригады на Фестивале 23 января в Доме творчества на Миуссах, в котором приняли участие малыши-ЮИДовцы ДО-1 Мультипрофильного комплекса «Пресненский» и отряд ЮИД старших школьников. Совместно ребята показали прекрасную агитбригаду по ПДД.

подробнее

обновлено: 26.02.2016

Соревнования юных беговелистов ДО Мультипрофильного комплекса «Пресненский» май 2015 г.

подробнее

обновлено: 26.02.2016

Подготовила и провела специалист по ПДДТТ ГБОУ Школа №1240 г.Москвы Окань Т.В., октябрь 2015 г

подробнее

обновлено: 26.02.2016

Этот мультик для малышей детского сада Мультипрофильного комплекса «Пресненский» придумали и создали в октябре 2015 педагоги, родители и старшие школьники.

подробнее

обновлено: 26.02.2016

Игры и викторины помогают малышам более прочно усвоить знания по ПДД ,активно принимают участие все ребята.

подробнее

обновлено: 26.02.2016

Родители и дети участвовали в мастер-классе,повторили ПДД,научились основам безопасности на дороге.

подробнее

обновлено: 26.02.2016

Посвящение в пешеходы, сентябрь 2015 г.

подробнее

обновлено: 26.02.2016

«Безопасная среда» в ДО-6 «Улыбка»

подробнее

обновлено: 26.02.2016

«Безопасная среда» в ДО-5 «Светлячок»

подробнее

обновлено: 26.02.2016

«Безопасная среда» в ДО-4к «Семицветик»

подробнее

обновлено: 26.02.2016

«Безопасная среда» в ДО-3 «Мозаика»

подробнее

обновлено: 26.02.2016

«Безопасная среда» в ДО-2 «Страна Ромашково»

подробнее

обновлено: 26.02.2016

«Безопасная среда» в ДО-1 «Звездочка»

подробнее

обновлено: 26.02.2016

В рамках проекта проходят занятия по правилам дорожного движения с детьми дошкольного отделения комплекса. Ребята школьники из отряда ЮИД сами готовят занятия, игры и с удовольствием делятся своими знаниями с малышами

подробнее

обновлено: 26.02.2016

Учебно-лабораторное оборудование и учебно-лабораторные стенды «Зарница» в Москве и по всей России

Средняя общеобразовательная школа №10 Горно-Алтайска

Муниципальное бюджетное образовательное учреждение «Средняя общеобразовательная школа №10 Горно-Алтайска» выражает искреннюю благодарность за качественное изготовление и установку оборудования

Читать полностью

Муниципальное бюджетное образовательное учреждение «Средняя общеобразовательная школа №10 Горно-Алтайска» выражает искреннюю благодарность за качественное изготовление и установку оборудования для автогородка, автокласса и игрового комплекса.

Желаем Вам и Вашему производственному объединению процветания, удачи, дальнейшего благополучия в свершении новых планов.

ОБПОУ «Курский монтажный техникум»

Администрация областного бюджетного профессионального образовательного учреждения «Курский монтажный техникум» выражает благодарность Вам за сотрудничество в части укомплектования учебно-лабора

Читать полностью

Администрация областного бюджетного профессионального образовательного учреждения «Курский монтажный техникум» выражает благодарность Вам за сотрудничество в части укомплектования учебно-лабораторным оборудованием, которое поднимает на новый уровень качество подготовки студентов.

В Вашем лице мы видим надежного партнера, который в установленные сроки обеспечивает поставки современного оборудования.

Надеемся на плодотворное сотрудничество и в дальнейшем.

ГБУ АО «Северодвинский реабилитационный центр для детей с ограниченными возможностями «Ручеек»

Администрация и коллектив ГБУ АО «Северодвинский реабилитационный центр для детей с ограниченными возможностями «Ручеек» выражают искреннюю признательность и благодарность за своевременную пост

Читать полностью

Администрация и коллектив ГБУ АО «Северодвинский реабилитационный центр для детей с ограниченными возможностями «Ручеек» выражают искреннюю признательность и благодарность за своевременную поставку и монтаж оборудования для автогородка и автокласса.

Желаем Вам здоровья, благополучия и успехов! Надеемся на дальнейшее сотрудничество!

Муниципальное автономное общеобразовательное учреждение «Средняя школа№2» г. Малая Вишера.

Мы благодарим компанию ОАО «ПО Зарница» за поставку инклюзивного оборудования для нашего учреждения.

За время нашего сотрудничества мы убедились, что Вы являетесь надежными партне

Читать полностью

Мы благодарим компанию ОАО «ПО Зарница» за поставку инклюзивного оборудования для нашего учреждения.

За время нашего сотрудничества мы убедились, что Вы являетесь надежными партнерами, которые своевременно и качественно выполняют свои обещания. Мы были приятно удивлены качеством Вашей продукции и уникальными предложениями, которые предоставляет Ваша компания.

Надеемся, что будущее сотрудничество принесет такие же приятные эмоции. Желаем процветания Вашему бизнесу.

Казанский Государственный Энергетический Университет

Казанский Государственный  Энергетический Университет выражает благодарность ПО «Зарница» за профессиональный подход и качественно выполненную работу по поставке современного учебно-методиче

Читать полностью

Казанский Государственный Энергетический Университет выражает благодарность ПО «Зарница» за профессиональный подход и качественно выполненную работу по поставке современного учебно-методического оборудования. Всё приобретённое оборудование соответствует самым высоким стандартам, отличается высоким качеством, надёжностью, функциональностью и безопасностью. Желаем ПО «Зарница» дальнейшего развития и процветания!

Тренажеры виртуальной реальности применяются на уроках ПДД в Липецкой области

Во внедрении в регионе новых технологий, помогающих обучению детей основам дорожной безопасности, принимают участие помимо технических специалистов, педагоги и родители, психологи, сотрудники Госавтоинспекции. 

Как отмечала представитель организации «Виртуальная энциклопедия Липецкой области» Екатерина Оникеенко, целью проекта является изучение теории и практики ПДД с использованием новейших VR-технологий.

Ведь подобное обучение не только идет «в ногу» с наукой, как известно, молодежь увлечена современными гаджетами, но и просто это  яркое, красочное и увлекательное зрелище. Ведь на занятиях дети получают возможность просмотреть обучающий фильм по основам ПДД в формате виртуальной реальности.

Ребята берут в руки джойстики, надевают 3D-очки виртуальной реальности и отправляются в необычное путешествие. Фильм делится на отдельные блоки, информирующие юных зрителей об основах безопасности на дорогах, в частности о том, для чего предназначен светофор, как требуется вести себя  на проезжей части, о правилах поведения пассажиров в автомобилях и автобусах, зачем и когда каждому пешеходу требуются световозвращающие элементы.

В качестве ведущих выступают четвероклассники липецкой гимназии № 12 Алексей Оникеенко и Лиза Кретова, а также сказочный мультимедийный Светофор. Они и рассказывают школьникам о Правилах дорожного движения, а эффект виртуальной реальности позволяет ребятам самим участвовать в необыкновенном трансфере. Если его участники допускают ошибки, попадают в различные дорожные ловушки, ведущие тут же, в ходе обучающего процесса разъясняют, каким опасностям они подвергают себя. Таким образом, у детей вырабатываются навыки самостоятельного правильного и законопослушного поведения.   

Ребята по завершении занятий обычно выражают свои эмоции очень восторженно.

Тренинги с использованием технологии виртуальной реальности уже состоялись для пациентов Липецкой областной детской больницы, учащихся ряда образовательных организаций. Сотрудники ГИБДД намерены широко использовать достижения современной науки при обучении юных инспекторов движения, школьников младших классов и подростков, VR-технологии будет применяться и на региональных профильных конкурсах и соревнованиях.

Стоит отметить, что опыт липчан в этой сфере уже вызвал интерес и в ряде других регионов.

ТОП-10 симуляторов вождения автомобиля | 101ANDROID.RU

На этой странице собраны лучшие игры для Android жанра «Симуляторы вождения», которые можно скачать в Гугл Плей бесплатно и на русском языке. Сегодня на игровом рынке можно найти множество разных симуляторов вождения автомобиля. Одновременно с этим, далеко не все из них могут похвастаться хорошей графикой и реалистичностью.

Симуляторы вождения – это обучающие игры для тех, кто уже получил права для управления автомобилем или только планирует получить водительские права.

Данные игры созданы специально для самостоятельной подготовки начинающих водителей. Приложения будут полезны как учащимся автошкол, так и тем, кто только планирует начать обучение. С помощью симулятора вождения на Андроид можно понять основные принципы управления автомобилем, а так же подготовиться к теоретическому экзамену в ГИБДД.

Симуляторы вождения автомобиля

1. DRIVING SCHOOL 2017

Один из лучших симуляторов вождения автомобиля для Андроид, в котором вы научитесь водить множество различных авто. Driving School 2017 может похвастаться невероятными уровнями, которые включают города, проселочные дороги, автострады, пустыни, горы и т.д.

В игре вы научитесь управлять классической коробкой передач (механика) с переключением сцепления или использовать автоматическую коробку передач (автомат). Используйте виртуальный руль или другие варианты управления, которые подходят вашим потребностям и интересам. Получите больше знаний о правилах дорожного движения с помощью этого нового симулятора вождения. Покажите свои навыки управления и получите водительские права прямо сейчас.

Особенности и преимущества:

• 100+ автомобилей.
• 15+ подробных карт.
• 80+ уровней.
• Плавное и реалистичное управление.
• Многопользовательские режимы.
• Реалистичная система повреждений.
• Поддержка геймпадов.
• Онлайн рейтинг игроков.

СКАЧАТЬ В GOOGLE PLAY

2. СИМУЛЯТОР АВТОМОБИЛЯ

Ещё один неплохой симулятор вождения на русском языке, с которым вы сможете почувствовать себя за рулём авто. Катайтесь на тачке по городу со своими друзьями и исследуйте город. В игре есть миссии-гонки онлайн (режим мультиплеер), где можно соревноваться с другими игроками, побеждать их и зарабатывать больше денег.

В процессе игры не разгоняйтесь слишком быстро, управляйте автомобилем осторожно, чтобы не разбить его. Остерегайтесь дорожную полицию, за нарушение ПДД вам грозит штраф. Обращайте внимание на интерактивные подсказки и не забывайте заправлять машину бензином на заправке.

Особенности и преимущества:

• Ежедневные бонусы.
• Управление от первого лица.
• Полностью детализированные модели авто.
• Большое разнообразие тюнинга авто.
• Интерактивная АЗС.
• Забавные миссии в стиле квеста и аркады.
• Дополнительные миссии в режиме мультиплеера.

СКАЧАТЬ В GOOGLE PLAY

3. DRIVING SCHOOL 2016

Игровой симулятор для смартфонов и планшетов Android, где вы можете водить различные виды автомобилей: легковые машины, грузовики и автобусы. Driving School 2016 позволяет вам тренировать навыки вождения в самых разных условиях: в городе, на бездорожье, на автотрассах, в пустынях, в горах и т.д.

Теперь вы можете управлять автомобилем с ручной КПП. Играйте вместе с друзьями в свободном режиме многопользовательской игры. Вас ждут более пятидесяти уровней с различными ситуациями на дорогах. Похвалитесь своими умениями и получите водительское удостоверение прямо сейчас.

Особенности и преимущества:

• 10+ карт.
• Плавное и естественное управление.
• 50+ уровней.
• Мультиплеер и свободный режимы.
• Эффектная система повреждений.
• Онлайн рейтинг лидеров и наград.
• Реалистичные погодные условия и звуки двигателя.
• Поддержка геймпад.

СКАЧАТЬ В GOOGLE PLAY

4. СИМУЛЯТОР ВОЖДЕНИЯ

Симулятор вождения в снежных условиях русской зимы. Проехайтесь на легендарных русских авто по заснеженной автотрассе, обгоняя поток и попытайтесь справиться с управлением в сложных дорожных условиях. Большое количество настроек позволят настроить управление автомобиля от максимально простого, до максимально сложного и реалистичного. В игре присутствует смена дня и ночи, благодаря чему вы можете ездить в любое время суток.

На выбор даётся пять автомобилей: популярная русская «копейка» (ВАЗ 2101), три спорт кара и пикап внедорожник. Эта игра-симулятор дает вам самостоятельно выбрать стиль вождения, который может быть как медленный и безопасный, так и опасный гоночный. Также вы можете сами выбрать уровень естественного поведения автомобиля, от аркадного и простого до максимально реалистичного, при котором вам будет необходимо проявить ваши навыки вождения.

Особенности и преимущества:

• Приятная графика.
• Реалистичная физика.
• Смена времени суток.
• 5 машин с видом из кабины.
• Два режима: «Симулятор» и «Аркада».

СКАЧАТЬ В GOOGLE PLAY

5. СИМУЛЯТОР АВТОМОБИЛЯ 2

Попробуйте ещё один реалистичный симулятор вождения автомобиля 2019 года. В этой части вас ждет новый открытый мир, более 20 новых тачек и потрясающий геймплей. Игра в режиме онлайн позволяет играть с живыми игроками со всего земного шара, побеждать и зарабатывать деньги на покупку новых авто, тюнинга, гаражей и дома.

Катайтесь на автомобилях по городу со своими друзьями, прокачивайте свои тачки, участвуйте и побеждайте в гоночных заездах исследуйте большой город и станьте лучшим.

Особенности и преимущества:

• Режимы онлайн и одиночная игра.
• Ежедневные бонусы и задания.
• Управление от первого и третьего лица.
• Салон автомобиля 3D.
• Красивая физика и звуковые эффекты.
• Различные миссии.
• Динамическое изменение времени суток.

СКАЧАТЬ В GOOGLE PLAY

6. CAR DRIVING SCHOOL SIMULATOR

Садитесь за руль и начинайте свои тренировки по городу в самом реалистичном авто симуляторе для Андроид. Это игра, которая не только проверяет ваши навыки управления автомобилем, но также требует полного внимания к ПДД. Во время езды вы должны будете обращать внимание на знаки, светофоры, а также не забывать включать поворотники и использовать стеклоочистители, когда это необходимо.

Последнее обновление разработчиков изменило саму структуру игры. Теперь можно не разблокировать целую карту и не выполнять все задания, а сразу выбирать понравившийся вариант заданий. Кроме того, в дополнении появились совершенно новые функции, такие как: новая карта «Токио», которая открыта для быстрой езды, и теперь в симуляторе стал доступен режим свободного передвижения.

Особенности и преимущества:

• 26 уникальных автомобилей.
• Удобное управление.
• Многопользовательский онлайн-режим.
• Несколько камер, включая вид от первого лица.
• 100% бесплатная игра.

СКАЧАТЬ В GOOGLE PLAY

7. ГОНКИ СИМУЛЯТОР: РУССКИЕ МАШИНЫ

Симулятор уличных гонок на автомобилях российского производства. На ваш выбор представлены как классические машины российского производителя, так и более мощные современные модели. Автомобили обладают собственными техническими характеристиками и реальными звуками двигателя. Модели авто имеют детально проработанный кузов и салон с работающей приборной панелью, что придаёт ощущение полного присутствия и реализма от гонок.

В приложении предлагается 4 уникальные трассы с различными погодными условиями, размером дороги и количеством полос. Доступен выбор любого времени суток, которое будет динамически меняться в реальном времени. Обилие настроек позволит выбрать под себя степень реалистичности физики автомобиля, при котором вам будет необходимо показать свои навыки и мастерство езды. Записывайте видео повторы понравившихся игровых моментов и делитесь ими в соцсетях. Вы можете монтировать записанные видео повторы и озвучивать их используя камеру и микрофон своего гаджета.

Особенности и преимущества:

• Современная красивая графика.
• Реалистичная физика.
• Смена дня и ночи в реальном времени.
• Детально проработанные автомобили.
• Четыре трассы с разной погодой.
• Вид от 1-го лица или из салона.

СКАЧАТЬ В GOOGLE PLAY

8. ШКОЛА ВОЖДЕНИЯ И ПАРКОВКИ

Разработчик Games2win, с более чем 5 млн. скачиваний и рейтингом 4.3, представляет еще один крутой симулятор вождения на машине. Возьмите на себя всю ответственность за свою новую машинку и отправляйтесь в дорогу.

Используйте симулятор вождения, соблюдайте правила и дорожные знаки, осваивайте сложные парковочные места (параллельная парковка, парковка задним ходом, парковка между двумя транспортными средствами, парковка в гараже и т. д.). Тренируйте своё вождение в реалистичных экстремальных погодных условиях.

Особенности и преимущества:

• Более 100видов автомобилей.
• 280 уровней.
• 7 увлекательных глав.
• Режим свободного вождения в дневное и в ночное время.
• Экстремальные погодные условия – туман и дождь, град, морозы и т.д.
• Удобная техника управления.
• Доступно 8 языков, в том числе русский.

СКАЧАТЬ В GOOGLE PLAY

9. СИМУЛЯТОР ВОЖДЕНИЯ ЗИЛ 130

Довольно реалистичный симулятор вождения легендарного грузовика времен СССР – ЗИЛ 130. Почувствуйте на себе всю мощь тягача и пройдите путь от начинающего водителя до профессионального дальнобойщика. Стройте свою карьеру, участвуйте в гонках, учитесь парковаться и цеплять прицеп, покоряйте бездорожье, совершайте маневры в движении, забирайтесь на вершины гор, одолевая сложные препятствия.

Игра удивит вас огромным выбором различных режимов. Выполняйте целый ряд заданий и станьте матерым дальнобойщиком. Вам придется ездить между городами и селами, парковаться, принимать участие в гонках, развозить определенные грузы по горным серпантинам, проселочным дорогам и городским улицам.

Особенности и преимущества:

• Реалистичный геймплей со сменой погоды и временем суток.
• Продвинутая визуализация повреждений.
• 90+ видов грузов.
• Большой выбор стилей, улучшений, модернизаций и аксессуаров.
• Игровое радио, с возможностью воспроизведения своей музыки.

СКАЧАТЬ В GOOGLE PLAY

10. CAR SCHOOL DRIVER SIMULATOR 2019

Попробуйте ещё один классный симулятор вождения, в котором вам предстоит управлять автомобилем и следовать всем дорожным указателям. Не делайте ошибочных поворотов, следуйте знакам, пристегните ремень безопасности – это ваш единственный шанс стать хорошим водителем.

Получайте наслаждение от вождения на разных уровнях с кучей полезного материала для изучения. 150 уровней с более чем 80 уникальными дорожными знаками для изучения и освоения. Вы можете получить реальные уроки вождения в виртуальной автошколе и улучшить свои реальные навыки.

Особенности и преимущества:

• 80+ дорожных знаков.
• 150 уровней.
• 3 разных вида камеры.
• Реалистичная механика.
• 135+ разных автомобилей.
• Восемь языков.

СКАЧАТЬ В GOOGLE PLAY

А какой симулятор вождения для Андроида используете вы? Поделитесь своим мнением, оставив комментарий внизу страницы, возможно ваше сообщение окажется полезным и поможет определиться с выбором другим пользователям.

Скачять перфокарты пдд 2021 2021 через торрент

Билеты ПДД 2021

Содержание В ГИБДД России опубликовали новые экзаменационные 2021 года, по которым принимаются экзамены на права с 10 апреля 2021 года. С этого же дня во всех подразделениях ГИБДД при приеме экзамена на знание используются новые комплекты экзаменационных билетов. По новым правилам, при сдаче теоретического экзамена кандидатам в водители, допустившим одну ошибку либо допустившим две ошибки в разных тематических блоках комплекта экзаменационных задач, будет предоставляться возможность ответа на дополнительные вопросы.

Мы предлагаем Вам уникальную возможность скачать билеты ПДД онлайн совершенно бесплатно. Стоит отметить, что данные билеты полностью соответствуют действующему законодательству и . На официальном сайте ГИБДД опубликованы новые экзаменационные билеты для категорий «А», «В», «М», «C», «D» и подкатегорий «А1», «В1», «C1», «D1».

Данные билеты утверждены главным государственным

Автоэкзамен ПДД ГИБДД 2021 категории ABCD скачать

Автоэкзамен ПДД ГИБДД 2021 категории ABCD — предусмотрены для личной подготовки и тренировке к сдаче общетеоретического экзамена по правилам дорожного движения в ГИБДД и оформления водительского свидетельства категорий A B C D.В целях благополучной сдачи общетеоретического экзамена по Правилам Дорожного Движения в ГИБДД требуется сознавать принципы, на каких выстроено дорожное передвижение, понимать значение лимитов и запрещений, значение дорожных знаков и разметки, а не только зубрить экзаменационные билеты ПДД, ориентироваться во всем указанном, Вам сможет помочь безвозмездное тестирование ПДД 2021 от Positron System. Комфортная функция анализа и статистики интегрированная изготовителями в программное обеспечение экзамена ПДД, несомненно поможет юзеру сориентироваться в нелегких пунктах билетов ПДД и покажет этапы правил дорожного движения, те которые оказались проворонены из-за невнимательности.

ПДД Симулятор вождения автомобиля 2021 скачать торрент

ПДД Симулятор вождения автомобиля 2021 — это проект, созданный для людей, которые хотят получить базовые навыки управления машиной.

Разработчики создали симулятор максимально приближенный к реальности, поэтому приготовьтесь справляться с насыщенным трафиком в городской обстановке, следить за вездесущими знаками, учиться парковаться и останавливаться на автозаправных станциях.

В зависимости от пожеланий пользователя, открыт доступ к точечной настройке параметров поездки, включая регулировку погодных условий. Вместе с выпадением осадков, вы можете столкнуться с неприятным моментом, когда автомобиль теряет сцепление с мокрой дорогой. Не меньшей опасностью становится солнце, способное ослепить водителя.

Добавляет разнообразия несколько видов автотранспорта, включая легковые, грузовые и даже спортивные машины.

Практически каждая из представленных моделей может быть разбавлена ручной или автоматической коробкой передач, что влияет на переключение скоростей и общую управляемость.

Экзамен ПДД 2021 — Билеты ГИБДД для Андроид

Экзамен ПДД 2021 — Билеты ГИБДД — отличное приложение, с помощью которого пользователи могут подготовиться к экзаменам в ГИБДД.

Здесь вы найдете все 40 билетов совершенно бесплатно. Для каждого вопроса имеется подробный разбор правильного ответа. Пора начинать подготовку к экзамену ПДД 2021 года и в этом вашим помощником станет данное приложение на Андроид.

Подготавливайтесь к сдаче теоретической части экзамена.

Развернутые ответы по правильному выбору варианта ответа. Что вы поймете почему именно так, а не иначе. Выбирайте подходящий режим подготовки, и работайте в ритме который удобен вам. С приложением в смартфоне можно готовиться к экзамену на права, когда едите в общественном транспорте, стоите в пробке или ждете свою очередь.

Во время прохождения теста вы можете допускать ошибки в заданиях и после выполнения билета, программа проведет с вами работу над ошибками. Чувствуйте, что

Экзаменационные билеты ПДД 2021

» (BC)” – это программный тренажер для освоения правил дорожного движения. Программа разработана, для подготовки пользователей к успешному экзамену по теории в ГИБДД для получения прав ( категория«BC» / категория«B1» / категория«C1»).

Вам предоставляются билеты (в кол-ве 80 шт.), в каждом билете у вас будет 20 заданий.

Вы можете быть уверены, что предоставляемая информация полностью соответствует экзаменационным требованиям в ГИБДД. Бесплатно скачать (BC) можно без регистрации. Установка программы происходит корректно на всех версиях ОС Windows.Вариант тренировки.

Вы можете изучать материалы согласно билетам или согласно темам. Для всех вопросов есть комментарии, система анализирует ответ и в случае ошибки сообщает пользователю о необходимости повторной попытки.Вариант экзамена.

Билеты ПДД 2021

— бесплатный тест ПДД 2021 от Positron System представляет собой комплексный подход по теоретическому обучению и проверке знаний правил дорожного движения.

Данный программный продукт в значительной степени окажет помощь в самостоятельной подготовке к сдаче теоретического экзамена по правилам дорожного движения категорий ABCD и M в Госавтоинспекции.

Программа экзаменационные билеты ПДД 2021 позволяет не только узнать действующие правила дорожного движения, но и разобраться в нюансах на которых построено дорожное движение, назначение дорожных знаков, роль дорожной разметки и самое главное понять смысл ограничений и запретов, ибо как гласит народная молва – правила дорожного движения «писаны кровью».

Программа оснащена удобной системой анализа и статистики экзамена ПДД, которая поможет пользователю разобраться в трудных вопросах билетов ПДД, а так же укажет пункты правил дорожного движения, которые были слабо изучены.

Скачать Экзаменационные билеты ПДД 2021 бесплатно для Windows 7 русская версия

Для получения удостоверения водителя необходимо пройти в ГИДББ тестирование на знание правил дорожного движения. Подготовиться без посторонней помощи предоставят возможность экзаменационные билеты ПДД 2021.

Чтобы гарантированно справиться с экзаменом по теории вождения необходимо знать правила дорожного движения, т.е.

хорошо разбираться в организации транспортных потоков, понимать смысл всех ограничений, запомнить многочисленные запреты, значения разметки и действий регулировщика, виды дорожных знаков и табличек. В данном случае мало просто выучить правильные ответы, вопросы требуется понять. Справиться с этой задачей можно благодаря тесту ПДД 2021 от Positron System, если скачать бесплатно экзаменационные билеты ПДД 2021.

Софт оснащен комфортной системой анализа ошибок и ведет статистику неправильно выбранных пунктов, что дает возможность проконтролировать частоту ошибок и определить

APKDom

Бесплатно Auto & Vehicles App © .

Загрузки: 80 39651 votes, 9 stars Вы собираетесь скачать Билеты+ПДД 2021 Экзамен 8.51 APK файл для андроид 4.2 jabi.pdd2-8-51-.com.apk Последнее обновление 27 декабря 2021 & Возрастная категория Everyone. Убедитесь, что у вас достаточно места на вашем Андроид устройстве для загрузки. Вы можете выбрать сервер, чтобы Скачать файл apk Билеты+ПДД 2021 Экзамен 8.51, Скопируйте файл в память вашего Android телефона или на SD-карту, а затем вашим любимый файловым менеджером установите apk.

Если у вас стоит плагин AdBlock или включена защита от слежения, то они могут препятствовать функции скачивания.

Выключите его в UC браузере, или в расширении браузеров хром или firefox.

Вы можете загрузить и установить APK сейчас или выбрать любой другой сервер.

Выключите AdBlock и защиту от слежения так как они могут нарушить функции загрузки!

Билеты+ПДД 2021 Экзамен

hit Скачать 81.2% (Оценок: 69) +43 Версия: 8.55 Категория: Версия андроид: 4.1 и новее Русский язык: Да Разработчик: ПДД России Возраст:

Скриншоты на андроид – можно сказать, это просто незаменимое приложение, которое пригодиться всем водителям.

Которые готовятся к предстоящему экзамену. Необходимому для получения водительских прав. Информация, размещенная здесь, поможет вас сдать экзамен на отлично. Собственно говоря, почему нужно обратить внимание на это приложение?Здесь находиться самые актуальные и новые данные, касательно правил дорожного движения, а так же находятся все билеты, которые будут на экзамене, с ответами на них.

Билет 2021 Пдд

Билет 2021 Пдд

«;

Билет 2021 Пдд

прямо» «Движение 1 перекрестком), (за дороги участка начале в установленный участке, этом на развороты и дворы во налево повороты запрещает a, категорий ПДД 16 Билет 4 Знак 1 не b, онлайн, 2021 b1 А1 подкатегорий и m 2020/2021 ПДД №16 билет онлайн ПДД 2020/2021 РФ ГИБДД в пдд сдачи для билеты Официальные прямо» «Движение 1 перекрестком), (за дороги участка начале в установленный участке, этом на развороты и дворы во налево повороты запрещает онлайн, 2021 d1 c1 подкатегорий и d c категорий ПДД 16 Билет 4 Знак 1 ограничивая не 2021 Украины ПДД по Экзамен 2021 вопросов тестовых официальных (100%) комплект Полный тестирования статистике к доступа Для №16 Билет №1218 Вопрос ответам к комментариями и подсказками с минут 20 на практики реальной режиме в 2021 ПДД 16 билет Решать ним к комментариями и №16 ПДД билета вопросами с Ознакомьтесь года 2021 ПДД 16 Билет «Тренировка» кнопку нажмите — билету этому по знания свои протестировать готовы уже вы Если ПДД экзамен (Упрощенный 2021, ПДД Билеты ГИБДД/ГАИ в движения дорожного Правил экзамена теоретического сдачи для тренажер Онлайн выполнялся Не разу Ни 16 Билет вопросов (+5 Экзамен онлайн 2021 ПДД Экзамен 2020 апреля 8 от России ГАИ/ГИБДД 2021 ПДД билеты экзаменационные Официальные ГАИ в как А и В категории онлайне в 2021 ПДД Билеты спасибо александр 18:06:21 12-01-2021 нравится мне экзамен программа Классная Юрийк 15:36:40 02-01-2021 тестирование отличное борис 16:02:55 01-01-2021 зашибись евгений 10:35:07 01-01-2021 14:47:55 28-12-2020 сайт, хороший вказано не відповіді варіантах у Чому 16:40 2021 ПДД+тесты Приложение , Изменить категорий ваших для вопросов имеют не билет или тема Данная праворуч? автомобілю білому і дозволено рух що скорость указывает покрытие» «Влажное 16 2021 ПДД Билеты 16, Билет ПДД» «Билеты Сайт 6 Знак 8 табличкой с сочетании в скорость» «Рекомендуемая 2 2021 онлайн ПДД Экзамен Новый 2021 января 2 изменения ГИБДД от 100% Официальные 2021 ПДД Билеты России онлайн ПДД билеты Экзаменационные России ГАИ/ГИБДД в экзаменационным соответствуют полностью года 2021/2020 ПДД билеты Все года 2018 января 3 изменения ГИБДД от 2021 ПДД билеты официальные Новые abm/cd(СД) категории России ГАИ/ГИБДД в экзаменационным соответствуют полностью года 2020/2021 России онлайн ПДД билеты экзаменационные Все 16:41 в 17 №12, Билет 03:13, время: за Новгород), Нижний 03 0 ошибок: 2020/2021, ПДД №12 билет онлайн ПДД 2020/2021 РФ ГИБДД в пдд сдачи для билеты Официальные 02 ГИБДД МРЭО в экзамена теоретического сдачи для билетам экзаменационным соответствуют полностью ПДД Билеты 16 Билет 2021 ПДД Билеты ABM1 2021 ПДД №18 билет на Ответы Оглавление1 №11 Вопрос 1 №21 Вопрос 2 №31 Вопрос 3 №41 Вопрос 4 №51 Вопрос 5 №61 Вопрос 6 №71 Вопрос 7 №81 Вопрос 8 №91 Вопрос 9 №101 Вопрос 10 №111 Вопрос 11 №121 Вопрос 12 №131 Вопрос 13 №141 Вопрос 14 Вопрос 15 Движения Дорожного Правил текст актуальный Всегда онлайн, 2020-2021 ПДД Билеты ГИБДД в экзамена теоретического сдаче к подготовка Комплексная режиме в года 2020-2021 cd и ab категории ПДД билетов онлайн официальных 40 все ABM1 2021 ПДД №14 билет на Ответы Оглавление1 №11 Вопрос 1 №21 Вопрос 2 №31 Вопрос 3 №41 Вопрос 4 №51 Вопрос 5 №61 Вопрос 6 №71 Вопрос 7 №81 Вопрос 8 №91 Вопрос 9 №101 Вопрос 10 №111 Вопрос 11 №121 Вопрос 12 №131 Вопрос 13 №141 Вопрос 14 Вопрос 15 Комментарии тексты, официальным, соотвествуют 100% картинки 2021/2020, Онлайн ПДД России ГАИ ГИБДД билетам по года 2021/2020 онлайн ПДД обучения для Вам Представляем автошколах в и ГАИ в используемых 2018 ПДД  · Экзамен права получить и ГАИ в экзамен сдать быстро способ лучший Это онлайн, движения дорожного правил билетам по знания свои обнови или онлайн, — 2019-2020 ПДД билеты экзаменационные учи Тогда чтобы порядке в №16 Билет онлайн, экзамен 2013 ПДД ГИБДД составленном Движения Дорожного Правил текст актуальный Всегда онлайн, 2020-2021 ПДД Билеты ГИБДД в экзамена теоретического сдаче к подготовка Комплексная режиме в года 2020-2021 cd и ab категории ПДД билетов онлайн официальных 40 все 31 Билет , 2021 августа с ПДД изменения — 2021 июля с ПДД изменения — 2021 июня с ПДД изменения — дороге? этой на вождению обучать ли Разрешено cd) и abm (комплекты 16 вопрос онлайн 2020 ПДД билет экзаменационный Решайте знаний, своих уровень узнайте и подсказками пользуйтесь онлайн 2020 ПДД билет экзаменационный Решайте знаний, своих уровень узнайте и подсказками пользуйтесь […] 30 20 10 39 29 19 9 38 28 18 8 37 27 17 7 36 26 16 6 35 25 15 5 34 24 14 4 33 23 13 3 32 22 12 2 31 21 11 1 билет: Выберите ПМР ПДД ЧИТАТЬ ПМР ПДД ЭКЗАМЕН БИЛЕТЫ РЕШАТЬ ЗАНОВО НАЧАТЬ 1 Билет ПМР ПДД ГИБДД в он-лайн Экзамен — теста статистика — 2020 ПДД экзамен 1 № Билет ab 11-20 вопросы ПДД: 16 билета Пояснение году 2021 в автомобилистов для штрафов размера Изменение движения дорожного Правила и 2021 ПДД pdd-new сайте на билеты ПДД Изучайте движения дорожного правил изучения быстрого для инструменты все собраны Тут ru онлайн ПДД Билеты m ab категории 2020 онлайн ПДД экзамена официального 40 из 16 № билет Экзаменационный
93 | 107 | 323 | 470 | 78

Инструменты анализа трафика — Операции FHWA

Новые инструкции и вспомогательные видео

Traffic Analysis Toolbox Volume III: Руководство по применению программного обеспечения для моделирования микросимуляции трафика, обновление 2019 г., до версии 2004 г. (HTML, PDF 3,8 МБ).

Поддержка 5-серийных поясняющих видеороликов на YouTube.

Программа инструментов анализа трафика была сформулирована FHWA в попытке найти баланс между усилиями по разработке новых, улучшенных инструментов для поддержки анализа операций трафика и усилиями по облегчению развертывания и использования существующих инструментов.FHWA установила два трека в рамках программы Traffic Analysis Tools: трек развертывания и трек разработки .

Трек развертывания

Этот трек концентрируется на потребностях и проблемах сообщества заинтересованных сторон, занимающихся анализом трафика:

Руководство

• Том I: Праймер по инструментам анализа трафика (HTML, PDF 613 КБ)
• Том II: Методология поддержки принятия решений для выбора инструментов анализа трафика (HTML, PDF 1.3 МБ)
• 2019 ВЕРСИЯ: Том III: Руководство по применению программного обеспечения для моделирования микромоделирования трафика Обновление 2019 г. до версии 2004 г. (HTML, PDF 3,8 МБ)
  • 5-серийные видеоролики на YouTube, объясняющие обновленное руководство на 2019 год
  • 2004 ВЕРСИЯ: Том III: Руководство по применению программного обеспечения для моделирования микросимуляции трафика (HTML, PDF 1,2 МБ)
  • Что в этом томе?
• Том IV: Руководство по применению программного обеспечения для моделирования микросимуляции CORSIM (HTML, PDF 7.2 МБ)
• Том V: Примеры использования инструментов анализа трафика — преимущества и приложения (HTML, PDF 3,2 МБ)
• Том VI: Определение, интерпретация и расчет показателей эффективности инструментов анализа трафика (HTML, PDF 734KB)
• Том VII: Прогнозирование производительности с помощью инструментов анализа трафика (HTML, PDF 1.7 МБ)
• Том VIII: Моделирование и симуляция рабочей зоны — Руководство для лиц, принимающих решения (HTML, PDF 1.9MB)
• Том IX: Моделирование и симуляция рабочей зоны — Руководство для аналитиков (HTML, PDF 15MB)
• Том X: Анализ перегрузки локализованных узких мест С акцентом на доступные, необходимые и продуктивные инструменты анализа для устранения локализованных перегрузок (HTML, PDF 3.8 МБ)
• Том XI: Погода и анализ трафика, моделирование и симуляция (HTML, PDF 2,1 МБ)
• Том XII: Анализ трафика рабочей зоны — Приложения и структура принятия решений (HTML, PDF 13,4 МБ)
• Том XIII: Интегрированное руководство по анализу, моделированию и имитационному моделированию коридора (обновленная версия HTML 2017 г., исходная версия HTML 2012 г.)
• Том XIV: Руководство по использованию динамического распределения трафика в моделировании (HTML, PDF 2.8 МБ)
• Руководство по последовательному применению инструментов и методов анализа трафика (HTML, PDF 2,8 МБ)
• Руководство по анализу пропускной способности автомагистралей и эксплуатации для активных стратегий управления транспортом и спроса (HTML, PDF 4,3 МБ)
• Определение объема и проведение на основе данных 21 ^st Century Transportation System Analyses (HTML, PDF 6.2 МБ)
• Аналитические методы активного управления транспортом и спросом (ATDM) для городских улиц (HTML, PDF 4,3 МБ)
• Использование инструментов моделирования и симуляции для анализа рабочей зоны (HTML, PDF 266KB)

Обучение

Развитие событий

Нацелен на улучшение и разработку моделей, которые проще в использовании, более надежны в применении и более надежны в результатах.Узнайте больше о моделях.

Посредством программы FHWA Traffic Analysis Tools Program наши партнеры и клиенты будут расширять использование инструментов анализа и инновационных подходов к анализу, которые учитывают подход на уровне системы и повысят мобильность. Они получат представление о рекомендуемых / передовых методах и уроках, извлеченных из оперативного анализа. Они получат высокий уровень уверенности в использовании инструментов анализа для своих местных нужд. Проактивная роль FHWA позволит аналитическим инструментам и системам поддержки принятия решений полностью раскрыть свой потенциал для поддержки жизнеспособного транспортного сообщества таким образом, чтобы внести значительный вклад в возникающие проблемы с дорожными заторами и управления.

Видео свидетельство: инструменты анализа трафика помогают принимать решения о транспортировке

Выберите или щелкните изображение, чтобы просмотреть видео. Для просмотра файлов WMV вам понадобится Windows Media Player.

Натан Масек Совет правительств среднего региона, Нью-Мексико Тема: IDAS Видео (WMV 5MB) Zip Video (WinZip 5MB) Расшифровка стенограммы (HTML, PDF 75 КБ)

Майкл Медина и Джефф Шелтон Округ Эль-Пасо, TXDOT & TTI Тема: DynaSmart Видео (WMV 6 МБ) Видео в формате Zip (WinZip 5 МБ) Выписка (HTML, PDF 82 КБ)

Брайан Исааксон Метро район, МНДОТ Тема: моделирование, анализ и решения Видео (WMV 7MB) Zip Video (WinZip 6MB) Выписка (HTML, PDF 71 КБ)

Джерри Леос Округ Эль-Пасо, TXDOT Тема: DynaSmart Видео (WMV 4 МБ) Zip-видео (WinZip 4 МБ) Расшифровка стенограммы (HTML, PDF 75 КБ)

Перекрестное сравнение и калибровка двух микроскопических моделей имитации движения для сложных коридоров автострад с выделенными полосами

Реалистичное микроскопическое моделирование движения необходимо для перспективной оценки потенциального воздействия новых стратегий управления движением.Коридоры автомагистралей с взаимодействующими узкими местами и выделенными полосами создают сложные явления транспортного потока и модели заторов, которые трудно воспроизвести с помощью существующих микроскопических имитационных моделей. В этом документе обсуждаются две альтернативные модели поведения при вождении, которые позволяют моделировать автострады с множеством узких мест и выделенных полос в течение длительного периода с различными уровнями спроса. Модели были откалиброваны с использованием архивных данных со сложного 13-мильного участка автострады SR99, идущего на север, недалеко от Сакраменто, Калифорния, за 8-часовой период времени, в течение которого трафик колебался от свободного потока до перегруженных условий.Коридор включает в себя несколько узких мест, несколько съездов и съездов, а также полосу движения для транспортных средств. Результаты калибровки показывают очень хорошее соответствие между полевыми данными и прогнозами модели. Модели прошли перекрестную проверку и показали аналогичные макроскопические характеристики трафика. Основное поведение, которое должно быть зафиксировано для успешного моделирования такого сложного коридора, включает в себя упреждающее и кооперативное поведение водителя возле слияния, предпочтение полосы движения при наличии выделенных полос и вариации желаемого движения по коридору.

1. Введение

Микроскопическое моделирование трафика — это жизнеспособный и экономичный подход для перспективной оценки потенциальных воздействий стратегий управления трафиком и сдвигов в моделях спроса. Чтобы достичь этого, моделирование движения на микроскопическом уровне должно реалистично отображать поведение вождения на микроскопическом уровне [1] и генерировать реалистичные макроскопические характеристики.

Широко распространенные коммерческие пакеты микросимуляции, такие как Aimsun, VISSIM и PARAMICS, имеют свои уникальные запатентованные модели слежения за автомобилем и смены полосы движения.В рамках этих структур моделирования пользователи могут настраивать и откалибровать значения поведенческих параметров, таких как время реакции и максимальное ускорение, для наилучшего воспроизведения реалистичного поведения при вождении. Недавние работы по калибровке модели предложили значения параметров и предложили методы оптимизации для калибровки параметров [2–14]. В то время как калибровка модели ищет значения параметров, которые лучше всего воспроизводят реальные условия, производительность пакетов моделирования в значительной степени ограничена возможностями встроенных моделей поведения основных драйверов.Многие пакеты моделирования не фиксируют адаптивное, упреждающее и кооперативное поведение драйверов в узких местах [15]. В результате эти работы не были очень успешными в точном моделировании начала перегрузки, падения пропускной способности, распространения очереди и рассеивания очереди, когда взаимодействующие узкие места присутствуют в коридорах автострады, как продемонстрировано имитационным исследованием на 13-мильном коридоре. в Сакраменто, Калифорния [16, 17].

Кроме того, выделенные полосы создают более сложную динамику движения в коридорах автомагистралей.Эффект трения наблюдался на автострадах с полосами движения HOV, характеризующимися снижением скорости на полосе движения HOV, когда соседняя полоса движения общего назначения перегружена [18–20]. Моделирование различий в использовании полосы движения и смене полосы движения между HOV и одноместными автомобилями важно для воспроизведения условий движения вокруг полос HOV. Хотя для этого были предложены различные модели смены полосы движения, о крупномасштабном моделировании и проверке модели смены полосы движения сообщалось редко.

Вышеупомянутые проблемы мотивируют разработку альтернативных моделей поведения вождения для следования за автомобилем, слияния, смены полосы движения и т. Д., Чтобы лучше представить сложную динамику движения в крупномасштабных коридорах автострад с выделенными полосами движения. Такие модели позволят пользователям реализовывать свои внешние поведенческие модели с помощью комплектов разработки программного обеспечения для моделирования поведения вождения с помощью коммерческих платформ моделирования, таких как Aimsun и VISSIM, или разрабатывать полные открытые инструменты моделирования.Кроме того, практически непрактично разработать модель, способную идеально воспроизводить реальные наблюдения. Перекрестное сравнение моделей оказалось полезным [21], поскольку оно делает анализ более надежным, а результаты — более обоснованными, что дает пользователям больше уверенности в результатах моделирования. К сожалению, не существует хорошо зарекомендовавших себя и прошедших перекрестную проверку альтернативных моделей следования за автомобилем и смены полосы движения, которые были бы применимы для сложных коридоров автострады .

В ответ, в этом документе представлены две такие модели и показаны результаты их проверки по сравнению с реальными данными из 13-мильного коридора автострады в течение 8-часового периода. Несмотря на то, что эти две предложенные альтернативы были созданы на основе разных базовых моделей и разработаны отдельно двумя командами, они сосредоточены на уточненном описании поведения при слиянии, предпочтении полосы движения и совместном движении автомобиля в непосредственной близости от участков слияния и расхождения. Они проверяются на основе эмпирических данных детектора петель и друг с другом.Две модели показывают очень хорошее согласие между полевыми данными и прогнозами модели. Сравнение двух моделей и результатов проверки дает последовательное представление о моделях транспортных потоков для сложных коридоров, которые можно обобщить на другие инструменты моделирования. Более того, обе модели работают лучше, чем модель поведения проприетарного драйвера.

Остальная часть документа организована следующим образом: в следующем разделе представлен обзор двух предложенных альтернативных моделей поведения при вождении.В следующем разделе описаны калибровка и перекрестная проверка обеих моделей с использованием архивных данных из сложного коридора автострады. В последнем разделе суммируется и подчеркивается вклад этой статьи.

2. Предлагаемые модели поведения водителя

Микроскопическое поведение транспортного средства и взаимодействие с близлежащими транспортными средствами определяют общее поведение транспортного средства на макроскопическом уровне на основе следующих факторов: максимальное ускорение / замедление и поведение водителя, такое как предпочтительный интервал движения и время реакции, принятие разрыва порог смены полосы движения и период времени или расстояние опережения восприятия для смены полосы движения.Эти параметры напрямую влияют на плотность и задержки в моделировании и, следовательно, на общую картину трафика. Ниже мы обсудим две альтернативные модели и выделим основные особенности.

2.1. Альтернатива 1: Модель поведения при вождении, основанная на модели NGSIM

Первая предложенная модель поведения при вождении (модель PATH) построена на базовой структуре модели перенасыщенного потока NGSIM, предложенной Yeo et al. [16]. Некоторые важные расширения и модификации были сделаны для того, чтобы детально отобразить поведение автомобиля при следовании за автомобилем и смене полосы движения, которые не были представлены в исходной модели.

Для определения траектории транспортного средства на микроскопическом уровне необходимо и достаточно итеративно определять его местоположение на каждом временном шаге, что может быть реализовано с помощью дискретной кинематической модели, если желаемое ускорение и текущая скорость известны [22] . Последнее известно из расчета на последнем этапе. Первое определяется динамическим взаимодействием с соседними транспортными средствами, геометрическими ограничениями и общими условиями движения. Динамические взаимодействия включают промежутки времени / разрешений для обеспечения безопасности и мобильности, а также возможные сценарии, связанные со сменой полосы движения [22].Эти сценарии далее подразделяются на основные сценарии (или фазы движения) и переходы между ними для непрерывных / плавных скоростных траекторий: (i) CF: режим следования за обычным автомобилем (ii) YCF: режим следования за (кооперативным) автомобилем (iii) LC: режим смены полосы движения, который включает дискреционную смену полосы движения (DLC) и обязательную смену полосы движения (MLC) (iv) ACF: после смены полосы движения, режим следования за автомобилем (водитель временно принимает короткий промежуток после маневра смены полосы движения) (v) BCF: до режим смены полосы движения за автомобилем (водитель ускоряется или замедляется, чтобы выровняться с допустимым разрывом в целевой полосе движения) (vi) RCF: режим приема автомобиля следования (водитель временно принимает короткий промежуток после того, как автомобиль с соседней полосы въезжает в спереди)

Дискретизированная кинематическая модель подробно описана в [22].Как обсуждалось в [22], применяется упрощенная модель следования за автомобилем Ньюэлла с ограничениями для безопасности и ускорения [23]. Компонент замедления Гиппса [1, 24] используется здесь для определения запаса прочности по упрощенному уравнению Ньюэлла. Дополнительные подробности, такие как допустимая скорость и трение между полосами движения на многополосных автострадах, подробно описаны в [22].

Основные сценарии, связанные со сменой полосы движения (LC), показаны на Рисунке 1 и подробно обсуждаются Лу и др. [22].

Как подробно описано в [22], существует два типа смены полосы движения.Обязательная смена полосы движения предназначена для выезда на автостраду или выезда с нее. Дискреционная смена полосы движения предназначена для увеличения скорости транспортного средства или доступа к полосе движения для автомобилей с высокой посещаемостью (HOV). Подробные математические выражения моделей принятия зазоров для обоих типов смены полосы движения можно найти в Lu et al. [22].

После принятия решения о смене полосы движения рассматриваемое транспортное средство перейдет в режим BCF перед сменой полосы движения. Это включает в себя ускорение или замедление, чтобы выровняться с зазорами, доступными на соседних полосах движения.Кроме того, рассматриваемое транспортное средство применяет режим YCF для взаимодействия с ведущим транспортным средством на соседних полосах движения, который имеет намерение перестроиться на текущую полосу движения рассматриваемого транспортного средства. Испытуемое транспортное средство также принимает режим RCF (уменьшенный интервал движения, расстояние в пробке и время реакции) после завершения маневра по смене полосы движения. Точно так же ведущий автомобиль использует ACF после маневра смены полосы движения, который аналогичен RCF и включает в себя уменьшение шага, расстояние между заторами и время реакции. Подробная информация об этих автомобилях, следующих критериям, описана в Lu et al.[22].

2.2. Альтернатива 2: Модель поведения при вождении на основе LMRS и IDM +

Альтернатива 2 является расширением модели смены полосы движения с релаксацией и синхронизацией (LMRS) [15]. LMRS сформулирован на основе желаний смены полосы движения и обеспечивает гибкую структуру для включения дополнительных желаний / стимулов, связанных с изменениями в инфраструктуре или регулировании движения.

Решения о смене полосы движения принимаются на основе сравнения полезности полосы движения, сформулированной комбинацией желаний / стимулов.Общее желание сменить полосу движения рассчитывается с помощью трех стимулов, которые включают следование по маршруту, увеличение скорости и удержание правильного положения: где общее желание сменить полосу движения с полосы на полосу j . « и представляют собой стимулы для маршрута, скорости и уклона в правую полосу соответственно, которые могут быть установлены на ноль для трафика в США. Стимул маршрута основан на параметрах и охватывает пространственно-временную область до слияния / расхождения. является весовым коэффициентом, который отражает относительную важность дискреционных стимулов и является функцией, и это снижает добровольные стимулы, поскольку обязательные стимулы являются более актуальными.

Значимые пожелания о смене полосы движения находятся в диапазоне от -1 до 1, где отрицательные значения указывают на то, что смена полосы движения нежелательна. Основываясь на общем желании смены полосы движения, различные типы поведения при смене полосы движения можно различить по трем пороговым значениям: d _{бесплатно} , d _sync и d _coop , с 0 < d _{бесплатно} < d _sync < d _coop <1.Как показано на рис. 2, желание смены полосы движения меньше d _{свободно} означает, что смена полосы движения не выполняется (без LC). Когда находится между d _{свободно} и d _{синхронно} , транспортные средства выполняют смену свободной полосы движения (FLC). Когда он находится в диапазоне [d _sync d _coop ] , транспортное средство с перестроением выполняет синхронизированную смену полосы движения (SLC), где оно выравнивает свою скорость со скоростью лидера в целевая полоса, но последователь на целевой полосе активно не создает промежуток для сменщика полосы движения.Поскольку желание превышает d _coop , ожидается совместная смена полосы движения (CLC), при которой устройство смены полосы движения синхронизирует свою скорость с потенциальным лидером и потенциальным сопровождающим в целевой полосе движения, чтобы создать разрыв. С увеличением желания перестроиться водители склонны соглашаться на меньший интервал движения и большее замедление.

Эта основанная на стимулах модель смены полосы движения интегрирована с модифицированной версией интеллектуальной модели водителя, называемой IDM + [25], реализованной в открытой платформе моделирования дорожного движения под названием MOTUS [26].IDM + обеспечивает желаемое ускорение как минимум ускорения, необходимого для достижения желаемой скорости, и ускорения, необходимого для достижения желаемого движения вперед. Взаимодействие между поведением транспортного средства в поперечном и продольном направлениях моделируется путем выражения допустимого зазора и уровня ускорения как функций от желания смены полосы движения. Как показано на Рисунке 2, более крупное желание смены полосы движения приводит к меньшему допустимому интервалу для устройства смены полосы движения и более значительному замедлению потенциального сопровождающего на целевой полосе движения.Когда желание сменить полосу движения превышает d _sync или d _coop , водители применяют ту же модель следующего автомобиля, что и ведущий автомобиль на соседней полосе движения, для синхронизации скоростей и создания промежутков для адаптации маневры смены полосы движения. Это ускорение ограничено минимальным значением для комфорта и безопасности.

При моделировании операций с полосой движения HOV устанавливается положительная константа для HOV и отрицательная бесконечность для автомобилей с одним пассажиром в полосе HOV, когда полоса HOV активна.Аналогичный подход используется для моделирования смещения правой полосы движения грузовиков. Кроме того, добавляется смещение при смене полосы движения, связанное с желаемой скоростью, чтобы воспроизвести тот факт, что водители с более высокими желаемыми скоростями имеют тенденцию передвигаться по левым полосам автострад и наоборот [27].

3. Калибровка модели и перекрестная проверка

Модель вождения транспортных средств с ручным управлением была откалибрована для относительно сложного коридора автострады в Сакраменто, Калифорния.

3.1. Выбранный участок

Маршрут штата (SR) 99 в северном направлении был выбран для калибровки модели.Этот участок автострады простирается от Elk Grove Blvd. развязка на развязку автомагистралей US-50 к югу от центра города Сакраменто, Калифорния. Как показано стрелками на рис. 3 (а), имеется 9 развязок с местными магистральными улицами; 4 частичных перестановки клеверного листа, 3 полных перестановки клеверного листа и 2 ромбовидных перестановки с местными артериальными артериями. Кроме того, подробные конфигурации дорожек показаны на Рисунке 3 (b). Участки слияния и плетения на рампе, расположенные на Шелдон-роуд. развязка, Флорин Роуд.развязка, а также съезд на развязке US-50 вносят свой вклад в повторяющуюся задержку утреннего пика, наблюдаемую в этом коридоре. Этот пиковый период обычно начинается в 6:30 и заканчивается примерно в 10:00, а утренняя загруженность представляет собой типичный пиковый период, когда в утренние часы высок спрос на поездки из пригорода в центр города. Также на Рисунке 3 (а) видно, что по всему коридору имеется широкий охват детекторов. Детекторы с хорошим качеством данных показаны синим цветом, детекторы с менее приемлемым качеством данных, показанные красным, не использовались для сбора полевых данных для калибровки и проверки.В настоящее время учетные записи на съездах производятся с использованием подхода, основанного на учете спроса и пропускной способности местного трафика, чтобы контролировать поток трафика на рампах и снижать нагрузку в час пик. Наконец, спрос на перевозки состоит почти исключительно из легковых автомобилей, при этом грузовые автомобили составляют лишь 2% от общего спроса.

(a) Карта SR-99 с обнаруженными станциями обнаружения и почтовыми милями
(b) Конфигурация полосы движения и геометрия дороги
(a) Карта SR-99 с обнаруженными станциями и почтовыми милями
(b ) Конфигурация полосы движения и геометрия дороги

3.2. Критерии и процедуры калибровки

Микроскопические имитационные модели были построены на платформах AIMSUN [28] и MOTUS [26] с использованием самой современной геометрии дороги, конфигураций полос движения и ограничений скорости для выбранного участка. Поскольку внедрение новых моделей поведения драйверов в любом пакете моделирования требует значительных усилий для обеспечения безошибочного моделирования, пакеты моделирования AIMSUN и MOTUS были выбраны на основе относительной простоты реализации. Данные по магистрали и съезду на съезде, полученные за 8-часовой период (с 4:00 до 12:00) 6 октября 2015 года, использовались для ввода данных о спросе и процентов поворота.Этот 8-часовой период включает периоды до, во время и после пика. Для этого коридора данные детектора петли с 5-минутным интервалом для потока были получены из PeMS [29] и использовались в качестве входных данных в самом верхнем по потоку местоположении сети моделирования и точках входа на съезды, а также в качестве процентов поворотов. на любом подходящем участке магистрали вне рампы. Два эквивалента легковых автомобилей (PCE) использовались для представления каждого грузовика в моделировании (HCM, 2010). Скорости и алгоритмы измерения скорости были получены из Caltrans District 3 и смоделированы с помощью моделирования AIMSUN через AIMSUN API (интерфейс прикладного программирования) [28].Однако в MOTUS не было явного моделирования работы линейного измерения. В качестве альтернативы, расход, измеренный непосредственно после измерителя линейного изменения потока, использовался в качестве входного сигнала потребности на рампе.

Первая предложенная модель поведения при вождении (модель PATH) была смоделирована в AIMSUN с помощью MicroSDK (Micro-Software Development Kit). Последняя модель была смоделирована в MOTUS [15, 27].

Десять повторений модели PATH и пять повторений модели MOTUS с разными начальными числами случайных чисел были запущены для калибровки моделей для условий 6 октября 2015 года.Прогнозируемые потоки и скорости в выбранных местах на автостраде сравнивались с реальными измерениями трафика через каждые 5 минут, чтобы оценить точность имитационных моделей в представлении наблюдаемых условий. Прогнозируемый поток является приемлемым, если в среднем по всем детекторам, по крайней мере, для 85% всех 5-минутных интервалов времени поток должен удовлетворять условию [30].

Статистика GEH вычисляется следующим образом: моделируемый поток в течение k -го временного интервала (автомобилей / час): поток, измеренный в поле в течение k -го временного интервала (автомобили / час).

Кроме того, мы потребовали, чтобы средние абсолютные процентные ошибки (MAPE) потоков, определяемые уравнением (3), были меньше 10%, где — количество детекторов и — количество временных интервалов. и — наблюдаемые в поле и моделируемые данные (т.е. поток) детектора, полученные в интервале времени t , соответственно.

Кроме того, мы потребовали, чтобы среднеквадратическая ошибка (RMSE) потоков, определяемая уравнением (4), была меньше 15% [13]. Где — количество детекторов и — количество временных интервалов.и — наблюдаемые в поле и моделируемые данные (т.е. поток) детектора, полученные в интервале времени t , соответственно.

Наконец, моделируемые отношения плотности потока и распространения очереди должны быть визуально приемлемыми [30]. Это указывает на то, что фундаментальные диаграммы наблюдаемого поля и моделируемого потока в зависимости от плотности должны напоминать аналогичные модели для ключевых узких мест вдоль коридора, а контурные графики наблюдаемого поля и моделируемых скоростей на всех 5-минутных интервалах должны демонстрировать аналогичные тенденции по длине коридор, а также продолжительность периода обучения.

Результаты калиброванных моделей PATH и MOTUS позже сравнивались с результатами калиброванной проприетарной модели поведения драйвера, найденной в AIMSUN. В исследовании (Wu et al., 2014) была проведена калибровка идентичного коридора SR99 с использованием патентованного поведения водителя, найденного AIMSUN; в этом исследовании использовались те же критерии калибровки, но были ограничены калибровкой расхода.

3.2.1. Процедуры калибровки модели PATH

При калибровке модели учитывались реалистичные значения различных параметров поведения водителя.Диапазон значений параметров, используемых в процессе калибровки, показан ниже: (i) Время реакции: от 0,6 до 1,2 с с шагом 0,1 с (ii) Максимальное ускорение: 1,2 м / с ² до 2,0 м / с ² , с шагом 0,2 м / с ² (iii) Максимальное замедление: 2,0 м / с ² до 5,0 м / с ² , с шагом 0,5 м / с ² (iv ) Временной интервал: от 1,00 с до 2,20 с с шагом 0,20 с (v) Коэффициент трения полосы движения: от 0,5 до 1,0 с шагом 0.1 (vi) Пороговое значение разницы скоростей для DLC: от 0,05 до 0,25 с шагом 0,05

На основании списка значений параметров, показанного выше, существует множество возможных наборов комбинаций значений параметров. Были опробованы все комбинации параметров, и для каждого набора параметров было смоделировано 10 повторений, чтобы определить, дает ли конкретная комбинация значений параметров макроскопический шаблон трафика, который наиболее похож на макроскопический шаблон трафика, наблюдаемый в полевых условиях. Были выбраны значения параметров, которые были реалистичными и обеспечивали наилучшее соответствие (на основе критериев калибровки).Избегали более сложных алгоритмов поиска параметров, чтобы обеспечить разумное время моделирования и вычислений для этого сложного коридора. Как показано в таблице 1, эксперименты по моделированию показывают, что следующие параметры (нормально распределенные) обеспечивают хорошее соответствие.

6 .8 с с 2 Параметр / символ Среднее Стандартное отклонение 0,2 с Максимальное ускорение 2,0 м / с 2 0,5 м / с 2 Максимальное замедление 4,0 м / с 2 20 Промежуток времени 1,40 0,2 с Коэффициент трения полосы движения 0,5 0 Порог разницы скоростей для DLC 0146.15 0

Однако плохая видимость вблизи участков слияния на рампе на верхнем 2-мильном участке коридора потребовала увеличения времени реакции до 1,0 с для лучшего воспроизведения полевых наблюдений. . Более того, частые агрессивные смены полос движения, которые наблюдались в поле в последнюю минуту, требовали сокращения времени реакции до 0,4 с для короткого участка переплетения между выездом на 12-ю авеню выше по потоку и выездом на выезд US-50 ниже по течению, чтобы воспроизвести ситуацию. высокая пропускная способность и относительно незагруженное узкое место на выезде возле развязки автомагистрали US-50.Более половины трафика SR-99 меняют полосу движения, чтобы выехать на съезд US-50 во время утреннего пика.

3.2.2. Процедуры калибровки модели MOTUS

В платформе MOTUS откалиброванные параметры включают как модель смены полосы движения LMRS, так и автомобиль, следующий за моделью IDM + [15, 27].

Алгоритм систематического поиска, разработанный Schakel et al. [15]. Этот алгоритм итеративно ищет оптимальный набор параметров, который минимизирует 5-минутные ошибки потока и скорости между моделируемыми данными и данными месторождения.Ошибка определяется следующим образом: где — количество удаленных автомобилей в моделировании.

Алгоритм сначала калибрует параметры, относящиеся к условиям свободного движения, а затем параметры, соответствующие условиям перенасыщения / перегруженности. Параметры, соответствующие условиям безнапорного потока, суммированы следующим образом: (i) Средняя скорость безнапорного потока ( V _{des, автомобиль} ): от 123 км / ч до 127 км / ч с шагом 0,5 км / ч (ii) σ _{легковой автомобиль} : от 8 км / ч до 13 км / ч с шагом 0.25 км / ч (iii) Средняя скорость свободного хода ( V _{des, грузовик} ): от 80 км / ч до 100 км / ч с шагом 5 км / ч (iv) Чувствительность к увеличению скорости ( v _{усиление} ): от 50 км / ч до 60 км / ч, с шагом 1 км / ч (v) Критерии смены полосы движения ( d _{бесплатно} ): от 0,2 до 0,4, с приращение 0,05 (vi) Желание смены полосы движения на полосу (): от 47 с до 53 с, с шагом 1 с (vii) Смещение SOV (): от 0,4 до 0,6, с шагом 0,05 (viii) Смещение низкой скорости желания: 0.От 2 до 0,4, с шагом 0,05 (ix) Локальное смещение высокой скорости желания: от 0,2 до 0,4, с шагом 0,05

Параметры, соответствующие условиям перенасыщения / перегруженности, суммированы следующим образом: (i) Средний максимальный интервал ( ( iii) Ускорение автомобиля ( a _{автомобиль} ): 1.От 2 м / с2 до 1,4 м / с2 с шагом 0,1 м / с2 (iv) Ускорение грузовика ( a _{грузовик} ): от 0,5 м / с2 до 1 м / с2 с шагом 0,1 м / с2 (v) Смещение HOV ( d _HOV ): от 0,2 с до 0,6 с с шагом 0,05 м / с

Этот алгоритм сначала ищет широкий диапазон возможных значений параметров, прежде чем сойтись к меньшему диапазону возможные значения параметров. Для каждой итерации было проведено пять повторений с разными случайными начальными числами.Наконец, результаты моделирования, полученные с использованием оптимальных значений параметров, должны удовлетворять критериям калибровки.

Как показано в Таблице 2, можно найти различия в значениях параметров между результатами калибровки и значениями по умолчанию. Меньший прирост скорости в наших результатах означает, что моделируемые водители из США более чувствительны к изменению скорости на целевой полосе, а низкое значение d _{fre e} предполагает, что водители с большей вероятностью будут менять полосу движения по сравнению с движением в Голландии. представлены исходными значениями.Изменения значений T _min и T _max указывают на менее централизованное распределение движения транспортного средства в моделируемом коридоре, а увеличение указывает на раннюю подготовку водителей перед выездом на съезд.

9025 902 902 902 902 902 902 9 a грузовик 90 s201 9014 901 90 с201 901 902 / с 2 Параметр / символ Исходные значения Калиброванные значения 69.6 км / ч 54 км / ч Ускорение автомобиля / a автомобиль 1,25 м / с 2 1,25 м / с 2 Ускорение грузовика 0,4 м / с 2 0,8 м / с 2 Критерии смены полосы движения / d бесплатно 66 9016 901 Критерии синхронной смены полосы движения / d синхронизация 0.577 0,5 Критерии смены полосы движения / d кооператив 0,788 0,75 Максимальное замедление / b 2,014 Средний максимальный интервал / т макс 1,2 с 1,4 с Средний минимальный напор / т 66 мин. 56 с 90-428 скорость свободного потока скорость свободного потока des, грузовик 0,52 с Желание смены полосы движения на полосу / 43 с 52 с Средняя скорость свободного потока / V des, автомобиль 123,7 км / ч 123,7 125 км / ч σ легковой автомобиль 12 км / ч 8,75 км / ч 85 км / ч 85 км / ч σ грузовик 2.5 км / ч 2,5 км / ч Смещение HOV / d HOV — 0,426 SOV — 0,5 Смещение низкой скорости желания — 0,25 Локальное смещение высокой скорости желания — 0,25 Кроме того, на разных участках коридора применялся коэффициент местного расстояния.Коэффициент локального расстояния использовался для увеличения или уменьшения скорости движения транспортных средств в определенных местах, чтобы воспроизвести характеристики, которые являются уникальными для определенных участков коридора. Для сегмента выше развязки Calvine Rd коэффициент локального расстояния составляет от 1,28 до 1,35 и увеличивается до 1,45–1,58 на четырехполосных участках между Calvine Rd и Fruitridge Rd. развязки. Для оставшейся части ниже по потоку (до US-50) для местного передаточного числа использовалось меньшее значение 0,6, чтобы поддерживать высокий поток, наблюдаемый на месторождении.Коэффициенты локального шага были точно настроены индивидуально путем сравнения фундаментальных диаграмм на основе секций. 3.3. Перекрестная проверка модели и обсуждение 3.3.1. Количественные результаты Таблицы 3–5 суммируют результаты калибровки потока для 16 детекторов, которые предоставили хорошие данные на 13-мильном участке SR-99, идущем на север. Данные о полосах движения HOV были агрегированы с данными полос общего назначения, поскольку полосы движения HOV одинаково загружены и демонстрируют почти такую ​​же картину перегрузки (расположение и продолжительность узких мест), что и полосы общего назначения.Видно, что в среднем моделируемые потоки удовлетворяли критериям калибровки. Однако модель AIMSUN не может точно имитировать поток узкого места нисходящего ткачества на US-50 в соответствии с критериями GEH, MAPE и RMSE. Это может быть связано с тем ограничением, что логика смены полосы движения модели не отражает необычно агрессивное и частое поведение при смене полосы движения. Моделирование такой зоны может потребовать более разработанных критериев приемлемости зазора при смене полосы движения, которые специально подходят для такого узкого места вне рампы. 902 901 901 к 902 9024 В целом 902 902 5 для> 85% от к 4 901 MOTE MOTE Встретились?45 Автострада: 5-минутные потоки SR-99 Northbound Расположение детектора (после мили) Цель AIMSUN MOTUS % Выполнено Цель достигнута? % Достигнуто Цель достигнута? 287.3 GEH <5 для> 85% к 100% Да 94,67% Да 287,6 8525 к 97,92% Да 91,78% Да 289,3 GEH <5 для> 85% % k 80% 290,0 GEH <5 для> 85% к 98,65% Да 95,56% Да 290,7 290,7 97.71% Да 96,44% Да 291,5 GEH <5 для> 85% k 93,54%61 Да 291,9 GEH <5 для> 85% от к 91,04% Да 92,67% Да GEH <5 для> 85% к 93,23% Да 92,00% Да 292,8 8525 к 93,13% Да 92,22% Да 294,0 GEH <5 для> 85% k 10% 295,3 GEH <5 для> 85% из k 94,90% Да 95,78% Да 296,0 GEH из 5 902 для 9014 к 88.65% Да 99,56% Да 297,9 GEH <5 для> 85% k 79,27% Нет 298,5 GEH <5 для> 85% от к 92,50% Да 98,44% Да 94.09% -99 Северное направление Критерий 2: MAPE Расположение детектора (после завершения) Цель MAPE Цель достигнута? 287.3 MAPE <10% 1,99% Да 5,58% Да 287,6 MAPE <10%6 9,36% Нет 289,3 MAPE <10% 9,17% Да 10,80% Нет MAPE <10% 8,61% Да 9,88% Да 290,0 MAPE% 10% 8,4 6 Да 290,7 MAPE <10% 7,41% Да 9,08% Да 0 MAPE <10% 9,92% Да 10,56% Нет 291,9 MAPE% Нет 10,21 10,21 Нет 292,4 MAPE <10% 8,98% Да 9,59% Да 09 9014.8035 Да MAPE <10% 8,02% Да 9,35% Да 294,0 MAPE <10% 8,3 Да 294,7 MAPE <10% 7,37% Да 8,26% Да MAPE <10% 8,01% Да 8,14% Да 296,0 MAPE <10% 10,52% 10,52% Да 297,9 MAPE <10% 14,20% Нет 7,23% Да 0 MAPE <10% 14,09% Нет 8,49% Да В целом MAPE <10% 9014,216% 814,21% 814,21% мин. Критерий 3: RMSE Расположение детектора (после мили) Target AIMSUN MOTUS RMSE Target 9016? RMSE Цель достигнута? 287.3 RMSPE <15% 2,59% Да 12,54% Да 287,6 RMSPE% 15146 % Да 289,3 RMSPE <15% 11,98% Да 13,10% Да 09 9014.4 RMSPE <1516 9146 9014% RMSPE <15% 11,66% Да 11,96% Да 290,0 9014% Да 290,7 RMSPE <15% 11,02% Да 10,41% Да 09 9014.5 RMSPE <15% 15,41% Нет 12,55% Да 291,9 RMSPE Нет 1416 1514 9014% Да 292,4 RMSPE <15% 13,61% Да 11,34% Да 98 RMSPE <15% 12,78% Да 11,06% Да 294,0 RMSPE% 15146 % 15146 % Да 294,7 RMSPE <15% 9,39% Да 9,03% Да 09 9013 RMSPE <15% 10,05% Да 8,84% Да 296,0 RMSPE% 15% 12,66 % Да 297,9 RMSPE <15% 15,43% Нет 8,63% Да 095 RMSPE <15% 15,45% Нет 9,09% Да В целом RMSPE <15% 11,99% Да Модель MOTUS соответствовала критериям GEH и RMSE на всех детекторах по всему коридору. Хотя общее MAPE было менее 10%, MAPE в 4 точках (из 16 детекторных станций) были немного выше 10%.Они соответствуют узкому месту Elk Grove, узкому месту EB Sheldon и узкому месту EB Mack, где моделируемый поток был ниже, чем поток, наблюдаемый на месторождении. Кроме того, на Рисунке 4 показан график рассеяния всех смоделированных и наблюдаемых в полевых условиях потоков, полученных по коридору и за весь период анализа. И модель PATH, и модель MOTUS моделировали потоки, которые сильно коррелируют с потоками, наблюдаемыми в поле; модель MOTUS показала немного лучшие результаты со значением R 2 , равным 0.9266 вместо значения 0,8939 R 2 , достигнутого моделью PATH. Тем не менее, и модель PATH, и модель MOTUS работают лучше, чем проприетарная модель поведения драйвера в AIMSUN. Как обсуждалось в калибровочном исследовании Wu et al. (2014), собственная модель AIMSUN может точно воспроизводить потоки только для части коридора. Часть коридора перед Calvine Rd. пандусы (postmile 290,7) были хорошо откалиброваны; как критерий GEH, так и критерий RMSE, использованные в этом исследовании, были удовлетворены.Однако часть коридора ниже Calvine Rd. пандусы (с учетом большей части длины коридора) не могут быть хорошо откалиброваны; лучшие результаты дали менее чем удовлетворительные значения RMSE 15% или выше и привели к тому, что GEH <5 неудовлетворительно для более чем 85% временных шагов. 3.3.2. Сравнение характеристик потока На рис. 5 приведены графики зависимости моделируемых и наблюдаемых контуров скорости. Контурные графики показывают 5-минутные средние скорости на детекторах в течение выбранного пикового периода.Первый и последний час (низкий спрос и свободный поток) не включены в цифры. Обе модели достаточно точно воспроизводили наблюдаемую в поле длительность пика и длину очереди, за исключением самого узкого места в восходящем направлении на Шелдон-роуд, которое модель PATH имитировала немного меньшую продолжительность перегрузки и немного меньшее распространение очереди. Кроме того, модель PATH имитировала более быстрое рассеяние очереди, что видно по более короткой продолжительности пика, показанной на рисунке 5 (b). Это может быть связано с более высокой скоростью ускорения и замедления, применяемой в модели PATH.Критерии приемлемости смены полосы движения и зазора требовали большего ускорения и замедления, чтобы предотвратить имитацию потоков с небольшими узкими местами и серьезного распространения очереди. Такой подход обеспечил точное отображение относительно агрессивного поведения водителя в начале пика. Однако те же критерии не могут воспроизвести более медленное рассеяние очереди и более длительный пиковый период из-за временного изменения поведения водителя от начала до конца периода пиковой нагрузки. Это поставило под угрозу точность продолжительности пика, но может быть отрегулировано путем применения различных значений параметров и критериев приемлемости смены полосы движения и зазора для разных периодов времени. Модель PATH смогла воспроизвести профили скорости самого узкого места в нисходящем направлении, которое представляет собой сложный участок переплетения с более чем 50% -ным трафиком вне рампы. В MOTUS здесь был применен специальный локальный интервал для обеспечения пропускной способности трафика, но, к сожалению, модель не смогла смоделировать небольшое снижение скорости в этом узком месте. На рисунке 6 показаны наблюдаемые поля и смоделированные отношения плотности потока на четырехполосном участке магистрали. на самом важном узком месте, Флорин Роуд.пандусы на 294 миле, полученные из двух повторностей проб. В обеих репликациях смоделированные данные обеспечивали почти идеальное совпадение в незагруженном состоянии, а также хорошее представление перегруженного состояния. Обе модели моделировали скорость свободного потока 67 миль / час. Однако модель PATH смоделировала немного ниже наблюдаемой максимальной мощности. Возможно, это можно объяснить различными методами генерации дискреционной смены полосы движения; модель PATH генерирует более дискреционные изменения дорожек в условиях свободного потока, что в конечном итоге влияет на скорость разгрузки узких мест.Кроме того, модель MOTUS имеет уклон в правую полосу движения и отдает приоритет магистрали автострады, что приводит к менее эффективному объединению и большему количеству очередей на съездах. Это задержанное рассеяние очереди на узком месте автострады и привело к появлению большего количества точек данных, соответствующих условиям движения с более высокой плотностью, как показано красными точками данных на рисунке 6. (a) Образец репликации 1 (b) Образец репликации 2 (а) Повторение образца 1 (б) Повторение образца 2 4.Обсуждение Результаты моделирования показывают, что две модели способны моделировать характеристики транспортных потоков в сложном коридоре с изменяющимся спросом, взаимодействующими узкими местами и полосой движения HOV. Несмотря на то, что эти два модельных подхода были созданы на основе разных базовых моделей и разработаны отдельно двумя командами, они сосредоточены на уточненном описании поведения слияния / расхождения, предпочтения полосы движения и совместного поведения автомобиля в непосредственной близости от участков слияния и расхождения. Сравнение двух моделей и результатов проверки дает единообразное понимание моделей транспортных потоков для сложных коридоров, которые можно обобщить на другие инструменты моделирования. Опережающее поведение сливающихся транспортных средств отражено во многих моделях, где слияние выравнивает свою скорость со скоростью потенциального лидера на целевой полосе на основной линии. Однако этого может быть недостаточно для воспроизведения поведения слияния в условиях перегруженного движения, когда сливающееся транспортное средство должно входить в магистраль на близком расстоянии. Для этого требуется кооперативное (следование за автомобилем) поведение транспортных средств в магистрали, чтобы обеспечить зазор для объединяющегося транспортного средства и адаптивное поведение принятия зазора, когда поведение водителя, при слиянии которого происходит слияние, допускает короткие промежутки для смены полосы движения и постепенно расслабляется до удобных промежутков [ 15, 22]. При создании узких мест расхождение также играет важную роль в результирующих характеристиках потока. Существующие модели часто приводят к недальновидному поведению водителей возле съездов, что ухудшает работу транспортных средств на узких местах и ​​приводит к более серьезным заторам, чем эмпирические наблюдения. Две модели отражают предвосхищающее поведение водителей, добавляя время ожидания и расстояние ожидания перед съездом, что подразумевает раннюю подготовку к выходу из маневров [15, 22].Судя по нашему опыту, это является важной особенностью при создании узких мест. При активации полос HOV изменяется предпочтение полос HOV и SOV. Это должно быть зафиксировано моделью для репликации операций на полосе HOV. Для моделей без явного компонента выбора целевой полосы движения дискреционная смещение смены полосы движения (в MOTUS) или мотивация смены полосы движения (в модели PATH) в сторону / за пределы полосы движения HOV могут быть простым способом зафиксировать это предпочтение полосы движения. И последнее, но не менее важное: обе модели принимают локальные параметры поведения (местное желаемое расстояние в MOTUS и местное время реакции в модели PATH) для различных узких мест, чтобы отразить различия в пропускной способности из-за геометрии дороги, разметки полос и т. Д. Обратите внимание, что для большинства Эти параметры влияют на итоговую пропускную способность и устойчивость транспортного потока. Таким образом, он влияет как на возникновение, так и на исчезновение скопления. В целом и модель PATH, и модель MOTUS превзошли проприетарную модель поведения драйвера в AIMSUN.Калибровочное исследование Wu et al. (2014) показали, что собственная модель AIMSUN может точно воспроизводить наблюдаемые потоки только менее чем в половине идентичного коридора. Несмотря на успешную калибровку сложной автострады, обе модели имеют некоторые ограничения. Как показано на рисунке 5 (b), модель PATH имеет трудности с воспроизведением продолжительности рассеивания очереди с текущими значениями параметров, которые подходят для моделирования формирования и распространения очереди. Это означает, что модель не может отобразить несогласованные модели поведения, которые драйверы принимают в начале и в конце периода перегрузки.Чтобы решить эту проблему, мы можем описать ключевые параметры поведения водителя-объекта (например, время реакции, максимальное ускорение и замедление) как функцию времени в перегруженном состоянии. Водитель будет действовать агрессивно в начале затора, но станет вялым, проведя некоторое время в заторе. Этот метод должен улучшить способность модели PATH воспроизводить длительность перегрузок. MOTUS изначально был разработан на основе голландского трафика, где применяются директива keep-right и приоритет основного трафика.Отсутствие директивы keep-right и приоритета основной линии в США приводит к более эффективному объединению трафика, наблюдаемому в полевых данных, чем в моделировании MOTUS. Несмотря на то, что были предприняты усилия по устранению проблемы, мы все же обнаружили, что автомобили выстраиваются в очередь на въезде, что приводит к позднему рассеиванию очереди на Флорин Роуд. узкое место по сравнению с полевыми наблюдениями, как показано на Рисунке 5 (c). Еще один момент, требующий внимания, — это самая нисходящая часть сети, где почти половина трафика выполняла смену полосы движения для доступа к съезду на развязке US-50.MOTUS произвел больше загруженных транспортных средств, чем полевые наблюдения, если бы не был заранее определен специальный режим небольшого местного движения. Эта проблема может возникнуть из-за недальновидных синхронизирующих транспортных средств, которые не ожидают приемлемых зазоров вблизи участка ниже по потоку. Альтернативой является установка локальных параметров смены полосы движения или отсутствие синхронизации на низких скоростях. В целом, хотя стоит отметить различия между смоделированными данными (полученными из обеих моделей) и полевыми данными, цель этого исследования — не точная калибровка модели для этого конкретного набора данных, а перекрестная проверка и рекомендуют две обобщаемые модели поведения при вождении, которые могут разумно воспроизвести начало перегрузки, падение пропускной способности, распространение очереди и рассеяние очереди в сложном коридоре с множеством взаимодействующих узких мест и управляемых полос. 5. Заключительные замечания и дальнейшая работа В этом документе представлены две альтернативы модели поведения при вождении моделям поведения при вождении в широко распространенных пакетах микроскопического моделирования, таких как AIMSUN, VISSIM и PARAMICS. Эти модели предназначены для воспроизведения динамики движения крупномасштабных и сложных коридоров автомагистралей в течение более длительных периодов времени, что может быть затруднительно, если просто полагаться на модели по умолчанию в пакетах моделирования, таких как AIMSUN, VISSIM и PARAMICS. Было проведено тематическое исследование с использованием реальных данных за 8-часовой период в сложном коридоре автострады недалеко от Сакраменто, Калифорния, где две предложенные модели поведения водителя точно воспроизводили расположение и пропускную способность узких мест на автостраде, а также пространственное и временное распределение скоростей.Модели прошли перекрестную проверку и показали хорошие результаты с аналогичной точностью. Что наиболее важно, обе модели превзошли проприетарную модель поведения драйвера, коммерчески доступную в AIMSUN. Сравнение двух подходов к моделированию показывает, что обе модели отражают ожидаемое отклоняющееся поведение, предпочтение полосы движения при наличии выделенной полосы, совместное поведение основных транспортных средств для облегчения слияния при коротком интервале на сливающихся и расходящихся участках, а также адаптивные настройки желаемого временного интервала на разные участки дороги по коридору.Последовательное понимание моделей транспортных потоков для сложных коридоров может быть обобщено на другие инструменты моделирования. В будущем проверенные модели будут улучшены и улучшены для моделирования и оценки потенциальных преимуществ подключенных и автоматизированных транспортных средств для реальных автострад. Доступность данных Данные, использованные для подтверждения результатов этого исследования, можно найти в системе измерения эффективности Caltrans (PeMS) на http://pems.dot.ca.gov/. Раскрытие информации Эта работа была представлена ​​на 97-м ежегодном заседании Совета по исследованиям в области транспорта (TRB).Содержание этого документа отражает точку зрения авторов, которые несут ответственность за факты и точность представленных в нем данных. Содержание не обязательно отражает официальные взгляды или политику FHWA. Этот документ не является стандартом, спецификацией или нормативным актом. Конфликт интересов Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Благодарности Эта работа поддержана Программой перспективных исследований Федерального управления шоссейных дорог (EARP) в соответствии с Соглашением о сотрудничестве No.DTFH61-13-H00013 и Проект перспективных исследований Федерального управления шоссейных дорог (FHWA) (Соглашение о сотрудничестве DTFH61-13-R-00011). Разработка и оценка новой модели перекрестка для минимизации заторов с использованием программного обеспечения VISSIM Моделирование и симуляция дорожного движения — один из часто используемых инструментов при проектировании дорожной инфраструктуры. Программные инструменты, предназначенные для моделирования дорожного движения, являются важным вспомогательным средством при принятии решений и выборе оптимального решения.Целью данной статьи является ознакомление с применением программы VISSIM при проектировании и тестировании модели перекрестка, управляемого светофором. Движение на выбранном перегруженном перекрестке моделируется и моделируется сначала для текущего состояния, затем для двух моделей с модификациями, которые должны увеличить пропускную способность перекрестка. Контролируемый критерий пропускной способности перекрестка — длина очередей. Обе корректировки привели к значительному сокращению количества автомобилей, ожидающих в направлении наибольших заторов.В первой модели средняя длина линии была уменьшена на 75%, а во второй модели модификации привели к плавному проезду автомобилей с правым поворотом и значительному сокращению линий движения в других направлениях. 1 Введение Моделирование движения и имитация занимают незаменимое место при планировании транспортной инфраструктуры. Проектирование дорожных сетей и перекрестков, анализ дорожных ситуаций для устранения заторов, сокращение задержек транспортных средств и повышение безопасности дорожного движения являются предметом многих исследовательских работ.Большинство из них основаны на создании и анализе микроскопических моделей. Один из интересных подходов к программированию сигналов был представлен Yu et al . [1]. Чтобы оптимизировать синхронизацию сигнала для изолированного пересечения, авторы предложили новый метод, основанный на подходе нечеткого программирования. Этот метод и традиционный метод сравнивали и анализировали с помощью программного обеспечения для моделирования. В исследовании Юниаван и др. . [2] был реализован метод моделирования для управления очередью трафика.В качестве инструмента моделирования очереди трафика использовалась программа Arena Simulation. Соммер и др. . Обсуждается в [3] необходимость двунаправленной связи моделирования сети и микромоделирования дорожного движения. Они разработали платформу гибридного моделирования Veins (Транспортные средства в сетевом моделировании), состоящую из сетевого симулятора OMNeT ++ и симулятора дорожного движения SUMO. Чен и др. . [4] предложили решение для моделирования близлежащих транспортных потоков на основе встроенных датчиков Cyber-Physical System автономных транспортных средств.Их модель помогает выбрать оптимальную скорость, оптимальное расстояние до торможения и безопасное расстояние до других транспортных средств. Моделирование мезоскопического трафика используется для решения крупномасштабных задач динамического трафика. В [5] были реализованы и сравнены идеальная сеть электроснабжения и реалистичная сеть скоростных автомагистралей Сингапура. Дальнейшие интересные исследования, описывающие моделирование трафика и методы моделирования, были опубликованы в [6, 7, 8, 9, 10, 11]. Безопасность становится областью повышенного внимания и осведомленности в транспортной инженерии [12].Этот факт отражен во многих работах, посвященных проблеме безопасности дорожного движения. Ван и др. . [13] предложили совместное использование микроскопического моделирования дорожного движения и теории экстремальных значений для оценки безопасности. Влияние характеристик водителя на устойчивость транспортного потока исследовалось в [14]. Авторы исследовали влияние параметра ожидания у более агрессивных водителей, и было обнаружено, что он положительно влияет на стабильность динамики транспортного потока. Эсса и Сайед [15] исследовали взаимосвязь между конфликтами, измеряемыми в полевых условиях, и смоделированными конфликтами, оцененными с помощью микросимуляционной модели (PARAMICS), с использованием суррогатной модели оценки безопасности.Вопрос безопасности на дорогах в связи с моделированием и моделированием рассматривался также в [16, 17, 18, 19]. В моделировании транспорта используется широкий спектр программных инструментов, функциональность и сравнение которых были предметом ряда исследований. Сравнение 17 программных средств моделирования было проведено в [20]. Был проведен онлайн-опрос, посвященный разработчикам инструментов моделирования дорожного движения, функциональным возможностям и планируемым улучшениям программного обеспечения. Махмуд и др. .[21] критически рассмотрены приложения моделирования микромоделирования для оценки безопасности дорожного движения с точки зрения использования различных инструментов моделирования. В исследовании [22] сравнивалась производительность SimTraffic и инструмента моделирования VISSIM при моделировании круговых перекрестков с двумя и тремя полосами движения при различных сценариях. Однако программные средства не показали статистически значимой разницы. Блумберг и Дейл [23] использовали CORSIM и VISSIM в качестве инструментов для анализа трафика и применили двухмодельный подход, чтобы сделать анализ более надежным, а результаты — более обоснованными.Модель имитации трафика AVENUE, разработанная в Японии, была описана в [24] с точки зрения ее моделирования и приложений. Как видно, существует широкий выбор инструментов моделирования, но одним из наиболее распространенных программ, используемых для моделирования микромоделирования на транспорте, является VISSIM. Это также связано с его очень хорошей производительностью и качеством вывода. Моделирование и моделирование в VISSIM также представлено в [25, 26, 27, 28, 29]. В статье представлено использование инструмента микросимуляции VISSIM при проектировании и тестировании пропускной способности сигнального перекрестка.Основным вкладом этого документа является предложение двух моделей перекрестков, ведущих к устранению заторов в часы пик. 2 Определение проблемы исследования Участок движения, который мы будем рассматривать, — это перекресток с регулируемым светофором в Спишска-Нова-Вес, Словакия. Это перекресток улиц Дуклянска и Сладковичова, который находится на главной дороге города и одновременно является входом в центр города. Проблема перекрестка заключается в возникновении заторов, особенно во второй половине дня, в основном в одном направлении перекрестка.Эта загруженность вызвана несколькими факторами, такими как наличие железнодорожного переезда с длительным временем ожидания, заправочной станции OMV, универмага, автобусной и железнодорожной станции. Это также одна из подъездных дорог к жилому комплексу, по которой увеличивается количество автомобилей. Пробки образуются на улице Дуклянской в ​​сторону города, чаще всего во время полуденных часов пик. С помощью имитационной модели в среде VISSIM будет моделироваться и анализироваться реальный трафик, соответствующий часам пик.Впоследствии, на основе вариантов планировки перекрестка, его новая модель будет разработана для увеличения пропускной способности перекрестка для наиболее уязвимого направления. 2.1 Описание и анализ выбранного перекрестка Анализируемый перекресток четырехрукий, светоуправляемый. Въезд A на перекресток трехполосный (левая, прямая и правая), остальные въезды B, C и D двухполосные. В проблемном направлении D две полосы движения. Одна полоса предназначена для левого поворота, а другая — для прямого и правого поворота.Остальные подъезды B, C двухполосные (рисунок 1, 2). Рисунок 1 Вид перекрестка со спутника Рисунок 2 Схема полос движения и последовательность контрольных фаз на перекрестке [30] 2.2 Временной режим регулирования Перекресток оборудован световыми сигналами, который разделен на 3 временных интервала. Первый временной интервал, если программа сигнала — P1 с 14:00 до 24:00 и цикл длится 75 секунд. За ним следует мигающий желтый свет с 00:00 до 06:00.С 06:00 до 14:00 включается сигнальная программа P2 с циклом 90 секунд. Всего на перекрестке четыре светофора для автомобилей и два пешеходных светофора. Ширина полосы движения на перекрестке составляет примерно 3 метра. Временные интервалы меняются в будние дни, субботы, воскресенья и праздничные дни. Основная сигнальная программа — P2 / 90s, которая длится с 6:00 до 21:00 в будние дни. В таблице 1 показано ежедневное использование сигнальных программ. Таблица 1 Использование сигнальных программ Рабочие дни Суббота Воскресенье + Государственные праздники Временной интервал Сигнальная программа Временной интервал Сигнальная программа Сигнальная программа 00:00 — 06:00 Янтарный свет 00:00 — 06:00 Янтарный свет 00:00 — 06:00 Янтарный свет 06:00 — 21:00 P2 / 90s 06:00 — 14:00 P2 / 90s 06:00 — 24:00 P1 / 75s 21:00 — 24:00 P1 / 75s 14:00 — 24:00 P1 / 75s Перекресток имеет четыре фазы управления для режима скоординированного управления.В настоящее время используется порядок этапов управления, показанный на рисунке 2. Поскольку будет рассмотрена дорожная ситуация в течение рабочего дня, анализ и моделирование касаются только сигнальной программы P2 / 90s. 2.3 Обследование дорожного движения Срок проведения обследования дорожного движения был 6 марта 2018 г. (вторник) и 13 марта 2018 г. (вторник) на пересечении улиц Дуклянска и Сладковичова. В связи с тем, что наиболее проблемная ситуация на перекрестке — во второй половине дня в будние дни, срок проведения обследования трафика был 6 марта 2018 года с 15:00 до 16:00 и 13 марта 2018 года с 14:00 до 15:00 часов. перекресток со стороны D.Номера транспортных средств регистрировались с интервалом в 15 минут и записывались в переписные листы. Количество транспортных средств, пересекших перекресток с направления D в обеих полосах движения, показано в таблицах (Таблица 3, Таблица 4). Динамика интенсивности трафика в отдельные временные интервалы показана на графике на Рисунке 3, где четко определены время пика и интенсивность трафика в пиковое время. Помимо интенсивности движения регистрировались также типы транспортных средств. Перекресток пересекали легковые автомобили, мотоциклы, тяжелые грузы и автобусы.В таблице 2 представлена ​​структура транспортного потока и выделение отдельных типов транспортных средств. Рисунок 3 Количество транспортных средств, пересекающих перекресток с направления D Таблица 2 Структура транспортного потока 3,5 тонны Тип транспортного средства Идентификация Примечания Легковые автомобили C Мотоциклы M Грузовой автомобиль HGV Более 3.5 тонн Автобусы B Таблица 3 Интенсивность движения — результаты обследования трафика 1-й день [30] 46 16 4 9016 901 901 9016 116 Дата Время Направление 10 Тип транспортного средства C M HGV B Итого 6.3.2018 15:00 — 15:15 95 15:15 — 15:30 97 0 8 2 107 15:30 — 15:45 93 1 9 9 106 15:45 — 16:00 83 0 7 3 93 DA, B Всего 15:00 — 16:00 368 2 40 12 422 6.3.2018 15:00 — 15:15 29 0 4 3 36 15:15 — 15:30 32 0 1 40 15:30 — 15:45 29 0 3 3 35 15:45 — 16:00 22 0 7 34 DC Всего 15:00 — 16:00 112 0 13 20 145 D Итого : 00-16: 00 480 2 53 32 567 Таблица 4 2-й день интенсивности движения — результаты исследования трафика 30] 92 239 Дата Время Направление Тип транспортного средства C M HGV B Итого 13.3.2018 14:00 — 14:15 78 0 6 3 87 14:15 — 14:30 88 2 12 103 14:30 — 14:45 91 0 12 2 105 14:45 — 15:00 92 14 2 109 DA, B Всего 14:00 — 15:00 349 3 44 8 404 .3.2018 14:00 — 14:15 22 0 0 1 23 14:15 — 14:30 22 0 1 2 25 14:30 — 14:45 23 0 4 4 31 14:45 — 15:00 26 0 3 33 DC Всего 14:00 — 15:00 93 0 9 10 112 D Всего : 00-15: 00 442 3 53 18 516 3 Моделирование трафика 1 Создание модели перекрестка Программный инструмент VISSIM используется для создания модели перекрестка и моделирования дорожного движения. Он используется для микроскопического моделирования, показывая всех пользователей трафика и их взаимодействия в одной модели. Он позволяет точно моделировать автомобильный, железнодорожный и автомобильный общественный транспорт, пешеходов и велосипедистов. Основой для создания модели перекрестка является спутниковый снимок выбранного участка дороги. В зависимости от масштаба изображения карта масштабируется в соответствии с размерами модели и фактическими размерами пересечения.Процесс моделирования начинается с рисования прямых дорог и соединения их непосредственно с картой перекрестков. В местах, где дороги пересекают зоны конфликтов, необходимо определить приоритет транспортных средств в случае неконтролируемого перекрестка. В нашем случае конфликтные области перекрестка остаются пассивными (окрашены в желтый цвет, см. Рис. 4), потому что это перекресток, управляемый светофорами. Рисунок 4 Модель пересечения — визуализация конфликтных зон 3.2 Определите параметры трафика для моделирования На основе данных, полученных в результате исследования трафика, определяются параметры транспортного потока. Интенсивность движения со стороны D составляет примерно 500-600 автомобилей в час, поэтому в моделировании она установлена ​​на 550 автомобилей в час. Согласно исследованию трафика, общий транспортный поток с D-направления делится на отдельные направления в следующем соотношении: D-C (24%) и D-A, B (76%). Дальнейшее его разделение между направлениями A и B определяется оценкой, а также интенсивностью движения и разделением транспортного потока с других направлений.Параметры транспортного потока для всех направлений приведены в таблице 5. Состав транспортного потока определяется для всех направлений одинаково по данным, полученным при обследовании в направлении D (рисунок 5). Рисунок 5 Состав трафика со стороны D, введенный в среду моделирования Таблица 5 Параметры транспортного потока Транспортный поток с направления Интенсивность транспортного потока [транспортных средств / ч] Разделение транспортного потока Скорость транспортных средств перед перекрестком [км / ч] Сниженная скорость транспортных средств на перекрестке [км / ч] D 550 36:40:24 (D – A: D – B: D – C) 40 12 A 300 2: 1: 2 (A – D: A – C: A – B) 40 12 B 450 2: 2: 1 (B – A: B – D: B – C) 40 12 C 290 1: 1: 1 (C – B: C – A: C – D) 40 12 Светофоры только устанавливается для транспортных средств, так как модель предназначена только для движения транспортных средств.Зеленый цвет для пешеходов не влияет на сигнальную программу для транспортных средств. Программа сигналов для текущего состояния, введенная в программу моделирования VISSIM, представлена ​​на рисунке 6. Расположение светофоров в модели перекрестка показано на рисунке 7. Рисунок 6 Программа сигналов — текущее состояние Рисунок 7 Расположение светофоров — текущий статус 3.3 Результаты моделирования Результаты моделирования за 3600 с показали, что перекресток имеет низкую пропускную способность.Со стороны D быстро начала формироваться серия транспортных средств, которым приходилось несколько раз останавливаться перед пересечением перекрестка (рис. 8). Вторая очередь машин сформировалась со стороны С, хотя ситуация была не столь критичной, пересечение перекрестка также с этого направления не было плавным. Рисунок 8 Перегрузка на дорогах на текущей модели перекрестка Для оценки общей ситуации счетчики очереди были установлены в направлениях D и C для отслеживания длины параметра линии транспортного средства.Измерена средняя и максимальная длина очереди. Текущая длина очереди измеряется в восходящем направлении счетчиком очередей и средним арифметическим, и, таким образом, вычисляется максимум за интервал времени. Максимальная длина линии движения автомобилей в направлении D-A, B достигала 121 м, средняя длина линии составляла 79 м. В направлении C-A, D — вторая крупная задержка (макс. Длина линии 58 м). Длина очереди в направлениях Cand D представлена ​​на рисунке 9. В остальных направлениях трафик был без значительных задержек (рисунок 9). Рисунок 9 Средняя и максимальная длина линии движения транспортных средств: направление C и D 4 Проектирование и проверка новых моделей перекрестков Проблема низкой пропускной способности перекрестков будет решена двумя способами в следующих имитационных моделях: В первой модели будет добавлена ​​отдельная полоса для направления DB. Он будет управляться последовательностью сигналов красный — красный / желтый — зеленый — оранжевый, а также программой в направлении D-B. Во второй модели эта отдельная полоса не будет контролироваться светофорами, с мигающим желтым светом. Приоритет транспортных средств в этой модели будет определяться функцией правил приоритета, когда транспортные средства из направления D должны отдавать приоритет всем другим транспортным средствам, пересекающим зеленый перекресток. Моделирование движения будет в обеих моделях при тех же условиях движения, что и исходная модель перекрестка. 4.1 Дизайн модели 1-го перекрестка: добавленная полоса движения Модель перекрестка для добавленной полосы движения показана на рисунке 10.Разделение исходной полосы на три направления находится примерно в 80 м от перекрестка. Результаты моделирования показывают, что за счет добавления новой полосы пропускная способность перекрестка значительно улучшилась по направлению. Средняя длина линии составляла всего 19 м (улучшение примерно на 75%), а максимальная длина линии составляла 75 м (улучшение примерно на 30%) (Рисунок 11, 12). Рисунок 10 Направления движения из направления D после добавления новой полосы движения Рисунок 11 Дорожная ситуация на 1-м модифицированном перекрестке Рисунок 12 Максимальная и средняя длина линии для 1-й модифицированной модели перекрестка 4 .2 Дизайн модели 2-го перекрестка: добавлена ​​полоса движения, изменение сигнальной программы Во второй модифицированной модели перекрестка сигнальная программа была изменена путем отключения управления направлением D-A и установки непрерывного мигающего оранжевого света. При этом элементы, определяющие правила приоритета, были вставлены на перекрестке, , то есть . отдавайте приоритет движению в направлении D (оранжевая полоса) и отмеченных направлениях, которые имеют приоритет (зеленые полосы). Эта модификация управления перекрестком значительно ускорит выезд транспортных средств с направления D-A, который почти плавно покидает перекресток.Эта корректировка не повлияла на время ожидания автомобилей и длину очереди с других направлений (рис. 13, 14). Рисунок 13 Дорожная ситуация на 2-м модифицированном перекрестке Рисунок 14 Максимальная и средняя длина линии для 2-го модифицированного перекрестка 5 Выводы В настоящее время один из часто используемых инструментов при проектировании дорожной инфраструктуры моделирование и симуляция трафика. Программные инструменты, предназначенные для моделирования дорожного движения, позволяют в короткие сроки и с небольшими затратами проверить параметры будущей дороги или перекрестка, они являются вспомогательным инструментом при принятии решений и выборе оптимального решения. Целью данной статьи было познакомить с применением программы VISSIM, разработанной для микросимуляции дорожного движения, при проектировании и тестировании модели перекрестка, управляемого светофором. Движение на выбранном проблемном перегруженном перекрестке было смоделировано и смоделировано сначала для текущего состояния, затем для двух моделей с модификациями, которые должны были увеличить пропускную способность перекрестка. Контролируемым критерием проходимости перекрестка являлась протяженность автомобильной очереди.Первой модификацией перекрестка стало добавление отдельной полосы движения в наиболее уязвимом направлении при сохранении текущих условий контроля перекрестка с помощью световых сигналов. Вторая модификация перекрестка представлена ​​кроме дополнительной отдельной полосы еще и регулировкой светофоров. Обе корректировки привели к значительному сокращению количества автомобилей, ожидающих в направлении наибольших заторов. В первом случае средняя длина линии была уменьшена на 75%, а во втором случае изменения привели к плавному проезду автомобилей с правым поворотом и значительному сокращению линий движения в других направлениях.В этих модификациях представлены только некоторые способы, с помощью которых корректировка расположения или плана сигналов может улучшить дорожную ситуацию. Чтобы выбрать оптимальное решение, необходимо изучить больше вариантов, включая их стоимость и последствия для безопасности. По этой причине эти дополнительные аспекты, в основном затраты и влияние на безопасность, будут учтены в будущей работе. Работа поддержана грантовыми проектами VEGA 1/0638/19, VEGA 1/0600/20, KEGA 009TUKE-4/2020, KEGA 012TUKE-4/2019 и APVV SK-SRB-18-0053. Ссылки [1] Yu D, Tian X, Xing X, et al. Оптимизация синхронизации сигналов на основе нечеткого компромиссного программирования для изолированного сигнального пересечения. Math Probl Eng 2016: 1–12. Искать в Google Scholar [2] Юниаван Д., Аанг Фаджар П., Хариянто С. и др. Моделирование очередей движения с использованием программного обеспечения для моделирования арены (пример 4-полосного перекрестка Мерган в городе Маланг). В: Puspitasari P, Suryanto AH, Lenggo Ginta T, et al. (ред.) Сеть конференций MATEC .EDP ​​Sciences, 2018. Epub перед печатью 21 сентября 2018 г. DOI: 10.1051 / matecconf / 201820402009. Поиск в Google Scholar [3] Зоммер С., Герман Р., Дресслер Ф. Двунаправленная сеть и моделирование дорожного движения для улучшенного анализа IVC. IEEE Trans Mob Comput 10: 3–15. Искать в Google Scholar [4] Chen B, Yang Z, Huang S, et al. Киберфизическая система позволила моделировать близлежащий транспортный поток для автономных транспортных средств. В: 2017 IEEE 36-я Международная конференция по высокопроизводительным вычислениям и коммуникациям (IPCCC) .IEEE, 2017, стр. 1–6. Искать в Google Scholar [5] Song X, Xie Z, Xu Y, et al. Поддержка реального сетевого мезоскопического моделирования трафика на GPU. Simul Model Practory Теория 74: 46–63. Искать в Google Scholar [6] Бартуска Л., Стопка О., Лизбетин Ю. Методика определения интенсивности движения на городских дорогах в Чешской Республике. В: 19-й Междунар. Sci. Конф. на Трансп. Means (22-23 октября 2015 г., Каунас, 55 Литва), Каунасский технологический университет .2015. С. 215–218. Искать в Google Scholar [7] Глатка М., Бартушка Л., Лижбетин Ю. Применение метода аппроксимации Фогеля для сокращения транспортно-логистических процессов. В: MATEC Web of Conferences, 134, In: 18th Int. Sci. Конф., LOGI 2017, Ческе-Будеевице, . Ческе-Будеевице, 2017, стр. 1–8. Искать в Google Scholar [8] Лижбетин Ю., Стопка О. Предложение обходного пути в рамках конкретной транспортной операции. Open Eng 2016; 6 (1): 441-445.Искать в Google Scholar [9] Брумерчик Ф., Кшивонос Л. Моделирование интегрированных транспортных систем. Logi — Sci J Transp Logist 4: 5–10. Искать в Google Scholar [10] Stopka O, Cejka J, Kampf R BL. Проект новой системы маршрутов общественного автобусного транспорта на данной территории. В: 19-й Междунар. Sci. Конф. на Трансп. Means (22-23 октября 2015 г., Каунас, Литва) . Каунас, 2015. С. 39–42. Искать в Google Scholar [11] Кубасакова И., Кубанова Ю., Полякова Б.Моделирование открытой системы 70 на грузовом автомобильном транспорте и ее влияние на характеристики системы. В: 19-й Междунар. Sci. Конф. на Трансп. Means (22-23 октября 2015 г., Каунас, Литва) . 2015. С. 405–409. Искать в Google Scholar [12] Gettman D, Head L. Суррогатные меры безопасности на основе моделей моделирования дорожного движения. Transp Res Rec J Transp Res Board 1840: 104–115. Искать в Google Scholar [13] Wang C, Xu C, Xia J, et al. Комбинированное использование микроскопического моделирования дорожного движения и методов экстремальных значений для оценки безопасности дорожного движения. Transp Res Part C Emerg Technol 90: 281–291. Искать в Google Scholar [14] Шарма С. Решетчатое гидродинамическое моделирование двухполосного транспортного потока с робким и агрессивным поведением при вождении. Phys A Stat Mech его приложение 421: 401–411. Поиск в Google Scholar [15] Essa M, Sayed T. Сравнение PARAMICS и VISSIM при оценке автоматически измеряемых конфликтов трафика на сигнальных перекрестках. J Adv Transp 50: 897–917. Искать в Google Scholar [16] Jurecki R, Poliak M, Jaśkiewicz M.Молодые взрослые водители: моделирование поведения при следовании за автомобилем. ПРОМЕТ — Движение и транспорт 29: 381–390. Искать в Google Scholar [17] Метельски А. Анализ избранных методологических проблем, касающихся изучения дорожно-транспортных происшествий на перекрестках дорог. Arch Automot Eng — Arch 82: 75–85. Искать в Google Scholar [18] Дижо Дж., Блатницки М., Мельник Р. Оценка комфорта движения автобуса с помощью имитационных расчетов. LOGI — Sci J Transp Logist 8: 24–32. Искать в Google Scholar [19] Колла Э., Ондруш Я., Вертань П. Реконструкция дорожных ситуаций по цифровой видеозаписи методом объемного кинетического картирования. Arch Automot Eng — Arch Motoryz 84: 147–170. Искать в Google Scholar [20] Пелл А., Мейнгаст А., Шауэр О. Тенденции моделирования дорожного движения в реальном времени. Transp Res Procedure 25: 1477–1484. Искать в Google Scholar [21] Махмуд SMMS, Феррейра Л., Хок М.С. и др.Моделирование микромоделирования для обеспечения безопасности дорожного движения: обзор и возможное применение в неоднородной транспортной среде. Исследование IATSS 43: 27–36. Поиск в Google Scholar [22] Шаабан К., Ким И. Сравнение инструментов микроскопического моделирования движения SimTraffic и VISSIM при моделировании круговых перекрестков. Процедуры Comput Sci 52: 43–50. Поиск в Google Scholar [23] Блумберг Л., Дейл Дж. Сравнение моделей моделирования трафика VISSIM и CORSIM. Transp Res Rec J Transp Res Board 1727: 52–60.Искать в Google Scholar [24] Кувахара М., Хоригучи Р., Ханабуса Х. Моделирование дорожного движения с помощью AVENUE. В: Основы моделирования дорожного движения . 2010. С. 95–129. Искать в Google Scholar [25] Fedorko G, Rosová A, Molnár V. Применение компьютерного моделирования для решения транспортных проблем в управлении городским движением в Словакии. Theor Empir Res Urban Manag 9: 5–17. Искать в Google Scholar [26] Nyame-Baafi E, Adams CA, Osei KK.Гарантийный объем для основных и второстепенных дорог с левым поворотом полосы движения на неподготовленных Т-образных перекрестках: тематическое исследование с использованием моделирования VISSIM. J Traffic Transp Eng (английский Ed 5: 417–428. Поиск в Google Scholar [27] Нерадилова Х., Федорко Г. Использование методов компьютерного моделирования для получения данных для экономического анализа автоматизированных логистических систем. Open Eng 6: 700–710. Поиск в Google Scholar [28] Чен М. Моделирование и имитационный анализ дорожной сети на основе VISSIM.В: Международная конференция по интеллектуальному транспорту, большим данным и умным городам, 2019 г. (ICITBS) . IEEE, 2019, стр. 32–35. Искать в Google Scholar [29] Fellendorf M, Vortisch P. Симулятор микроскопического транспортного потока VIS-SIM. В: Основы моделирования дорожного движения . Спрингер, Нью-Йорк, Нью-Йорк, 2010 г., стр. 63–93. Искать в Google Scholar [30] Hambor L. Анализ дорожной обстановки на выбранном транспортном участке в Спишска-Нова-Вес с помощью моделирования .Технический университет Кошице, 2018. Поиск в Google Scholar Поступило: 2019-10-30 Принято: 2019-12-11 Опубликовано онлайн: 2020-01-31 © 2020 J Fabianova et al ., опубликовано De Gruyter Эта работа находится под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 International License. Микро-имитационное моделирование безопасности дорожного движения: обзор и возможное применение в гетерогенной транспортной среде https: // doi.org / 10.1016 / j.iatssr.2018.07.002Получить права и контент Основные моменты • Разработка приложений микромоделирования для анализа безопасности дорожного движения; • Сильные и слабые стороны используемых пакетов моделирования для оценки безопасности движения; • Адаптированные суррогатные меры безопасности при оценке безопасности с использованием микромодели безопасности дорожного движения; • Последние достижения в разработке и применении модели микромоделирования безопасности дорожного движения для оценки безопасности; • Применение модели микромоделирования безопасности дорожного движения в неоднородной транспортной среде без полос движения. Реферат В данной статье критически рассматриваются приложения моделирования микромоделирования для оценки безопасности дорожного движения с точки зрения использования различных инструментов моделирования, применения суррогатных показателей безопасности в различных аспектах дорожной среды и рассмотрения аварий. Общие входные переменные, используемые для разработки моделей; ключевые параметры для прогнозирования ДТП; и подходы к калибровке и валидации исследуются в статье. Также отмечены сильные и слабые стороны используемых пакетов моделирования для оценки безопасности дорожного движения.Кроме того, обсуждаются недавние достижения в разработке и применении модели микромоделирования безопасности дорожного движения для оценки безопасности. Несмотря на наличие ряда исследований, все еще существует значительный пробел в разработке и применении имитационной модели для оценки безопасности дорожного движения в неоднородных транспортных средах, не основанных на полосах движения, которые преобладают во многих развивающихся странах. В статье дается оценка возможности применения модели микромоделирования безопасности дорожного движения в неоднородных транспортных средах.Наконец, выделен ряд потенциально плодотворных направлений будущих исследований. Ключевые слова Микромоделирование Разработка модели Переменные Последние достижения Суррогатные меры Развивающиеся страны Рекомендуемые статьи Цитирующие статьи (0) © 2018 International Association of Traffic and Safety Sciences. Производство и размещение компанией Elsevier Ltd. Рекомендуемые статьи Цитирование статей (PDF) Интеллектуальная интегрированная среда для моделирования движения транспортных средств Транспорт — сложное явление из-за количества участников, то есть водителей, пешеходов и т. Д.Сложность этого явления постоянно растет по мере увеличения притока населения в мегаполис из-за наличия услуг и возможностей. 1 Во всем мире десятки миллионов людей живут на площади в несколько тысяч километров в крупных городах. Огромное население ежедневно ездит на работу. Увеличение количества пассажиров пригородных поездов и эффективность транспортных средств сыграли важную роль в увеличении количества транспортных средств на дорогах.Из-за огромного количества транспортных средств сложность и проблемы транспортного потока также возрастают. Из-за такой сложности очень сложно аналитически изучить и улучшить эту социотехническую систему. Для изучения и анализа сложных систем можно использовать вычислительную науку. Вычислительное моделирование и моделирование — это отрасль вычислительной науки, имеющая несколько приложений в различных дисциплинах. Он помогает другим дисциплинам исследовать динамику сложных систем, предоставляя методы и инструменты для моделирования и моделирования соответствующих сложных систем .Многие дисциплины, например физика, химия, биология, психология, социология и экономика, используют компьютерное моделирование для понимания, проверки, экспериментирования и расширения знаний в соответствующей области. Транспорт — тоже сложная социотехническая система; поэтому компьютерное моделирование и симуляция подходят для изучения этой многопрофильной области . Из-за жизненно важной роли транспорта широко применяется вычислительное моделирование, и различные аспекты автомобильного транспорта извлекают выгоду из этого. 2 Проблемы в транспортной науке охватывают несколько измерений , включая, но не ограничиваясь, оптимальное развертывание человеческих ресурсов, таких как сотрудники правоохранительных органов, оптимизация сигнала , проектирование и планирование новой инфраструктуры, эффективное использование существующей инфраструктуры, предотвращение traffic заторы, пробки и аварии, а также понимание поведения водителей. Вычислительное моделирование и моделирование методы, применяемые на сегодняшний день, пытаются решить вышеупомянутые проблемы посредством проектирования, оценки и экспериментов путем моделирования вычислительных моделей автомобильного движения и транспортной инфраструктуры. Инструменты моделирования помогают специалистам в предметной области моделировать сложные системы и получать новые идеи. Здесь инструменты моделирования ссылаются на на часть программного обеспечения, которое обеспечивает реализацию вычислительных моделей. Инструменты моделирования обычно обозначаются как симуляторы. Симуляторы используются для разработки и анализа политики. 3 Симуляторы также могут использоваться при обучении и тренировках. 4 В настоящее время доступно множество тренажеров, которые можно использовать для моделирования движения транспортных средств.Некоторые из этих симуляторов являются проприетарными, а другие представляют собой бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом (FOSS). 5 По сравнению с патентованной системой FOSS более рентабельна. Модель разработки с открытым исходным кодом используется для разработки всех типов программного обеспечения , включая драйверы оборудования, операционные системы и прикладное программное обеспечение. Программное обеспечение с открытым исходным кодом более прозрачно в отношении выполнения и безопасности данных, поскольку исходный код остается доступным, который может быть проверен .Соответствующая база пользователей возникла в результате развития FOSS. Разработка и обеспечение качества FOSS более масштабируемо по сравнению с закрытым программным обеспечением, поскольку большая часть пользовательской базы выступает в роли разработки и обеспечения качества. force. У FOSS также есть пользовательская база и рабочая сила для разработчиков с разным опытом, что дает возможность для инновационных идей. Кодовая база FOSS остается общедоступной; следовательно, FOSS всегда можно адаптировать к конкретным потребностям . Существует множество симуляторов движения транспортных средств FOSS, которые доступны экспертам в данной области бесплатно. 6 Но во многих случаях эти симуляторы не предоставляют простых в использовании интерфейсов для моделирования сценариев движения транспортных средств. Эти инструменты могут быть удобными для людей с опытом работы в области вычислительной техники, но эксперты в предметной области могут не иметь возможности их использовать. Обычно эти симуляторы предоставляют интерфейсы на основе расширяемого языка разметки (XML), который представляет собой удобный для компьютера формат файла.Эксперту предметной области нужны симуляторы для проведения анализа «что, если», но обычно эксперты предметной области не очень удобны с вычислительными и информационными технологиями, например XML. Следовательно, очень важно, чтобы симуляторы были легкодоступными и удобными для использования экспертами в предметной области. Следовательно, чтобы сократить кривую обучения использования симулятора и позволить экспертам в предметной области сосредоточиться на своей основной компетенции, симуляторы должны обеспечивать удобный графический интерфейс пользователя (GUI) для моделирования и имитации движения транспортных средств.Стоит отметить, что в этой статье преподавателей транспорта, ученых, инженеров и менеджеров называются экспертами в предметной области. Для решения вышеупомянутых проблем в этой работе исследуются современные имитаторы движения транспортных средств, которые до представлены в Таблице 1. Были определены часто используемые проприетарные симуляторы и симуляторы FOSS. Был выбран подходящий симулятор СОПО , названный многомодельным симулятором движения транспортных средств с открытым исходным кодом (MovSim). 7 Выбор MovSim основан на количестве эталонных вычислительных моделей, которые были реализованы в нем, используемых в различных научных исследованиях, модульности программного обеспечения и независимости от платформы. Для решения вышеуказанных проблем на основе MovSim разработана интегрированная среда с графическим интерфейсом. MovSim требует в качестве входных данных двух файлов XML и предоставляет журналы моделирования в качестве результата. Один входной файл предоставляет информацию о дорожной логике ; этот файл соответствует спецификации OpenDRIVE.Другой файл содержит информацию о движении транспортных средств; этот файл соответствует спецификации xProject. MovSim также предоставляет модуль визуализации для визуализации моделирования, но не 2of22 MUBASHER ET AL. Лекция Динамика трафика и моделирование (бывшая лекция «Verkehrsdynamik und -imulation, SS ≤2019)» Новости (2021-07-30) По подсказке студента я понял, что pdf лекции 05 слайды устарели.Заменил на более современный. (2021-07-29) Экзамен будет проводиться в письменной форме в ТУ. Дрезден, вторник, 03 августа, 08:00, здание Potthoff, каб. 13. Дополнительная информация об экзамене (2021-07-10) Экзамен будет сдавать в личном присутствии в Техническом университете Дрездена. Подробности следовать в ближайшее время. Если кто-то не может приехать, пожалуйста, свяжитесь со мной (2021-07-10) Несколько новых видео-лекций и онлайн-решений; только один все еще отсутствует: Лекция 11 о микроскопических моделях пешеходов.(Лекция 10 по смена полосы движения и лекции по приложениям не актуальны этот год) (2021-07-10) Все руководства и решения, относящиеся к экзамену, онлайн. Также онлайн есть Урок 10 на смена полосы движения и 13 по топливу / выбросам, которые не имеют отношения к экзамену, но могут быть интересно тем, кто не только готовится к экзамену 😉 (2021-05-28) Несколько новых руководств и решений онлайн (2021-05-27) Новые слайды лекций для Лекция 06: Макроскопические модели первого порядка и Лекция 07: Макроскопические модели второго порядка и онлайн.Слайды к лекции 07 насыщены математикой, и только первая обрабатываются три раздела. (2021-05-26) Добавлены новые видео-лекции и слайды к лекции 05: Макроскопические модели. онлайн (2021-05-07) К сожалению, я забыл обновить группу обучения Opal подписки, так что теперь есть смесь старых и новых студентов, и я не знаю кто есть кто. Так что, пожалуйста, подпишитесь на новый группа динамика группового обучения SS 2021 (2021-04-27) Вторая лекция и новые уроки онлайн (2021-04-20) Первые уроки английского языка онлайн (2021-04-19) первый Онлайн-лекция онлайн (2021-03-31) До дальнейшего обратите внимание, Этим летом лекция пройдет в формате виртуальной лекции. семестр. (2021-03-31) Слайды лекций доступны онлайн. Их названия также служат в качестве обзора ориентировочной учебной программы (2021-03-31) Полная программа также входит в учебник Динамика транспортного потока (Springer, 2013, также доступна в виде электронной книги). Однако материал будет предоставленные на этом сайте, также охватывают весь курс (Также доступно на немецком языке: Treiber / Kesting, Verkehrsflussdynamik , Спрингер, 2010 г.) (2021-03-31) Первые уроки онлайн (2021-03-31) Многие моменты моей лекции можно смоделировать в интерактивном режиме. онлайн на моем симуляторе моделирование трафика.де (2021-03-31) Хороший пример математической модели, описывающей социальные вещи. горячая тема моделирование динамики распространения коронарной инфекции. Для этого я установил вверх интерактивный Симулятор Covid-19, а также набор видео (в основном на немецком) Хотя это лишь незначительно связано с трафиком, эти видеоролики моего курса по эконометрике служат хорошим примером математические модели и что с ними можно делать (общий) Начиная с летнего семестра 2020 года, эта магистерская курс будет проводиться на английском языке.Немецкий сценарий по-прежнему будет в наличии Экзамен В этом году экзамен будет проходить в обычном режиме, как письменный тест по Вт, 03 августа, 08:00 — 10:00 в корпусе Potthoff, каб.13. Уведомление: Язык экзамена — английский. Однако необычные слова также будут даны [в скобках] на немецком языке. Препарат Все, что имеет значение, Это означает, что микроскопических моделей пешеходов не будет. темы приложений, в этом году подсказок Уведомление I : Возможно, стоит попытаться понять все вопросы на слайде (оранжевый «?» или текст) и проверьте полученные ответы ( зеленый «!» или текст).Вы можете также проверить старые экзамены и их решения (на немецком языке). Обратите внимание, что в этом году на экзамене, вероятно, будет больше, но более простых вопросов Уведомление II : Также рекомендуется проверить соответствующий учебные вопросы, включая данные решения Уведомление III : Наконец, не только для тех двоих, кто сдает экзамен устно, список типичных вопросов, которые могут возникнуть на устных экзаменах могут быть интересны. Что взять с собой: Карманный калькулятор Конспект лекций на английском или немецком языке Руководства, включая решения Учебник «Динамика транспортного потока». или Verkehrsdynamik und -simulation (немецкий). Уведомление: Тот факт, что вы можете использовать практически все (кроме тур соседа или интернет) не обязательно означает, что экзамен будет кусок пирога [wird leicht sein]. Точно не будет простое упражнение «копи-прошлое». Обзор лекции Слайды Демо-навигация по гиперссылкам Слайды (немецкий) Конспект лекций Ссылки Артикул: Полный курс (и многое другое) охватывается каждым из следующих учебников: М.Трейбер и А. Кестинг Трафик Динамика потока Springer, 2013, XII + 503 стр., 194 илл. (54 цвета), твердая обложка ISBN: 978-3-642-32459-8 Подсказка: в пределах домена TU Dresden вы Вы можете купить свой личный экземпляр в мягкой обложке со скидкой по адресу link.springer.com Это стоит меньше половины обычного цена. Однако, в отличие от обычного, он поставляется с ч / б фигурками. Мартин Трейбер Реалистичный симулятор повышает безопасность беспилотных автомобилей перед дорожными испытаниями Профессор Мэрилендского университета Динеш Маноча в сотрудничестве с командой коллег из Baidu Research и Университета Гонконга разработал фотореалистичную систему моделирования для обучения и проверки беспилотных транспортных средств.Новая система обеспечивает более богатое и достоверное моделирование, чем существующие системы, в которых используются игровые движки или высокоточная компьютерная графика и математически визуализированные шаблоны трафика. Их система, получившая название Augmented Autonomous Driving Simulation (AADS), может упростить оценку технологии автономного вождения в лаборатории, а также обеспечить более надежную безопасность до начала дорогостоящих дорожных испытаний. Ученые описали свою методологию в исследовательской статье, опубликованной 27 марта 2019 года в журнале Science Robotics . «Эта работа представляет собой новую парадигму моделирования, в которой мы можем проверить надежность и безопасность технологии автоматического вождения, прежде чем внедрять ее на реальных автомобилях и тестировать на автомагистралях или городских дорогах», — сказал Маноча, один из авторов статьи. и профессор с совместными назначениями в области информатики, электротехники и вычислительной техники, а также Института перспективных компьютерных исследований Мэрилендского университета. Он является преподавателем Центра робототехники Мэриленда и филиалом Института системных исследований. Одно из потенциальных преимуществ беспилотных автомобилей состоит в том, что они могут быть безопаснее, чем водители-люди, склонные к отвлечению, усталости и эмоциональным решениям, ведущим к ошибкам. Но для обеспечения безопасности автономные транспортные средства должны безошибочно оценивать условия вождения и реагировать на них. Учитывая бесчисленное количество ситуаций, с которыми автомобиль может столкнуться на дороге, автономная система вождения требует сотни миллионов миль тестовых поездок в сложных условиях, чтобы продемонстрировать надежность. Хотя на это могут уйти десятилетия, предварительные оценки могут быть выполнены быстро, эффективно и более безопасно с помощью компьютерного моделирования, которое точно представляет реальный мир и моделирует поведение окружающих объектов. Современные системы моделирования, описанные в научной литературе, не способны отображать фотореалистичную среду и отображать реальные модели транспортных потоков или поведение водителей. AADS — это управляемая данными система, которая более точно представляет входные данные, которые беспилотный автомобиль будет получать на дороге.Беспилотные автомобили полагаются на модуль восприятия, который получает и интерпретирует информацию о реальном мире, и на навигационный модуль, который принимает решения, например, куда двигаться, тормозить или ускоряться, на основе модуля восприятия. В реальном мире модуль восприятия беспилотного автомобиля обычно получает входные данные от камер и лидарных датчиков, которые используют световые импульсы для измерения расстояний до окружающей среды. В современной технологии симуляторов модуль восприятия получает входные данные из компьютерных изображений и математически смоделированных схем движения пешеходов, велосипедов и других автомобилей.Это относительно грубое представление о реальном мире. Его создание также требует больших затрат времени и средств, поскольку компьютерные модели изображений должны создаваться вручную. Система AADS объединяет фотографии, видео и облака точек лидара, которые похожи на визуализацию трехмерных фигур, с данными о реальных траекториях пешеходов, велосипедов и других автомобилей. Эти траектории можно использовать для прогнозирования поведения при вождении и будущего положения других транспортных средств или пешеходов на дороге для более безопасной навигации. «Мы визуализируем и моделируем реальный мир визуально, используя видео и фотографии, — сказал Маноча, — но мы также фиксируем реальное поведение и модели движения. То, как водят люди, нелегко уловить математическими моделями и законами физики. Итак, мы извлекли данные о реальных траекториях из всех доступных видео и смоделировали поведение водителя, используя методологии социальных наук. Такой подход, основанный на данных, дал нам гораздо более реалистичный и полезный симулятор трафика.” Перед учеными стояла давняя проблема использования реальных видеоизображений и лидарных данных для моделирования: каждая сцена должна реагировать на движения беспилотного автомобиля, даже если эти движения не были зафиксированы исходной камерой или лидаром. датчик. Какой бы угол или точка обзора не были зафиксированы на фото или видео, необходимо визуализировать или моделировать с использованием методов прогнозирования. Вот почему технология моделирования всегда так сильно полагалась на компьютерную графику и методы прогнозирования, основанные на физике. Чтобы преодолеть эту проблему, исследователи разработали технологию, которая изолирует различные компоненты реальной уличной сцены и визуализирует их как отдельные элементы, которые можно повторно синтезировать для создания множества фотореалистичных сценариев вождения. С помощью AADS транспортные средства и пешеходов могут быть перемещены из одной среды в другую с правильным освещением и схемами движения. Дороги можно воссоздавать с разным уровнем загруженности.Различные углы обзора каждой сцены обеспечивают более реалистичную перспективу при смене полосы движения и поворотах. Кроме того, передовая технология обработки изображений обеспечивает плавные переходы и снижает искажения по сравнению с другими методами моделирования видео. Методы обработки изображений также используются для извлечения траекторий и, таким образом, моделирования поведения водителей. «Поскольку мы используем видео из реального мира и движения в реальном мире, наш модуль восприятия имеет более точную информацию, чем предыдущие методы», — сказал Маноча.«А затем, благодаря реалистичности симулятора, мы можем лучше оценить навигационные стратегии автономной системы вождения». Маноча сказал, что, публикуя эту работу, ученые надеются, что некоторые из корпораций, разрабатывающих беспилотные автомобили, могут использовать тот же подход, основанный на данных, для улучшения своих собственных симуляторов для тестирования и оценки автономных систем вождения. Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт