Наша компания выполняет проектирование и оптимизацию маршруной сети общественного транспорта, в том числе разработку комплексных схем организации транспортного обслуживания населения общественным транспортом (КСОТ), что позволяет повысить качество обслуживания пассажиров (пассажиропотока):

• Предложения по прохождению новых маршрутов, для удовлетворения спроса пассажиропотока;
• Оптимизация тарифной политики и многое другое

Пассажиропоток

Городской пассажирский транспорт играет существенную роль в экономике любой страны, региона или города, так как именно маршрутный транспорт является основным способом перемещения пассажиров, где наблюдается высокий спрос пассажиропотока.

Пассажиропоток - упорядоченное транспортной сетью перемещение пассажиров, количественно выраженное в объеме перевезенных пассажиров на любых видах общественного (наземный, подземный, воздушный и пр.) или индивидуального транспорта за единицу времени (час, сутки, месяц или год).

В связи с повышением уровня автомобилизации и увеличением подвижности населения на фоне недостаточных темпов развития улично-дорожной сети городов, очень остро стоит проблема оптимизации пассажирских перевозок, направленных на снижение временных или денежных затрат на осуществление поездки, например - из дом на работу, в ВУЗ, в магазин и пр. Иными словами - необходимо максимально удовлетворить спрос пассажиропотока на любые виды перемещения.

Оптимизация работы (маршрутов, расписания) общественного транспорта

В крупных мегаполисах общественный транспорт должен служить «достойной» альтернативой индивидуальному транспорту - для уменьшения уровня загрузки городских дорог, улучшения экологии в городе и т.п. Именно для этих целей разрабатываются программы, направленные на оптимизацию работы городского общественного транспорта.

Основной задачей оптимизации общественного транспорта является увеличение его привлекательности для граждан. Данный результат, в основном, достигается различными способами, например - уменьшение времени в пути пассажиров, уменьшение количества пересадок, увеличение пешеходной доступности к остановочным пунктам, соблюдение расписания, своевременное информирование пассажиров о прибытии транспорта, выделение полос общественного транспорта и многое другое.

Наша компания предлагает следующий перечень решений по оптимизации работы общественного транспорта, направленное на улучшение качества обслуживания пассажиров (пассажиропотока):

1. Проведение обследований пассажиропотока на маршрутах общественного транспорта;

2. Анализ существующего положения городского пассажирского транспорта:

• Функциональная характеристика существующей маршрутной сети
• Оценка уровня дублирования маршрутов
• Характеристика качества обслуживания населения маршрутами пассажирского транспорта и др.

3. Создание инструмента для поддержания принятия решений в области управления транспортным комплексом на основе модели маршрутов движения общественного транспорта («управление» пассажиропотоком)

4. Разработка предложений по оптимизации работы общественного транспорта (как на текущее положение, так и на перспективные года):

• Предложения по улучшению транспортного и пешеходного обслуживания территории - улучшение доступности (транспортно-пересадочный узел, район города, область и пр.)
• Предложения по прохождению новых маршрутов, для удовлетворения спроса пассажиропотока;
• Предложения по обустройству дополнительных остановочных пунктов, либо их исключения;
• Предложения по изменению расписания движения общественного транспорта на каждый день недели (использование календаря);
• Обоснование целесообразности обустройства выделенных полос для общественного транспорта;
• Расчет оборотов маршрутов общественного транспорта;
• Оптимизация тарифной политики и многое другое.

Пассажирские перевозки представляют собой одну из важных отраслей экономики. Одной из главных проблем предприятий пассажирского транспорта является недополучение значительных сумм доходов, что в итоге сказывается на качестве самих перевозок и обслуживании пассажиров. Практически перед всеми предприятиями стоит вопрос повышения эффективности работы и экономии ресурсов, поэтому учет количества пассажиров становится одной из важнейших задач.

Преимущества САС

Система автоматического счета (САС) пассажиров может принести пользу как автобусным и железнодорожным операторам, так и пассажирам: у первых появляется возможность сопоставлять количество пассажиров с информацией об оплате для успешной борьбы с «безбилетниками», а вторые могут получать в реальном времени информацию о нахождении транспортного средства (ТС) на маршруте и о наличии в нем свободных мест.

Кроме того, возможности системы могут быть расширены для планирования технического обслуживания с учетом интенсивности использования транспорта, что позволит оптимизировать нагрузку ТС по регионам или периодам времени, а также контролировать качество обслуживания.

С помощью таких систем могут быть развернуты следующие приложения:

• оптимизация наличия ТС;
• выявление «зайцев» в общественном транспорте;
• повышение эффективности использования ТС за счет управления автопарком и планирования техобслуживания;
• ограничение количества людей для обеспечения безопасности;
• анализ транспортных потоков в городах.

Диаграмма (рис. 1) демонстрирует вариант работы САС пассажиров. Датчики установлены в региональных поездах на маршруте Венеция–Беллуно. Они считают количество входящих и выходящих людей на каждой станции и в привязке к системе оплаты позволяют выявлять наличие безбилетных пассажиров.

Рис. 1. Пример построения отчета в системе подсчета пассажиров

Вопросы учета количества пассажиров являются актуальными не только для городского общественного транспорта, но также и для пригородных поездов и метро. Кроме такой важной задачи, как отлов «зайцев», САС помогают оптимизировать график движения поездов по различным направлениям, так как с их помощью можно собрать статистику о том, сколько пассажиров, на каких станциях, а также в какое время производят посадку и высадку. Данные системы могут улучшить предоставляемый сервис не только на самом транспорте, но и в аэропортах, на вокзалах и?т. д. Счетчики могут контролировать, например, количество людей, находящихся в очереди на паспортный контроль, чтобы при необходимости варьировать количество работающих пунктов проверки; информация об ожидающих посадки в самолет позволяет оптимизировать движение автобусов от терминала до самолета. Учет количества пассажиров также может быть полезен и для речного/морского транспорта, чтобы, например, избежать перегрузки паромов и теплоходов, которая может привести к трагическим последствиям.

Проблемы и решения

Внедрение новых технологий позволяет улучшать работу системы транспорта. Подсчет пассажиров в прошлом был достаточно сложной задачей. Первоначально водителям приходилось самим вручную
подсчитывать количество пассажиров, что было достаточно сложной задачей и не давало точных результатов. Несмотря на развитие технологий датчиков (светочувствительные, инфракрасные, тепловые датчики), системам, построенным на их базе, так и не удается точно подсчитывать пассажиропоток. Пассажиры могут быть разного роста, находиться в инвалидном кресле, перемещаться с разной скоростью, учет может вестись в разных погодных условиях в течение суток. Большинство датчиков в таких условиях не способно обеспечить достоверную работу. Для более эффективного подсчета требуются новые технологии, способные работать в жестких условиях, при различном освещении и проводить точный счет при одновременном проходе большого потока людей. Одной из таких технологий, используемых в датчиках компании Eurotech, является стереоскопическое видение.

Технология стереоскопического видения

Рис. 2. Счетчик людей DynaPCN 10-20 компании Eurotech

Счетчик DynaPCN 10-20 производства компании Eurotech (рис. 2) - это компактное устройство, базирующееся на бесконтактной технологии стереоскопического видения, специально разработанное для подсчета количества вошедших/вышедших пассажиров поездов, автобусов, вагонов метро и т. д.

Естественно, наиболее важной характеристикой для подобных устройств является точность подсчета. Хорошо спроектированный датчик должен быть интеллектуальным и гибко настраиваемым, чтобы учитывать различия роста пассажиров или прохождение несколькими пассажирами границы счета одновременно. В DynaPCN 10-20 высокая точность достигается благодаря применению двух стереоскопических камер и четырех инфракрасных светодиодов высокой яркости.

Стереоскопические камеры захватывают изображение под датчиком и обрабатывают эти данные в режиме реального времени с помощью специального сложного алгоритма. Алгоритм анализирует высоту, форму любых попадающих в поле зрения объектов и направление их движения. Он точно идентифицирует человека по характерным частям тела - достаточно выделить лишь голову или плечи, чтобы распознать человека с минимальным уровнем погрешности. Когда датчик определяет направление движения человека, соответствующие счетчики инкрементируются, сохраняя при этом и информацию о текущем времени. Временной срез интенсивности потока пассажиров позволит оптимально планировать маршруты движения в зависимости от загруженности в конкретные временные отрезки. Благодаря применению передовых технологий подсчета пассажиров DynaPCN 10-20 позволяет получить точность 97% при эксплуатации в реальных условиях.

Гибкий монтаж

Конструктив DynaPCN обеспечивает легкий и незаметный монтаж заподлицо в межпотолочном пространстве над дверным проемом и может быть адаптирован к дверям и крышам различных конструкций. Угол оптической панели может изменяться, что дает возможность размещать датчик в различных местах, в том числе на негоризонтальных поверхностях. Наличие специализированных каналов дискретного ввода/вывода для подключения к датчикам состояния дверей и легкая интеграция нескольких датчиков в одну систему счета упрощают установку в любой вид транспорта.

САС от Eurotech постоянно эволюционирует. Она стала более гибкой в плане высоты установки счетчика для широких дверей. Для дверей шириной до 1,8 м теперь необходим только один DynaPCN, установленный на высоте порядка 2 м. Предыдущие версии счетчиков требовали установки для таких широких дверей двух датчиков, но обновленное программное обеспечение позволяет захватывать изображение с двух камер в одном устройстве и строить на его основе 3D-модель.

В случае если размер дверей превышает контролируемую датчиком область, можно установить два датчика и более, определив в настройках каждого устройства свою зону нечувствительности в перекрывающихся областях для обеспечения корректного счета (рис. 3).

Рис. 3. Пример использования датчиков для узких и широких дверей

Защищенное исполнение

Счетчики пассажиров должны работать в широком диапазоне различных условий и воздействий окружающей среды. Разная освещенность и другие внешние факторы могут приводить к ошибкам во время счета у многих решений, доступных сейчас на рынке. Счетчик DynaPCN специально разработан для работы на транспорте и был протестирован в широком температурном диапазоне и при воздействии вибрации. Таким образом, это решение может быть применено для работы в жестких условиях эксплуатации. Чтобы получить высокую точность при различном освещении, DynaPCN использует интегрированную светодиодную инфракрасную подсветку
высокой яркости, что позволяет производить точный подсчет пассажиров при любом освещении, даже в темноте.

DynaPCN предлагает набор дискретных входов/выходов, с помощью которых он может непосредственно связываться с интеллектуальными дверями или системами управления движением, гарантируя тем самым лучшую производительность при счете. Например, дискретные входы могут быть подключены к датчикам открытия/закрытия дверей, что позволит включать/отключать счет при соответствующих условиях.

Подключение счетчика с помощью Power-over-Ethernet (PoE)

DynaPCN подключается к бортовому компьютеру через интерфейс RS-485, и по мере развития в транспортных средствах таких технологий, как использование информационно-развлекательного сервиса, переходит к работе в сети Ethernet. Используя стандартное Ethernet-подключение, DynaPCN 10-20 может легко интегрироваться в существующие бортовые сети. Поддерживается также технология Power-over-Ethernet (PoE), где питание подается по кабелю Ethernet, что упрощает установку DynaPCN в транспортном средстве. Возможность настройки IP-адресов позволяет организовать удаленное управление и обновление программного обеспечения датчика. Опциональная поддержка RS-485 позволяет применять DynaPCN не только на транспорте, но и в других отраслях, например в розничной торговле.

Работа в системе

Каждый датчик является законченным решением. Его достаточно установить и подключить к бортовому компьютеру по RS-485 или Ethernet, произвести настройку, и он готов к работе. При помощи простого набора команд информация о событиях счета может быть считана с датчиков. Счетчики имеют встроенную память, в которой можно хранить более 1 млн событий счета. Есть ряд сценариев работы с датчиком:

Другие варианты применения САС

Альтернативным вариантом использования DynaPCN является применение его для подсчета количества посетителей магазинов. Датчик может быть подключен к облачному сервису Eurotech Everyware Device Cloud для быстрого доступа к данным. Заказчик может соотнести количество людей, входящих в различные магазины (в составе сети), с количеством совершаемых покупок, чтобы определить эффективность работы различных магазинов и проблемы, связанные с их место­положением. Кроме того, в зависимости от количества людей в помещении можно осуществлять регулировку работы системы вентиляции, освещения и т. д.

Другим вариантом использования DynaPCN является организация уборки туалетов в зависимости от количества посетителей. Обычно уборка туалетов в крупных зданиях базируется на временны‘ х циклах, рассчитанных по нормативам. Эти нормативы определяют также и количество персонала, необходимого для выполнения работ по заданному графику. Такой подход имеет ряд подвод­ных камней:

• Не учитывается фактическое использование туалетов. Это означает, что наиболее посещаемые из них убираются с той же периодичностью, что и менее посещаемые. Соответственно, одни убираются неоправданно часто, в то время как другие не убираются должным образом.
• В расчет не берется время суток (интервал между уборками практически постоянен) и изменение загруженности в зависимости от дня недели, что опять-таки приводит как к неэффективности уборки, так и к неэффективности занятости персонала.
• Не учитываются пиковые события.

Проведенный статистический анализ показал, что нет никакой зависимости как от времени суток, так и от дня недели. Строить график работ только по ним весьма неэффективно. Для оптимизации работы была использована система счета людей от компании Eurotech. На каждой двери устанавливаются счетчики, данные с которых собираются в центральном компьютере. При достижении заданного значения прошедших посетителей выдается команда на уборку конкретного помещения. Такой подход в отличие от стандартных методов позволяет значительно повысить качество и эффективность работ по уборке.

Выгода для пользователей: с точки зрения посетителя, качество содержания объектов значительно улучшается, в периоды пиковой нагрузки туалеты убираются чаще, чем ранее, так что они редко остаются грязными.

Преимущества для менеджмента зданий: данная система позволяет собирать в режиме реального времени информацию о закономерностях использования всех туалетов в здании. На основе этих данных можно отследить закономерности использования и их взаимосвязи с другими событиями, что позволит делать прогнозы и оптимизировать график работы персонала, переориентируя сотрудников на другие работы, и т. д. При этом оптимизируется и расход моющих средств.

Счетчик пассажиров компании Eurotech, основанный на технологии стереоскопического видения, позволяет получать точные результаты в различных, в том числе и жестких условиях эксплуатации. При подключении к бортовому компьютеру он становится высокоэффективной САС, способной лучшим образом организовать работу транспорта, а также решать другие задачи, такие как контроль посетителей в магазинах и общественных местах.

Движение пассажиров в одном направлении маршрута называется пассажиропотоком. Пассажиропоток может быть в прямом направлении и в обратном направлении.

Характерной особенностью пассажиропотоков является их неравномерность, они изменяются по времени (часам, суткам, дням недели, сезонам года).

Пассажиропоток характеризуется:

Мощностью или напряжённостью, то есть количеством пассажиров, которое проезжает в определённое время на заданном участке маршрута в одном направлении;

Объёмом перевозок пассажиров, то есть количеством пассажиров перевозимых рассматриваемым видом транспорта за определённый промежуток времени (час, сутки, месяц, год).

Распределение пассажиропотоков на маршруте (по часам суток и участкам маршрута) представлены в Таблице 1 и Таблице 2.

Таблица 1

Часы суток	Количество пассажиров	Часы суток	Количество пассажиров
Прямое направление	Обратное направление	Прямое направление	Обратное направление
6-7			16-17
7-8			17-18
8-9			18-19
9-10			19-20
10-11			20-21
11-12			21-22
12-13			22-23
13-14			23-24	-	-

Расчетно-технологический раздел

Характеристика пассажиропотока

Пассажиропотоком называется количество пассажиров, которое фактически перевозится в данный момент времени на каждом перегоне автобусного маршрута или в целом на автобусной сети всех маршрутов в одном направлении в единицу времени.

Как правило, пассажиропотоки не одинаковые по величине в различные часы суток, дни недели, месяцы и сезоны года, а также по участкам маршрутам и направлениям движения автобусов.

Для выявления пассажиропотоков, распределения их по направлениям, сбора данных об изменениях пассажиропотоков во времени, проводятся обследования. Задача обследования: получение достоверных данных о мощности, распределении и колебаниях пассажиропотоков на автобусных маршрутах.

Пассажиропотоки изображаются в виде графиков, картограмм, эпюр или фиксируют в таблицах.

Методы обследования классифицируются по ряду признаков:

По длительности охватываемого периода:

Систематические (ежедневно, еженедельно и т.д.);

Разовые (кратковременные);

По ширине охвата:

Сплошные (одновременно по всей транспортной сети обслуживаемого района) в среднем 1 раз в 3 года;

Выборочный (по отдельным районам движения) 1 раз в квартал;

По виду:

Анкетный метод (путем заполнения предварительно разработанных специальных опросных анкет);

Отчетно-статистический метод основывается на билетно-учетных листах и количестве проданных билетах;

Талонный метод (путем выдачи учетчикам специально заготовленных талонов разных цветов);

Табличный метод (проводится учетчиками расположенными внутри автобуса возле каждой двери, путем заполнения заранее заготовленных таблиц);

Глазомерный метод (проводится путем сбора данных на маршрутах со значительным пассажирообменом, проводится визуально по бальной системе от 1 до 5 баллов). Им могут пользоваться водители или кондуктора.

Силуэтный метод – разновидность визуального (по 5-ти бальной системе, путем набора силуэтов по типам автобусов);

Опросный метод – путем опроса учетчиком в салоне пассажиров, этот метод позволяет определить данные о корреспонденции пассажиров.

Пассажиропотоки по часам суток и участкам маршрута (прямое и обратное направление) представлены в Таблице 3, Таблице 4, Таблице 5.

Таблица 3

Часы суток	Перевезено пассажиров
Прямое направление	Обратное направление	В обоих направлениях
6-7
7-8
8-9
9-10
10-11
11-12
12-13
13-14
14-15
15-16
16-17
17-18
18-19
19-20
20-21
21-22
22-23
23-24	-	-	-
24-1	-	-	-
Итого

Таблица 4

Прямое направление

Таблица 5

Обратное направление

Решение различных задач организации пассажирских перевозок связано с рассмотрением распределения пасса­жиропотока по длине маршрутов в прямом и обратном на­правлениях, наглядно представляемое в виде графиче­ской схемы, имеющей ступенчатый вид (рис. 2.7).

Для пассажиропотоков характерна неравномерность по участкам, направлению (прямое и обратное) маршрутов и по времени.

Неравномерность пассажиропотока по участкам маршру­та оценивают коэффициентом неравномерности пассажиро­потока по длине (участкам) маршрута

η уч = Q п.ч max /Q п.ч

где Q п.ч max -максимальный пассажиропоток наиболее загруженного участка маршрута или группы участков; Q п.ч - средняя на­пряженность пассажиропотока.

Рис. 2.7. Картограмма пассажиропотоков одного из автобусных

маршрутов:

a- с 6 до 7 ч; б - с 8 до 9 ч; в -с 9 до 10 ч. Стрелки означают направ­ление пассажиропотоков на маршруте

Средняя напряженность пассажиропотока одного на­правления

где - пассажиропоток на i- м участке маршрута (i = 1, 2, .... n ); n - число участков (перегонов) маршрута; l i - длина i -го участка маршрута.

Для городских автобусных перевозок характерна су­щественная неравномерность перевозок по часам суток с явно выраженными утренними и вечерними часами пик (рис. 2.8).

Рис. 2.8. Распределение объемов перевозок пассажиров по часам суток

Неравномерность пассажиропотоков по часам суток ха­рактеризуется коэффициентом неравномерности пассажиро­потоков по часам суток

где Q ч.р. max - число пассажиров, перевозимое в наиболее загру­женный час работы автобусов; Q ч. p - среднее число пассажиров, перевозимое за час работы автобусов.

Для средних городов коэффициент неравномерности по часам суток равен 1,5-2,0.

Характерные закономерности наблюдаются и в колеба­ниях пассажиропотоков по месяцам (рис. 2.9, а) и дням не­дели (рис. 2.9, б). Первые зависят от множества факторов сезонного характера. Вторые определяются в основном ре­жимом работы предприятий и организаций.

Рис. 2.9. Неравномерность городских пассажиропотоков по месяцам

(а) и дням педели (б)

Неравномерность по дням недели характеризуется пи­ками числа пассажиров в оп­ределенных направлениях в дни отдыха, праздничные дни. Неравномерность по сезонам особенно влияет на пасса­жиропотоки курортных горо­дов и крупных культурных центров. Наибольшее коли­чество пассажиров приходит­ся на летние месяцы (отпуск, курортный сезон, экскурсии). Для крупных городов коэффициент неравномерности пассажиропотока по дням недели равен 1,15-1,2, по месяцам- 1,1-1,2.

Решение задач расчета потребного числа автобусов и анализа их использования на маршрутах требует рассмотрения связи между количественными измерителями объема перевозок и пассажиропотока.

Соотношение длины рейса l р и среднего расстояния поездки пассажира l п определяет сменность пассажиров, характеризуемую коэффициентом сменности пассажиров

(2.3.)

Объем выполняемых пассажиро-километров

где Q - число перевезенных пассажиров.

Средний пассажиропоток на маршруте

С учетом зависимости (2.3)

Для организации эффективного транспортного обслуживания пассажиров необходимо систематически получать информацию о пассажиропотоках. В зависимости от преобладающих целей получения информации обследования пассажиропотоков делятся на два класса. К первому отно­сятся обследования, направленные на выявление транспорт­ных потребностей населения, ко второму - связанные с совершенствованием действующей системы транспортного обслуживания.

Обследования транспортных потребностей дают сведе­ния о закономерностях формирования спроса на пассажир­ские перевозки, обследования транспортного обслужива­ния дают информацию об уровне удовлетворения спроса населения на поездки при существующей системе транспорт­ного обслуживания. Эти обследования в соответствии с це­левым назначением разделяются на: обследование передви­жений, поездок, пассажиропотоков и наполнений подвиж­ного состава.

Обследования могут быть сплошными - на всех видах пассажирского транспорта или только на отдельном виде транспорта (автобусном, метро, трамвайном, троллейбус­ном) и выборочными - на отдельных маршрутах или группе маршрутов. Сплошные обследования пассажиропо­токов на всех маршрутах проводятся не чаще 1 раза в год. Выборочные обследования проводятся по потребности - в случае недостаточного использования транспортных средств на отдельных маршрутах или при их чрезмерном наполнении на отдельных маршрутах. Практика показала, что выборочное обследование 25 - 28 % трамваев, 24 - 26 % троллейбусов и 45 - 50 % автобусов обеспечивает достаточную для статистических оценок точность. Больший или меньший процент обследования зависит от количества подвижного состава на маршрутах и интервалов их движе­ния. Чем больше подвижного состава работает на маршру­те и чем меньше интервал его движения, тем меньше прини­мается процент его обследования. Выделять к обследованию подвижной состав необходимо так, чтобы самые ранние и самые поздние выпуски его были учтены.

Наиболее распространенными методами обследования пассажиропотоков являются: отчетно-статистический, таб­личный, счетно-табличный, анкетный, талонный, глазо­мерный и методы автоматизированного обследования пас­сажиропотоков.

На рис. 2.10 приведен перечень методов обследования пассажиропотоков, применяемых на автомобильном транс­порте.

Рис. 2.10. Методы изучения пассажиропотоков

Отчетно-статистический метод дает возможность определять число перевезенных пассажиров, используя сведения о проданных билетах на маршрутах. Эти сведения должны дополняться данными, которые оп­ределяют долю пассажиров, имеющих право на бесплатный проезд или имеющих другие виды билетов, оплаченные на определенный календарный срок (проездные па месячный срок или квартал, единые билеты с правом проезда на двух или нескольких видах транспорта и др.).

Табличный метод, основанный на опросе пас­сажиров, дает наиболее полные сведения о пассажиропото­ках и, в том числе, данные, характеризующие распределе­ние поездок пассажиров между остановочными пунктами маршрута, пересадки пассажиров и своевременность осу­ществления перевозок. Табличный метод дает сведения и о пересадках на другие виды транспорта или на другие мар­шруты того же вида транспорта.

Для обследования пассажиропотоков на пригородных и междугородных автобусных маршрутах на каждый одно- или двухдверный автобус назначают по одному учетчику. Учетчик при посадке в автобус пассажира узнает у него и отмечает в специально разработанной учетной карточке ос­тановку, до которой он следует. В учетной карточке каждо­му остановочному пункту или группе пунктов присваивает­ся шифр.

Материалы обследования табличным методом позволяют определить объем перевозок по отдельным участкам, на­правлениям, рейсам и маршрутам. А в последующем - объем перевозок пассажиров, пассажирооборот, пассажирообмен остановочных пунктов, корреспонденцию поездок пассажиров между остановочными пунктами, среднюю даль­ность поездки пассажиров, использование вместимости автобуса и другие сведения для последующего совершен­ствования перевозок по магистралям и всей транспортной сети.

Счетно-табличный метод основан на под­счете пассажиров учетчиками, находящимися на остановоч­ных пунктах или внутри автобуса. В первом случае учет­чики ориентировочно определяют пассажирообмен основных остановочных пунктов (число вошедших, вышедших и остав­шихся на остановке пассажиров, не вошедших в автобус из-за его переполнения).

Во втором случае учетчики подсчитывают число входя­щих и выходящих пассажиров по каждому остановочному пункту. Число учетчиков должно соответствовать числу дверей автобуса.

Анкетный метод обследования пас­сажиропотоков основан на заполнении населе­нием, пассажирами или учетчиками специальных анкет о совершаемых поездках. Обследование проводят, рассы­лая анкеты по почте или непосредственно опрашивая пас­сажиров и заполняя анкеты по месту жительства, работы, учебы, во время поездки, в местах пересадки с одного вида транспорта на другой, на конечных остановочных пунктах. Этот метод имеет повышенную трудоемкость, но применение его может дать представление и о желаниях пассажиров по организации перевозки на ближайшую перспективу.

При талонном методе каждому пассажиру выдают талон при входе в автобус (в талоне указана оста­новка посадки).

При выходе пассажир возвращает талон учетчику, ко­торый помечает в нем остановочный пункт выхода пасса­жира.

Глазомерный (визуальный) метод основан на учете непосредственно водителем автобуса сте­пени наполнения салона автобуса пассажирами и оценки ее по пятибалльной системе. Оценка помечается в приго­товленной для этого карточке с указанием остановочных пунктов.

Принято применять следующие баллы оценки заполне­ния автобусов на городских перевозках:

1- в салоне автобуса есть свободные места для сиде­ния;

2- все места для сидения заполнены, а стоящих пас­сажиров нет;

3 - все места для сидения заняты, в проходе между си­деньями пассажиры стоят свободно;

4- пассажировместимость (расчетная) использована полностью;

5 - автобус переполнен, пассажиры стоят в стесненном состоянии, часть пассажиров осталась на остановочном пункте.

Методы автоматизированного обследования получают все большее распространение, придя на смену трудоемким обследованиям пассажиропотоков. Они одновременно более дешевые и требуют на обследование значительно меньше за­трат времени.

Методы автоматизированного учета числа входящих в салон транспортного средства и выходящих из него пасса­жиров на остановочных пунктах разделяются на некон­тактные и контактные.

К неконтактным методам автомати­зированного обследования относятся ме­тоды, основанные на использовании фотоэлектрических приборов. При входе (выходе) в транспортное средство пас­сажир пересекает пучок световых лучей, падающих на фо­тодатчик. Электрические импульсы от фотодатчиков по­ступают в блок дешифровки направления движения (вход, выход), а затем соответственно в регистр входящих и вы­ходящих пассажиров. Блок цифровой индикации переносит данные о числе вошедших и вышедших пассажиров на оста­новочных пунктах маршрута на перфоленту. Этот метод обеспечивает необходимую точность только при строго раз­дельном входе пассажиров. К сожалению, это трудно обес­печить на городских транспортных средствах, особенно в часы пик.

Контактный метод автоматизиро­ванного обследования наполнений транс­портных средств предполагает учет входящих и выходящих пассажиров по их воздействию на контактные ступеньки, связанные с дешифраторами. Дешифраторы в зависимости от последовательности воздействий на ступеньки опреде­ляют число входящих (выходящих) пассажиров и посылают информацию на счетчики или фиксируют эти импульсы на магнитной ленте (перфоленте). Использование математиче­ских моделей, описывающих процесс посадки-высадки пас­сажиров на остановочных пунктах, разработанных в Ки­евском автомобильно-дорожном институте, позволил раз­работать аппаратуру, обеспечивающую приемлемую точ­ность учета пассажиров.

Для обследования пассажиропотоков при управлениях (объединениях) пассажирского автотранспорта создают ла­боратории, оснащенные соответствующим оборудованием.

УДК 656.135

МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ПАССАЖИРОПОТОКА НА ГОРОДСКОМ ЭЛЕКТРИЧЕСКОМ ПАССАЖИРСКОМ ТРАНСПОРТЕ

© Р.Ю. Лагерев1, С.Ю. Лагерев2, С.С. Немчинов3

Иркутский государственный технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.

Представлена методика оценки межостановочной матрицы пассажирских корреспонденций по данным входящих и выходящих пассажиров на остановочных пунктах (ОП) городского электрического транспорта. Методика позволяет количественно оценить спрос на поездки между остановками общественного транспорта, провести анализ существующих маршрутов с позиции эффективности эксплуатации подвижного состава и предложить решения по совершенствованию его работы. Ил. 5. Табл. 2. Библиогр. 8 назв.

Ключевые слова: спрос на поездки; пассажиропоток; городской электрический пассажирский транспорт; матрица поездок; межостановочная матрица пассажирских корреспонденций; O-D matrix estimation.

EVALUATION METHODOLOGY FOR PASSENGER TRAFFIC ON URBAN ELECTRIC PASSENGER TRANSPORT R.Yu. Lagerev, S.Yu.Lagerev, S.S. Nemchinov

Irkutsk State Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074, Russia.

The article introduces an evaluation methodology for inter-stop passenger correspondence matrix by the data on passengers who get in or get off urban electric transport at public transport stops. The methodology allows a quantitative estimation of the demand for travel between the stops of public transport, the analysis of the existing routes from the point of view of rolling-stock operation efficiency as well as the solutions to improve its operation. 5 figures. 2 tables. 8 sources.

Key words: travel demand; passenger traffic; urban electric passenger transport; trip matrix; inter-stop matrix of passenger correspondences; OD matrix estimation.

При подготовке проектов работы городского пассажирского транспорта в первую очередь необходимы данные, характеризующие величину и направления существующих или перспективных пассажиропотоков. Как известно, такая информация наглядно представляется в виде картограмм пассажиропотоков на сети общественного транспорта или в виде таблиц межостановочных пассажирских корреспонденций на определённых участках улично-дорожной сети (табл. 1).

Многолетний зарубежный и отечественный опыт транспортных интернов позволяет выделить таблицы пассажирских корреспонденций к наиболее объективным показателям нагрузки на сеть общественного транспорта. По мере совершенствования технических устройств учета перевезенных пассажиров (внедрение турникетной системы подсчёта входящих и выходящих пассажиров, электронных проездных билетов, в том числе бесконтактных систем оплаты), продолжают развиваться и методики их оценки. В основу методик заложено решение классической задачи определения

матриц межостановочных пассажирских корреспон-денций по данным входящих и выходящих пассажиров на остановочных пунктах общественного транспорта, широко используемых в качестве исходных данных в транспортном планировании и моделировании городских территорий.

Таблицы межостановочных корреспонденций на маршруте определяют необходимую провозную способность маршрута и соответственно позволяют назначить необходимое количество подвижного состава. Можно отметить их общее свойство: все они характеризуются трудоемкой стадией сбора информации и требуют привлечения к обследованиям большого количества учетчиков. Вместе с тем, существующие в настоящее время модели, базирующиеся на ограниченном количестве данных (гравитационные модели), могут дать лишь приблизительное представление о существующих пассажиропотоках на общественном транспорте.

1Лагерев Роман Юрьевич, доцент кафедры менеджмента и логистики на транспорте, тел.: 89500697698, e-mail: [email protected]

Lagerev Roman, Associate Professor of the Department of Transport Management and Logistics, tel.: B95GG69769B, e-mail: [email protected]

2Лагерев Сергей Юрьевич, доцент кафедры менеджмента и логистики на транспорте, тел. : 795GG697596, e-mail: [email protected]

Lagerev Sergey, Associate Professor of the Department of Transport Management and Logistics, tel.: 795GG697596, e-mail: [email protected]

3Немчинов Сергей Сергеевич, магистрант кафедры электропривода и электрического транспорта, тел.: B9G256B67G2, e-mail: [email protected]

Nemchinov Sergey, Graduate Student of the Department of Electric Drive and Electric Transport, tel.: B9G256B67G2, e-mail: [email protected]

Ранее считалось, что обилие факторов, влияющих на формирование транспортных связей, не дает возможностей их точного всестороннего учета. В последнее время на остановочных пунктах пассажирского транспорта и в общественном транспорте г. Москвы внедряются автоматизированные системы учета перевезенных пассажиров, базирующиеся на подсчете числа входящих/выходящих пассажиров на остановочных пунктах, позволяющие разработать достаточно точные и надежные методы прогноза межобъектных передвижений и выполнить их распределение по сети общественного транспорта.

Автоматический контроль за наполнением подвижного состава является наиболее совершенным методом пассивной регистрации пассажиропотоков. В последнее время этому виду контроля уделяется большое внимание, поскольку он позволяет получать данные о пассажиропотоках непрерывно, оперативно и с минимальными трудовыми затратами. В нашей стране наиболее активно в этом направлении работает ЗАО «НПП «Транснавигация», разработавшая программно-аппаратный комплекс под названием АСМ-ПП (Автоматизированная Система Мониторинга Пассажиропотоков) .

Основное назначение АСМ-ПП - учет входящих/выходящих пассажиров, сбор информации о наполнении салона, определение уровня фактического спроса на перевозки, фактический учет производственных рейсов. Кроме контактно-турникетного подхода до сегодняшнего момента на отечественном рынке других вариантов автоматического учета пас-сажирооборота практически не существовало.

Таким образом, оценка качества функционирования любой транспортной сети тесно связана со структурой передвижений пассажиров между остановочными пунктами. Поэтому расчет величины межостановочных пассажирских передвижений можно отнести к центральной задаче, предусматривающей учет и формирование пассажиропотоков на любой сети пассажирского транспорта (трамвайные и троллейбусные линии, линии метрополитена). Основной количественной характеристикой структуры передвижений пассажиров по сети служит таблица пассажирообмена, элементами которой являются объемы пассажиров в единицу времени между каждой парой остановочных пунктов (табл. 1).

Таблицы межостановочного пассажирообмена на общественном транспорте остаются одним из основных средств количественного анализа в транспортном проектировании и служат в первом приближении для анализа величины и структуры межрайонных городских и пригородных сообщений, а также основой для решения задач выбора экспрессных и укороченных маршрутов и обоснования выбора графика движения автобусов и поездов на пригородных участках.

В настоящее время во многих российских городах большое количество исследований пассажиропотоков базируется на использовании детекторов, позволяющих собирать подробные данные о пассажирах, в том числе в режиме реального времени. При этом, большая часть таких исследований выполняется все еще

вручную, с использованием учетчиков. Такие обследования проводят для уточнения планов движения, перераспределения подвижного состава по маршрутам и часам суток, уточнения маршрутной системы, решения вопросов координации работы транспорта. Виды и методы натурных обследований пассажиропотоков на маршрутах хорошо и подробно освещены в специальной литературе и соответствующих руководствах.

Таблица 1

Общий вид таблицы межостановочных

пассажирских корреспонденций

Номер остановки входа Номер остановки выхода

1 а 0 Х12 Х13... Х1п

2 а2 0 Х23... Х2п

3 а3 0... Х3п

Авторы настоящей статьи представляют результаты работы математического алгоритма оценки таблиц межостановочных корреспонденций, основанного на решении задачи линейного программирования, когда исходные данные о входящих и выходящих пассажирах на маршруте могут содержать ошибки подсчетов.

В данном случае задача направлена на нахождение элементов табл. 1 ху, характеризующих количество пассажиров, проехавших между i и j остановочными пунктами, ху >0, с использованием данных подсчета числа входящих/выходящих пассажиров на каждом из остановочных пунктов пассажирского транспорта. Сумма элементов i строки матрицы соответствует количеству пассажиров, вошедших на i ОП, а сумма элементов j столбца матрицы соответствует количеству пассажиров, вышедших на j ОП:

а=X ху; ь=X ху; ^=1.....^ (1)

при этом а| и Ь удовлетворяют условию

Первым и естественным шагом на пути решения поставленной задачи является попытка установить количественную связь между величинами межостановочных передвижений и наполнением вагонов (подвижного состава). Аналогичная задача возникает в компьютерной томографии, когда по некоторому множеству имеющихся проекций объекта необходимо восстановить сам объект.

В матричной форме задача оценки таблицы пассажирских корреспонденций представлена на рис. 1, где необходимо по данным значениям интенсивности

движения y через маршрутную матрицу A определить межостановочные потоки x..

Задача оценки состоит в отыскании таких значений вектора корреспонденций x, при которых расчетные значения наполнения подвижного состава на дугах графа сети y (y = Ax) максимально совпадают

с наблюдаемыми значениями y:

Если Сг_х > 0; если Сг j = 0,

Z Kl = Ë| У - Уг\ ^ min .

Рассмотрим искусственный маршрут движения трамвая (рис. 2).

Для матрицы М получено решение в следующем виде :

Вместе с тем, необходимо отметить, что в большинстве практически встречающихся ситуаций количество дуг, для которых имеются достаточно достоверные данные о потоках (значения входящих/выходящих пассажиров, наполнение подвижного состава на перегонах), существенно меньше числа корреспондирующих пар остановочных пунктов (значений пассажирообмена x¡j). Это означает, что в системе количество неизвестных существенно превосходит число уравнений и, следовательно, приведённые выше системы могут быть несовместимыми.

Рис. 1. Представление в матричной форме задачи оценки матриц межостановочных пассажирских корреспонденций

Рис 2. Представление маршрута движения трамвая в виде графа (стрелками указано число входящих и выходящих пассажиров на остановочных пунктах)

В этом случае традиционным способом получения решений является построение специальных задач математического программирования, в которых минимизируются расхождения между проекциями расчетных значений корреспондирующих пассажиропотоков и заданных. По этому принципу авторы статьи разработали математический алгоритм расчета межостановочного пассажирообмена по данным входящих/выходящих пассажиров, основанный на алгоритмах линейного программирования.

За основу предлагаемой методики оценки таблиц пассажирообмена между корреспондирующими ОП

если C^j > 0;

если C_j = 0;

Таблица 2

Полученная таблица межостановочных корреспонденций трамвайного маршрута (см. рис. 2)

Номер остановки прибытия Итого

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 вошло, пасс.

а; и 0 0 3 4 4 1 3 2 4 2 2 25

ш с; m го Œ 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 7

2 0 1 0 1 1 1 1 1 6

1- о 3 0 1 2 2 3 2 2 12

^ m 4 0 2 1 2 1 1 7

го ь 5 0 1 2 1 1 5

о о ср 6 0 2 1 1 4

Итого вышло, пасс. 0 3 5 6 2 9 8 15 10 10

выбран метод наименьших модулей, сведенный к задаче линейного программирования с линейными и двухсторонними ограничениями. Предложено решение нахождения матрицы корреспонденций в виде

при линейных ограничениях на переменные ^2x2 = y, x2 > 0, и двухсторонних ограничениях

xlb < x2 < xub, где xlb и xub - векторы нижних и верхних ограничений оцениваемых параметров, xlb < 0, xub > 0 . Здесь компонентами вектора x2 являются оцениваемые значения пассажиропотоков между каждой парой ОП (j=1.....m) и ошибки сходимости данных турникетов (входящие/выходящие пассажиры, наполнение салона на перегонах) с данными проекций оцениваемой таблицы пассажирообмена (j=m+1,...,m+2n), m - число корреспондирующих остановочных пунктов, n - число ребер графа маршрута, на которых известны значения пассажиропотока, А2 -преобразованная матрица инцидентностей А, y - вектор известных значений пассажиропотока (данные турникетов).

Матрица инцидентностей А, т.е. матрица, характеризующая принадлежность межостановочных кор-респонденций дугам графа маршрута, будет иметь структуру, представленную на рис. 3.

В качестве апробации представленной методики рассмотрим искусственный маршрут движения поезда с начальным «0» и конечным «9» пунктами (см. рис. 1). Исходными данными являются значения входящих/выходящих пассажиров на каждом остановочном пункте и, следовательно, величина наполнения подвижного состава на каждом из 9 перегонов.

Вычислительная процедура нахождения вектора значений x2 представляет собой итеративный процесс, на каждом шаге которого минимизируются ошибки проекций между расчетными значениями межоста-

новочной таблицы пассажирообмена с данными турникетов, расположенных на пассажирских станциях (рис. 4).

5 10 15 20 25 30 35 40 Корреспондирующие ОП

Рис. 3. Структура матрицы А для графа рассматриваемого маршрута

Номер итерации

Номер итерации

Рис. 4. Сходимость экспериментальных значений с расчетными (получаемыми в результате наложения на маршрутную сеть таблицы пассажирообмена)

10 15 20 25 30 Данные детекторов, пасс.

0 5 10 15 20 25 30 35 40

Данные детекторов, пасс.

Рис. 5. Ошибки сходимости значений величин пассажиропотока (экспериментальных и расчетных данных) на 3-й итерации

В целом тестирование методики на примере данных (см. рис. 2) показало быструю его сходимость, признаком которой является появление горизонтальных участков на графике (см. рис. 3). При этом сходимость достигается уже на 3-й итерации. Полученная на 3-й итерации средняя абсолютная ошибка 1,55 (см. рис. 3) и отношение средней абсолютной ошибки к

среднему значению пассажиропотока позволяют утверждать, что данное приближение является допустимым. Полученная структура пассажирообмена между корреспондирующими ОП рассматриваемого маршрута представлена в табл. 2.

Коэффициент корреляции между значениями, полученными в результате подсчетов входа/выхода, и проекциями таблицы пассажирообмена на маршрутную сеть достигает значения 0,97, что подтверждает высокое качество регрессии (рис. 4).

По результатам тестирования с использованием искусственного трамвайного маршрута установлено, что метод имеет хорошую сходимость, работоспособен, эффективно применяется для матриц неполного ранга. Это позволяет использовать его для обследования передвижений пассажиров между остановочными пунктами городского пассажирского электрического транспорта, с использованием внедряемых в последнее время автоматизированных систем учета входящих/ выходящих пассажиров, что позволяет рассчитать весь набор необходимых характеристик маршрута: количество перевезенных пассажиров, наполнение салона по длине маршрута, неравномерность пассажиропотока по времени и направлениям (прямое и обратное), среднюю длину поездки и т.д. Наличие этой информации в режиме реального времени позволит значительно повысить качество оперативного управления ГЭПТ.

Библиографический список

1. Артынов А.П., Скалецкий И.И. Автоматизация процессов планирования и управления транспортными системами. М.: Транспорт, 1981. 280 с.

2. Зедгенизов А.В., Лагерев Р.Ю. Влияние режима работы светофорной сигнализации на пропускную способность остановочных пунктов // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2011. №1(1). С. 38-44.

3. Михайлов А.Ю., Головных И.М. Современные тенденции проектирования и реконструкции улично-дорожных сетей. Новосибирск: Наука, 2004. 266 с.

4. Лагерев Р.Ю. Расчет матриц корреспонденций транспортных потоков с использованием алгоритма, устойчивого к ошибкам в исходных данных // Вестник Иркутского государ-

ственного технического университета. 2007. N 1(29). С. 161164.

5. Левит Б.Ю., Лившиц В.Н. Нелинейные транспортные системы. М.: Транспорт, 1972. 144 с.

6. Мягков В.Н., Пальчиков Н.С., Федоров В.П. Математическое обеспечение градостроительного проектирования. Л.: Наука, 1989. 144 с.

7. Lam W.H.K., Lo H.P., Zhang N. Estimation of an origin-destination matrix with random link choice proportions: a statistical approach // Transportation Rese., 1996. 30B. P. 309-324.

8. Nihan, N.L., and G.A. Davis. Recursive Estimation of Origin-Destination Matrices from Input/Output Counts //Transportation Research-B, 1987. Vol. 21B. N2. P. 149-163.