Секция: Электронные технологии и системы
УДК 004.031.6
Пешеходно-адаптивные светофоры
Истомин Владимир Александрович, Кирдянкина Анастасия Романовна, 
Оревский Родион Константинович, 
Бакалавр
ФБГОУ ВО «Владивостокский государственный университет» 
Россия. Владивосток
E-mail: Kirdyankina.AR@vvsu.ru; Тел. +79089681985
ул. Гоголя, 41, г. Владивосток, Приморский край, Россия, 690014
Евстифеев Артем Андреевич
старший преподаватель
ул. Гоголя, 41, г. Владивосток, Приморский край, Россия, 690014 
Аннотация: В работе представлено исследование разработки умного светофора с использованием инфракрасных датчиков для оптимизации управления дорожным движением. Авторами проведен анализ трафика и описано техническое решение, основанное на использовании NI myRIO и ИК-датчиков. Обсуждаются преимущества и ограничения данного подхода, а также возможности дальнейшего совершенствования системы с применением машинного зрения.
Ключевые слова: умный светофор, инфракрасные датчики, NI myRIO, дорожный трафик, машинное зрение.
Pedestrian-adaptive traffic lights
Abstract: This article presents a study on the development of a smart traffic light system using infrared sensors to optimize traffic management. The authors conducted traffic analysis and described a technical solution based on the use of NI myRIO and IR sensors. The advantages and limitations of this approach are discussed, as well as the possibilities for further improvement of the system with the application of machine vision.
Keywords: smart traffic light, infrared sensors, NI myRIO, road traffic, machine vision.
С развитием технологий и повышением уровня технической оснащенности городской инфраструктуры становится все более актуальной задача создания умных и адаптивных систем управления дорожным движением. В этом контексте разработка умных светофоров, способных к автоматическому обнаружению пешеходов в пешеходной зоне, приобретает особую важность. В данной статье представлены теоретические данные и техническое решение, основанное на использовании инфракрасных датчиков и технологии NI myRIO, для создания умного светофора. Рассмотрена архитектура рассматриваемой системы, проанализированы преимущества и ограничения первоначального подхода и представлены возможности его усовершенствования с использованием машинного зрения.
Обзор литературы
В современной науке проблеме увеличения пропускной способности дорог современной городской инфраструктуры посвящен ряд работ [1-8], в которых рассматриваются вопросы применения информационно-коммуникационных технологий.
Так, исследователями Ameddah M.A., Das B. и Almhana J. был разработан алгоритм, основанный на сетях автомобилей (VANET), который позволяет автомобилям с более высоким приоритетом преодолевать перекресток перед автомобилями с более низким приоритетом [1]. 
Работы Adebiyi R.F., Abubilal K.A., Mu'azu M.B. и Adebiyi B.H. были посвящены созданию системы адаптивного управления трафиком, которая динамически регулирует фазы светофора на перекрестках. Разработанная модель эффективно планирует продолжительность зеленого света на основе условий движения на каждой полосе, с целью минимизации среднего времени ожидания на перекрестке [2]. 
Younis O. и Moayeri N. предложили новую технологию динамического управления светофорами. В их работе была использована сеть датчиков для сбора информации о трафике. В зависимости от загрузки перекрестка, система изменяет протокол работы светофоров в режиме реального времени [3]. 
система управления светофорами, разработанная исследователями Manandhar B. и Joshi B., основывается на статическом мультиплексировании и оптимизации роя частиц [4]. 
Адаптивная система управления светофорами, предложенная Shinde S.M., включает в себя использование множества датчиков для сбора данных о дорожном трафике. Интервалы времени для красного и зеленого сигналов на каждом перекрестке дорог определяются и изменяются с целью минимизации времени ожидания на перекрестках [5].
Климович А.Н. и Шуть В.Н. предложили в своей работе метод, основанный на технологии взаимодействия между автомобилями и дорожной инфраструктурой (V2I). Через динамическое формирование тактов перекрестка на основе более полной информации о транспортном потоке достигается повышение пропускной способности [6].
Исследователь Зиновьев И.В. разработал в своей работе [7] алгоритм адаптивного управления светофорами, который использует рой частиц и моделирование в программе микроскопического моделирования SUMO. Этот алгоритм позволяет увеличить пропускную способность примерно на 19%. 
В работе авторов Ping Guo, Daiwen Lei и Lian Ye был предложен метод интеллектуального управления транспортом, который включает в себя оптимизацию разрешающего сигнала светофора и комбинирование полос для движения [8]. 
Также существует ряд исследований, посвященных применению компьютерного зрения с целью повышения пропускной способности перекрестков [9-12].
Авторами Mishra S. и Birchha V. была представлена система, которая использует искусственный интеллект и компьютерное зрение для сбора и анализа данных о дорожном трафике [9].
В исследовании авторов Narnolia V., Jana U., Chattopadhyay S. и Roy S. был представлен алгоритм интеллектуального регулирования трафика, который учитывает плотность дорожного трафика в реальном времени с помощью обработки изображений для каждой полосы движения. Целью этого алгоритма является сокращение времени ожидания и улучшение общей пропускной способности [10].
Группой исследователей Chowdhury M.F., Ryad Ahmed Biplob M. и Uddin J. была разработана динамическая система управления трафиком, которая использует компьютерное зрение для сбора данных о дорожном трафике между двумя перекрестками [11].
Работа авторов Das A., Pai S., Shenoy V.S., Vinay T. и Shylaja S.S. отличается тем, что они разработали алгоритм, основанный на R-CNN и быстрой двусторонней фильтрации, для улучшения точности распознавания транспортных средств с помощью компьютерного зрения в неблагоприятных погодных условиях [12].
Теоретический анализ 
При проведении исследования были использованы методы анализа и синтеза, формализации и аналогии. Теоретической и методологической основой исследования послужили научные труды отечественных и зарубежных ученых в области информационно-коммуникационных технологий, моделирования транспортных систем.
Цель исследования заключается в создании прототипа умного светофора и изучении его потенциала в обеспечении безопасности пешеходов на дорогах. Основные задачи работы включают разработку технических спецификаций, проектирование умного светофора, а также тестирование его работы.
Для проведения исследования было выбрано три участка дороги, расположенных в разных районах города Владивостока: ул. Адмирала Горшкова возле остановки общественного транспорта «Гвардейская», Нейбута 47А – Нейбута 38, Перекресток Магнитогорская – Чкалова. Участок для анализа должен отвечать следующим критериям: участок дороги имеет пешеходную зону с каждой стороны, участок дороги снабжен наземным пешеходным переходом «зебра» и светофором, регулирующим движение пешеходов через дорогу, также дорога соединяет основные дорожные артерии г. Владивостока со спальными районами. На данных участках выявлена повышенная транспортная нагрузка, сопровождающаяся периодическими заторами. При проведении исследования учитывались следующие параметры: глубина и время существования затора, периодичность возникновения затора.
Было выявлено, что заторы образуются преимущественно в утренние и вечерние часы, в дневные и ночные часы данные участки дороги не отличаются востребованностью у водителей. График загруженности дорог представлен на рисунках 1-3. Единицы измерения загруженности дорог соответствуют шкале баллов сервисов «Яндекс.Пробки» и «2гис», представленной на рисунке 4. Баллы загруженности дорог рассчитываются исходя из того, насколько «эталонное» время свободного проезда через участок, соответствуя всем правилам дорожного движения отличается от времени проезда через участок в настоящий момент.

Рис. 1 График загруженности улицы Нейбута

Рис.2 График загруженности ул. Магнитогорской

Рис. 3 График загруженности ул. Адмирала Горшкова

Рис. 4 Шкала баллов сервиса «Яндекс. Пробки»

	Графики наглядно показывают, что повышенный траффик с 7:30 до 9:30 и с 17:30 до 19:00 в исследуемых участках дороги сопровождается «свободными» дорогами с 11:30 до 15:30, а также в ночные часы. Также мы видим, что работа светофоров, регулирующих движение пешеходов никак не изменяется в течение суток, в результате чего в периоды, когда на дорогах нет плотного траффика, ожидать зеленый сигнал светофора нужно столько же, сколько и при плотной загрузке дороги. В результате чего территория придомовых зон, через которые проходит автомобильная дорога, не являются комфортными для пешеходов.
	Для первоначального технического решения нами был выбран контроллер NI myRIO. NI myRIO - контроллер, спроектированный на базе промышленных технологий и созданный специально для выполнения сложных технических задач студентами. NI myRIO построена на базе технологии Zynq от Xilinx, которая сочетает в себе двухъядерный ARM Cortex-A9 и программируемую логическую интегральную схему (ПЛИС) с 28 000 программируемыми логическими ячейками. 
Рабочие схемы и их последующие загрузки в контроллер осуществлялись в среде разработки LABView, созданной на графическом языке программирования G. 
Для создания прототипа интеллектуальной системы были выбраны ИК-датчики. Решение было принято исходя из способности датчика обнаруживать изменения расстояния в выбранном диапазоне, что и является главным фактором обнаружения людей в зоне видимости. Также его преимуществом является низкая стоимость и простота в использовании, позволяющая больше сил вложить непосредственно в программную архитектуру.
Новизной данного подхода является решение, построенное на применении инфракрасных датчиков и технологии NI myRIO, что позволяет усовершенствовать систему дорожно-транспортного трафика и позволить ей работать без непосредственного участия человека. 
Прототип рабочей системы состоит из двух основных частей: контроллера NI myRIO и логической схемы, собранной в среде разработки LABView. NI myRIO подключен в сети и к компьютеру, к самому устройству присоединены два провода, которые питают светодиоды. В LABView собрана схема, которая удовлетворяет следующим условиям:
- пока в диапазоне в 1 метр никого нет, горит красный;
- как только расстояние меняется, через n секунд загорается зеленый и горит m секунд;
- если в течение m секунд расстояние не менялось, по прошествии времени вновь будет гореть красный;
- иначе через определенное время вновь загорится зеленый.
Проектное решение
В процессе работы над системой была разработана схема, состоящая из двух основных циклов: цикла самих ИК-датчиков и цикла таймеров.
Изначально в предложенной конструкции предусмотрены два ИК-датчика, как если бы они были установлены на противоположных сторонах дороги, однако в работе мы использовали один, поскольку в любом случае положительное значение запускает таймер (см. Рис.5). Как можно видеть из схемы, логический элемент «меньше» сравнивает текущее расстояние от ИК-датчика до препятствия в пределах данных 40 см и отправляет один из двух сигналов – «истина» или «ложь», в глобальную переменную Boolean 2, которая связана со вторым циклом.

Рис. 5 Первый цикл работы ИК-датчиков

Второй цикл представлен на рисунках 6-7, поскольку имеет два сценария для сигналов «ложь» и «истина». При первом варианте из Boolean 2 поступает логический ноль, который ни на что не влияет и оставляет схему в ее изначальном положении, при этом в третьем цикле (с) горит красный светодиод – запрещающий сигнал для пешеходов.
Во втором варианте на первый цикл (а) поступает логическая единица и запускается таймер, служащий отсрочкой перед переключением светодиода. По истечении 5 секунд этот сигнал включает второй цикл (b), и загорается зеленый светодиод на 10 секунд, что является разрешающим сигналом светофора. После этого включается третий цикл (c), который запускает красный светодиод и останавливает работу схемы на 15 секунд, не позволяя новым сигналам запускать зеленый свет. По истечении времени цикл либо повторяется, либо красный светодиод продолжает гореть, пока не поступит логическая единица.

Рис. 6 Второй цикл работы светодиодов и таймеров для сигнала «ложь»

Рис. 7 Второй цикл работы светодиодов и таймеров для сигнала «истина»

Считаем, что техническое решение с использованием ИК-датчика обеспечивает надежность и относительную простоту в реализации и программировании. Однако ограниченная дистанция срабатывания, большая погрешность определения расстояния и ошибочные срабатывания при нахождении любого объекта в зоне видимости могут вызывать определенные трудности при тестировании в настоящей пешеходной зоне.
 Проведенные эксперименты показали, что ИК-датчик успешно обнаруживает объект в зоне видимости и запускает цикл. А сама программа в LABView успешно запускается устройством и работает в соответствии с поставленной задачей. В результате чего полученный прототип удовлетворяет следующим условиям:
- определение людей и иных живых объектов, остановившихся в радиусе применения ИК-датчика;
- осуществление работы цикла из световых сигналов разных цветов, соответствующее работе светофора.
Выводы и дальнейшие перспективы исследования
Таким образом, в поиске более точного и надежного метода обнаружения пешеходов, авторы рассматривают возможность внедрения машинного зрения. Этот подход призван заменить ИК-датчик на камеру, которая будет способна определить наличие живого объекта на определенном участке дороги возле пешеходного перехода и, по аналогии с системой, предполагающей использование ИК-датчика, запускать цикл световых сигналов, соответствующий работе светофора. Внедрение в проект камер, снабженных функционалом определения людей и животных с помощью машинного зрения, позволит интегрировать систему «Пешеходно-адаптивного светофора» в городскую инфраструктуру и расширить площадь покрытия камерами в черте города, что, как следствие, приведет к снижению уровня преступности и повышению безопасности в городе.
В настоящее время ведется поиск контроллера, удовлетворяющего требованиям задуманной системы: большой объём памяти, возможность выхода в сеть для выгрузки данных и составления базы данных, возможность подключения сторонних модулей, с помощью чего будет возможно осуществить работу светофора на этом контроллере.
В перспективе авторами исследования планируется провести более длительное тестирование работы представленного типа умного светофора и оценку его эффективности и функциональности.
В целом же, исследования по пешеходно-адаптивным светофорам обладают большим потенциалом и перспективами. Внедрение таких систем позволит оптимизировать временные интервалы переключения светофоров, учитывая потоки пешеходов. Это повысит безопасность пешеходов, улучшит их мобильность и комфорт при переходе через дорогу.
Пешеходно-адаптивные светофоры также способствуют оптимизации использования дорожного пространства. Благодаря учету особенностей пешеходного потока можно более эффективно распределить время для движения транспорта и пешеходов на перекрестках. Это помогает снизить пробки, улучшить пропускную способность и общую проходимость дорог.
С развитием технологий компьютерного зрения, искусственного интеллекта и сетей интернета вещей, возможности пешеходно-адаптивных светофоров будут только возрастать. Большой потенциал имеет также совместное использование данных о дорожном трафике и пешеходных потоках для более точного принятия решений по управлению светофорами.
В итоге, исследования в области пешеходно-адаптивных светофоров обещают улучшить безопасность, мобильность и проходимость на дорогах, делая их более удобными и комфортными для всех участников дорожного движения.
_____________________________________________________________________________
1. Ameddah M.A., Das B., Almhana J. Priority based algorithm for traffic intersections streaming using VANET // 14th International Wireless Communications and Mobile Computing Conference. – Limassol, Cyprus, 2018. 
2. Adebiyi R.F., Abubilal K.A., Mu'azu M.B., Adebiyi B.H. Development and simulation of adaptive traffic light controller using artificial bee colony algorithm // International Journal of Intelligent Systems and Applications. – 2018. – V.10 (8). – P. 68-74. 
3. Younis O., Moayeri N. Employing cyber-physical systems: dynamic traffic light control at road intersections // IEEE Internet of Things Journal. – 2017. – V. 4 (6). – P. 2286-2296. 
4. Manandhar B., Joshi B. Adaptive traffic light control with statistical multiplexing technique and particle swarm optimization in smart cities // 3rd IEEE International Conference on Computing, Communication and Security. – Kathmandu, Nepal, 2018. 
5. Shinde S.M. Adaptive traffic light control system // 1st International Conference on Intelligent Systems and Information Management. – Maharashtra, India, 2017. 
6. Климович А.Н. Алгоритм управления перекрестком на основе V2I взаимодействия / А.Н. Климович, В.Н. Шуть // Системный анализ и прикладная информатика. – 2018. – № 4. – С. 21-27. 
7. Зиновьев И.В. Алгоритм адаптивного управления светофорами на основе алгоритма роя частиц / И.В. Зиновьев // Научный журнал. – 2016. – № 4(5). – С. 26-30. 
8. Guo P., Lei D., Ye L. An indefinite cycle traffic light timing strategy // International Journal of Advanced Computer Science and Applications. – 2018. – V. 9, No. 5.
9. Mishra S., Birchha V. An improved smart traffic signal using computer vision and artificial intelligence // International Journal of Recent Technology and Engineering. – 2019. – V. 8 (4). – P. 4124-4131. 
10. Narnolia V., Jana U., Chattopadhyay S., Roy S. Generalized smart traffic regulation framework with dynamic adaptation and prediction logic using computer vision // Advances in Intelligent Systems and Computing. – 2020. – V. 937. – P. 249-263. 
11. Chowdhury M.F., Ryad Ahmed Biplob M., Uddin J. Real time traffic density measurement using computer vision and dynamic traffic control // Joint 7th International Conference on Informatics, Electronics and Vision and 2nd International Conference on Imaging, Vision and Pattern Recognition. – Kitakyushu. Japan, 2018. 
12. Das A., Pai S., Shenoy V.S., Vinay T., Shylaja S.S. D2: Real-time dehazing in traffic video analytics by fast dynamic bilateral filtering // Advances in IntelРис. 4. Сравнение результатов теоретического расчета и имитационного моделирования на примере полосы 1RS_N Логистика и управление транспортными системами Bulletin of the South Ural State University. Ser. Economics and Management. 2020, vol. 14, no. 1, pp. 189–196 194 ligent Systems and Computing. – 2020. – V. 1024. – P. 127-137.