Калі аўтамабіль у суседняй паласе раптам пачынае ехаць хутчэй, узнікае спакуса неадкладна перастроіцца. Але даследаванні і матэматычныя мадэлі паказваюць: калі так паводзяць сябе многія кіроўцы, гэта не толькі не эканоміць час, але і можа зрабіць заторы яшчэ большымі.

Ілютрацыйнае фота. Крыніца: LookByMedia

Здаецца, што заторы заўсёды маюць нейкую відавочную прычыну: аварыю, рамонт дарогі ці звужэнне праезнай часткі. Аднак, як адзначае дацэнтка прыкладной матэматыкі Уорыкскага ўніверсітэта Ранда Герцалах у артыкуле для The Conversation, гэта не заўсёды так. Нярэдка заторы ўзнікаюць літаральна з нічога — без якіх-небудзь перашкод наперадзе.

Такія заторы навукоўцы называюць фантомнымі. Гэта хвалі запаволення і разгонаў, якія распаўсюджваюцца назад па патоку аўтамабіляў, хоць усе машыны працягваюць рухацца толькі наперад.

У 2008 годзе японскія даследчыкі правялі просты эксперымент. Дваццаць два кіроўцы ездзілі па кругавой трасе, стараючыся падтрымліваць аднолькавую хуткасць і бяспечную дыстанцыю. Ніякіх перашкод на дарозе не было.

Тым не менш ужо праз некалькі хвілін паток пачаў то паскарацца, то амаль цалкам спыняцца. Прычынай сталі зусім дробныя адрозненні ў рэакцыі людзей: адзін кіроўца крыху мацней, чым трэба, націснуў на тормаз, наступны адрэагаваў з невялікай затрымкай і затармазіў яшчэ больш рэзка, потым тое самае зрабіў трэці.

Так невялікае парушэнне паступова ўзмацнялася і распаўсюджвалася назад па патоку, пакуль кіроўцы за сотні метраў ззаду не былі вымушаныя цалкам спыніцца, хаця ніхто з іх не разумеў, з чаго ўсё пачалося.

Замест таго, каб мадэляваць паводзіны кожнага кіроўцы паасобку, матэматыкі разглядаюць трафік як бесперапынны паток. Яны запазычваюць ідэі з гідрадынамікі (механікі вадкасцей), дзе рух транспартных сродкаў аналізуецца падобна да таго, як вада цячэ па трубе.

Для гэтага выкарыстоўваецца простая залежнасць паміж колькасцю аўтамабіляў (ρ), іх сярэдняй хуткасцю (v) і прапускной здольнасцю дарогі (q=ρv).

Спачатку ўсё выглядае лагічна: чым больш машын на дарозе, тым больш іх праязджае праз пэўны ўчастак. Але толькі да пэўнага моманту. Калі транспартны паток становіцца занадта шчыльным, кіроўцы вымушаныя зніжаць хуткасць. У выніку агульная прапускная здольнасць дарогі ўжо не расце, а пачынае змяншацца.

Ураўненне паказвае, што існуе пэўная аптымальная шчыльнасць трафіку, якая максімізуе колькасць аўтамабіляў, што праязджаюць праз дарогу за гадзіну. Калі гэты пункт пройдзены, кожная новая машына толькі зніжае эфектыўнасць дарогі — і павялічвае час, неабходны кожнаму, каб дабрацца да месца прызначэння.

Гэтая ж матэматычная мадэль тлумачыць, чаму пастаянныя перастраенні паміж палосамі рэдка прыносяць карысць.

Змена паласы стварае невялікае парушэнне, на якое павінны рэагаваць суседнія кіроўцы. Калі многія кіроўцы паводзяць сябе гэтак жа, гэтыя парушэнні назапашваюцца і павялічваюць імавернасць узнікнення фантомных затораў. У выніку тое, што аднаму кіроўцу здаецца разумным рашэннем, у канчатковым выніку пагаршае ўмовы руху для ўсіх астатніх.

У 2018 годзе навукоўцы паўтарылі японскі эксперымент, але з адной важнай зменай. Адзін з аўтамабіляў, якім раней кіраваў чалавек, замянілі беспілотнай машынай, запраграмаванай максімальна плаўна разганяцца і тармазіць.

Вынік быў незвычайны: гэтага аднаго транспартнага сродку (менш за 5% ад агульнага трафіку) было дастаткова, каб згладзіць хвалю прыпынкаў-стартаў па ўсім коле, палепшыць агульны паток і знізіць расход паліва для кожнага кіроўцы ў групе.

Як адзначае аўтар, сёння прыкладныя матэматыкі распрацоўваюць агульныя матэматычныя мадэлі, якія могуць выкарыстоўвацца пры стварэнні інтэлектуальных транспартных сістэм. Іх задача — зрабіць так, каб аўтамабілі, якія абменьваюцца данымі паміж сабой і з дарожнай інфраструктурай, дзейнічалі ўзгоднена, дапамагаючы палепшыць рух транспарту.

Для гэтага інтэлектуальныя сістэмы будуць аналізаваць даныя з камер, датчыкаў і падключаных аўтамабіляў, прагназаваць узнікненне затораў і вызначаць, як павінна рэагаваць дарожная сетка — змяняць працу святлафораў, уводзіць адаптыўныя абмежаванні хуткасці, прапаноўваць альтэрнатыўныя маршруты або каардынаваць рух беспілотных аўтамабіляў.

Пакуль жа аўтар раіць прытрымлівацца трох простых правілаў, якія сапраўды дапамагаюць зрабіць рух больш плаўным:

• захоўваць бяспечную дыстанцыю;
• разганяцца і тармазіць як мага больш плаўна;
• не паддавацца спакусе пастаянна перастройвацца ў суседнюю паласу ў надзеі выйграць некалькі секунд.

Паводле матэматычных мадэляў, хутчэй даехаць дапамагае не агрэсіўны стыль язды, а паводзіны, якія падтрымліваюць стабільнасць усяго транспартнага патоку.

Усе навіны →