Інтелектуальна система динамічної 2D-візуалізації пасажиропотоків маршрутів громадського транспорту на основі OpenGL

Abstract

Розвиток та впровадження сучасних технологій у сфері громадського транспорту у містах зумовив потребу вирішити проблему динамічної 2D-візуалізації пасажиропотоків [1, 2]. Cтворення нових засобів та інструментів, що будуть покращувати обмін даними між критичними структурними частинами інтелектуальних систем, застосовуваних підчас надання транспортних послуг громадських перевезень, набуває важливості при розширенні великих міст з допомогою сучасних технологій [3, 4]. Значною умовою ефективного господарювання на ринках надання транспортних послуг є підвищення їх якості [5]. Серед показників якості послуг пасажирських перевезень у містах важливими є вчасність перевезення пасажирів відповідно до розкладу, відсутність переповнення транспорту в час пік, час очікування пасажирів на зупинці тощо [6, 7]. Перелічені характеристики тісно зв’язані із пасажиропотоками на перегонах та пасажирообміном на зупинках. Основною структурною одиницею пасажиропотоку є пасажир, який переміщується у часі і просторі на транспортному засобі. Зростання кількості пасажирів трансформує вимоги до якості громадських перевезень у містах. Взаємозалежність між факторами та показниками, за якими відбувається оцінка якості пасажирських перевезень потребує візуалізації пасажиропотоків [8], що підтверджує актуальність обраної теми магістерської роботи. Серед науковців вивченню пасажиропотоків відводилося замало уваги, взагалі, ще менше – їх сутності та візуалізації на маршрутах громадського транспорту. Визначено, що поняття пасажиропотоку формується як сукупність двох понять, а саме: пасажиропотік на перегонах та пасажирообмін на зупинках [9, 10]. Цільовими аудиторіями для використання інтелектуальної системи 2D-візуалізації пасажиропотоків є державні, комунальні, приватні підприємства та компанії, які здійснюють громадські перевезення у межах містах. Стосовно пасажирів, запропонована інтелектуальна система покликана сприяти зменшенню переповненості транспортних одиниць громадського транспорту та націлена на покращення розкладу курсування транспортних засобів на маршрутах. Важливу роль в роботі програмного засобу посідає використанню формату GTFS, що є визнаним у всьому світі стандартом для подання даних маршрутів громадського транспорту. Дана перевага дозволила надати системі більше універсальності і практичності у застосуванні. Об’єкт дослідження – процес 2D-візуалізації пасажиропотоків на маршрутах громадського транспорту Предмет дослідження – методи та засади 2D-візуалізації та прогнозування пасажиропотоків на міських маршрутах. Мета дослідження: покращення привабливості громадського транспорту для мешканців міст завдяки зростанню якості перевезень пасажирів через управління пасажиропотоками. З метою підвищення для мешканців міст привабливості роботи громадського транспорту створено для компаній-перевізників програмний продукт, що візуалізуючи пасажиропотоки, сприяє збільшенню якості наданих послуг громадських перевезень у межах міста. У роботі проведено аналіз існуючих та актуальних наукових розробок та літературних джерел, в яких наведені переваги на недоліки великої кількості різних алгоритмів та способів, підходів та методів для вирішення проблем 2D-візуалізації пасажиропотоків на громадських маршрутах міста. Як результат проведених досліджень встановлено стійкі зв’язки між факторами та критеріями, які причетні до оцінювання якості транспортних послуг з перевезення пасажирів. Виконано системний аналіз проєктованої системи, створено приклади структури інтелектуальної системи 2D-візуалізації пасажиропотоків. Проаналізовано, які зв’язки система має із важливими елементами зовнішнього світу. Для візуального представлення створено діаграми варіантів використання, класів, послідовності, станів та діяльності відповідно до нотації UML. Створено власні, унікальні алгоритми для відображення візуалізації у двох різних режимах: схематичному та «на карті». У режимі «на карті» успішно застосовано спосіб обчислення даних про переміщення транспортних одиниць на маршруті для 2D-візуалізації на екрані з врахуванням реальних значень географічних координат у світі. Це дозволило уникнути зайвих помилок та неточностей під час обчислень. Розроблено нейронну мережу, яка функціонує за допомогою алгоритму навчання RMSprop. Нейронна мережа передбачує як зміняться значення пасажиропотоків при коригуванні розкладу руху транспортної одиниці на маршруті. Отриманні результати дають змогу сформувати та обґрунтувати доцільність зміни розкладу транспортного засобу, що курсує на маршруті, з метою більш ефективного використання перегонів в часи пік.The development and implementation of modern technologies in the field of public transport in cities have led to the need to solve the problem of dynamic 2D-visualization of passenger flows [1, 2]. The creation of new tools and instruments that will improve the exchange of data between the critical structural parts of intelligent systems used in the provision of public transport services which is becoming important in the expansion of large cities with modern technology [3, 4]. A significant condition for efficient management in the markets for transport services is to improve their quality [5]. Among the indicators of the quality of passenger transport services in cities, the timeliness of passenger transportation according to the schedule, the absence of overcrowding during rush hours, the waiting time of passengers at the stop, etc., are essential [6, 7]. These characteristics are closely related to passenger traffic at the stage and passenger exchange at stops. The central structural unit of passenger traffic is the passenger who moves in time and space on the vehicle. The growing number of passengers is transforming the requirements for the quality of public transport in cities. The interdependence between the factors and indicators that assess the quality of passenger traffic requires the visualization of passenger flows [8], which confirms the relevance of the chosen topic of the master's thesis. Among scientists, the study of passenger traffic was given little attention, in general, even less to their essence and visualization on public transport routes. It is determined that passenger traffic is formed as a set of two concepts: passenger traffic at the stages and passenger exchange at stops [9, 10]. The target audiences for using the intelligent 2D visualization system of passenger flows are public, municipal, private enterprises, and companies that provide public transport within cities. With regard to passengers, the proposed intelligent system is designed to help reduce the overcrowding of public transport units and aims to improve the schedule of vehicles on the routes. An essential role in the work of the software is the use of the GTFS format, which is a recognized worldwide standard for the presentation of public transport routes. This advantage is allowed to give the system more versatility and practicality in its application. Study object – the process of 2D-visualization of passenger flows on public transport routes. Scope of research – methods and principles of 2D visualization and forecasting of passenger flows on urban routes. Goal of research: improving the attractiveness of public transport for urban residents by increasing the quality of passenger transport through passenger traffic management. In order to increase the attractiveness of public transport for urban residents, a software product has been created for transport companies that, by visualizing passenger traffic, helps to improve the quality of public transport services provided within the city. The paper analyzes existing and current scientific developments and literature sources, which show the advantages and disadvantages of a large number of different algorithms and methods, approaches, and methods for solving problems of 2D-visualization of passenger flows on public routes. As a result of the research, stable connections have been established between the factors and criteria involved in assessing the quality of passenger transport services. The system analysis of the designed system is executed, and examples of the structure of an intelligent system of 2D visualization of passenger flows are created. The connections of the system with the essential elements of the external world are analyzed. For a visual representation, diagrams of usage variants, classes, sequences, states, and activities are created according to UML notation. Our own unique algorithms have been created for displaying visualizations in two different modes: schematic and "on the map". In the "on the map" mode, a method of calculating data on the movement of transport units on the route was successfully applied for 2D visualization on the screen, taking into account the absolute values of geographical coordinates in the world. This avoids unnecessary errors and inaccuracies in the calculations. A neural network has been developed that operates using the RMSprop learning algorithm. The neural network predicts how the values of passenger traffic will change when adjusting the schedule of the transport unit on the route. The obtained results make it possible to form and substantiate the expediency of changing the schedule of the vehicle running on the route in order to make more efficient use of races during peak times.