© Мигутин Максим, ЭФ МГУ
Статья, по которой написано данное эссе была опубликована группой французских авторов в журнале ''Engineering Applications of Artificial Intelligence'' в 2008 году. В начале работы авторами произведен исчерпывающий обзор существующих подходов к симуляции дорожного движения: как обыкновенного, так и в условиях пересечений и соединений дорог. Высказывается мнению в пользу большей эффективности мульти-агентного подхода по сравнению с традиционными аналитическими (вроде использования систем дифференциальных уравнений и т.д.).
Авторами рассматривается применение агент-ориентированного моделирования к задаче симуляции дорожного движения. Основной фокус делается на разработке такой системы симуляции дорожного движения, которая могла бы эффективно справляться с географическими местами, где дороги соединяются и пересекаются. Для решения задачи предлагается мульти-агентная поведенческая модель, которая базируется на предпосылке об оппортунистическом поведении индивидов, ведущем к нарушению правил дорожного движения, и упреждающих индивидуальных способностях моделируемых водителей, которые позволяют разрешать критические ситуации. Отмечается, что существующие аналитические системы, реализуемые на коммерческой основе сегодня, справляются с моделированием поведения транспорта в условиях перекрестков недостаточно хорошо. В предлагаемой модели каждый водитель стремится скоординировать свои действия с другими участниками дорожного движения, которые также въезжают на перекресток или только приближаются к нему, таким образом, чтобы избежать потенциальных конфликтов интересов.
Предлагаемая модель состоит из двух частей: 1) блок восприятия текущей ситуации, который отвечает за принимаемые водителем в конечном итоге решения; 2) блок способностей предсказания, который позволяет каждому водителю моделировать будущие ситуации и выстраивать свое поведение в соответствии с наиболее вероятными представлениями.
Разработанная система была протестирована для различных дорожных сценариев. Кроме того, данная научная разработка является частью проекта ''ArchiSim'' – поведенческой модели симуляции дорожного движения, созданной Французским Национальным Институтом Исследований Транспортной Безопасности. Для статистической апробации полученного аналитического инструмента была проведена симуляция дорожного движения на реальном перекрестке в Риме, Италия. Выходные значения были подвергнуты сравнению с реальными историческими данными, собранными с камер наблюдения. Результат данного сравнения подтвердил валидность использованного подхода и гипотезу о том, что общий феномен дорожного движения происходит из совокупности отдельно взятых поведений агентов. Был сделан общий вывод о высокой точности работы модели.
В настоящее время ведутся работы по добавлению в модель нового типа агентов – мотоциклистов. Кроме того, планируется дополнить систему возможностью моделирования более сложных процессов вроде различных искажений дорожного потока, связанных с набором последовательных перекрестков и многоуровневых развязок.
В целом, данная статья показалась мне весьма познавательной и открыла концептуально новый подход к решению нетривиальной задачи. Стоит отметить, что данная работы была выполнена около восьми лет назад, когда автомобильные навигаторы не были так распространены, как сегодня. После прочтения данной научной статьи я заинтересовался алгоритмами предсказания дорожной ситуации, использующимися отечественной разработкой ''Яндекс.Навигатор''. Знакомство с трудом группы французских авторов послужило для меня отправной точной в дальнейших исследованиях практики использования агент-ориентированных моделей для моделирования дорожного движения.
Оригинал статьи: [Doniec A., Mandiau R., Piechowiak S., Espie S. "A behavioral multi-agent model for road traffic simulation''].