SVEUČILIŠTE U ZAGREBU

FAKULTET PROMETNIH ZNANOSTI

Goran Jazbec

ADAPTIVNO UPRAVLJANJE SEMAFORIZIRANIM

RASKRIŽJIMA KAO MJERA POBOLJŠANJA KVALITETE

GRADSKOG PROMETNOG SUSTAVA

DIPLOMSKI RAD

ZAGREB, 2014.

SVEUČILIŠTE U ZAGREBU

FAKULTET PROMETNIH ZNANOSTI

DIPLOMSKI RAD

ADAPTIVNO UPRAVLJANJE SEMAFORIZIRANIM

RASKRIŽJIMA KAO MJERA POBOLJŠANJA KVALITETE

GRADSKOG PROMETNOG SUSTAVA

Mentor: dr. sc. Miroslav Vujić

Student: Goran Jazbec, 0135214933

Zagreb, 2014.

SAŽETAK

Inteligentni transportni sustavi (ITS), kao grana prometne znanosti koja koristi moderne

tehnologije u optimizaciji prometnog sustava, jedan su od mogućih odgovora na rastuće

probleme zagušenja prometnog sustava u gradskim sredinama, te povećanog onečišćenja

okoliša uzrokovanog prometom. Inteligentni transportni sustavi omogućuju znatno poboljšanje

odvijanja prometa, učinkovitiji transport putnika i roba, poboljšanje sigurnosti u prometu,

udobnost i zaštita putnika, manja onečišćenja okoliša, itd. Jedna od usluga Inteligentnih

transportnih sustava je adaptivno upravljanje prometom na semaforiziranim raskrižjima. Kao

glavna tema ovog diplomskog rada, prikazat će se mogućnosti i koristi korištenja adaptivnog

upravljanja prometom na semaforiziranom raskrižju, kao jednu od mjera poboljšanja kvalitete

gradskog prometnog sustava. Mogućnosti i koristi sustava mogu se najbolje dokazati

implementacijom sustava na konkretno raskrižje, te će se u skladu s tim izraditi dva

mikrosimulacijska modela korištenjem programa PTV Vissim, u kojima će se sustav

adaptivnog upravljanja implementirati na postojeće raskrižje u gradu Zagrebu. Jedan od sustava

će biti model adaptivnog upravljanja prometom bez prioriteta, dok će drugi model biti adaptivno

upravljanje s prioritetom javnog gradskog prijevoza. Nakon evaluacije izrađenih modela

adaptivnog upravljanja prometnom analizirat će se izlazni parametri kao što su vrijeme čekanja,

vrijeme putovanja, duljine repova čekanja, prosječna brzina vozila, itd. Dobivenim rezultatima

potvrdit će se postoje li opravdana očekivanja u mogućnosti adaptivnog upravljanja prometom

kao jedno od mogućih rješenja sve većih prometnih problema, te kao mjera poboljšanja

kvalitete gradskog prometnog sustava.

KLJUČNE RIJEČI: Inteligentni transportni sustavi, zagušenje prometa, adaptivno

upravljanje prometom na semaforiziranim raskrižjima, mikrosimulacijski model, prioritet

javnog gradskog prijevoza

SUMMARY

Intelligent Transportation Systems (ITS), as a branch of transport science that uses

modern technology to optimize the transport system, are one of the possible answers to the

growing problems of traffic congestion in urban areas, and increasing environmental pollution

caused by traffic. Intelligent Transportation Systems significantly improve traffic flow, increase

the efficiency of the transport of passengers and goods, increase traffic safety, comfort and

safety of passengers, less environmental pollution, etc. One of the services of Intelligent

Transport Systems is an adaptive traffic control at traffic light intersections. As the main theme

of this graduation thesis, it will display the possibilities and benefits of using adaptive traffic

control at traffic light intersections, as one of the measures to improve the quality of urban

traffic system. Implementation of the particular intersection can best demonstrate possibilities

and benefits of the system. In this thesis it will be created a two microsimulation models using

PTV VISSIM program, in wich the adaptive traffic control will be implement in the existing

intersection in the city of Zagreb. One of the systems will be a model of adaptive traffic control

without priorities, while other will be a model of adaptive control with priority for public

transport (PT priority). After evaluation models of adaptive traffic control, it will be analyzed

the output parameters such as waiting time, travel time, queue lenght, average vehicle speed,

etc. The results will confirm whether adaptive traffic control system is one of the possible

solutions to increasing traffic problems, and to improve the quality of urban traffic system.

KEYWORDS: Intelligent Transportation Systems, traffic congestion, adaptive traffic

control at traffic light intersections, microsimulation model, priority for public transport (PT

priority).

Sadržaj:

1. Uvod ....................................................................................................................................... 1

2. Temeljne veličine prometnog inženjerstva ............................................................................ 4

3. Funkcionalno područje upravljanja prometom .................................................................... 13

3.1 Funkcionalna područja usluga ITS-a .............................................................................. 14

3.2 Inteligentno upravljanje prometom................................................................................. 16

4. Primjer primjene adaptivnog upravljanja na semaforiziranim raskrižjima .......................... 20

4.1 Analiza prometno – tehničkih elemenata postojećeg stanja ........................................... 21

4.2 Analiza podataka o brojanju prometa ............................................................................. 25

4.2.1 Analiza jutarnjeg vršnog sata ................................................................................... 26

4.2.2 Analiza poslijepodnevnog vršnog sata ..................................................................... 27

4.2.3 Usporedba jutarnjeg i poslijepodnevnog vršnog sata .............................................. 29

4.3 Analiza postojećeg signalnog plana................................................................................ 32

4.4 Matrica zaštitnih međuvremena ...................................................................................... 34

4.5 Analiza propusne moći raskrižja .................................................................................... 37

4.6 Mikrosimulacijski modeli postojećeg stanja i stanja s adaptivnim upravljanjem

prometom .............................................................................................................................. 41

4.6.1 Mikrosimulacijski model adaptivnog upravljanja prometom bez prioriteta ............ 47

4.6.2 Mikrosimulacijski model adaptivnog upravljanja prometom s prioritetom javnog

gradskog prijevoza ............................................................................................................ 51

5. Evaluacija rezultata .............................................................................................................. 55

6. Zaključak .............................................................................................................................. 61

Literatura .................................................................................................................................. 64

Popis slika, tablica i grafikona ................................................................................................. 66

1

1. Uvod

U današnjem vremenu, u svijetu u kojem broj stanovnika ima tendenciju

eksponencijalnog rasta, u kojem globalizacija uzima sve većeg maha, gdje se brišu granice

država i spajaju se u imaginarnu državu (uniju) slobodnu za trgovinu, slobodnu za kretanje ljudi

i dobara, gdje novac vodi glavnu riječ, a kapitalizam postaje glavni sustav u državama, u takvom

svijetu promet kao znanost poprima sve značajniju ulogu. Glavne zadaće prometa u ovakvom

sustavu su organizacija prometnih tokova, smanjenje vremena putovanja bilo da se radi o

prijevozu putnika ili robe, te najvažnije s ekonomskog aspekta, smanjenje troškova prijevoza

odnosno povećanje profita. Porastom broja stanovnika raste broj prijevoznih sredstava.

Analogno tome prometna potražnja na prometnicama postaje veća od kapaciteta i kao rezultat

tome dolazi do zagušenja. Posljedica zagušenja prometnica je povećanje vremena provedenog

u prometu, odnosno povećanje vremena potrebnog za putovanje od početne do završne točke,

čime se znatno utječe na smanjenje kvalitete života ljudi u smislu utjecaja na zdravlje (povećan

stres, buka, itd.), utjecaja na ekologiju (povećana emisija ispušnih plinova, potrošnja pogonskih

derivata, itd.), te samo gubljenje vremena u prometu koje bi se moglo iskoristiti na kvalitetniji

način.

Povećana prometna potražnja može se zadovoljiti proširenjem postojećih kapaciteta, ali

zbog prostornih ograničenja, u gradskim sredinama to često nije moguće. Samim time javlja se

potreba za novim rješenjima. Dosadašnja praksa upravljanja prometom na raskrižju je u obliku

semaforiziranog raskrižja s fiksnim ciklusom. Ovaj pristup je efikasan pri slabijem prometnom

opterećenju gdje je propusna moć raskrižja veća od prometne potražnje. Kako je prometna

potražnja na raskrižjima u gradskim sredinama sve veća, a mogućnosti proširenja raskrižja

(dodavanje prometnih traka), svedena na minimum, potrebno je rješenje za poboljšanje stanja

na raskrižjima, tražiti u novim tehnologijama. Pod terminom „nove tehnologije“ ponajprije se

misli na sustave adaptivnog upravljanja prometom koji pomoću senzora (detektora)

postavljenih na raskrižje i definiranog algoritma rada signalnog plana, upravljaju prometom na

temelju zahtjeva samih vozila.

Adaptivnim upravljanjem prometom moguće je davanje prioriteta određenim

skupinama vozila, te definiranje različitih uvjeta odvijanja prometa na raskrižju (različito

trajanje i izmjena faza, produljenje odnosno skraćenje faza, i sl.). Algoritam adaptivnog

2

upravljanja prometnom (logika rada uređaja) moguće je izraditi na različite načine, što najviše

ovisi o zamislima projektanta koji projektira sustav upravljanja prometom. Koristi adaptivnog

upravljanja mogu biti velike u smislu povećanja razine uslužnosti raskrižja, smanjenja vremena

čekanja, smanjenja duljine repa čekanja na privozima, povećanje prosječne brzine kretanja

vozila i sl.

Kako bi se prikazale neke od mogućnosti primjene adaptivnog upravljanja prometom,

za ovaj diplomski rad implementirana su dva sustava adaptivnog upravljanja prometom,

pomoću mikrosimulacijskog programa PTV Vissim, na raskrižje avenije Marina Držića – ulice

Prisavlje – ulice Milke Trnine koje se nalazi u jugoistočnom dijelu grada Zagreba.

Diplomski rad je koncipiran u 6 poglavlja (Uvod, Temeljne veličine prometnog

inženjerstva, Funkcionalno područje upravljanja prometom, Primjer primjene adaptivnog

upravljanja na semaforiziranim raskrižjima, Evaluacija rezultata i Zaključak), u kojima će se

definirati adaptivno upravljanje semaforiziranim raskrižjima kao mjera poboljšanja kvalitete

gradskog prometnog sustava.

Poglavlje Uvod predstavlja upoznavanje s temom diplomskog rada te definiranje

problematike, odnosno predmeta rada. Također u uvodnom dijelu definirana je struktura

diplomskog rada, što se odnosi na broj poglavlja, nazivi poglavlja, opis poglavlja i sl.

U poglavlju Temeljne veličine prometnog inženjerstva, definirani su osnovni pojmovi

prometnog inženjerstva kao što su: promet, transport, prometni entitet, tehnologija i tehnika

prometa, protok vozila, gustoća prometnog toka, propusna moć, razina uslužnosti, i sl. Ovo

poglavlje je zapravo uvod u terminologiju prometnog inženjerstva kojom će se koristiti pri

izradi diplomskog rada.

Poglavlje Funkcionalno područje upravljanja prometom definira pojam i značenje ITS,

te utjecaj ITS-a na prometni sustav u cjelini i na njegove pojedinačne komponente. U poglavlju

su prikazana funkcionalna područja usluga ITS-a koja su definirana prema ISO standardima.

Definirana su inteligentna raskrižja, odnosno inteligentno upravljanje prometom, te njegove

prednosti i koristi u odnosu na postojeće upravljanje prometom na semaforiziranim raskrižjima.

Navedeni su sustavi adaptivnog upravljanja prometom koji se danas koriste, te njihove koristi

za prometni sustav koje se manifestiraju u obliku smanjenja vremena čekanja, smanjenja repa

čekanja i smanjenja broja zaustavljanja vozila, uz povećanje sigurnosti sudionika u prometu.

3

U poglavlju Primjer primjene adaptivnog upravljanja na semaforiziranim raskrižjima,

predstavljena je problematika diplomskog rada. U tom poglavlju je napravljena kompletna

analiza postojećeg stanja analiziranog raskrižja. Parametri koji su analizirani su: osnovni

prometno – tehnički elementi raskrižja, podaci o brojanju prometa na raskrižju, postojeći

signalni plan, propusna moć raskrižja itd. Nakon provedene analize postojećeg stanja raskrižja

prikazani su simulacijski modeli postojećeg stanja i stanja s adaptivnim upravljanjem

prometom. Za potrebe ovog diplomskog rada, kao prijedlog rješenja izrađena su dva

simulacijska modela: model adaptivnog upravljanja prometom i model adaptivnog upravljanja

prometom s prioritetom javnog gradskog prijevoza.

Poglavlje Evaluacija rezultata namijenjeno je za analizu rezultata dobivenih na temelju

izrađenih simulacijskih modela postojećeg stanja i stanja s adaptivnim upravljanjem prometom.

Podaci na temelju kojih je napravljena analiza su: vremena čekanja vozila na pojedinim

privozima, razine uslužnosti pojedinih smjerova kretanja vozila, prosječne brzine vozila,

duljine repova čekanja, te vremena putovanja i vremena čekanja tramvaja na raskrižju.

U poglavlju Zaključak prikazuju se dobiveni zaključci koji su doneseni na temelju

izlaznih parametara simulacijskih modela. Navedenim zaključcima potvrđuju se koristi

adaptivnog upravljanja prometom na semaforiziranim raskrižjima navedene u uvodu

diplomskog rada.

Na kraju diplomskog rada nalaze se prilozi:

Prilog I: Situacijski plan detektora u modelu adaptivnog upravljanja prometom bez

prioriteta (M 1:1000);

Prilog II: Algoritam simulacijskog modela adaptivnog upravljanja prometom bez

prioriteta;

Prilog III: Situacijski plan detektora u modelu adaptivnog upravljanja prometom s

prioritetom javnog gradskog prijevoza (M 1:1000);

Prilog IV: Algoritam simulacijskog modela adaptivnog upravljanja prometom s

prioritetom javnog gradskog prijevoza.

4

2. Temeljne veličine prometnog inženjerstva

Prometno inženjerstvo je sustavska primjena zajedničkih prometnih načela, koncepata,

modela i matematičko-statističkih metoda u prometnom planiranju, funkcionalnom dizajnu,

operativnom vođenju i upravljanju dijelova prometnog sustava s ciljevima učinkovitog,

sigurnog, brzog, udobnog, ekonomičnog i ekološki pogodnog prijevoza i prijenosa ljudi, roba i

informacija [1].

Temeljna zadaća prometnog inženjerstva, prema definiciji prometnog inženjerstva, bila

bi analiza prometnog sustava, definiranje nedostataka prometnog sustava, te razvoj i primjena

rješenja koja bi povećala učinkovitost, sigurnost, ekonomičnost, udobnost, i sl., dok bi

istovremeno smanjila utjecaj prometnog sustava na ekologiju, te smanjila vrijeme putovanja i

cijene usluga. Kako bi se postigli navedeni rezultati, odnosno poboljšanja, nužno je koristiti

odgovarajuća tehnička sredstava i sustave cjelovitog upravljanja prometom. Za uspješnu

analizu, definiranje i rješavanje nedostataka prometnog sustava, prometni inženjeri moraju

ovladati pristupom i metodama prometnog inženjerstva, uz prijeko potrebno znanje iz drugih

tehničkih disciplina. Polazeći od općih inženjerskih znanja i spoznaja iz srodnih područja,

prometni inženjeri sustavno pronalaze, definiraju i rješavaju prometne probleme u svojoj

domeni.

Bitno je da prometni inženjer prilikom rješavanja problema prometnog sustava ne ulazi

u domene drugih tehničkih disciplina, kao što je građevinarstvo ili strojarstvo. Prometni

inženjer ne rješava probleme građevinskog tipa, kao što su izgradnja objekata i prometnica, ili

izbor adekvatnog materijala za izgradnju, već mora biti uključen u projektiranje i funkcionalni

dizajn, jer sa svojim znanjem iz prometnog inženjerstva može dati kvalitetna rješenja koja

udovoljavaju utvrđenim prometnim zahtjevima i prognozi potražnje.

Nakon definiranja temeljne zadaće prometnog inženjerstva, potrebno je definirati

temeljne veličine prometnog inženjerstva. U temeljne veličine prometnog inženjerstva spadaju:

promet, transport, logistika, tehnologija prometa, tehnika prometa, prometna infrastruktura,

prometni tok, protok vozila, gustoća prometnog toka, itd.

5

Promet je sustav i proces čija je svrha obavljanje prijevoza i/ili prijenosa transportiranih

entiteta (ljudi, roba ili informacija) u odgovarajućim prometnim entitetima zauzimanjem dijela

kapaciteta prometnice prema utvrđenim pravilima i protokolima [1]. Definicija prometa u

skraćenoj verziji bi bila da je promet sustav interakcije prometnih entiteta, transportiranih

entiteta i mrežne infrastrukture. Slikoviti prikaz interakcije navedenih elemenata prikazan je na

slici 1.

Prometni entitet ili vozilo u najširem smislu predstavlja svaki entitet koji je prilagođen

kretanju određenom prometnicom, odnosno medijem [1]. U skupinu prometnih entiteta spadaju

objekti za prijevoz ili prijenos transportiranih entiteta, kao što su cestovna vozila, željeznička

vozila, brodovi, zrakoplovi, bicikli, pješaci, itd. Za prometne entitete se često u literaturama

koristi termin prometna suprastruktura. Transportirani entiteti su objekti koji se prevoze ili

prenose pomoću prometnih entiteta. U transportirane entitete spadaju ljudi, roba i informacije.

Kako bi se prijevoz transportiranih entiteta mogao realizirati, nužno je postojanje mrežne

infrastrukture po kojoj se prometni entiteti mogu kretati. Mrežna infrastruktura omogućuje

pružanje prometne usluge, a odnosi se na cestovne prometnice, željezničke pruge, zračne i

vodne puteve, telekomunikacijske vodove i sl. Mrežna infrastruktura se u literaturama također

definira i kao prometna infrastruktura. Prema izvoru [1], prometnu infrastrukturu čine prometni

putovi, čvorišta, objekti i oprema koja je fiksirana za određeno mjesto i služi odvijanju prometa,

odnosno proizvodnji prometne usluge.

Vozila, brodovi

zrakoplovi itd.

Ljudi, roba,

informacije

Mrežna infrastruktura

(prometnice)Aktivnosti

Trans

port Prom

et

Slika 1: Temeljna povezanost prometa, transporta i sustava aktivnosti

Izvor [Bošnjak, I., Badanjak, D.: Osnove prometnog inženjerstva, Sveučilište u Zagrebu, Zagreb, 2005.]

6

Transport (prijevoz1) je specijalizirana djelatnost koja pomoću prometne suprastrukture

(prometnih entiteta) i prometne infrastrukture omogućuje proizvodnju prometne usluge. Izraz

transport ima međunarodno značenje, nastao je od lat. riječi transportare koja znači prenositi i

novolatinske riječi transportus značenju prijevoz, prevoženje, prenošenje [2].

Transport se može definirati kao djelatnost pružanja prometne usluge. Obavljajući

prometnu usluge (prevozeći robu), transport organizirano savladava prostorne i vremenske

udaljenosti. Transport nije vezan samo za određeno mjesto, već je njegova uloga u

prevladavanju udaljenosti i određenim vremenskim periodima. Kao takva, prometna usluga se

ne može skladištiti, kao što je to slučaj u drugim djelatnostima s gotovim proizvodima. U

hrvatskom jeziku se riječ transport često poistovjećuje s riječi promet, što nije pravilno. Promet

je širi pojam od transporta, i ne odnosi se na isto značenje, pa samim time te dvije riječi nisu

sinonimi.

Prijevozna logistika obuhvaća planiranje, upravljanje i nadzor nad svim fizičkim

procesima premještanja robe (putnika) i svim logističkim procesima koji se odnose na tok

informacija od izvorišta do odredišta [3]. Logistika je širi pojam od prometa, što je slikovito

prikazano na slici 2, te se odnosi na sve aktivnosti prije, za vrijeme i nakon samog prijevoza, s

ciljem smanjenja cijena, troškova i marži. Logistika zapravo podiže kvalitetu prometne usluge

na višu razinu, dok istovremeno smanjuje cijenu prometnih usluga i povećava dostupnost

krajnjim korisnicima.

Slika 2: Prikaz odnosa pojmova prijevoz, promet i logistika

Izvor [Protega, V.: Prijevozna logistika I, materijali s predavanja, Fakultet prometnih znanosti, Zagreb, ak.

godina 2013./14.]

1 Riječi „transport“ i „prijevoz“ = sinonimi.

7

Tehnologija prometa je sintagma koja označava znanstveno polje i djelatnost

proizvodnje prometnih usluga. U okviru tehnologije prometa istražuju se procesi pripreme,

provedbe i završavanja prijevoza i prijenosa, odnosno zakonitosti eksploatacije i preventivnog

održavanja prometne infrastrukture i suprastrukture. Opća tehnologija prometa proučava

temeljne zakonitosti prijevoza ili prijenosa transportnih entiteta neovisno o prometnoj grani ili

modu prijevoza ili prijenosa. Na poopćenoj razini mogu se identificirati tehnologije vezane uz

putnički promet, teretni promet i informacijski promet [1].

Tehnika prometa je orijentirana na projektiranje, konstrukciju, izgradnju i investicijsko

održavanje prometne infrastrukture (prometnice, fiksni objekti i uređaji) i suprastrukture

(prijevozna i prekrcajna sredstva, itd.) [1].

Za potrebe analize raskrižja, prometnica i prometnih (gradskih) mreža potrebno je

definirati prometne veličine kao što su: prometni tok, protok vozila, propusna moć, gustoća

prometnog toka, razina uslužnosti, stupanj opterećenja, stupanj zasićenja, itd. Pri analizi

raskrižja u ovome diplomskom radu bit će korištena većina navedenih prometnih veličina. Neke

od veličina će biti detaljno definirane u poglavljima koja slijede, dok će se osnovne prometne

veličine kao što su prometni tok, protok vozila, gustoća prometnog toka, propusna moć, vrijeme

čekanja, razina uslužnosti, definirati u nastavku.

Prometni tok čini niz prometnih entiteta (vozila) što se organizirano kreću prometnicom

uz odgovarajuće razmake tako da ne dolazi do kolizije (ili je vjerojatnost kolizije prihvatljivo

mala) [1]. Jednostavnije definirano, prometni tok čini više vozila koja se kreću prometnim

putem u nekom određenom poretku. Prometni tok je osnovna prometna veličina iz koje se mogu

analizirati i izvoditi druge prometne veličine. Postojanje prometnog toka je primarni uvjet za

provođenje analize raskrižja, prometnica ili mreža. Termin prometni tok definiran je i Zakonom

o sigurnosti prometa na cestama [4], te glasi: prometni tok je istodobno kretanje više vozila

cestom u istom smjeru.

Protok vozila predstavlja broj vozila koja prođu kroz promatrani presjek prometnice u

jedinici vremena u jednom smjeru za jednosmjerne prometnice ili u oba smjera za dvosmjerne

prometnice [5]. Za određivanje protoka vozila najčešće se uzima broj vozila koja prijeđu

određeni presjek ceste u jednome satu. Jednadžba za izračun protoka vozila glasi:

Q = G · V [voz/h] [6]

8

gdje je: Q – protok vozila [voz/h],

G – gustoća prometnog toka [voz/km],

V – brzina prometnog toka [km/h].

U prometnim analizama koriste se veće vremenske jedinice od jednog sata, kao što su

PDP (prosječni dnevni promet) i PGDP (prosječni godišnji dnevni promet). PDP je prosječni

dnevni promet koji označava broj vozila koja prijeđu određeni presjek ceste u vremenskom

periodu od 24 sata ili jednog dana. PGDP je prosječni godišnji dnevni promet i on označava

broj vozila kroz odabrani presjek ceste u vremenskom periodu od 365 dana. PGDP je često

korišten podatak o protoku vozila u opsežnijim prometnim analizama, kao što su prometne

studije gradova, upravo zbog varijacija broja vozila na dnevnoj i mjesečnoj bazi. Izračun

PGDP-a je prilično jednostavan, a formula za izračun glasi:

PGDP = 𝑢𝑘𝑢𝑝𝑛𝑜 𝑣𝑜𝑧𝑖𝑙𝑎 𝑔𝑜𝑑𝑖š𝑛𝑗𝑒

365 𝑑𝑎𝑛𝑎 [vozila/dan]. [6]

Koncentracija ili gustoća prometnog toka je količina ili broj entiteta što se nalazi na

promatranom mrežnom elementu u određenom vremenu promatranja [1]. Nešto jednostavnija

definicija proizlazi iz izvora [5]. Gustoća prometnog toka je broj vozila na jedinicu duljine

prometnice, po prometnoj traci, po smjerovima za jednosmjerne prometnice, odnosno u oba

smjera za dvosmjerne prometnice. Pojam gustoće vezan je prostorno za odsjek ili prometnu

dionicu, a vremenski za trenutno stanje.

Gustoća prometnog toka dobiva se brojanjem vozila koja se u jednom trenutku nalaze

na odabranom odsječku ceste. Brojanje vozila može se obaviti vizualno (osobno) ili pomoću

različitih tehnoloških uređaja kao što su kamere. Gustoća prometnog toka može se izračunati

prema formuli opće zakonitosti za idealni prometni tok:

Q = G · V [voz/h], odnosno G = 𝑄

𝑉 [voz/km] [6]

gdje je: G – gustoća prometnog toka [voz/km],

V – brzina prometnog toka [km/h],

Q – protok vozila [voz/h].

Propusna moć ceste je najveći broj vozila koja mogu proći u jedinici vremena kroz

promatrani presjek ceste [6]. Propusna moć je jedna od najvažnijih prometnih veličina za izradu

prometnih analiza i za donošenje bitnih inženjerskih zaključaka. U nekim literaturama umjesto

9

izraza propusna moć (C) koristi se izraz zasićen tok (S). Formula za izračun propusne moći

ceste na jednom prometnom traku u broju vozila za jedan sat glasi:

C = 1000 ·𝑉

𝑎 [voz/h] [6]

gdje je: C – propusna moć prometnog traka [voz/h],

V – brzina vožnje vozila [km/h],

a – sigurnosni razmak između vozila u kretanju [m].

Propusna moć se određuje za svaki prometni trak ceste. Ukoliko postoji više prometnih

traka na prometnici, propusna moć pojedinog prometnog traka se smanjuje proporcionalno

porastu broja prometnih traka, te se izračunava prema formuli:

Cn = γ · n · C [voz/h] [6]

gdje je: Cn – propusna moć više prometnih trakova,

n – broj prometnih trakova,

γ – redukcijski koeficijent broja prometnih trakova.

Iznos redukcijskog koeficijenta broja prometnih trakova prikazan je u tablici 1, za broj

prometnih trakova od 1 do 4.

Tablica 1: Odnos vrijednosti koeficijenta γ i broja prometnih trakova

Broj prometnih trakova n 1 2 3 4

Redukcijski koeficijent γ 1,00 0,9 0,75 - 0,78 0,60 - 0,65

Izvor [ Legac, I.: Cestovne prometnice 1, Fakultet prometnih znanosti, Zagreb, 2006.]

Budući da prometni tok nije homogen2, pri izračunu propusne moći uzimaju se različiti

korekcijski faktori koji u konačnici smanjuju vrijednost propusne moći. Formula za izračun

propusne moći, te definiranje korekcijskih faktora bit će prikazano u nastavku u poglavlju 4.5.

Vrijeme čekanja je vrijeme u kojem sudionik u prometu miruje, odnosno čeka na

prolazak raskrižjem [7]. Prosječno vrijeme čekanja vozila na raskrižju (privozima) je osnovni

2 Homogen tok je u potpunosti sastavljen od jedne vrste motornih vozila koja imaju potpuno iste karakteristike.

10

element na temelju kojeg se određuje razina uslužnosti raskrižja ili prometne mreže. Prometnim

inženjerima je jedan od glavnih ciljeva pri rješavanju prometnih problema (rekonstrukcijama

raskrižja ili prometnih mreža), smanjivanje vremena čekanja vozila. Smanjivanje vremena

čekanja vozila donosi brojne koristi, kao što su: smanjivanje vremena putovanja, povećanje

brzine putovanja, smanjenje buke i emisije ispušnih plinova, povećanje ekonomske

učinkovitosti prometnog sustava, i sl. Vrijednosti dopuštenih prosječnih vremena čekanja

vozila, izraženih u sekundama, za određenu razinu uslužnosti raskrižja (LoS3) prikazane su u

tablici 2.

Tablica 2: Određivanje razine uslužnosti na temelju prosječnog vremena čekanja

LoS HCM 2000

A ≤ 10

B ˃ 10 - 20

C ˃ 20 - 35

D ˃ 35 - 55

E ˃ 55 - 80

F ˃ 80

Izvor [Highway Capacity Manual (HCM), Transportation Research Bord, National Reserch Council,

Washington D.C, USA 2000.]

Razina uslužnosti je prometna veličina koja ovisi o većem broju faktora kao što su:

brzina vožnje, vrijeme putovanja, sloboda manevriranja, prekidi u prometu, udobnost vožnje,

sigurnost vožnje i troškovi iskoristivosti vozila [6]. Razina uslužnosti se određuje na temelju

vrijednosti prosječnog vremena čekanja vozila, a postoji 6 različitih razina uslužnosti koje su

klasificirane slovima od A do F:

razina uslužnosti A: uvjeti slobodnog toka, s velikim brzinama, malom

gustoćom i punom slobodom manevriranja,

razina uslužnosti B: uvjeti slobodnog prometnog toka, s brzinama koje su samo

djelomično ograničene gustoćom prometa,

razina uslužnosti C: stanje stabilnog prometnog toka, s ograničenim brzinama i

ograničenom mogućnošću manevriranja,

razina uslužnosti D: stanje prometnog toka koje se približava nestabilnom

toku, s bitno ograničenim brzinama i malom mogućnošću manevriranja,

3 LoS – eng. Level of Service = razina uslužnosti

11

razina uslužnosti E: stanje nestabilnog toka s vožnjom u koloni, pri čemu je

gustoća približna zagušenju, a protok jednak propusnoj moći, pa su mogući

povremeni zastoji,

Razina uslužnosti F: stanje prisilnog toka, s brzinama koje su manje od

kritičnih, a protok se kreće od nule do vrijednosti koje su manje od propusne

moći [6].

Rep čekanja na semaforiziranom raskrižju predstavlja broj vozila koja čekaju na

prolazak raskrižjem [7]. Rep čekanja može bitno utjecati na odvijanje prometa na raskrižju, te

ga je potrebno na vrijeme uočiti i pokušati smanjiti. Posljedice repa čekanja moguće je vidjeti

ukoliko je na raskrižju prekratak dodatni prometni trak za lijevo ili desno skretanje (najčešće

lijevo skretanje), čime vozila koja više nisu u mogućnosti ući u dodatni trak za skretanje zbog

njegove popunjenosti, ostaju na traku za ravno i time stvaraju tzv. čep koji onemogućuje

normalno odvijanje prometnog toka na raskrižju. Ukoliko postoji takva situacija, potrebno je

produžiti dodatni prometni trak ovisno o prometnoj potražnji određenog raskrižja. Još jedan od

problema repa čekanja manifestira se u utjecaju repa čekanja na ostala raskrižja. Naime, ako su

raskrižja u gradskoj sredini vrlo blizu, rep čekanja jednog raskrižja može vrlo lako utjecati na

susjedno raskrižje čime onemogućuje normalno odvijanje prometnog toka na tom raskrižju.

Rješenje u tom slučaju može se tražiti u izmjeni signalnog plana raskrižja, u smislu povećanja

trajanja faze za skupinu vozila koja stvaraju povećani rep čekanja.

Radi što lakšeg razumijevanja kasnije analize signalnog plana potrebno je najprije

definirati termine signalni pojam, signalni plan, te njegove osnovne elemente signalnog plana

kao što su faza i ciklus.

Signalni pojam, prema Zakonu o sigurnosti prometa na cestama [4], može imati sljedeća

stanja: zeleno, žuto, crveno, žuto – crveno, treptajuće žuto i treptajuće zeleno. Crveno svjetlo

označava zabranu prolaska. Zeleno svjetlo definira slobodan prolazak, dok žuto svjetlo,

upaljeno samostalno znači da vozilo ne smije prijeći crtu zaustavljanja niti smije ući u raskrižje,

ako se u trenutku kad se žuto svjetlo pojavi, nalazi na takvoj udaljenosti od prometnog svjetla

da se može na siguran način zaustaviti. Žuto svjetlo, upaljeno istodobno s crvenim svjetlom

označava skoru promjenu svjetla i pojavu zelenog svjetla, ali ne mijenja zabranu prolaska koja

je dana crvenim svjetlom. Žuto treptavo svjetlo obvezuje sve sudionike u prometu da se kreću

uz povećan oprez. Zeleno treptavo svjetlo služi za upozorenje sudionika u prometu na skori

prestanak slobodnog prolaska i na pojavu žutog, odnosno crvenog svjetla [4].

12

Signalni plan je grafički prikaz trajanja svjetlosnih signalnih pojmova [7]. Signalni plan

se još naziva i plan izmjene signala, a prema signalnom planu može se vidjeti redoslijed

odvijanja faza u ciklusu, smjer kretanja vozila za koje se odnosi pojedina faza, trajanje žutog i

crvenog svijetla za pojedinu skupinu vozila, i sl.

Signalni ciklus je vremenski period potreban da se obavi cijela sekvenca izmjene

definiranih signalnih intervala/faza, odnosno ciklus predstavlja trajanje jednostrukog isteka

signalnog plana [9]. Ciklus se može definirati i kao vrijeme koje protekne od trenutka paljenja

jednog signalnog pojma na raskrižju (pr. zeleno za skupinu vozila V1), do ponovnog paljenja

tog istog signalnog pojma na raskrižju. Na raskrižjima je moguće uočiti različito trajanje

ciklusa, ovisno o veličini raskrižja, broju faza i sl. Trajanje ciklusa, kod raskrižja s fiksnim

signalnim planom, najčešće je od 60 s do 130 s. Duljina trajanja ciklusa u ovisnosti prema broju

faza, prema HCM priručniku (Highway Capacity Manual), prikazana je na slici 3. Kod

adaptivnog upravljanja vrijeme trajanja ciklusa je promjenjivo ovisno o aktualnoj prometnoj

potražnji na raskrižju.

Slika 3: Prikaz duljine ciklusa u ovisnosti o broju faza

Izvor [Highway Capacity Manual (HCM), Transportation Research Bord, National Reserch Council,

Washington D.C, USA 2000.]

Faza je dio ciklusa u kojem pojedini prometni tokovi imaju istovremeno slobodan prolaz

[7]. Na manjim raskrižjima (T – raskrižja), ciklus se može sastojati od dvije faze, dok je na

većim, klasičnim četverokrakim raskrižjima odvijanje prometa najčešće regulirano s tri ili četiri

faze. Postoje slučajevi u kojima se promet regulira u pet ili čak šest faza, ali takvi slučajevi su

rijetki i ne preporučuju se zbog izgubljenog vremena koje se manifestira kod izmjene pojedinih

faza.

13

3. Funkcionalno područje upravljanja prometom

Inteligentni transportni sustavi (ITS4) su vrlo mlada znanstvena disciplina koja je nastala

kao odraz razvoja tehnologije i njezine primjene u prometu. ITS ima značenje novoga kritičnog

pojma koji mijenja pristup i trend razvoja prometne znanosti i tehnologije transporta ljudi i roba

tako da se postiže rješavanje rastućih problema zagušenja prometa, onečišćenja okoliša,

učinkovitosti prijevoza, sigurnosti i zaštite ljudi i roba u prometu [10].

Jedna od definicija ITS-a prema izvoru [10], glasi: ITS je holistička, upravljačka i

informacijsko-komunikacijska (kibernetska) nadgradnja klasičnog sustava prometa i transporta

kojim se postiže znatno poboljšanje odvijanja prometa, učinkovitiji transport putnika i roba,

poboljšanje sigurnosti u prometu, udobnost i zaštita putnika, manja onečišćenja okoliša, itd.

Iz definicije ITS-a može se zaključiti da ITS ima širok spektar djelovanja u prometnom

sustavu, te da se primjenom ITS-a mogu postići razne koristi (slika 4) u prometno-tehničkom

smislu, ekološkom i ekonomskom smislu, ali i u smislu povećanja sigurnosti roba i putnika u

prometnom sustavu. Na slici 5 može se vidjeti da ITS nije jednoznačni pojam već da je ITS

napredan koncept rješavanja prometnih problema, znanstvena disciplina, skup tehnologija, ali

i tzv. pokret ITS udruga. ITS zauzima sve važnije mjesto u prometu kao znanost koja pruža

mnoge koristi za cjelokupni prometni sustav.

Slika 4: Shematski prikaz učinaka ITS-a

Izvor [Bošnjak, I.: Inteligentni transportni sustavi – ITS I, Fakultet prometnih znanosti, Zagreb, 2006.]

4 ITS eng. Intelligent transport systems – inteligentni transportni sustavi

14

ITS

napredni koncept

rješavanja prometnih

problema

znanstvena

disciplina

(studijski program)

skup tehnologija "pokret" ITS udruga

Slika 5: Shematski prikaz značenja termina ITS

Izvor [Bošnjak, I.: Inteligentni transportni sustavi – ITS I, Fakultet prometnih znanosti, Zagreb, 2006.]

3.1 Funkcionalna područja usluga ITS-a

Pojam ITS prvi put je ušao u upotrebu 90-tih godina 20. stoljeća. Od tada pa do danas

ITS se razvija u sve većim razmjerima i poprima sve značajniju ulogu u prometnom sustavu. U

domeni ITS-a razvijaju se inteligentna vozila, inteligentne prometnice, bežične "pametne"

kartice za plaćanje cestarina, dinamički navigacijski sustavi, adaptivni sustavi semaforiziranih

raskrižja, učinkovitiji javni prijevoz, brza distribucija pošiljaka podržana Internetom,

automatsko javljanje i pozicioniranje vozila u nezgodi, biometrijski sustavi zaštite putnika, itd.

Svrha navedenih usluga je poboljšanje performansi prometnog sustava odnosno kvalitete

transportnih usluga za krajnje korisnike [10].

Prema ISO5 klasifikaciji (ISO 14813-1:2007) postoji 11 funkcionalnih područja usluga

ITS-a [11]:

1. informiranje putnika,

2. upravljanje prometnom i operacijama,

3. usluge u vozilima,

4. prijevoz tereta,

5. javni prijevoz,

6. izvanredna stanja,

7. elektronička plaćanja u prometu,

5 ISO eng. International Standardization Organization – Međunarodna organizacija za standardizaciju

15

8. osobna sigurnost u cestovnom prometu,

9. nadzor vremenskih uvjeta i okoline,

10. upravljanje i koordinacija u slučajevima nesreća,

11. nacionalna sigurnost.

Za problematiku ovog diplomskog rada najvažnije funkcionalno područje je upravljanje

prometom i operacijama. U navedeno područje spadaju: vođenje prometa, upravljanje

incidentnim situacijama u prometu, upravljanje potražnjom, upravljanje i održavanje

transportne infrastrukture, te identifikacija prekršitelja. Od navedenih usluga najvažnija usluga

vezana za temu ovog diplomskog rada je usluga vođenja prometa koja se odnosi na upravljanje

prometnim tokovima u mreži gradskih prometnica, ali i izvan gradova. U domenu usluge

vođenja prometa pripadaju: adaptivno upravljanje prometnim svjetlima, promjenjive prometne

poruke, kontrola pristupa autocesti, kontrola brzine, upravljanje parkiranjem itd [10].

Slika 6: ITS kao nadogradnja klasičnom prometnom sustavu

Izvor [www.etsi.org]

16

Neke od usluga ITS-a koje su dio funkcionalnih područja usluga, slikovito su prikazane

na slici 6, na kojoj se može vidjeti široki spektar utjecaja ITS usluga na prometni sustav u

cjelini, ali i na njegove pojedinačne komponente.

3.2 Inteligentno upravljanje prometom

Upravljanje je unaprijedno vođenje koje se primjenjuje kada je potrebno otkloniti

poremećajna djelovanja prije nego što ona pogoršaju ponašanje sustava. Upravljanje prometom

određuje razinu usluge kojom se ponuđeni prometni volumen može analizirati na određenoj

prometnici [10]. Brzina u mreži definirana je navedenim izrazom:

vm=f(Cm, PV, MT)t [10]

gdje je:

vm – brzina na mreži,

Cm – operativni kapacitet mrežnih elemenata,

PV – prometni volumen,

MT – upravljanje prometom,

t – vremenski okvir promatranja.

Inteligentnim upravljanjem prometom omogućuje se povećanje operativnog kapaciteta,

te davanje prednosti pojedinim skupinama vozila. Ključne operativne zadaće upravljanja

prometom su [10]:

kontrola pristupa na mrežu,

ublažavanje posljedica zagušenja na prometnicama i njihovim sučeljima

prema drugim modovima,

rješavanje uskih grla zbog incidentnih događaja,

postizanje zadovoljavajuće razine sigurnosti u prometu,

prometna logistika specijalnih sportskih, političkih, vjerskih, zabavnih

događaja,

17

kontrola nepovoljnih utjecaja na odvijanje prometnog toka (vremenske

neprilike, agresivna vožnja, itd.),

preraspodjela modova prema korištenju učinkovitijih modova javnog

prijevoza.

Inteligentna raskrižja su napredna rješenja adaptivnog upravljanja prometnim svjetlima

na raskrižju koja primjenjuju napredne detektore i kontrolne algoritme čime se znatno povećava

učinkovitost i fleksibilnost raskrižja. Detektori prikupljaju i šalju podatke o prolazu i brzini

vozila, te identificiraju nadolazeće vozilo koje se nalazi u „zoni dileme6“, čime upravljački

sustav prilagođava promjenu svjetlosnih signala. Posebno je važan sigurnosni učinak na

propuštanje vozila žurnih službi, te na raskrižjima gdje su veće brzine vozila [10]. Sustav

inteligentnog raskrižja povezan je s mnogim drugim podsustavima, kao što su: upravljanje

gradskim prometom, prioriteti javnom prijevozu, nadzor prometnih prekršaja, i sl. (slika 7).

Inteligentno raskrižje(kontrolor+signalna

oprema)

Prometni podaci s detektora

Razmjena drugih

podataka

Upravljanje gradskim prometom

Prioriteti javnom

prijevozu

Nadzor prometnih prekršaja

Slika 7: Shematski prikaz povezanosti inteligentnog raskrižja s drugim podsustavima

Izvor [Bošnjak, I.: Inteligentni transportni sustavi – ITS I, Fakultet prometnih znanosti, Zagreb, 2006.]

Inteligentna vozila i inteligentne prometnice omogućuju bitno višu razinu mrežnih

performansi i kvalitete usluge za krajnje korisnike u odnosu na dosadašnja rješenja vođenja

prometnog toka.

6 Zona dileme je zona ispred raskrižja u kojoj vozač odlučuje hoće li stati ili proći raskrižje u trenutku trajanja žutog signalnog pojma.

18

U odnosu na ustaljeni, odnosno fiksni način rada semafora, adaptivni sustav upravljanja

je kompleksniji, ali bitno učinkovitiji jer smanjuje ukupne vremenske gubitke i ostale

pokazatelje kvalitete sustava, kao što su vremena čekanja, veličine repa čekanja, prosječna

vremena putovanja zonom, rizik nastajanja prometnih nezgoda, maksimalno individualno

čekanje, maksimalna duljina repa oko raskrižja, itd.

Danas se koriste različiti sustavi adaptivnog upravljanja prometom, a neki od

najpoznatijih su [12]:

SCOOT (Split Cycle Offset Optimization Technique),

SCATS (Sydney Coordinated Adaptive Traffic System),

LA ATCS (LA DOT Adaptive Traffic Control System),

RHODES (Real Time Hierarchical Optimized Distributed Effective System),

ACS-Lite,

OPAC (Optimization Policies for Adaptive Control),

InSync.

Slika 8: Prikaz koristi pojedinih sustava adaptivnog upravljanja prometom

Izvor [Curtis, E.: Adaptive Signal Control Technology Overview, U.S. Department of Transportation, Federal

Highway Administration Office of Operations/Resource Center, 2010.]

19

Koristi pojedinih sustava adaptivnog upravljanja, izraženi kroz pokazatelje vremena

putovanja, vremena čekanja vozila, te broja zaustavljanja, prikazani su na slici 8. Pozitivni

učinci, odnosno koristi adaptivnog upravljanja prometom mogu se dodatno povećati

kombinacijom adaptivnog sustava upravljanja prometom s drugim ITS rješenjima (tablica 3),

kao što su [10]:

predputno i putno informiranje vozača,

upravljanje potražnjom,

upravljanje javnim prijevozom,

upravljanje žurnim službama.

Tablica 3: Prikaz koristi integracije adaptivnog upravljanja prometom s drugim ITS rješenjima

Adaptivno vođenje

prometa (ATC)

ATC + informiranje

vozača (DRI)

ATC+DRI+upravljanje

potražnjom (DM)

uštede vremena za osobna

vozila

do 20%

do 22% (na čitavom putu)

>22%

uštede vremena javnog

prijevoza

do 15%

do 20%

>20%

smanjenje onečišćenja

okoliša

5-7% lokalno

do 18% lokalno

do 8% globalno

do 21% lokalno

do 11% globalno

Izvor [Bošnjak, I.: Inteligentni transportni sustavi – ITS I, Fakultet prometnih znanosti, Zagreb, 2006.]

Osim navedenih koristi koje se manifestiraju u obliku smanjenja vremena putovanja

vozila, vremena čekanja, te broja zaustavljanja, adaptivno upravljanje prometom pozitivno

utječe i na sigurnost u prometu. Smanjenje broja stradalih u prometnim nesrećama i brži odziv

žurnih službi predstavljaju najveće koristi od uvođenja ITS-a. Neka od ITS rješenja koja znatno

smanjuju broj prometnih nesreća su [10]:

"Adaptive Signal Control" (adaptivno upravljanje signalizacijom): 18 % (SAD) do

30 % (EU),

"Speed Enforcement" (kamere za kontrolu brzine): 20 % (SAD) do 50 % (GB),

"Collision Warning" (upozoravanje na koliziju/sudar): 20 % do 50 %,

reduciranje vremena odziva i dolaska žurnih službi: 20 % do 40 %.

Kao posljedica smanjenja broja nesreća za očekivati je da će se smanjiti broj ozlijeđenih

i broj smrtno stradalih sudionika u prometu što bi trebalo biti značajan poticaj za korištenje ITS

usluga u još većem obujmu u odnosu na dosadašnje stanje.

20

4. Primjer primjene adaptivnog upravljanja na semaforiziranim

raskrižjima

Adaptivno upravljanje je upravljanje prometom na semaforiziranim raskrižjima na

temelju zahtjeva sudionika u prometu. Adaptivnim upravljanjem utječe se na signalni ciklus

tako da se vremenski ustaljen ciklus zamjenjuje ciklusom promjenjivog trajanja ovisno o

prometnoj potražnji na raskrižju [14]. Zahtjevima korisnika, preko detektorskih petlji, kamera,

senzora i sl., definira se redoslijed izmjene faza u ciklusu, trajanje pojedinih faza, davanje

prioriteta pojedinim skupinama vozila i sl..

Adaptivnim upravljanjem moguće je postići bolju propusnu moć raskrižja, smanjiti

vremena čekanja na privozima, te samim time povećati razinu uslužnosti raskrižja. Kako bi se

što bolje prikazale prednosti adaptivnog upravljanja na semaforiziranim raskrižjima, te utjecaj

adaptivnog upravljanja na poboljšanje kvalitete gradskog prometnog sustava, potrebno je sustav

implementirati na postojeće raskrižje. Za ovaj diplomski rad izabrano je raskrižje avenije

Marina Držića – ulice Prisavlje – ulice Milke Trnine koje se nalazi u jugoistočnom dijelu grada

Zagreba. Smještaj raskrižja na karti prikazan je na slici 3. Na navedenom raskrižju bit će

implementirana dva simulacijska modela adaptivnog upravljanja prometom na raskrižju, čime

će se prikazati različite mogućnosti korištenja adaptivnog upravljanja prometom na raskrižjima.

Slika 9: Prikaz položaja raskrižja na karti

Izvor: www.geoportal.dgu.hr

21

Implementacijom sustava na postojeće raskrižje dobit će se podaci na temelju kojih će

se moći napraviti analize. Za implementaciju sustava koristit će se mikrosimulacijski program

PTV Vissim u kojem će se napraviti simulacijski modeli postojećeg stanja i stanja s adaptivnim

upravljanjem prometnom. Da bi se izradili simulacijski modeli potrebno je analizirati osnovne

elemente postojećeg stanja raskrižja kao što su: opće karakteristike i položaj raskrižja, broj

vozila (na temelju podataka o brojanju prometa), analiza postojećeg signalnog plana, i sl. Na

temelju dobivenih podataka potrebno je izraditi matricu zaštitnih međuvremena, definirati sve

realno moguće faze na raskrižju, definirati broj i položaj detektorskih petlji, definirati logičke

uvjete, te izraditi algoritam rada sustava adaptivnog upravljanja prometom.

4.1 Analiza prometno – tehničkih elemenata postojećeg stanja

Raskrižje Marina Držića – ulice Prisavlje – ulice Milke Trnine sastoji se od četiri

privoza, od kojih se glavni smjer kretanja vozila, odnosno glavna cesta proteže od sjevera prema

jugu i obrnuto. Taj glavni smjer kretanja vozila predstavlja avenija Marina Držića. Sporedni

privozi su spojeni na glavni privoz pod približno pravim kutem od 90°, a predstavljaju ih ulica

Prisavlje sa zapada i ulica Milke Trnine s istoka. Na raskrižju se nalaze dva pješačka prijelaza

koja prelaze preko istočnog i zapadnog privoza, dok se ispod sjevernog privoza nalazi

pothodnik za pješake. Kako se raskrižje ne nalazi u strogom centru grada, koncentracija pješaka

na raskrižju nije velika, te sami broj pješaka ne predstavlja problem pri daljnjoj analizi. Kroz

raskrižje prolazi i tramvajska pruga koja je odvojena od prometnih traka, a proteže se avenijom

Marina Držića. Na sjevernom privozu nalaze se tramvajska stajališta za jedan i drugi smjer

kretanja tramvaja. U neposrednoj blizini raskrižja nalaze se i autobusna stajališta koja su

smještena iza raskrižja i imaju izvedena ugibališta te tako ne utječu na odvijanje prometnog

toka. Prikaz raskrižja izrađen programom AutoCad može se vidjeti na slici 10. Na temelju

ovakvog prikaza raskrižja može se jasno vidjeti prostorni obuhvat raskrižja koje se analizira.

Isto tako mogu se vidjeti osnovni elementi raskrižja kao što su oblik raskrižja, veličina raskrižja,

broj privoza, broj prometnih traka, raspodjela prometnih traka po privozu, broj i položaj

pješačkih prijelaza i dr.

22

Slika 10: Prostorni obuhvat predmeta analize – raskrižja

Na slici 11, na kojoj je prikazana raspodjela prometnih traka na raskrižju, može se vidjeti

broj traka pojedinog privoza te namjenu traka. Zapadni privoz koji je numeriran brojem 1,

sastoji se od tri prometne trake od koje je jedna prometna traka za lijeva, jedna za ravno i jedna

za desno skretanje. Južni privoz se sastoji od tri prometne trake za ravno i jedne za lijevo

skretanje. Na tom privozu postoji i zasebna traka za desno skretanje, ali ona je odvojena od

spomenutih traka i njezin tok nije reguliran semaforima pa ona ne utječe na daljnju analizu.

23

Istočni privoz se sastoji od tri prometne trake kao i zapadni privoz, te ima po jednu prometnu

traku za lijevo, desno i ravno. Posljednji privoz je sjeverni privoz koji je numeriran brojem 4, a

sastoji se od dvije prometne trake za ravno, jedne za ravno i desno i jedne prometne trake za

lijevo skretanje.

Slika 11: Raspodjela prometnih traka na raskrižju

Stvarni situacijski prikaz pojedinih privoza može se vidjeti na slikama 12, 13, 14, 15.

Isto tako, na slikama se može vidjeti položaj semaforskih lanterni i prometnih znakova na

pojedinom privozu.

Slika 12: Sjeverni privoz raskrižja

24

Slika 13:Južni privoz raskrižja

Slika 14: Zapadni privoz raskrižja

25

Slika 15: Istočni privoz raskrižja

4.2 Analiza podataka o brojanju prometa

Brojanje prometa predstavlja jedan od glavnih ulaznih podataka pri prometnom

planiranju i projektiranju. Podaci dobiveni brojanjem prometa predstavljaju stvarnu, trenutačnu

sliku dinamike prometnih tokova na raskrižju. Iz takvih podataka dobiva se točna slika o

prometnim zahtjevima unutar zone promatranog raskrižja. Prilikom brojanja prometa vrlo je

bitno odrediti vremenski period brojanja koji mora obuhvatiti vršne periode, tj periode u kojima

je najveće prometno opterećenje. Brojanja se mogu provoditi tijekom jednog ili više dana,

kontinuirano ili prekidno. Isto tako, unutar dana može se obaviti brojanje prometa u pojedinim

vremenskim intervalima ili kontinuirano tijekom cijelog dana. Postoje različiti načini brojanja

prometa na raskrižjima. Neki od postojećih načina brojanja prometa su: ručno, automatsko,

kamerom, satelitsko, i slično [15].

Brojanje prometa za ovaj diplomski rad obavljeno je ručno u dva vremenska intervala,

jutarnjem i poslijepodnevnom. Brojanje prometa obavljeno je u utorak 19.11.2013. godine.

Vrijeme na dan brojanja je bilo oblačno bez padalina, te kao takvo ne utječe na kvalitetu

dobivenih podataka (brzina vozila, razmak između vozila i sl.). Skupine vozila u koje su

razvrstana vozila su automobili, teška teretna vozila, autobusi i tramvaji.

26

4.2.1 Analiza jutarnjeg vršnog sata

Brojanje prometa za jutarnji vršni sat obavljeno je u vremenskom periodu od 06:15 do

09:30 sati. Odabran je duži vremenski interval brojanja prometa kako bi se dobili što detaljniji

i kvalitetniji podaci za daljnju analizu. Rezultati brojanja prometa u jutarnjem terminu brojanja

prikazani su u tablici 4. Na temelju tih podataka napravljen je grafikon koji jasnije pokazuje

vrijednosti dobivene brojanjem. Na grafikonu 1 može se vidjeti ukupan broj vozila po 15

minutnim intervalima. Vrijednosti broja vozila, od početka brojanja, rastu svakim intervalom

sve do intervala 07:30 – 07:45 h, koji predstavlja vršni interval u jutarnjem vremenskom

periodu brojanja prometa. Nakon tog intervala vrijednosti broja vozila se smanjuju. U vršnom

15 minutnom intervalu izbrojano je 1751 vozilo, dok ukupan broj vozila u jutarnjem vršnom

satu iznosi 6463 vozila.

Tablica 4: Prikaz rezultata brojanja prometa za jutarnje brojanje

Smjer

Vrijeme l i jevo Tv bus ravno Tv bus tram desno Tv bus pl.kruž. Tv lijevo Tv bus ravno Tv bus tram desno Tv bus pl.kruž. Tv

6:30 6 2 0 153 13 1 4 22 0 0 2 2 13 0 0 332 4 0 2 5 0 0 5 0

6:45 8 1 0 195 3 0 4 24 0 0 0 0 16 0 0 517 14 2 4 9 0 0 2 0

7:00 20 0 0 281 8 5 8 41 0 0 1 0 36 0 0 593 9 1 5 14 0 0 3 0

7:15 23 0 0 339 8 4 6 41 1 0 3 0 27 0 0 691 10 1 5 34 0 0 3 3

7:30 24 1 0 414 4 5 6 45 0 0 6 0 54 0 0 768 9 0 6 43 0 0 3 0

7:45 30 0 0 515 5 2 2 87 1 0 1 0 62 0 0 697 7 2 4 103 0 0 1 0

8:00 31 0 0 468 8 0 7 104 1 0 2 0 88 0 0 543 10 1 6 81 0 0 2 0

8:15 43 0 0 445 14 2 4 84 1 0 2 0 53 0 0 509 8 2 6 65 0 0 4 0

8:30 21 0 0 398 9 1 5 78 1 0 6 0 67 0 0 520 15 1 6 71 0 0 6 0

8:45 24 0 0 411 10 1 6 57 1 0 6 1 61 0 0 525 9 1 5 37 0 0 3 0

9:00 26 3 0 392 12 3 6 60 0 0 4 0 38 0 0 498 12 0 5 34 0 0 8 0

9:15 34 1 0 321 11 3 6 47 0 0 3 1 34 0 0 409 14 1 7 15 0 0 1 0

9:30 25 0 0 348 8 0 5 57 1 0 1 0 49 0 0 439 12 0 4 13 0 0 12 0

4 - 3 4 - 2 4 - 1 4 - 4 2 - 1 2 - 4 2 - 3 2 - 2

PRIVOZ SJEVER PRIVOZ JUG

l i jevo Tv bus ravno Tv bus desno Tv bus lijevo Tv bus ravno Tv bus desno Tv bus

15 1 0 4 0 0 19 1 1 12 0 0 5 0 0 11 0 0 635

45 1 0 2 0 0 44 1 0 13 1 0 4 0 0 30 0 0 940

48 0 0 6 0 0 39 0 0 16 0 0 7 0 0 23 0 0 1164

65 1 0 10 0 0 40 0 0 24 0 0 10 0 0 32 1 0 1382

58 2 0 17 0 0 58 0 0 31 0 0 11 0 0 48 0 0 1613

48 1 0 24 0 0 58 0 0 37 0 0 21 0 0 43 0 0 1751

42 0 0 32 0 0 127 0 0 38 0 0 25 0 0 32 0 0 1648

52 0 0 26 0 0 62 1 0 18 0 0 20 0 0 30 0 0 1451

34 0 0 17 0 0 71 0 0 26 0 0 28 0 0 29 0 0 1410

45 0 0 20 0 0 56 1 0 26 0 0 24 0 0 31 0 0 1361

53 1 0 17 0 0 68 1 0 20 0 0 24 0 0 33 0 0 1318

52 0 0 8 0 0 62 1 0 14 0 0 14 0 0 30 0 0 1089

48 2 0 16 1 0 60 1 0 28 0 0 23 0 0 24 0 0 1177

3 - 1 3 - 41 - 4 1 - 3 1 - 2 3 - 2 Ukupno

PRIVOZ ZAPAD PRIVOZ ISTOK

27

Na grafikonu 1 crvenom bojom su označeni intervali koji predstavljaju jutarnji vršni sat,

pa se može zaključiti da je jutarnji vršni sat na analiziranom raskrižju u periodu od 07:15 –

08:15 sati. Dobiveni podaci nisu iznenađujući jer upravo u tom vremenskom periodu najviše

ljudi putuje na posao pa se manifestira veća koncentracija vozila na raskrižju.

Grafikon 1: Prikaz rezultata jutarnjeg brojanja prometa prema 15 minutnim intervalima

4.2.2 Analiza poslijepodnevnog vršnog sata

Brojanje prometa za poslijepodnevni vršni sat obavljeno je u vremenskom periodu od

15:00 do 18:15 sati. Isto kao i u jutarnjem brojanju prometa, za poslijepodnevno brojanje

odabran je duži vremenski interval brojanja prometa kako bi se dobili kvalitetniji podaci za

analizu. Rezultati brojanja prometa u poslijepodnevnom terminu prikazani su u tablici 5. U

vršnom 15 minutnom intervalu izbrojano je 1894 vozila, dok ukupan broj vozila u

poslijepodnevnom vršnom satu iznosi 7127 vozila.

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

635

940

1164

1382

16131751

1648

1451 1410 1361 1318

10891177

Bro

j vo

zila

15 minutni vremenski intervali

Vrijednosti jutarnjeg brojanja prometa

28

Tablica 5: Prikaz rezultata brojanja prometa za poslijepodnevno brojanje

Smjer

Vrijeme l i jevo Tv bus ravno Tv bus tram desno Tv bus pl.kruž. Tv lijevo Tv bus ravno Tv bus tram desno Tv bus pl.kruž. Tv

15.15 52 0 0 534 8 3 5 88 0 0 3 0 41 0 0 395 5 0 5 17 0 0 8 0

15:30 30 0 0 658 10 1 7 71 0 0 6 0 48 0 0 402 5 0 6 20 0 0 17 0

15:45 38 0 0 686 8 3 6 97 0 0 2 0 44 0 0 451 7 1 6 19 0 0 24 1

16:00 34 0 0 671 6 1 4 112 0 0 5 1 49 0 0 427 11 2 5 23 0 0 18 1

16:15 38 0 0 704 4 1 6 85 0 0 3 0 55 0 0 496 8 2 6 22 0 0 17 0

16:30 47 0 0 777 6 3 5 77 1 0 2 0 61 1 0 489 5 3 6 32 0 0 20 0

16:45 49 0 0 746 5 1 4 96 0 0 2 1 54 0 0 418 4 4 6 26 0 0 20 0

17:00 35 0 0 664 11 1 7 99 0 0 7 0 47 0 0 407 5 4 5 26 0 0 18 0

17:15 37 1 0 612 6 2 6 68 0 0 6 0 32 0 0 403 10 1 6 28 0 0 9 0

17:30 36 0 0 561 3 2 6 77 0 1 4 0 43 0 0 407 4 1 7 25 0 0 27 0

17:45 39 0 0 511 5 1 6 73 0 1 2 0 43 0 0 397 7 0 5 24 0 0 11 0

18:00 33 0 0 457 5 0 6 81 0 0 4 0 30 0 0 377 5 2 7 20 0 0 12 0

18:15 38 0 0 368 4 2 5 66 0 0 5 0 47 0 0 320 6 0 5 22 0 0 11 0

PRIVOZ SJEVER PRIVOZ JUG

4 - 3 4 - 2 4 - 1 4 - 4 2 - 1 2 - 4 2 - 3 2 - 2

l i jevo Tv bus ravno Tv bus desno Tv bus lijevo Tv bus ravno Tv bus desno Tv bus

64 0 0 20 0 0 98 1 0 44 0 0 22 0 0 35 0 0 1448

38 0 0 13 0 0 100 0 0 53 0 0 41 0 0 54 0 0 1580

39 0 0 22 0 0 95 0 0 52 0 0 36 0 0 28 2 0 1667

36 0 0 12 0 0 111 1 0 60 0 0 31 0 0 43 0 0 1664

63 0 0 11 0 0 149 0 0 62 0 0 36 0 0 35 0 0 1803

46 0 0 15 0 0 156 1 0 66 0 0 42 0 0 33 0 0 1894

51 0 0 17 1 0 123 0 0 67 0 1 39 0 0 31 0 0 1766

57 0 0 14 0 0 103 1 0 53 0 0 32 0 0 41 0 0 1637

47 1 0 9 0 0 93 0 0 47 0 0 22 0 0 35 0 0 1481

53 0 0 11 0 0 97 0 0 45 0 0 25 0 0 39 0 0 1474

58 0 0 14 0 0 78 0 0 46 0 0 30 0 0 37 0 0 1388

47 0 0 6 0 0 77 0 0 30 0 0 19 0 0 35 0 0 1253

39 1 0 20 0 0 76 0 0 29 0 0 15 0 0 19 0 0 1098

PRIVOZ ZAPAD PRIVOZ ISTOK

Ukupno1 - 4 1 - 3 1 - 2 3 - 2 3 - 1 3 - 4

Ukupan broj vozila po 15 minutnim intervalima prikazan je na grafikonu 2. Vrijednosti

broja vozila, od početka brojanja prometa, rastu svakim sljedećim intervalom sve do intervala

16:15 – 16:30 h, koji predstavlja vršni interval u poslijepodnevnom vremenskom periodu

brojanja prometa. Nakon tog intervala vrijednosti broja vozila se smanjuju sa svakim sljedećim

15 minutnim intervalom. Na grafikonu 2 crvenom bojom su označeni intervali koji

predstavljaju poslijepodnevni vršni sat, pa se može zaključiti da je poslijepodnevni vršni sat na

analiziranom raskrižju u periodu od 15:45 – 16:45 sati.

29

Grafikon 2:Prikaz rezultata poslijepodnevnog brojanja prometa prema 15 minutnim intervalima

Na grafikonu 2 crvenom bojom su označeni intervali koji predstavljaju poslijepodnevni

vršni sat, pa se može zaključiti da je poslijepodnevni vršni sat na analiziranom raskrižju u

periodu od 15:45 – 16:45 sati. U vršnom 15 minutnom intervalu izbrojano je 1894 vozila, dok

ukupan broj vozila u poslijepodnevnom vršnom satu iznosi 7127 vozila.

4.2.3 Usporedba jutarnjeg i poslijepodnevnog vršnog sata

Za daljnju analizu potrebno je usporediti vrijednosti dobivene brojanjem prometa za

jutarnji i poslijepodnevni vršni sat. Bitno je odrediti u kojem je vršnom satu veće prometno

opterećenje, te koji su smjerovi kretanja vozila najopterećeniji za pojedini vršni sat.

Usporedba broja vozila u jutarnjem i poslijepodnevnom vršnom satu prikazana je na

grafikonu 3.. Na temelju te usporedbe može se vidjeti da je u poslijepodnevnom vršnom satu

kroz raskrižje prolazi 7127 vozila, dok u jutarnjem vršnom satu kroz raskrižje prolazi 6463

vozila. Iz ovog podatka može se zaključiti za je za vrijeme poslijepodnevnog vršnog sata veće

prometno opterećenje raskrižja te će se upravo te vrijednosti koristiti za daljnju analizu i

proračune.

Grafikon 3: Usporedba ukupnog broja vozila u jutarnjem i poslijepodnevnom vršnom satu

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

15.15 15:30 15:45 16:00 16:15 16:30 16:45 17:00 17:15 17:30 17:45 18:00 18:15

14481580

1667 16641803

18941766

1637

1481 14741388

1253

1098

Vrijednosti popodnevnog brojanja prometa

30

Kako bi se što bolje prikazalo opterećenje pojedinih smjerova kretanja u jutarnjem i

poslijepodnevnom vršnom satu, izrađen je težinski dijagram na temelju podataka o brojanju

prometa. Težinski dijagram predstavlja „krvnu sliku“ raskrižja, odnosno prikazuje ukupan broj

vozila koja su izbrojana u jutarnjem i poslijepodnevnom vršnom satu te njihove smjerove

kretanja. Dijagram za jutarnji vršni sat prikazan je na slici 16, te se na njemu može vidjeti da je

u tom periodu najopterećeniji smjer kretanja od juga prema sjeveru, dok je na slici 17 vidljivo

da je za poslijepodnevni vršni sat najopterećeniji smjer kretanja od sjevera prema jugu. Iz oba

dijagrama može se vidjeti da su smjerovi kretanja vozila u smjeru sjever – jug i jug sjever,

dominantni pravci kretanja vozila, te da sporedni privozi imaju znatno manji udio kretanja

vozila.

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

jutarnji vršni sat podnevni vršni sat

1613 1664

1751 1803

1648 1894

14511766

Bro

j vo

zila

45 - 60

30 - 45

15 - 30

0 - 15

Interval (min)

31

Slika 16: Prikaz težinskog dijagrama za jurarnji vršni sat

Slika 17: Prikaz težinskog dijagrama za poslijepodnevni vršni sat

32

4.3 Analiza postojećeg signalnog plana

Promet na analiziranom raskrižju regulira se pomoću svjetlosne signalizacije. Na

raskrižje nisu postavljeni senzori i detektorske petlje, te se odvijanje prometa regulira fiksnim

ciklusom. Postojeći signalni plan odvija se u tri faze, a signalne grupe koje imaju prednost

prolaska u pojedinoj signalnoj fazi prikazane su na slici 18. Trajanje ciklusa iznosi 130 s, dok

je ukupno izgubljeno vrijeme u ciklusu, prema postojećem signalnom planu 17 s (5 + 6 + 6).

Trajanje žutog svijetla je 3 s na svim privozima, dok je trajanje signala žuto – crveno 2 s.

Slika 18: Raspored signalnih grupa u postojećem signalnom planu

Na postojećem signalnom planu prikazanom na slici 19, može se vidjeti trajanje zelenog

svijetla za pojedinu signalnu grupu, te iznos zaštitnog međuvremena između pojedinih

signalnih faza. Trajanje zelenog svijetla za grupe vozila V2 i V4 u prvoj fazi je 66 s. Zeleno

svijetlo za pješake P1 i P3 i tramvaje T2 i T4, koji se također kreću u prvoj fazi, smanjeno je

zbog zaštitnog međuvremena i iznosi 53 s za tramvaje i 48 s za pješake. U drugoj fazi trajanje

zelenog svijetla za grupe vozila V2L i V4L iznosi 21 s, dok za grupe vozila V1D i V3D svijetli

dopunska zelena strelica u trajanju od 28 s. U trećoj, ujedno i zadnjoj fazi ciklusa, trajanje

zelenog svijetla za grupe vozila V1 i V3 iznosi 23 s. Na slici 20 prikazan je položaj semaforskih

laterni na raskrižju iz kojeg se može vidjeti smještaj laterni za pješake, vozila i tramvaje.

33

Slika 19: Prikaz postojećeg signalnog plana

Slika 20: Položaj semaforskih laterni na raskrižju

34

4.4 Matrica zaštitnih međuvremena

Zaštitno međuvrijeme predstavlja vrijeme između dvije konfliktne signalne grupe koje

slijede uzastopno. Matrica zaštitnih međuvremena je matrica koja sadrži vrijednosti svih

zaštitnih vremena konfliktnih signalnih grupa na raskrižju. Iz same definicije proizlazi i uloga

zaštitnog međuvremena, a to je omogućavanje sigurnog napuštanja raskrižja vozila koje je ušlo

u raskrižje na kraju zelenog vremena, u odnosu na vozilo koje će dobiti dozvolu za prolazak

[7].

Zaštitno međuvrijeme izračunava se prema formuli:

𝑡𝑧 = 𝑡𝑘 + 𝑡𝑝 = 𝑡𝑘 +Sp+lv

𝑉𝑝−

𝑆𝑛

𝑉𝑛 [8]

gdje je:

tz – zaštitno međuvrijeme,

tk – provozno vrijeme, odnosno vrijeme od trenutka kraja zelenog svijetla do početka

vremena pražnjenja,

tp – vrijeme pražnjenja, odnosno vrijeme potrebno da vozilo prijeđe put pražnjenja Sp

(točku kolizije Tk), brzinom pražnjenja vp,

tN – vrijeme naleta, odnosno vrijeme potrebno da sudionik kojem se upali zeleno svijetlo

prijeđe put naleta SN, brzinom naleta vn [7].

Slika 21: Prikaz parametara koji se uzimaju pri izračunu zaštitnog međuvremena

Izvor: [Lanović, Z.: Materijali za predavanja iz kolegija Cestovna telematika, Fakultet prometnih znanosti,

Zagreb ak. godina 2013./14.]

35

Matrica zaštitnih međuvremena vrlo je važna jer se na temelju te matrice mogu odrediti

potrebna zaštitna međuvremena pri izmjeni svih realno mogućih faza u ciklusu. Parametri koji

se uzimaju za izračun zaštitnog međuvremena prikazani su na slici 21. U konkretnom primjeru

analiziranog raskrižja, linije pražnjenja i naleta na temelju kojih je izvršeno računanje zaštitnih

međuvremena za konfliktne signalne grupe unutar raskrižja mogu se vidjeti na slici 22.

Slika 22: Prikaz linija pražnjenja i naleta unutar raskrižja

Izračunom vrijednosti trajanja zaštitnih međuvremena za sve konfliktne signalne grupe

dobivena je matrica zaštitnih međuvremena prikazana u tablici 6. Kod promjene redoslijeda

odvijanja faza na raskrižju, potrebno je znati vrijednosti zaštitnih međuvremena kako bi se

moglo odrediti vrijeme između dvije faze koje je dovoljno za sigurno odvijanje prometa na

raskrižju. Kod adaptivnog upravljanja prometom potrebno je definirati izmjene svih realno

mogućih faza pa će se vrijednosti zaštitnih međuvremena očitavati iz matrice zaštitnih

međuvremena.

36

Tablica 6: Matrica zaštitnih međuvremena

V1 V1D V2 V2L V3 V3D V4 V4L T2 T4 P1 P3

V1 7 5 5 7 5 4 3 3

V1D 5 3

V2 6 6 6 6

V2L 6 6 6 4 4 4

V3 6 8 8 5 6 6 4 3

V3D 5 3

V4 6 7 6 6

V4L 6 6 6 4 4 4

T2 5 5 4 7

T4 6 8 5 8

P1 12 12 4 9

P3 7 13 13 8

N A L E T

P

R

A

Ž

N

J

E

N

J

E

Vrijednosti trajanja žutog svijetla određene su na temelju smjernica iz tablice 7. Prilazna

brzina na privozima V2 i V4 je 60 km/h pa trajanje žutog svijetla iznosi 4 s, dok je dopuštena

prilazna brzina na privozima V1 i V3, 50 km/h, stoga trajanje žutog je 3 s. U postojećem stanju

trajanje žutog svijetla iznosi 4 s na svim privozima. Zaštitno vrijeme za dopunsku zelenu

strelicu iznosi 3 s.

Tablica 7: Vrijednosti trajanja žutog svijetla s obzirom na prilaznu brzinu

** - ovisno o vremenu

zaustavljanja pri Vdoz kod

forsiranog kočenja

Trajanje žutog svijetla -

smjernice

3

4

5

**

tž [s]

50

60

70

> 70

Vdoz

[km/h]

Izvor: [Highway Capacity Manual (HCM), Transportation Research Bord, National Reserch Council,

Washington D.C, USA 2000.]

Za brzinu pražnjenja tramvaja V2 koji ulazi u raskrižje korišteno je Vp 36 km/h = 10

m/s, dok je brzina pražnjenja tramvaja V4, ovisi o prijeđenoj udaljenosti i akceleraciji, jer

tramvaj mora obavezno stati prije raskrižja. Za akceleraciju tramvaja korištena je vrijednost a

= 1 m/s2.

37

4.5 Analiza propusne moći raskrižja

Jedna od definicija propusne moći je da je propusna moć maksimalna veličina

prometnog toka koji može prijeći prometnu površinu uz optimalne tehnološke čimbenike. Sa

stanovišta semaforiziranog raskrižja, propusna moć je broj vozila koja tijekom jednog sata

mogu proći u promatranoj grupi trakova, uzimajući u obzir faktore koji utječu na njega, u

slučaju kada bi 100% vremena bilo upaljeno zeleno svijetlo [7].

Formula za izračun propusne moći glasi:

Cj = C0 · NL · fW · fHV · fg · fp · fBB · fa · fLU · fLT · fRT [voz/h/trak/zeleno] [8]

gdje je:

Co – osnovna propusna moć,

NL - broj voznih trakova u promatranoj grupi,

fW - utjecaj širine voznih trakova,

fHV - utjecaj teških vozila,

fg - utjecaj parkiranja,

fp - utjecaj uzdužnog nagiba privoza,

fBB - utjecaj javnog prometa,

fa - utjecaj područja na kojem se nalazi raskrižje,

fLU - korištenje voznih trakova u promatranoj grupi,

fLT - utjecaj lijevih skretanja,

fRT - utjecaj desnih skretanja.

Izračun propusne moći za pojedinu grupu trakova u poslijepodnevnom vršnom satu

prikazan je u tablici 8. Izračun je napravljen na temelju podataka o brojanju prometa za

poslijepodnevni vršni sat. Korištenjem formule za izračun propusne moći i definiranjem

vrijednosti faktora koji utječu na pojedinu grupu trakova, dobivene su vrijednosti propusne

moći za svaku grupu trakova. Izračunate su i vrijednosti faktora vršnog sata, postotka teških

teretnih vozila i mjerodavnog prometnog opterećenja.

38

Tablica 8: Izračun propusne moći za pojedinu grupu trakova u poslijepodnevnom vršnom satu

Trak

Vrsta

q[voz/h]

qmax15 [voz/h]

%HV

FVS

qmj [voz/h]

Co [voz/h] 2000 NL 1 2000 NL 1 2000 NL 1 2000 NL 3 2000 NL 1

w [m] 3 fW 0,94 3 fW 0,94 3 fW 0,94 3,5 fW 1 3 fW 0,94

HV [%] 0 fHV 1,00 2 fHV 0,98 0 fHV 1,00 1 fHV 0,99 0 fHV 1

ET [voz/HV] 2 fg 1 2 fg 1 2 fg 1 2 fg 1 2 fg 1

G [%] 0 fp 1 0 fp 1 0 fp 1 0 fp 1 0 fp 1

N [trake] 1 fbb 1 1 fbb 1 1 fbb 1 3 fbb 0,99 1 fbb 1

NB [voz/h] 0 fa 0,9 0 fa 0,9 0 fa 0,9 11 fa 0,9 0 fa 0,9

Nm 0 fLU 0,95 0 fLU 0,95 0 fLU 0,95 0 fLU 0,95 0 fLU 0,95

fLT 0,95 fLT 1 fLT 1 fLT 1 fLT 0,95

fRT 1 fRT 1 fRT 0,85 fRT 1 fRT 1

C [voz/h]

Trak

Vrsta

q[voz/h] 371

qmax15 [voz/h] 112

%HV 0

FVS

qmj [voz/h] 404

Co [voz/h] 2000 NL 1 2000 NL 1 2000 NL 1 2000 NL 3 2000 NL 1

w [m] 3 fW 0,94 3 fW 0,94 3 fW 0,94 3,5 fW 1 3,5 fW 1

HV [%] 0 fHV 1 0 fHV 1 0 fHV 1 0,5 fHV 1,00 0 fHV 1,00

ET [voz/HV] 2 fg 1 2 fg 1 2 fg 1 2 fg 1 2 fg 1

G [%] 0 fp 1 0 fp 1 0 fp 1 0 fp 1 0 fp 1

N [trake] 1 fbb 1 1 fbb 1 1 fbb 1 3 fbb 0,99 1 fbb 1

NB [voz/h] 0 fa 0,9 0 fa 0,9 0 fa 0,9 6 fa 0,9 0 fa 0,9

Nm 0 fLU 0,95 0 fLU 0,95 0 fLU 0,95 0 fLU 0,95 0 fLU 0,95

fLT 0,95 fLT 1 fLT 1 fLT 1 fLT 0,95

fRT 1 fRT 1 fRT 0,85 fRT 0,95 fRT 1

C [voz/h]

3208 208

1534 5005 1534

1534 4810 1625

148

Istok - R

V3

252

1583

1615 1373

1 0

508

1373

72

172

0,83

0

43

142

272

0,94

0

68

256

168

0,88

0

42

0,92 0,9

0,92 0,88

1892 296

2944 182

512 82

791 52

V4L

0,78

196

63

0

2048 328

1 0

V1D

Zapad - L Jug - R Jug - L

Istok - L Sjever- RD Sjever - L

V1L V2 V2L

V3L V4

Zapad - D

541

127

0

1,1

V1

Zapad - R

56

18

2

0,78

Istok - D

V3D

POPODNEVNI VRŠNI SAT

Na temelju vrijednosti izračunatih iz tablice 8, mogu se izračunati stupnjevi opterećenja

za pojedine grupe trakova. Vrijednost stupnja opterećenja izračunava se kao odnos

mjerodavnog protoka qmj i propusne moći C za pojedinu grupu trakova. Izračunati stupnjevi

opterećenja prikazani su u tablici 9. Iz tablice se može očitati da je najopterećenija grupa trakova

V4 (smjer sjever - jug), za koju vrijednost stupnja opterećenja iznosi Y(0,75). Ovaj podatak

potvrđuje i stvarna slika raskrižja jer se upravo na privozu 4, na kojem se nalazi grupa trakova

V4, stvaraju najduži repovi čekanja.

39

Tablica 9: Stupnjevi opterećenja za pojedinu grupu trakova

Stupnjevi

opterećenja

Y(V1L) 0,16

Y(V1) 0,05

Y(V1D) 0,37

Y(V2) 0,41

Y(V2L) 0,21

Y(V3L) 0,18

Y(V3) 0,10

Y(V3D) 0,13

Y(V4) 0,75

Y(V4L) 0,13

Poslijepodnevni

vršni sat

Izračunom propusne moći i stupnjeva opterećenja za svaku pojedinu grupu trakova na

raskrižju, potrebno je izračunati stupanj zasićenja raskrižja kako bi se računski prikazalo

postojeće stanje odvijanja prometa na analiziranom raskrižju.

Stupanj zasićenja predstavlja odnos između prometnog toka i propusne moći. To je

osnovna veličina na kojoj se temelji analiza propusne moći [7]. Stupanj zasićenja izračunava se

prema formuli:

XC = Y·(𝐶

𝐶−𝐿) [7]

gdje je: Xc – stupanj zasićenja,

Y – stupanj opterećenja,

C – vrijeme trajanja ciklusa,

L – ukupno izgubljeno vrijeme u ciklusu.

U nastavku je prikazan postupak izračuna stupnja zasićenja za vrijednosti koje

odgovaraju postojećem stanju na raskrižju. U tablici 10, izrađenom pomoću programa

Microsoft Excel, prikazane su vrijednosti stupnjeva opterećenja za pojedinu signalnu grupu. Na

temelju tih stupnjeva opterećenja može se izračunati stupanj opterećenja raskrižja Y. Nakon

izračuna, slijedi računanje ukupnog izgubljenog vremena u ciklusu L (vrijeme u fazi tijekom

kojeg sudionicima u prometu nije dozvoljen prolaz). Nakon što se dobiju vrijednosti stupnja

opterećenja raskrižja i ukupnog izgubljenog vremena u ciklusu, može se pristupiti računanju

stupnja zasićenja XC.

40

Tablica 10: Tablica za izračun stupnjeva opterećenja za pojedinu signalnu fazu

Y = Y(1) + Y(2) + Y(3)

Y = 0,75 + 0,21 + 0,18

Y = 1,14

l(1-2) = max {} = 6 s

l(2-3) = max {5, 5, 5, 5} = 5 s

l(3-1) = max {6, 4, 4, 5, 7, 4} = 7 s

L = l(1-2) + l(2-3) + l(3-1)

L = 6 + 5 + 7

L = 18 s

XC = Y·(𝐶

𝐶−𝐿) = 1,14·(

130

130−18) = 1,32

Izračunom stupnja zasićenja za postojeće stanje u kojem se signalni plan odvija u 3 faze,

dobivena je vrijednost 1,32. Ova vrijednost prikazuje da u postojećem stanju na raskrižju dolazi

do zagušenja prometa. Do zagušenja prometa dolazi kada je vrijednost stupnja zasićenja veća

ili jednaka 1. U ovom slučaju stupanj zasićenja iznosi 1,32 što znači da je prometna potražnja

na raskrižju 32% veća od propusne moći raskrižja. Iz ovoga se može zaključiti da je stanje na

raskrižju neodrživo, te da su potrebne mjere poboljšanja kako bi se stanje na raskrižju približilo

održivom stanju, te se smanjilo zagušenje na samom raskrižju.

41

4.6 Mikrosimulacijski modeli postojećeg stanja i stanja s adaptivnim

upravljanjem prometom

Model predstavlja pogodan način izražavanja spoznaja i načina razmišljanja o

promatranom sustavu. Glavna uloga modela je interpretacija stvarnog sustava s ciljem boljeg

razumijevanja strukture procesa unutar sustava, te opis elemenata sustava i njihovih

međusobnih odnosa unutar sustava [16].

Simulacija u užem smislu predstavlja sinonim za eksperimentiranje s računalnim

modelom, dok u širem smislu simulacija predstavlja: postupak prikupljanja podataka u

stvarnom sustavu, istraživanja stvarnog sustava, formuliranja teorije, stvaranje konceptualnog

modela sustava, eksperimentiranje s računalnim modelom, prikupljanje i analiziranje dobivenih

rezultata, i sl. Svrha izvođenja simulacija je: uvid u način rada sustava, razvoj i ispitivanje

različitih načina upravljanja sustavom, ispitivanje novih koncepata i sustava prije njihove

primjene u stvarnim uvjetima, stjecanje spoznaja o sustavu bez ometanja stvarnog sustava, itd.

[16].

Simulacijski modeli u cestovnom prometu mogu se podijeliti prema razini detalja kojom

opisuju zadani prometni sustav [17]:

mikroskopski modeli,

makroskopski modeli,

mezoskopski modeli.

Mikroskopski modeli diskretno predstavljaju prometni sustav i opisuju stanje sustava na

temelju karakteristika i ponašanja svakoga individualnog vozila. Kod ovih se modela za

modeliranje toka koriste relacije iz teorije slijeđenja vodećeg vozila i relacije iz teorije

prihvaćanja vremenskih praznina kojima se definira ponašanje svakog vozila u određenoj

prometnoj situaciji (moguće ubrzanje, usporavanje, promjenu traka, pretjecanje, skretanje,

zaustavljanje itd.) [16, 17].

Makroskopski modeli kontinuirano predstavljaju prometni sustav, te prometni tok

promatraju kao kontinuum i shodno tome koriste se agregiranim parametrima kao što su protok

te prosječna brzina i gustoća toka. Makroskopski modeli za razliku od mikroskopskih, prate

isključivo grupe vozila. Kod ovih se modela često rabe jednadžbe analogne onima koje se

primjenjuju pri opisivanju ponašanja toka fluida i fenomena udara valova. Individualni manevri

42

kretanja, kao što je na primjer promjena prometnog traka, obično nisu eksplicitno modelirani

[16, 17].

Mezoskopski modeli diskretno predstavljaju prometni sustav analizirajući pojedinačna

vozila ili grupe vozila. Mezoskopski modeli pripadaju negdje između prethodno navedenih

modela jer se pri proračunu stanja sustava koriste mikropristupom i makropristupom. Kod ovih

modela uglavnom se entiteti opisuju individualnim karakteristikama dakle mikropristupom,

dok se njihovo kretanje i međudjelovanje modelira na agregiranim podacima [16, 17].

Upotreba simulacijskih modela na istraživačkom i stručnom području otvara mogućnost

usporedbe varijantnih projektnih rješenja te provjeru i vrednovanje novih načina u vođenju

prometa prije nego što se eventualni nedostaci novih rješenja odraze na terenu. Simulacijske

modele moguće je izraditi u relativno kratkom vremenskom periodu, te je moguće testiranje

više modela za isti prometni sustav bez implementacije modela u stvarni sustav. Ta mogućnost

daje projektantima potpunu slobodu izrade modela i pronalaženja optimalnog rješenja

pojedinog prometnog sustava. Da bi se dobili relevantni izlazni pokazatelji, ulazni podaci

simulacijskih modela moraju biti točni i što je više moguće odgovarati stvarnom stanju

analiziranog sustava. Za što realniju simulaciju cestovnoga prometnog sustava potrebno je

adekvatno modelirati sve njegove elemente: dionice i čvorišta s pripadajućim geometrijskim

karakteristikama, način kontrole prometa, vrste i mogućnosti vozila, osobine vozača i

interakciju ovih elemenata koja rezultira određenom prometnom situacijom. Nepotpuni ili

netočni ulazni podaci rezultirat će netočne izlazne parametre, pa se izrađeni model neće

pozitivno odraziti na stanje u stvarnom sustavu.

Vissim je mikrosimulacijski program razvijen za modeliranje gradskog prometa, javnog

prijevoza, te za analizu kretanja vozila ili tokova pješaka. Program može analizirati privatni i

javni prijevoz prema karakteristikama kao što su geometrija ceste, karakteristike vozila,

prometna signalizacija, ponašanje vozača u vožnji i sl. Vissim može simulirati mreže svih

veličina i sve cestovne funkcije u rasponu od individualnih raskrižja do autocesta ili cijelih

gradova [18]. Neke od konkretnih primjena Vissima su:

razvoj, procjena i fino podešavanje logičkih znakova prednosti,

procjena i optimizacija prometnih operacija u kombiniranoj mreži koordiniranih i

upravljanih prometnih znakova,

studije isplativosti i studije utjecaja na promet integriranih lakih željeznica u urbane

mreže ulica,

43

analiza sporog umrežavanja i povezivanja područja,

jednostavna usporedba dizajniranih alternativa uključujući signalizaciju sa stop

znakovima koji se nalaze na raskrižju,

analize kapaciteta i operacija kompleksnih nacrta stanica lagane željeznice i sustava

autobusa,

modeliranje i simuliranje kretanja pješaka, ulicama i zgradama,

simuliranje i vizualiziranje interakcije između cestovnog prometa i pješaka [18].

Mikrosimulacijski program Vissim je jedan od najkorištenijih programskih alata za

analizu raskrižja i prometnih mreža. Program na temelju izrađene simulacije daje velik broj

podataka koji se mogu koristiti u daljnjim analizama. Neki od podataka koji se dobivaju na

temelju izrađenog simulacijskog modela su: vremena čekanja vozila, vremena putovanja vozila,

razine uslužnosti za pojedinu grupu vozila i za ukupno raskrižje, duljina repa čekanja na

pojedinim privozima za pojedine grupe vozila, prosječna brzina vozila, i sl. Navedeni podaci

će se koristiti u usporedbi izrađenih simulacijskih modela kasnije u analizi rezultata. Za ovaj

diplomski rad izrađena su tri simulacijska modela, model postojećeg stanja, model adaptivnog

upravljanja bez prioriteta i model adaptivnog upravljanja s prioritetom vozila javnog gradskog

prijevoza.

Simulacijski modeli postojećeg stanja i stanja s adaptivnim upravljanjem izrađeni su

korištenjem mikrosimulacijskog programa PTV Vissim u kombinaciji s programskim alatom

VisVAP7 koji predstavlja dodatni modul Vissim-u. VisVAP je program koji omogućuje izradu

algoritma primjenom objektno orijentiranog programiranja i izrade programske logike putem

dijagrama toka [19]. Nakon izrađenog algoritma za određeni simulacijski model, VisVAP

dokument pokreće se pomoću programa PTV Vissim koji zatim izrađenu simulaciju

implementira na način na koji je to definirano algoritmom.

7 VisVAP - eng. VAP - Vehicle Actuated Programming

44

Koraci implementacije izrađenih dodatnih datoteka u simulacijski model prikazani su

na slici 23. Logika rada pojedinog signalnog uređaja (definirana ASCII datotekom ekstenzije

*.pua) i dijagram toka algoritma adaptivnog upravljanja, (datoteka koja sadrži C++ kod

algoritama ekstenzije *.vap), unose se u simulacijski model, te se pokretanjem simulacije prati

definirani dijagram toka algoritma adaptivnog upravljanja [14], [19]. Prikaz programskog

sučelja VisVAP-a, te dijela izrađenog algoritma za potrebe modela adaptivnog upravljanja dan

je na slici 24.

Slika 23: Prikaz koraka komplementiranja simulacijskog modela potrebnim datotekama

Izvor [PTV – Planung Transport Verkehr AG: VisVAP 2.16 User Manual, 2006.]

Za kompletno funkcioniranje simulacije potrebno je izraditi tekstualni dokument *.pua

u kojem se definira izmjena svih realno mogućih faza koje će model koristiti, trajanje pojedinih

faza, trajanje zaštitnog međuvremena između pojedinih faza i sl. Prikaz dijela *.pua dokumenta

definiranog za izradu simulacijskih modela adaptivnog upravljanja prometom dan je na slici

25.

45

Slika 24: Prikaz programskog sučelja programa PTV VisVAP

Slika 25: Prikaz dijela *.pua dokumenta

46

Model postojećeg stanja izrađen je na temelju podataka dobivenih provedenom

analizom postojećeg stanja raskrižja. Za izradu simulacijskog modela korišteni su podaci o

brojanju prometa za poslijepodnevni vršni sat. Isti podaci korišteni su pri izradi ostalih dvaju

simulacijskih modela s adaptivnim upravljanjem prometom. Model postojećeg stanja je vrlo

važan jer se rezultati dobiveni evaluacijom modela s adaptivnim upravljanjem prometom,

uspoređuju s rezultatima postojećeg stanja kako bi se moglo zaključiti postoje li poboljšanja ili

pogoršanja vrijednosti određenih simulacijskih parametara.

Slika 26: Prikaz užeg područja raskrižja izrađenog programom PTV Vissim

Na slici 26 može se vidjeti uže područje raskrižja simulacijskog modela postojećeg

stanja, dok je na slici 27 prikazan cjeloviti model postojećeg stanja, na koji su u kasnijoj analizi

implementirani sustavi adaptivnog upravljanja prometom.

47

Slika 27: Prikaz izrađenog simulacijskog modela u programu PTV Vissim

4.6.1 Mikrosimulacijski model adaptivnog upravljanja prometom bez prioriteta

Model adaptivnog upravljanja prometnom bez prioriteta izrađen ja na način da vozila,

preko detektorskih petlji, najavljuju svoju prisutnost na privozu, te ukoliko se u posljednjim

sekundama faze, u zoni dileme, detekcijom na detektorskoj petlji, ustanovi da vozilo ne može

napustiti raskrižje za vrijeme regularnog trajanja faze, produljuje se trajanje trenutne faze kako

bi se osigurao slobodan prolaz raskrižjem izbjegavajući stanje prisilnog kočenja ili prolaska

vozila kroz signale koji sugeriraju nedopušten prolaz raskrižjem (žuto i crveno svijetlo).

48

Produljenja faza uglavnom se definiraju u vrijednostima od 1 do 2 sekunde za unutarnje

detektore, te od 3 do 5 sekundi za vanjske detektore. Detektori se mogu ugrađivati u kolnik ili

biti izvan njega. Detektori koji se ugrađuju u kolnik mogu biti: induktivni, magnetni,

pneumatski, piezo, optička vlakna itd. Izvan kolnika postavljaju se ultrazvučni, radarski,

aktivni/pasivni infracrveni, laserski, video detektori, itd. [7].

Neke od funkcija detektora koji se koriste u prometu su [7], [22]:

detekcija prisutnosti vozila,

najava vozila,

produžetak zelenog svjetla

brojanje i struktura prometnog toka,

karakteristike prometnog toka (brzina, intervali, zastoji, rep čekanja i sl.),

identifikacija posebnih vozila (JGP, VIP rute i sl.),

prepoznavanje odnosno čitanje registarskih oznaka,

identifikacija za elektronsku naplatu cestarine,

mjerenje težine i broja osovina,

klasifikacija vozila,

mjerenje brzine i smjera kretanja vozila,

detekcija incidenata,

određivanje vremenskih uvjeta (meteo-stanice), itd.

Simulacijski model adaptivnog upravljanja bez prioriteta radi pomoću 32 detektora

(slika 28) koja su smještena na raskrižje. Svaki od detektora ima određenu ulogu, te je smješten

na odgovarajuću udaljenost od zaustavne linije. Detektori na privozima koji su smješteni do

zaustavne linije su unutarnji detektori i služe za produljenje trenutne faze za 1 sekundu na svim

privozima. Druga skupina detektora su vanjski detektori i namjena im je produljenje trenutne

faze za 3 sekunde na istočnom i zapadnom privozu, te 4 sekunde na sjevernom i južnom

privozu. Na tramvajskim prugama također su postavljeni unutarnji i vanjski detektori i to za

produljenje od 2 sekunde za unutarnje detektore i 4 sekunde za vanjske detektore.

49

Slika 28: Položaj detektorskih petlji za simulacijski model adaptivnog upravljanja bez prioriteta

Udaljenost detektora od zaustavne linije ovisi o brzini vozila koja je dopuštena na

analiziranom privozu, o prosječnoj duljini vozila, te o broju sekundi produljenja faze. Izračun

udaljenosti pojedinog detektora od zaustavne linije za ovaj simulacijski model prikazan je u

tablici 11.

Tablica 11: Izračun udaljenosti pojedinog detktora od zaustavne linije ovisno o sekundama produljenja faze

Privoz - detektor i (s) v (km/h) lV (m) lD (m)

Sjever (V4), jug (V2) - vanjski 4 60 6 60.7

Sjever (V4), jug (V2) - unutarnji 1 60 6 10.7

Istok (V3), zapad (V1) - vanjski 3 40 6 27.3

Istok (V3), zapad (V1) - unutarnji 1 40 6 5.1

Jug (T2), sjever (T4) - vanjski 4 36 15 25.0

Jug (T2), sjever (T4) - unutarnji 2 36 15 5.0

Dopuštena brzina na sjevernom i južnom privozu iznosi 60 km/h, stoga je ta brzina uzeta

u izračun, dok je na istočnom i zapadnom privozu dozvoljena brzina 50 km/h, ali zbog

prostornog ograničenja, vozila na tim privozima nisu u mogućnosti razviti brzinu od 50 km/h,

stoga je za izračun uzeta brzina od 40 km/h, koja bolje odgovara stvarnom stanju na raskrižju.

50

Signalni plan modela adaptivnog upravljanja bez prioriteta radi u tri faze kao i u slučaju

postojećeg stanja, ali uz mogućnost promjene aktivne faze u bilo koju fazu ovisno o zahtjevima

vozila na raskrižju. U programu VisVAP definirano je trajanje pojedine faze raspoređeno prema

programima koji su u određenom trenutku aktivni (slika 29). U programu 1 definirane su

vrijednosti trajanja faza sukladno postojećem signalnom planu, dok je u programima 2, 3 i 4

definirano produljenje trajanja faze ovisno o zahtjevima vozila na raskrižju. Parametar

MAX_GAP služi za prekidanje, odnosno skraćenje trenutno aktivne faze u slučaju da detektori

na privozu detektiraju vremenski razmak između vozila veći od 3 sekunde, te ukoliko je

zadovoljen uvjet minimalnog vremena trajanja faze MIN_STG i postoji zahtjev vozila za

promjenu faze. Minimalne vrijednosti trajanja pojedine faze MIN_STG, definirane su kako bi

se zadržala vrijednost razine uslužnosti u zadovoljavajućim granicama, te kako ne bi bilo

velikih odstupanja između pojedinih privoza.

Slika 29: Prikaz parametara za model adaptivnog upravljanja bez prioriteta

Na slici 30 mogu se vidjeti uvjeti definirani za algoritam adaptivnog upravljanja bez

prioriteta. Uvjeti 1-6 i Uvjet_TRAM određuju vrijednosti trajanja faze u kojima je moguće

produljiti trajanje faze detekcijom vozila na odgovarajućem detektoru. Tek nakon što je jedan

od uvjeta zadovoljen, odosno vrijeme trajanja pojedine faze je veće od definiranog, vozilo

detekcijom na određeni detektor produljuje aktivnu fazu ovisno o parametrima definiranim na

slici 29. Uvjeti Detection i Call_Stg definiraju detekciju vozila na određenim detektorima,

odnosno prisutnost i najavu vozila na određenom detektoru. Uvjeti Extend_Stg određuju je li

vrijedost vremenskog intervala slijeđenja dvaju vozila veća od ranije definirane vrijednosti

maksimalnog intervala slijeđenja vozila (MAX_GAP).

51

Slika 30: Prikaz uvjeta za model adaptivnog upravljanja bez prioriteta

4.6.2 Mikrosimulacijski model adaptivnog upravljanja prometom s prioritetom javnog gradskog

prijevoza

Model adaptivnog upravljanja prometom s prioritetom javnog gradskog prijevoza

konstruiran je s ciljem da se smanji vrijeme čekanja tramvaja na raskrižju, što bi za posljedicu

imalo smanjenje ukupnog vremena putovanja tramvaja, te povećanje prosječne brzine vožnje.

Model radi pomoću 19 detektora koji su smješteni na raskrižje. Za razliku od modela

adaptivnog upravljanja bez prioriteta, ovaj model ima po jednu skupinu detektora na privozima

(unutarnji detektori), kojima je glavna zadaća detektiranje prisutnosti vozila. Za tramvajska

vozila postoje dva detektora po privozu, unutarnji i vanjski, koji osim detektiranja prisutnosti

vozila imaju zadaću najave produljenja aktivne faze. Položaj i naziv pojedine skupine detektora

prikazan je na slici 31. Udaljenost pojedinog detektora od zaustavne linije definirana je jednako

kao i kod modela adaptivnog upravljanja bez prioriteta, stoga se vrijednosti udaljenosti mogu

vidjeti u ranije prikazanoj tablici 11.

52

Slika 31: Položaj detektorskih petlji za simulacijski model adaptivnog upravljanja s prioritetom JGP-a

Glavna zadaća modela adaptivnog upravljanja s prioritetom javnog gradskog prijevoza

je davanje prioriteta tramvajskim vozilima, čime bi se trebala povećati kvaliteta odvijanja

javnog gradskog prijevoza. Davanje prioriteta funkcionira tako da tramvajsko vozilo kojemu je

zabranjen prolaz raskrižjem (crveno svijetlo, tj horizontalna crta na semaforskoj laterni), preko

detektora D10, D11, D12, D13, najavljuje svoju prisutnost na privozu i zahtjeva promjenu

signala u zeleni pojam (okomita crta).

Algoritam zatim provjerava jesu li ispunjeni svi uvjeti za davanje zelenog svijetla,

odnosno za promjenu aktivne faze u fazu 1 u kojoj tramvajska vozila imaju pravo prolaska

raskrižjem. Glavni uvjet za promjenu u fazu 1 je minimalno trajanje faze (MIN_STG) koje je

definirano u parametrima za model adaptivnog upravljanja s prioritetom JGP-a, slika 31.

Ukoliko je uvjet minimalnog trajanja faze zadovoljen, slijedi promjena aktivne faze u fazu 1.

Ako je došlo do izvanredne promjene faze izazvane zahtjevom tramvajskog vozila putem

detektora, algoritam u tom slučaju smanjuje trajanje faze 1 na vrijednost definiranu u programu

4 ili 5, ovisno o fazi iz koje je nastupila izvanredna promjena. Skraćenje trajanja faze 1 nakon

izvanredne promjene faza, definirano je kako bi se razine uslužnosti sporednih privoza održale

u prihvatljivim granicama jer se davanjem prioriteta vozilima javnog gradskog prijevoza u

konačnici produljuje ukupno trajanje faze 1.

53

Slika 32: Parametri za model adaptivnog upravljanja s prioritetom JGP-a

Slika 33: Prikaz uvjeta za model adaptivnog upravljanja s prioritetom JGP-a

Za vozila javnog gradskog prijevoza definirana je i mogućnost produljenja aktivne faze

za 2 sekunde (detekcija na unutarnjim detektorima D10 i D12), te za 4 sekunde (detekcija na

vanjskim detektorima D11 i D13), ukoliko se detekcija dogodi u vremenskom periodu

definiranom uvjetima na slici 33 (UVJET_1 i UVJET_2).

54

U ovom modelu postoji i detektor D9 (slika 34), koji je smješten na sjevernom privozu,

na izlaznoj petlji susjednog raskrižja Slavonske avenije i Avenije Marina Držića. Glavna zadaća

detektora je detektiranje povećanog repa čekanja (queue). Povećani rep čekanja detektira se

ukoliko je na detektoru zabilježena prisutnost vozila duža od 8 sekundi (Queue = Occupancy(9)

> 8), što je definirano u uvjetima na slici 33. U tom slučaju aktivna faza se direktno mijenja u

fazu 1 kako bi se smanjio povećani rep čekanja čime se smanjuje, odnosno eliminira utjecaj

povećanog repa čekanja na susjedno raskrižje. Promjenom aktivne faze u fazu 1 zbog

povećanog repa čekanja, skraćuje se vrijeme trajanja faze 1, kao i kod izvanredne promjene

faza prilikom davanja prioriteta vozilima javnog gradskog prijevoza.

Slika 34: Položaj detektora za detekciju povećanog repa čekanja

55

5. Evaluacija rezultata

Izradom mikrosimulacijskih modela postojećeg stanja i stanja s adaptivnim

upravljanjem prometom dobiveni su podaci koje je potrebno analizirati kako bi se izvukli

određeni zaključci. Podaci na temelju kojih će se napraviti analiza su vremena čekanja vozila

na pojedinim privozima, razine uslužnosti pojedinih smjerova kretanja vozila, prosječne brzine

vozila, duljine repova čekanja, te vremena putovanja i vremena čekanja tramvaja na raskrižju.

Navedeni izlazni podaci prikazani su grafički i tabelarno kako bi se izradila što kvalitetnija

analiza dobivenih pokazatelja.

Tablica 12:Usporedba dobivenih podatataka o vremenima čekanja i razinama uslužnosti

Lijevo 79 E 86,1 F 105,4 F

Ravno 35,2 D 51,2 D 48,1 D

Desno 29,3 C 35,1 D 33,9 C

Ukupno 46,3 D 53,4 D 58,8 E

Polukružno 46,7 D 34,6 C 82,2 F

Lijevo 68 E 56 E 58,1 E

Ravno 56,1 E 39,9 D 31,4 C

Desno 47,5 D 37,4 D 30,8 C

Ukupno 55,8 E 40,4 D 32,8 C

Lijevo 60,3 E 60,1 E 63,8 E

Ravno 44,1 D 44,9 D 45 D

Desno 26,6 C 30 C 26 C

Ukupno 47,3 D 48,1 D 48,8 D

Polukružno 51,2 D 59,2 E 63,4 E

Lijevo 57,7 E 60 E 62,9 E

Ravno 22,2 C 19,2 B 17 B

Desno 5,4 A 5,2 A 4,6 A

Ukupno 25,5 C 23,5 C 21,9 C

43,7 D 36,5 D 33 C

Model postojećeg

stanja

Model adaptivnog

upravljanja

Model adaptivnog upravljanja s

prioritetom JGP

Vrijeme čekanja LOSSmjerVrijeme

čekanjaLOS

Vrijeme

čekanjaLOS

Zapad

Sjever

Istok

Jug

Privoz

Ukupno

Prvi pokazatelj prikazan je u tablici 12, a odnosi se na vrijednosti vremena čekanja

vozila za pojedini privoz i smjer kretanja na raskrižju, iz čega se dobivaju razine uslužnosti za

svaki smjer kretanja vozila, te za cjelokupno raskrižje. Podaci o vremenima čekanja i razinama

uslužnosti prikazani su za sva tri simulacijska modela.

56

Iz tablice 12 može se očitati da vrijeme čekanja vozila, za cjelokupno raskrižje, pri

postojećem stanju iznosi 43,7 sekundi što odgovara razini uslužnosti D. Gledajući po privozima

razine uslužnosti za pojedine privoze raskrižja iznose: zapad D (46,3 s), sjever E (55,8 s), istok

D (47,3 s) i jug C (25,5 s). Prema ovim podacima može se zaključiti da je najproblematičniji

sjeverni privoz koji ima najveće vrijeme čekanja vozila i najlošiju razinu uslužnosti. Ovaj

podatak potvrđuje i stvarno stanje raskrižja jer se na tom privozu stvaraju najveći repovi čekanja

tijekom poslijepodnevnog vršnog sata.

Grafikon 4: Prikaz podataka o vremenu čekanja vozila na raskrižju

0

20

40

60

80

100

120

Lijevo Ravno

Desno

Total Polukružno

Lijevo Ravno

Desno

Total Lijevo Ravno

Desno

Total Polukružno

Lijevo Ravno

Desno

Total Total

Zapad Sjever Istok Jug

Postojeće 79 35,2 29,3 46,3 46,7 68 56,1 47,5 55,8 60,3 44,1 26,6 47,3 51,2 57,7 22,2 5,4 25,5 43,7

Adaptivno 86,1 51,2 35,1 53,4 34,6 56 39,9 37,4 40,4 60,1 44,9 30 48,1 59,2 60 19,2 5,2 23,5 36,5

Adaptivno 2 105,4 48,1 33,9 58,8 82,2 58,1 31,4 30,8 32,8 63,8 45 26 48,8 63,4 62,9 17 4,6 21,9 33

E

DC

D D

E

ED

EE

D

C

D DE

C

A

C

D

F

D

D

D

C

E

D D D

E

D

C

D

E E

B

A

C

D

F

D

C

E

F

E

C C C

E

D

C

D

E E

B

A

C

C

Vri

jem

e č

ek

an

ja (

s)

Uvođenjem adaptivnog upravljanja prometnom na raskrižju, vrijednost vremena

čekanja vozila, gledajući cjelokupno raskrižje, smanjila se za 16,48 %, u odnosu na postojeće

stanje, te iznosi 36,5 s. Razina uslužnosti, prema smjernicama iz HCM 2000, ostala je D kao i

u postojećem stanju, ali je vrlo blizu vrijednosti koja odgovara razini uslužnosti C. Vrijednosti

vremena čekanja na glavnim privozima (sjevernom i južnom), smanjila su se u odnosu na

postojeće stanje, dok se situacija na sporednim privozima neznatno pogoršala, te su vremena

čekanja na tim privozima povećana. Na zapadnom i istočnom privozu vremena čekanja vozila

povećala su se za 13,3 % i 1,66 %, dok su se na sjevernom i južnom privozu vremena čekanja

vozila smanjila za 27,6 % i 16,48 %.

Obujam povećanja i smanjenja vremena čekanja vozila za pojedini smjer kretanja,

privoz i cjelokupno raskrižje prikazan je na grafikonu 4, na kojem se može vidjeti usporedba

vrijednosti sva tri simulacijska modela.

57

U trećem simulacijskom modelu u kojem prioritet imaju vozila javnog gradskog

prijevoza, dobiveni su najbolji rezultati vremena čekanja vozila za cjelokupno raskrižje u

odnosu na sva tri analizirana modela. Vrijeme čekanja vozila za cjelokupno raskrižje smanjilo

se za 24,49 % u odnosu na postojeće stanje, te iznosi 33 s, što odgovara razini uslužnosti C.

Vremena čekanja na glavnim privozima smanjila su se za 41,22 % na sjevernom privozu i 14,12

% na južnom privozu u odnosu na postojeće stanje. Ranije je spomenuto da je sjeverni privoz

najproblematičniji i da se na njemu stvaraju najveći repovi čekanja, ali primjenom ovog modela

adaptivnog upravljanja prometnom vrijeme čekanja vozila smanjilo se za 41,22 %, što će

zasigurno poboljšati prometnu situaciju na analiziranom raskrižju, u smislu smanjenja repova

čekanja i stvaranja zagušenja.

Kao i kod modela adaptivnog upravljanja bez prioriteta, u modelu adaptivnog

upravljanja s prioritetom javnog gradskog prijevoza, vremena čekanja vozila na sporednim

privozima su se povećala, i to za 21,26 % na zapadnom privozu i 3,07 % na istočnom privozu,

u odnosu na postojeće stanje. Uzrok tome je davanje prioriteta javnom gradskom prijevozu

čime je povećan interval trajanja faze u kojem prednost prolaska imaju tramvaji i vozila na

glavnim pravcima u smjeru sjever – jug i obrnuto. Samim time narušena je razina uslužnosti

sporednih privoza kojima je ukupno gledano smanjen interval trajanja faze.

Grafikon 5: Usporedba podataka o prosječnim vremenima putovanja tramvaja

150

155

160

165

170

175

180

185

Tram J-S Tram S-J

Postojeće 179,1 176,5

Adaptivno 181,5 181,3

Adaptivno 2 164,6 161,8

Vri

jem

e p

uto

van

ja (

s)

58

Kako je glavni cilj simulacijskog modela adaptivnog upravljanja prometom s

prioritetom javnog gradskog prijevoza, upravo davanje prioriteta tramvajima, potrebno je

analizirati pokazatelje koji su vezani za tramvajska vozila. Jedan od pokazatelja za tramvajska

vozila prikazan je na grafikonu 5, na kojem se mogu usporediti prosječna vremena putovanja

tramvaja kroz analiziranu trasu, odnosno šire područje raskrižja. Vrijeme putovanja tramvaja J

- S (smjer jug - sjever), pri postojećem stanju iznosi 179,1 s, dok je vrijeme putovanja tramvaja

S - J (smjer sjever - jug) 176,5 s. U modelu adaptivnog upravljanja bez prioriteta, vrijeme

putovanja tramvaja povećano je za 2,4 s (1,32 %), za smjer J – S, te 4,8 s (2,65 %) za smjer S

– J. Kod adaptivnog upravljanja s prioritetom javnog gradskog prijevoza, vrijeme putovanja

tramvaja značajno je smanjeno, i to za 14,5 s, što iznosi 8,1 % za smjer J – S, te 14,7 s, što

iznosi 8,33 % za smjer S – J.

Grafikon 6: Usporedba podataka o vremenima čekanja tramvaja

05

1015202530354045

Tram J-S Tram S-J

Postojeće 40,4 36,7

Adaptivno 42,9 41

Adaptivno 2 26,1 21,8

Vri

jem

e č

eka

nja

(s)

Analizira li se vrijeme čekanja tramvaja u pojedinom simulacijskom modelu, prikazano

na grafikonu 6, može se uočiti da vrijeme čekanja u modelu adaptivnog upravljanja prometom

s prioritetom javnog gradskog prijevoza (adaptivno 2), iznosi 26,1 s za smjer J – S, te 21,8 s za

smjer S – J, što je u odnosu na postojeće stanje smanjenje od 35,4 % za smjer J – S, odnosno

40,6 % za smjer S – J.

59

Sljedeći pokazatelj koji prikazuje efekt davanja prioriteta javnom gradskom prijevozu

je analiza prosječnih brzina tramvaja. Pri postojećem stanju brzine tramvaja bile su 21,5 km/h

(tramvaj J – S) i 21,8 km/h (tramvaj S – J), dok su se kod modela s prioritetom javnog gradskog

prijevoza, prosječne brzine tramvaja povećale za 1,9 km/h (tramvaj J – S), što iznosi 8,12 %, i

2 km/h (tramvaj S – J), što iznosi 8,4 %.

Grafikon 7:Usporedba podataka o prosječnim brzinama tramvaja

19,520

20,521

21,522

22,523

23,524

Tram J-S Tram S-J

Postojeće 21,5 21,8

Adaptivno 21,2 21,2

Adaptivno 2 23,4 23,8

Pro

sje

čna

brz

ina

(km

/h)

Prosječne brzine ostalih skupina vozila (automobil, teško teretno vozila i autobus),

prikazane su na grafikonu 8. Uvođenjem adaptivnog upravljanja prometnom na raskrižju

povećale su se prosječne brzine svih skupina vozila na raskrižju u odnosu na postojeće stanje,

i to u rasponu od 2,57 % pa sve do 14,25 %, ovisno o simulacijskom modelu i skupini vozila.

Grafikon 8:Usporedba podataka o prosječnim brzinama pojedine skupine vozila

0

5

10

15

20

25

30

35

Postojeće stanje Adaptivno upravljanje Adaptivno upravljanje s prioritetom JGP

Car 29,94 32,39 33,59

HGV 27,92 31,6 32,56

Bus 23,9 27,18 24,53

Pro

sje

čna

brz

ina

(km

/h)

60

Duljina repa čekanja za pojedini privoz na raskrižju prikazana je na grafikonu 9. Pri

ranijoj analizi postojećeg stanja zaključilo se da je sjeverni privoz raskrižja najproblematičniji,

te da stvarno stanje raskrižja u poslijepodnevnom vršnom satu potvrđuje stvaranje repova

povećanih repova čekanja na sjevernom privozu, što je prikazano i na grafikonu 9. Adaptivnim

upravljanjem prometnom bez prioriteta duljina repa čekanja na sjevernom privozu smanjila se

za 33,4 m (10 %), dok se kod adaptivnog upravljanja prometom s prioritetom javnog gradskog

prijevoza rep čekanja na istom privozu smanjio za 68,5 m (20,5 %).

Grafikon 9: Usporedba podataka o duljinama repova čekanja na raskrižju

0

50

100

150

200

250

300

350

Lijevo Ravno Desno Polukružno

Lijevo Ravno Desno Lijevo Ravno Desno Polukružno

Lijevo Ravno Desno

Zapad Sjever Istok Jug

Postojeće 79,6 79,6 79,6 334,6 334,6 331,5 334,6 70,4 70,4 70,4 75,4 75,4 82,6 6,4

Adaptivno 89,4 89,4 89,4 301,2 301,2 293,9 301,2 69,6 69,6 69,6 82,3 82,3 70,7 8,3

Adaptivno 2 100,7 100,7 100,7 266,1 266,1 258,8 266,1 78,3 78,3 78,3 84 84 74,1 11,6

Du

ljin

a r

ep

a č

ek

an

ja (

m)

Na sporednim privozima (istočnom i zapadnom), duljina repa čekanja pri adaptivnom

upravljanju prometom s prioritetom javnog gradskog prijevoza, povećala se u iznosu od 7,9 m

(10,09 %) za istočni privoz i 21,1 m (20,95 %) za zapadni privoz, u odnosu na rep čekanja koji

se manifestira pri postojećem stanju. Ovaj podatak je očekivan zbog ranije dovedenog zaključka

o smanjenju razine uslužnosti sporednih privoza davanjem prioriteta vozilima javnog gradskog

prijevoza.

61

6. Zaključak

Od pojave prvog kotača pa sve do danas, ljudska težnja za savladavanje što većih

prostornih udaljenosti, u konstantnom je porastu. Razvojem tehnologije, prijevozna sredstva

postaju sve brža, bolja i učinkovitija, te kao takva omogućuju savladavanje velikih prostornih

udaljenosti u sve kraćim vremenima. U takvom sustavu vrijeme ima vrlo važnu ulogu jer je

bitno provesti što manje vremena u prometu. Kako je iz godine u godinu broj prijevoznih

sredstava u znatnom porastu (gledajući cestovni promet), prometnice, odnosno prometna

infrastruktura postaje sve zagušenija jer prometna potražnja premašuje postojeći kapacitet.

Problem je najizraženiji u gradskim sredinama u kojima zbog prostorne ograničenosti (zgrade,

objekti, i sl.), nije moguće izvesti proširenje, odnosno dodati nove prometne trake čime bi se

povećao kapacitet te na taj način zadovoljila prometna potražnja.

Kao rješenje problema zagušenja prometnica u gradskim sredinama, ovim diplomskim

radom predstavljen je sustav adaptivnog upravljanja prometom na semaforiziranim raskrižjima.

Kako bi se dokazale mogućnosti i koristi adaptivnog upravljanja, potrebno je model

implementirati na postojeće raskrižje. Odabrano raskrižje za implementaciju modela

adaptivnog upravljanja je raskrižje avenije Marina Držića – ulice Prisavlje – ulice Milke Trnine

koje se nalazi u jugoistočnom dijelu grada Zagreba. Prije implementacije modela na raskrižje

potrebno je izraditi detaljnu analizu prometno-tehničkih elemenata postojećeg stanja.

Brojanjem prometa, koje je obavljeno ručno, dobiveni su osnovni podaci na kojima se

temelji daljnja analiza. U jutarnjem vršnom 15 minutnom intervalu izbrojano je 1751 vozilo,

dok ukupan broj vozila u jutarnjem vršnom satu iznosi 6463 vozila. U poslijepodnevnom

vršnom 15 minutnom intervalu izbrojano je 1894 vozila, dok ukupan broj vozila u

poslijepodnevnom vršnom satu iznosi 7127 vozila. Iz dobivenih podataka vidljivo je da je

popodnevni vršni sat opterećeniji, stoga su za daljnju analizu korištene vrijednosti

poslijepodnevnog vršnog sata.

Analizom regulacije prometa na raskrižju, utvrđeno je da se promet na analiziranom

raskrižju regulira pomoću svjetlosne signalizacije s fiksnim ciklusom od 130 sekundi. Signalni

plan odvija se u tri faze s fiksnim trajanjem pojedine faze. Izračunom stupnja zasićenja na

temelju dobivenih podataka o brojanju prometa i postojećeg signalnog plana dobivena je

vrijednost 1,32 što znači da je na raskrižju tijekom poslijepodnevnog vršnog sata prometna

potražnja 32 % veća od kapaciteta raskrižja, na temelju čega se može zaključiti da dolazi do

62

zagušenja prometa i da je stanje na raskrižju daleko od održivog. Ovim izračunom potvrđuje se

da je odabir raskrižja za implementaciju sustava adaptivnog upravljanja bio opravdan jer je na

navedeno raskrižje potrebno uvesti mjere poboljšanja kako bi se stanje odvijanja prometa

približilo održivom stanju.

Nakon ručnog izračuna i dobivene vrijednosti stupnja zasićenja raskrižja, napravljen je

simulacijski model postojećeg stanja na temelju kojeg su dobiveni relevantni podaci potrebni

za daljnju analizu. Evaluacijom su dobivene vrijednosti vremena čekanja vozila na pojedinim

privozima, razine uslužnosti pojedinih smjerova kretanja vozila, prosječne brzine vozila,

duljine repova čekanja, te vremena putovanja i vremena čekanja tramvaja na raskrižju.

Kao prijedlog rješenja predložena su dva modela, od kojih je jedan model adaptivnog

upravljanja prometom bez prioriteta, dok je drugi model adaptivnog upravljanja prometom s

prioritetom javnog gradskog prijevoza. Već nakon evaluacije simulacijskog modela s

adaptivnim upravljanjem bez prioriteta dobiveni su značajni pomaci u smislu poboljšanja stanja

na raskrižju. Vrijednost vremena čekanja vozila, gledajući cjelokupno raskrižje, smanjila se za

16,48 %, u odnosu na postojeće stanje i iznosi 36,5 sekundi. Kod adaptivnog upravljanja s

prioritetom javnog gradskog prijevoza, vrijeme čekanja vozila za cjelokupno raskrižje smanjilo

se za 24,49 % u odnosu na postojeće stanje, te iznosi 33 s, što odgovara razini uslužnosti C, dok

je razina uslužnosti postojećeg stanja D. Ovim podacima može se zaključiti da je postignuto

značajno poboljšanje stanja na analiziranom raskrižju.

Uvođenjem adaptivnog upravljanja poboljšani su i drugi parametri kao što su prosječna

brzina vozila i duljina repa čekanja. Prosječne brzine svih skupina vozila na raskrižju povećale

su se u odnosu na postojeće stanje, i to u rasponu od 2,57 % pa sve do 14,25 %, ovisno o

simulacijskom modelu i skupini vozila. Duljina repa čekanja za sjeverni privoz, koji je pri

analizi postojećeg stanja označen kao privoz na kojem se stvaraju najveći repovi čekanja,

smanjena je uvođenjem adaptivnog upravljanja za 33,4 metra (10 %) kod modela bez prioriteta

i 68,5 metara (20,5 %) kod modela s prioritetom javnog gradskog prijevoza.

Davanje prioriteta vozilima javnog gradskog prijevoza kod drugog simulacijskog

modela izazvalo je pozitivne rezultate. Vrijeme putovanja tramvaja značajno je smanjeno, i to

za 14,5 s, što iznosi 8,1 % za smjer J – S, te 14,7 s, što iznosi 8,33 % za smjer S – J. Vremena

čekanja tramvaja smanjena su u odnosu na postojeće stanje i to u iznosu od 35,4 % (26,1 s) za

smjer J – S, te 40,6 % (21,8 s) za smjer S – J. Prosječne brzine tramvaja povećane su 8,12 % za

smjer J – S i 8,4 % za smjer S – J.

63

Ovi podaci prikazuju da je davanjem prioriteta tramvajskim vozilima postignuto znatno

poboljšanje kvalitete sustava javnog gradskog prijevoza, uz zadržavanje ili u ovom slučaju

poboljšanje razine uslužnosti cjelokupnog raskrižja, čime se potvrđuju koristi adaptivnog

upravljanja prometom navedene u ovome diplomskom radu. Adaptivnim upravljanjem

prometom moguće je znatno poboljšati prometni sustav bez izvođenja skupih i vremenski dugih

građevinskih zahvata. Adaptivno upravljanje prometom kao dio inteligentnih transportnih

sustava predstavlja budućnost u projektiranju raskrižja, prometnih mreža i cjelovitih prometnih

sustava u gradovima. U ovome radu prikazan je samo djelić mogućnosti koje pruža sustav

adaptivnog upravljanja prometom. Mogućnosti sustava ovise o potrebama analiziranog

raskrižja, a modeli adaptivnog upravljanja izrađuju se zasebno za svako raskrižje. Algoritmi na

temelju kojih rade modeli adaptivnog upravljanja ovise o projektantima koji predlažu rješenja

analiziranih raskrižja. Modele adaptivnog upravljanja ovog diplomskog rada moguće je izraditi

na više načina, o čemu će ovisiti i izlazni rezultati.

Nadogradnja adaptivnom sustavu predstavlja kooperativno upravljanje prometom.

Kooperativno upravljanje prometom predstavlja međusobnu interakciju vozača, vozila i

infrastrukture, na temelju čega se upravlja cjelovitim sustavom (čovjek – vozilo – cesta), a ne

samo infrastrukturnim elementima kao što je to slučaj kod adaptivnog upravljanja prometom.

Kooperativnim upravljanjem otvaraju se mogućnosti za postizanje još značajnijih poboljšanja

prometnog sustava u smislu boljeg vođenja prometnih tokova, smanjenja vremena čekanja,

povećanja razina uslužnosti, povećanja sigurnosti odvijanja prometa, te još mnogo drugih

koristi.

64

Literatura

1. Bošnjak, I., Badanjak, D.: Osnove prometnog inženjerstva, Sveučilište u Zagrebu,

Zagreb, 2005.

2. Brnjac, N.; Jolić, N.: Integralni i intermodalni sustavi, materijali s predavanja,

Fakultet prometnih znanosti, Zagreb, ak. godina 2011./12.

3. Protega, V.: Prijevozna logistika I, materijali s predavanja, Fakultet prometnih

znanosti, Zagreb, ak. godina 2013./14.

4. Zakon o sigurnost prometa na cestama, Narodne Novine, 158/13

5. Dadić, I.; Kos, G.: Teorija i organizacija prometnih tokova (skripta), Sveučilište u

Zagrebu, Zagreb, 2007.

6. Legac, I.: Cestovne prometnice 1, Fakultet prometnih znanosti, Zagreb, 2006.

7. Lanović, Z.: Materijali za predavanja iz kolegija Cestovna telematika, Fakultet

prometnih znanosti, Zagreb ak. godina 2013./14.

8. Highway Capacity Manual (HCM), Transportation Research Bord, National

Reserch Council, Washington D.C, USA 2000.

9. Anžek, M., Divić, A., Lanović, Z.: Smjernice za prometnu svjetlosnu signalizaciju

na cestama, Ministarstvo pomorstva, prometa i veza, Zagreb, 2001.

10. Bošnjak, I.: Inteligentni transportni sustavi – ITS I, Fakultet prometnih znanosti,

Zagreb, 2006.

11. ISO 14813–1:2007 – Intelligent transport systems – Reference Model Architecture

for the ITS sector – Part 1: ITS Service Domains, Service Groups and Services,

2007.

12. Fehon, K.; Peters, J.: Adaptive Traffic Signals, Comparison and Case Studies,

Oakland, CA: DKS Associates, 2010.

13. Curtis, E.: Adaptive Signal Control Technology Overview, U.S. Department of

Transportation, Federal Highway Administration Office of Operations/Resource

Center, 2010.

14. Vujić, M.: Sustav dinamičkih prioriteta za vozila javnog gradskog prijevoza u

automatskom upravljanju prometom – doktorska disertacija, Fakultet prometnih

znanosti, Zagreb, 2013.

15. Dadić I., Šoštarić M., Brlek P.: Prometno tehnološko projektiranje – autorizirana

predavanja, Fakultet prometnih znanosti, Zagreb, 2012.

65

16. Županović, D.: Uvod u simulacijsko modeliranje u cestovnom prometu, materijali

za predavanja iz kolegija Cestovna telematika, Fakultet prometnih znanosti,

Zagreb, ak. godina 2012./13.

17. Breški, D.; Cvitanić, D.; Lovrić, I.: Analiza osjetljivosti parametara simulacijskog

modela CORSIM, članak znanstvenog časopisa Građevinar (Vol. 58, No.06.),

2006.

18. PTV – Planung Transport Verkehr AG: VISSIM 5.20 User Manual, 2006.

19. PTV – Planung Transport Verkehr AG: VisVAP 2.16 User Manual, 2006.

20. www.etsi.org (lipanj 2014.)

21. www.geoportal.dgu.hr (svibanj 2014.)

22. www.peek.hr (lipanj 2014.)

66

Popis slika, tablica i grafikona

Slika 1: Temeljna povezanost prometa, transporta i sustava aktivnosti .................................................. 5

Slika 2: Prikaz odnosa pojmova prijevoz, promet i logistika .................................................................. 6

Slika 3: Prikaz duljine ciklusa u ovisnosti o broju faza ........................................................................ 12

Slika 4: Shematski prikaz učinaka ITS-a .............................................................................................. 13

Slika 5: Shematski prikaz značenja termina ITS .................................................................................. 14

Slika 6: ITS kao nadogradnja klasičnom prometnom sustavu .............................................................. 15

Slika 7: Shematski prikaz povezanosti inteligentnog raskrižja s drugim podsustavima ........................ 17

Slika 8: Prikaz koristi pojedinih sustava adaptivnog upravljanja prometom......................................... 18

Slika 9: Prikaz položaja raskrižja na karti ............................................................................................ 20

Slika 10: Prostorni obuhvat predmeta analize – raskrižja ..................................................................... 22

Slika 11: Raspodjela prometnih traka na raskrižju ............................................................................... 23

Slika 12: Sjeverni privoz raskrižja ........................................................................................................ 23

Slika 13:Južni privoz raskrižja ............................................................................................................. 24

Slika 14: Zapadni privoz raskrižja ........................................................................................................ 24

Slika 15: Istočni privoz raskrižja .......................................................................................................... 25

Slika 16: Prikaz težinskog dijagrama za jurarnji vršni sat .................................................................... 31

Slika 17: Prikaz težinskog dijagrama za poslijepodnevni vršni sat ....................................................... 31

Slika 18: Raspored signalnih grupa u postojećem signalnom planu ..................................................... 32

Slika 19: Prikaz postojećeg signalnog plana ......................................................................................... 33

Slika 20: Položaj semaforskih laterni na raskrižju ................................................................................ 33

Slika 21: Prikaz parametara koji se uzimaju pri izračunu zaštitnog međuvremena .............................. 34

Slika 22: Prikaz linija pražnjenja i naleta unutar raskrižja .................................................................... 35

Slika 23: Prikaz koraka komplementiranja simulacijskog modela potrebnim datotekama ................... 44

Slika 24: Prikaz programskog sučelja programa PTV VisVAP ............................................................ 45

Slika 25: Prikaz dijela *.pua dokumenta .............................................................................................. 45

Slika 26: Prikaz užeg područja raskrižja izrađenog programom PTV Vissim.......................................... 46

Slika 27: Prikaz izrađenog simulacijskog modela u programu PTV Vissim ......................................... 47

Slika 28: Položaj detektorskih petlji za simulacijski model adaptivnog upravljanja bez prioriteta ....... 49

Slika 29: Prikaz parametara za model adaptivnog upravljanja bez prioriteta........................................ 50

Slika 30: Prikaz uvjeta za model adaptivnog upravljanja bez prioriteta ............................................... 51

Slika 31: Položaj detektorskih petlji za simulacijski model adaptivnog upravljanja s prioritetom JGP-a

............................................................................................................................................................. 52

Slika 32: Parametri za model adaptivnog upravljanja s prioritetom JGP-a ........................................... 53

Slika 33: Prikaz uvjeta za model adaptivnog upravljanja s prioritetom JGP-a ..................................... 53

Slika 34: Položaj detektora za detekciju povećanog repa čekanja ........................................................ 54

Tablica 1: Odnos vrijednosti koeficijenta γ i broja prometnih trakova ................................................... 9

Tablica 2: Određivanje razine uslužnosti na temelju prosječnog vremena čekanja .............................. 10

Tablica 3: Prikaz koristi integracije adaptivnog upravljanja prometom s drugim ITS rješenjima ......... 19

Tablica 4: Prikaz rezultata brojanja prometa za jutarnje brojanje ......................................................... 26

Tablica 5: Prikaz rezultata brojanja prometa za poslijepodnevno brojanje ........................................... 28

Tablica 6: Matrica zaštitnih međuvremena ........................................................................................... 36

67

Tablica 7: Vrijednosti trajanja žutog svijetla s obzirom na prilaznu brzinu .......................................... 36

Tablica 8: Izračun propusne moći za pojedinu grupu trakova u poslijepodnevnom vršnom satu ......... 38

Tablica 9: Stupnjevi opterećenja za pojedinu grupu trakova ................................................................ 39

Tablica 10: Tablica za izračun stupnjeva opterećenja za pojedinu signalnu fazu ................................. 40

Tablica 11: Izračun udaljenosti pojedinog detktora od zaustavne linije ovisno o sekundama produljenja

faze ....................................................................................................................................................... 49

Tablica 12:Usporedba dobivenih podatataka o vremenima čekanja i razinama uslužnosti ................... 55

Grafikon 1: Prikaz rezultata jutarnjeg brojanja prometa prema 15 minutnim intervalima .................... 27

Grafikon 2:Prikaz rezultata poslijepodnevnog brojanja prometa prema 15 minutnim intervalima ....... 29

Grafikon 3: Usporedba ukupnog broja vozila u jutarnjem i poslijepodnevnom vršnom satu................ 29

Grafikon 4: Prikaz podataka o vremenu čekanja vozila na raskrižju .................................................... 56

Grafikon 5: Usporedba podataka o prosječnim vremenima putovanja tramvaja ................................... 57

Grafikon 6: Usporedba podataka o vremenima čekanja tramvaja......................................................... 58

Grafikon 7:Usporedba podataka o prosječnim brzinama tramvaja ....................................................... 59

Grafikon 8:Usporedba podataka o prosječnim brzinama pojedine skupine vozila................................ 59

Grafikon 9: Usporedba podataka o duljinama repova čekanja na raskrižju .......................................... 60

68

Prilog I: Situacijski plan detektora u modelu adaptivnog upravljanja prometom

bez prioriteta (M 1:1000)

69

Prilog II: Algoritam simulacijskog modela adaptivnog upravljanja prometom bez

prioriteta

70

Prilog III: Situacijski plan detektora u modelu adaptivnog upravljanja

prometom s prioritetom javnog gradskog prijevoza (M 1:1000)

71

Prilog IV: Algoritam simulacijskog modela adaptivnog upravljanja prometom s

prioritetom javnog gradskog prijevoza