Ciężar autobusu miejskiego w czasie jego normalnej eksploatacji ulega częstym zmianom.
Zmiany, które są zróżnicowane w czasie, wynikają przede wszystkim z różnej ilości pasażerów podróżujących danym pojazdem na różnych fragmentach tras i o różnych porach. Dodatkowym elementom może być zmienność napełnienia zbiorników paliwa, a ich łączna pojemność rzędu 250 dm3 (np. w Solaris Urbino 12) oznacza zmienność odpowiadającą ciężarowi blisko 4 statystycznych pasażerów, więc przy pojemności autobusu rzędu 100 pasażerów jest to tylko około 4% wpływu na ciężar pojazdu i to o charakterze dosyć wolnozmiennym.
Informacje o ilości pasażerów można pozyskiwać z badań napełnienia autobusów przeprowadzanych dla potrzeb opracowywania rozkładów jazdy autobusów lub poprzez wyniki analizy stałego monitoringu tego napełnienia. Monitoring ten dotyczyć może, albo bezpośrednio ilości osób, albo zmienności obciążenia autobusu badanego w sposób pośredni przez pomiar ciśnienia w elementach sprężystych zawieszenia.
Wariant 1 Okresowe badania napełnienia autobusu w ciągu dnia
Badanie napełnienia autobusu prowadzi się m. in. dla potrzeb tworzenia bądź rekonstrukcji rozkładów jazdy [19]. Badania napełnienia autobusów dokonywane mogą być np. metodą obserwacji bezpośredniej, jawnej, standaryzowanej, na każdej linii autobusowej, w każdym z kursujących autobusów. W przykładowych badaniach [8] pomiary wykonywane były przez
minimum 2 obserwatorów (zespół) znajdujących się w autobusie na całej trasie przejazdu (metodą obserwatora wewnętrznego). Badania uwzględniały liczbę podróżnych wsiadających i wysiadających na każdym przystanku (tj. w każdym możliwym punkcie przesiadkowym). Pomiary wykonane były od pierwszego do ostatniego kursu, na każdej z wyznaczonych linii trzykrotnie – dwa razy w ciągu typowych dni powszednich: środa i czwartek i jeden raz w dzień weekendowy, tj.
w sobotę .
Podczas badania osoby je przeprowadzające posługują się formularzami/ankietami o charakterze zaprezentowanym na Rys. 5.1. Problemem może być mała dokładność manualnego zliczania pasażerów, co generuje niską wiarygodność danych.
Uzyskane w ten sposób dane zakładają pewną powtarzalność popytu na usługi przewozowe, a tym samym powtarzalność schematów zmienności obciążenia eksploatacyjnego autobusu. To, czy są one rzeczywiście powtarzalne pozwalają stwierdzić nowoczesne metody obserwacji napełnieni autobusu wykorzystujące nowoczesne technologie pomiarowe.
Należy wspomnieć również o metodzie pozyskiwania danych dotyczących ilości przewożonych pasażerów opartych o ankiety.
:
...
Rys. 5.1 . Formularz badania napełnienia autobusu
Wariant 2 Stały monitoring napełnienia autobusu
Wykorzystanie nowoczesnych czujników oraz technik rejestracji i przetwarzania danych pozwala pozyskiwać ciągłą informację o zmienności napełnienia autobusu, a nie tylko okresowe próbki, jak ma to miejsce przy pomocy okresowych badań napełnienia wykonywanych metodą obserwacji bezpośredniej.
Bezpośredni pomiar obciążenia autobusu
Do bezpośredniego pomiaru zmienności obciążenia autobusu stosować można systemy ważenia pasażerów bazujących na odpowiednich czujnikach ciśnienia w pneumatycznych elementach sprężystych zawieszenia (np. systemu ECAS (z ang. Electronically Controlled Air Suspension)z dodatkową funkcją Axle Load Indicator [53]]).
Poprawne szacowanie ilości pasażerów możliwe jest po wcześniejszej procedurze kalibracji i parametryzacji czujników ciśnień. Procedura taka polega na obciążeniu autobusu do masy maksymalnej, a następnie podczas jego rozładowywaniu archiwizowaniu panującego ciśnienia, dzięki czemu możliwy będzie odczyt ilości pasażerów. Dokładność tej metody zależna jest od dokładności parametryzacji, w praktyce stosuje się 4 poziomy obciążeń i odpowiadające im stany zapełnienia autobusu.
Pośredni pomiar obciążenia - bezpośredni pomiar ilości pasażerów
Jeśli chodzi o bezpośredni pomiar ilości pasażerów, to w dzisiejszej praktyce metody te sprowadzają się do zliczania liczby pasażerów wchodzących i wychodzących przez systemy automatycznego zliczania pasażerów nazywane w j. angielskim Automated Passenger Counter (APC) [3].
Technologie automatycznego zliczania pasażerów mogą być różnorodne i bazować zarówno na pomiarze różnych cech, jak i wykorzystaniu różnych czujników. Wyróżnić należy takie, jak:
─ systemy wykrywające nacisk w postaci mat lub stopni czułych na nacisk [64], [61],
─ systemy wykorzystujące czujniki podczerwieni wraz z analizatorami ruchu (IRMA - Infra-Red Motion Analyzers) [55] – rys. 5.2,
─ systemy wizyjne bazujące na analizie obrazu video [64].
Systemy wykrywające nacisk w postaci np. specjalnych mat (treadle mats) pomiarowych to najstarsze rozwiązanie o najmniejszej trwałości i dokładności [54], współcześnie prawie niespotykane.
Systemy IRMA wykorzystujące czujniki podczerwieni mają wieloletnią historię i ich rozwój można przedstawić, jako kolejne generacje systemów zliczania pasażerów z wykorzystaniem najczęściej aktywnych czujników podczerwieni:
─ 2D - dwuwymiarowa detekcja kontrastu (do 95% dokładności w normalnych warunkach eksploatacji),
─ 3D - trójwymiarowe rozpoznawanie obrazu,
─ TOF - technologia oparta o pomiar przebiegu światła (Time of Flight) podczerwonego wysyłanego przez czujnik i odbijanego od obiektu - kolejne generacje czujników mają co raz większe ilości pikseli - zmiana z 4 (np. IRMA4, [73]) na 500 pozwala zastąpić detekcję rozpoznawaniem obrazu (np. IRMA5-MATRIX, [73]).
Rys. 5.2 Przykład umiejscowienia bramek liczących w autobusie [42]
Współczesne systemy automatycznego zliczania pasażerów korzystające z czujników podczerwieni potrafią bezproblemowo rozpoznać ruch pojedynczego pasażera, tj. rozpoznać pasażera wsiadającego, jak i wysiadającego. Dokładność tych systemów jest bardzo wysoka. Proste systemy 2D i 3D korzystające z czujników podczerwieni (IR) osiągają dokładność na poziomie 95%, natomiast systemy oparte na analizie obrazu generowanego dzięki analizie czasu przelotu (TOF) osiągają dokładność zliczania nawet 99% - Tab. 5.1 [73]. Systemy, w których pracują takie czujniki, potrafią również rozróżnić ludzi od innych obiektów eliminując ewentualne błędy.
Wiodącymi producentami czujników działających na podczerwień w Europie są firmy DILAX [72], IRIS-GmbH [73]. Przykładem producenta systemów bazujących na analizie obrazu jest firma Hella [74].
Tab. 5.1 Przykłady sensorów firmy IRMA [73]
Wspomniane czujniki wykorzystuje się w ramach kompleksowych systemów analizujących potoki pasażerskie, co ilustruje Rys. 5.3. Dane z bramek liczących, umieszczonych w drzwiach, zbierane są w komputerze pokładowym pojazdu, a następnie transmitowane do odpowiedniego miejsca analitycznego. Połączenie informacji z bramek liczących z GPSem (z ang. Global Positioning System) pozwala eksploatatorowi na posiadanie pełnej wiedzy o potokach pasażerskich połączonych z konkretnym kursem pojazdu (linia, przystanki, czas, itd.), co z kolei umożliwia przeprowadzanie odpowiednich analiz i optymalizacji (lepsze dopasowanie taboru i tras do rzeczywistych potrzeb pasażerów, optymalizacja kosztowa, itd.)
Rys. 5.3 Elementy składowe systemu liczenia pasażerów [73]
Ostatnia technologia zliczania pasażerów to wykorzystanie zaawansowanej technologii analizy obrazu stereoskopowego. Są to obecnie najnowocześniejsze urządzenia w zakresie technologii automatycznego zliczania pasażerów. Przewyższają on praktycznie pod każdym względem systemy wykorzystujące technologię aktywnej i pasywnej podczerwieni [55]. Poprzez analizę różnice w obserwowanych przez każdą z dwóch kamer obrazów tworzone są mapy głębokości, dzięki czemu moduł liczący z wysoką dokładnością rozróżnia tło od poruszających się w polu widzenia obiektów. Dzięki tym mapom głębokości możliwe jest stosowanie parametru minimalnej wysokości śledzonych obiektów, dzięki czemu możliwe jest pomijanie osób niższych niż ustalony próg, np. małe dzieci do metra wzrostu – rys. 5.4.
Rys. 5.4 Konfiguracja wirtualnych bramek wejściowych i symulacja mapy głębokości [55]
Informacje z systemu elektronicznego biletu komunikacji miejskiej
Zanim pojawiły się koncepcje biletów elektronicznych wdrożono w praktyce systemy elektronicznych kasowników tradycyjnych biletów i już te pozwoliły na zliczanie ilości kasowanych biletów. Nie przekłada się to jednak bezpośrednio na liczbę pozostających w autobusie pasażerów, ponieważ nie jest odnotowywane wyjście z autobusu poprzez kasowanie biletu.
Wprowadzenie biletów elektronicznych z odpowiednią organizacją systemu opłat promującej „kasownie” (logowanie) biletu także podczas wyjścia i wyjścia z pojazdu, pozwala śledzić ilość pasażerów, a także określać ich rodzaj. Dlatego uznać można, że w bliskiej przyszłości możliwe będzie pozyskiwanie informacji na temat potoków pasażerskich bazujących na rozwiniętych tzw. e-biletach (biletach elektronicznych), czego przykładem może być e-karta PEKA (Poznańska Elektroniczna Karta Aglomeracyjna), którą możliwe m.in. jest dokonywanie opłat za konkretny przejechany odcinek pojazdem. Przykład wykorzystania takiej funkcjonalności w ramach elektronicznego biletu w komunikacji miejskiej przedstawił Białystok w prezentacji [59], której fragment zamieszczono na rysunku 5.5.
Twórcy systemu e-biletu w Białymstoku zwracają uwagę na rozszerzone możliwości analityczne wynikające z systemu biletu elektronicznego twierdząc, że są one wszechstronne, a wyniki są nieosiągalne innymi metodami, ze względu na nieograniczoną powtarzalność, liczność prób i AUTOMATYZACJĘ pozyskania danych takich, jak np.:
- struktura pasażerów,
- relacja pomiędzy miejscem zamieszkania, a lokalizacją celów podróży, - przekrój czasowy i przestrzenny podróży,
- ustalenie częstotliwości podróży,
- możliwość zbadania przesiadkowości połączeń.
Jedynym, aczkolwiek bardzo istotnym ograniczeniem w tego typu systemach, są sami użytkownicy e-biletów, często niechętni konieczności każdorazowego logowania się do systemu.
Rys. 5.5. Przykład danych pozyskanych z systemu e-biletu (wymagane logowanie przy wchodzeniu i wychodzeniu z autobusu) [29]
Przykładowe wyniki zmienności napełnienia i obciążenia autobusu
Tab. 5.2 przedstawia przykładowe ilości wsiadających, jak i wysiadających pasażerów na każdym z przystanków konkretnej trasy u jednego z eksploatatorów w wybranych porach, tj.
szczytu porannego, jak i szczytu popołudniowego. Na Rys. 5.6 przedstawiono rozkład fluktuacji pasażerów dla jednego, wybranego kursu z Tab. 5.2, tj. dla kursu z godziny 14.00, która reprezentuje popołudniowy szczyt komunikacyjny.
Tab. 5.2 Przykład zliczania potoków pasażerskich na rzeczywistej trasie [42]
Kierunek: Złocie ń - Strzelców Kierunek: Złocień - Strzelców
Pomiar: 07-05-2013 Kurs 1 Kurs 4 Kurs 6 Kurs 7 Kurs 11 Kurs 12 Kurs 21 Kurs 22 Kurs 23 Kurs 25 Kurs 28 Kurs 31
Bry g.05/U Bry g.04/U Bry g.05/U Bry g.07/U Bry g.03/U Bry g.05/U Bry g.03/U Bry g.04/U Bry g.05/U Bry g.09/U Bry g.04/U Bry g.09/U Lp. Kod prz. Nazw a przy stanku We Wy Nap. Czas We Wy Nap. Czas We Wy Nap. Czas We Wy Nap. Czas We Wy Nap. Czas We Wy Nap.Czas We Wy Nap. Czas We Wy Nap. Czas We Wy Nap. Czas We Wy Nap. Czas We Wy Nap. Czas We Wy Nap. Czas
Początek kursu - plan 04:33 05:49 06:39 07:03 08:40 09:05 13:12 13:35 14:00 14:46 15:58 17:14
Początek kursu - rzeczy w isty 04:33 05:49 06:39 07:03 08:40 09:05 13:12 13:35 14:00 14:46 15:58 17:14
Rys. 5.6 Rozkład fluktuacji pasażerów z Tab. 5.2 dla kursu z godziny 14.00
Zmienna ilość pasażerów podczas eksploatacji pojazdu przekłada się na zmienne obciążenie autobusu. Przeliczenia można dokonać wykorzystując założenie, że masa jednostkowego pasażera obliczona może być zgodnie z Dyrektywą 2001/85/WE Parlamentu Europejskiego [45] określającą masę statystycznego pasażera na poziomie 75 kg. Należy zauważyć, że rzeczywistość w odniesieniu do pojedynczego pasażera może znacząco odbiegać od przyjętego wzorca, niemniej statystycznie jest to wartość uzasadniona. Przykład zmienności obciążenia autobusu wynikająca ze zmiennej ilości pasażerów dla wybranego kursu z godz. 14.00 z Tab. 5.2 przedstawia Rys. 5.7.
Rys. 5.7 Zmienność obciążeń autobusu wynikająca ze zmiennej ilości pasażerów z Tab. 5.2 dla kursu z godziny 14.00 -40
-20 0 20 40 60 80 100
0 5 10 15 20 25 30 35
Liczba pasażerów [szt.]
Nr kolejnego przystanku
ZMIANA LICZBY PASAŻERÓW NA KOLEJNYCH PRZYSTANKACH
LICZBA WSIADAJĄCYCH LICZBA WYSIADAJĄCYCH SKUMULOWANA LICZBA PASAŻERÓW
-2000 -1000 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000
0 5 10 15 20 25 30 35
Masa pasażerów [kg]
Nr kolejnego przystanku
ZMIANA MASY PASAŻERÓW NA KOLEJNYCH PRZYSTANKACH
MASA WSIADAJĄCYCH MASA WYSIADAJĄCYCH SKUMULOWANA MASA PASAŻERÓW
Analiza zmienności obciążenia autobusu pozwala zauważyć, że w godzinach szczytu w krótkim czasie następuje znacząca zmienność obciążenia autobusu od wartości minimalnej, po wartość rzędu 6.000 kg, która jest zbliżona do granicznej (osiąga 91%) - Rys. 5.8.
Rys. 5.8 Zmiana stosunku masy aktualnej do masy własnej autobusu na tle zmiany współczynnika napełnienia autobusu wynikająca ze zmiennej ilości pasażerów z Tab. 5.2 dla kursu w godzinach szczytu i poza nimi
Wartość zapełnienia autobusu – tym samym przyrostu jego masy zmienia się wraz z każdym pasażerem w sposób dyskretny. Przy pojemności autobusu około 100 pasażerów (wersja 12 m) pojedynczy pasażer średnio zmienia wartość zapełnienia o około 1%, w przypadku pojemności rzędu 175 osób zmiana ta to ok. 0,6%. Ze względu na pewną losowość wartości zapełnienia oraz ograniczoną dokładność innych parametrów opisujących zmienność warunków eksploatacji
zdecydowano dla potrzeb symulacji zdyskretyzować wartość zapełnienia na trzech poziomach – 0, 50 i 100%. Wyniki takiego zdefiniowania przedstawiono na rys. 5.9.
Rys. 5.9 Zmiana stosunku masy aktualnej do masy własnej autobusu na tle zmiany współczynnika napełnienia autobusu wynikająca ze zmiennej ilości pasażerów z Tab. 5.2 dla kursu w godzinach szczytu i poza nimi
Bardziej uogólnioną informację może dać analiza większej ilości tras i w dłuższym okresie czasu. Wyniki takiej analizy dla wybranego przykładowo miasta i przewoźnika przestawiono w Tab.
5.3. Przedstawia ona wozokilometry liniowe jednego z eksploatatorów. Z kilkudziesięciu tras, które dany eksploatator obsługuje przedstawiono 10 tras o najmniejszym rocznym kilometrażu, jak i 10 tras o największym rocznym kilometrażu. Widzimy w niej, że średnie napełnienie pasażerów w roku nie przekracza 25%. Jednocześnie wcześniejsze dane wskazują, że lokalnie (krótkotrwale) może dojść maksymalnych obciążeń, a w skrajnym przypadku nawet do przeciążeń.
Tab. 5.3 Przykład średniego napełnienia autobusów na tle wozokilometrów na przykładowych liniach u jednego