Использование интеллектуальных транспортных систем для повышения качества организации дорожного движения

Введение

В настоящее время наблюдается стремительный рост автомобилизации населения, что создает проблемы как для обеспечения безопасности движения, так и для пропускной способности улично-дорожной сети. Наряду со стремительным развитием парка личных транспортных средств, наблюдается рост грузовых перевозок. Автомобильным транспортом осуществляется более половины всех грузовых перевозок.

Главным фактором стремительного роста автомобилизации населения и грузовых автоперевозок является удобство и более низкая удельная стоимость логистики. Использование автомобильного транспорта при организации логистики позволяет существенно снизить суммарные затраты на хранение, перевозку, погрузку, разгрузку, по сравнению с другими видами транспорта. Рост автомобилизации населения связан со стремительным ростом городского населения, повешением уровня достатка населения, а также состоянием транспортной инфраструктуры.

Последствием столь стремительного развития использования автомобильного транспорта стали чрезмерные нагрузки улично-дорожную сеть, что в свою очередь привело к образованию заторов и пробок. Сложившаяся застройка городов не позволяет бесконечно расширять пропускную способность автомобильных дорог количественно. Одним из возможных решений являться комплексное повешение качества организации дорожного движения [1]. Реорганизация транспортных потоков, увеличение роли общественного пассажирского транспорта, динамическое управление средствами организации движения.

В последние годы для решения данных задач все активнее используются интеллектуальные транспортные системы. Интеллектуальная транспортная система – это комплекс систем, который помогает более эффективно эксплуатировать транспортную сеть, используя информационные, коммуникационные и управленческие технологии, встроенные в транспортное средство или дорожную инфраструктуру. Подобные системы способны в реальном времени на основе полученной информации менять и подстраивать эксплуатационные характеристики улично-дорожной сети под потребности конечного потребителя [2].

Сбор информации

Из этого следует что, основой интеллектуальной транспортной системы является информация, от правильности сбора, обработки и хранения которой, зависит качество работы системы.

Таким образом первым этапом построения интеллектуальной транспортной системы являться сбор информации о состоянии трафика. Сбор данных возможен из двух источников. Первый – сбор информации от пользователей автомобильных дорог, получение и обработка GPS данных со смартфонов, анализ данных, полученных из сервисов навигации. Это могут быть как данные, получаемые в фоновом режиме, такие как скорость, положение на маршруте, наличие заторов на участке, так и вводимая пользователем, например возникновение ДТП или ограничения, связанные с ремонтными работами. Вторым источником информации являются камеры, дорожные радары, специализированные системы подсчета транспортных средств. Информация из второго источника позволяет получить более детальную картину, так как она строиться не на разрозненной информации от индивидуальных пользователей, а на основании общей ситуации на улично-дорожной сети.

Анализ полученных данных

По мере поступления данных возникает необходимость не только накопления, но и структурирования, проверки и сопоставления информации. При небольших массивах данных для комплексной оценки показателей и эффективности мероприятий возможно использовать натурные эксперименты. В натурном эксперименте информацию о процессе или системе собирают путем измерений в реальных условиях. Однако по мере развития интеллектуальной транспортной системы, включая средства и методы управления, увеличивается количество параметров, повышаться требования к качеству вводимой информации, что в свою очередь ведет к увеличению стоимости использования системы. В связи с этим для дальнейшего анализа используют вычислительные эксперименты, проводимые на компьютере. Основной задачей вычислительного эксперимента является поиск наиболее эффективного алгоритма управления, на основе сравнения вариантов. Качество и применимость информации в ходе вычислительного эксперимента напрямую зависят от математической модели, созданной на основании натурных экспериментов.

Построение математической модели

В связи со сложность моделирования процесса транспортного движения в условиях городской среды, необходимо понимать, что математическая модель будет иметь большую степень упрощения, что в свою очередь может негативно сказываться на качестве мероприятий по организации дорожного движения [3]. Математическое моделирование может быть аналитическим и имитационным. Аналитическая математическая модель позволяет определить как изменение того или иного параметра повлияло на процесс транспортного движения. Имитационная математическая модель позволяет на основе заданных параметров смоделировать поведение транспортной системы. Таким образом основной задачей становиться создание математической модели транспортной системы способной к анализу и оценке транспортных сетей, установлению мест возникновения ДТП и воспроизведению поведения транспортных сетей при заданных условиях.

Управление средствами организации движения

Результатом работы интеллектуальной транспортной системы информация о необходимости корректировки режимов работ средств организации дорожного движения. На практике это означает что в случай возникновения ДТП система предупредит водителей транспортных средств о возможных заторах на дороге, а также сообщит о возможных путях объезда проблемного участка дороги. При работе интеллектуальной транспортной системы появляется возможность координировать и перераспределять потоки транспорта в случае возникновения затруднений на популярных маршрутах.

Элементы интеллектуальной транспортной системы

Очевидно, что для работы интеллектуальной транспортной системы необходимо оснастить улично-дорожную сеть целым комплексом специальных средств организации движения, которое позволит собирать информацию, управлять и осуществлять информирование водителей транспортных средств.

Одним из главных элементов управления транспортным потоком на улично-дорожной сети является светофорное регулирование. В рамках интеллектуальной транспортной системы возможно организовать совместную, скоординированную схему работы светофорного регулирования, в которой несколько светофорных узлов работают на поддержание определенной пропускной способности по одной из улиц. Так же возможно создание адаптивных светофорных объектов, способных автоматически принимать решения в зависимости от конкретной ситуации на дороге.

Информирование водителей транспортных средств возможно посредством информационных табло, на которые могут быть выведены сведения о загруженности участков дорог, о наличии и количестве ДТП, о погодных и климатических условиях. Так же оповещение возможно через знаки переменной информации, на которые могут быть выведены такие параметры как максимальная разрешенная скорость на участке. Так же на мобильность населения можно влиять, предоставив актуальную информацию до выбора маршрута и вида транспорта. Например, через средства массовой информации или специализированные сервисы [4].

Выводы

Разработка и внедрения интеллектуальных транспортных систем дорогостоящий и длительный процесс, вместе с тем позволяющий комплексно решать проблему организации дорожного движения на улично-дорожной сети современных мегаполисов. Использование интеллектуальных транспортных систем позволяет в перспективе существенно снизить нагрузку на улично-дорожную сеть, повысить пропускную способность, снизить затраты на эксплуатацию, реконструкцию и строительство дорог. А также позволит создать условия для комплексного развития системы общественного транспорта.

Развитие интеллектуальной транспортной системы базируется на системном подходе, создавай интеллектуальную транспортную систему именно как систему, а не отдельные модули (сервисы). Что позволяет более комплексно оценивать и прогнозировать развитие улично-дорожной сети.