Бывают ли транспортные системы по-настоящему интеллектуальными?

Интеллект в транспортной системе – это способность адаптироваться под изменение параметров: скорость перемещения, время доставки, изменение пропускной способности и геометрии маршрутов. А также умение распознавать и реагировать на типовые ситуации: вечерний час пик, типовые заторы, массовые мероприятия на стадионах. По сути, мы говорим о способности системы к адаптивному управлению. 

В транспортном планировании этот термин обычно ассоциируется с управлением умными светофорами, в которых время переключения настраивается в зависимости от ситуации на дороге. Но только ли этим мы должны научиться управлять? И чем вообще управляет интеллектуальная транспортная система?

Практический опыт моделирования показывает: настраиваемых параметров в транспортной системе гораздо больше. Интеллектуальные системы должны управлять не только светофорами и разметкой. Управлять нужно мобильностью людей и грузов в рамках каждой территории, чаще всего агломерации.  

И если есть способ свести все данные воедино и ввести единое информационное пространство, то появляется возможность выйти на новый уровень: уровень прогнозного управления. Проще говоря, единая информационная среда позволяет предвидеть ситуацию, чтобы управлять людскими и транспортными потоками.  

ИТС — это не светофоры, а математические модели 

Чтобы предвидеть ситуацию на дороге, нужно моделировать – причем не поведение отдельного автомобиля или светофора. При разработке транспортной макромодели агломерации, в первую очередь, нужно моделировать поведение людей: особенности психологии, ожидания и предпочтения пассажиров и автомобилистов. Именно от этого зависит удовлетворенность пользователей транспорта, и именно эти параметры помогают составить качественный прогноз. 

Фактически, интеллектуальные транспортные системы должны воздействовать именно на людей, а не на объекты транспортной инфраструктуры. Проще говоря, ИТС – это набор сервисов для людей: от автоматизированных систем управления дорожным движением до смартфонов, которые мы держим в руках. Таким образом, транспортная система становится интеллектуальной, если она имеет канал воздействия на участников движения, который влияет на их поведение. 

А все остальное – лишь многообразная инфраструктура, которую действительно нужно увязывать в единое информационное пространство, для того чтобы она работала как система, а не как отдельные элементы. К сожалению, сегодня такая «отдельность» видна почти в каждом российском городе: парковки отдельно, фотофиксация отдельно, биллинги отдельно. И во всех регионах стоит вопрос: а можно ли это как-то свести и получить новое качество?  

Не только можно, но и нужно 

Для этого важно, чтобы аналитическим ядром ИТС стали транспортные модели, в которых применяется гибридный подход – совмещение модельных технологий и технологий искусственного интеллекта. Такая модель дает прогноз, на базе которого формируются автоматические рекомендации для адаптивного управления – например, изменения фаз тех самых светофоров. 

Вот как реализуется схема управления в ИТС: 

1. В режиме онлайн рассчитывается прогноз дорожной ситуации для набора разных сценариев (их может быть тысячи). 

2. Эти расчеты визуализируются (практика показывает, что это очень важный этап, позволяющий быстрее оценивать ситуацию).

3. В автоматизированном режиме формируются рекомендации для реагирования на прогнозы.

4. Разрабатываются управляющие воздействия на периферийное оборудование: управление светофорами, табло переменной информации, тарифами общественного транспорта.

5. Люди получают информацию через различные источники – начиная с табло переменной информации и заканчивая навигационными системами в автомобилях и смартфонах, что позволяет оптимизировать маршруты с учётом онлайн-прогноза.

Как создается модель, необходимая для эффективного функционирования ИТС? Ведь моделей много, с помощью одного и того же ПО можно создать модели для совершенно разных задач. Мы считаем, что интегральной идеологией современных интеллектуальных транспортных систем является транспортная макромодель агломерации, умеющая выполнять прогнозы, сценарный анализ в режиме реального времени и давать рекомендации. Такие модели состоят из двух уровней: 

1. Классическая макромодель для средне- и долгосрочного прогнозирования, создаваемая на программном обеспечении типа PTV VISUM. Этот тип прогнозов хоть и имеет массу недостатков, связанных со скоростью устаревания прогнозов, совершенно необходим как база для планирования и управления развитием инфраструктуры. Эта модель является основой подготовки обязательных документов транспортного планирования: Плана Комплексного Развития Транспортной Инфраструктуры, Комплексной Схемы Организации Дорожного Движения, Комплексной Схемы Обслуживания Транспортом. Очень важно, чтобы эта базовая мастер-модель актуализировалась, хотя бы раз в год. 

2. Транспортные модели реального времени, или так называемые динамические модели. Всем жителям города интересно знать, как изменится транспортная ситуация здесь и сейчас: где заторы, какой будет ситуация на дороге через 15 минут. Работают эти модели следующим образом: транспортные модели реального времени используют как базу классические макромодели агломераций, их базовую матрицу корреспонденций, распределение потоков в узлах и другие параметры. И это позволяет рассчитать тысячи сценариев и выбрать из них лучшие. Ни один человек, каким бы он ни был экспертом, не может этого сделать. Так реализуется интеллектуальный подход к адаптивному управлению. 

Будущее ИТС