О нас Новости Реклама Партнёры Контакты
НОВОСТНАЯ ЛЕНТА
Учредители
Наши рекламодатели

    Бывают ли транспортные системы по-настоящему интеллектуальными?

    За рубежом Мнение Экономика Право Ж/д транспорт Водный транспорт Безопасность Инновации Авиатранспорт Автотранспорт Строительство Пасс. транспорт Логистика Официально История Международный опыт ВСМ Кадры Образование Экология За рубежом Морской транспорт Маглев Аналитика Футурология Инфраструктура Госполитика С Новым годом!
    Владимир Швецов
    генеральный директор компании SIMETRA
    Владимир Швецов Бывают ли транспортные системы по-настоящему интеллектуальными?
    В современном городе нас окружают умные остановки и светофоры, разметка и автомобили. Но много ли интеллекта в остановочном павильоне, который умеет считать пассажиров, показывать время прибытия автобуса и раздаёт Wi-Fi? Или в светофоре, способном распознать ДТП на перекрестке?
    Городская инфраструктура, оснащенная отдельными элементами машинного обучения, необходима современному мегаполису. Но можно ли считать ее полноценной основой интеллектуальной транспортной системы (ИТС) или слово «интеллектуальный» в транспорте – не более чем красивый маркетинг? Давайте разберемся. 

    Что такое ИТС? 
    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. 
    simetra_article.jpg


    Модель – ядро эффективной ИТС 
    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 
    Когда мы говорим об «интеллекте» в транспорте, невозможно обойти вниманием и технологии искусственного интеллекта. Возможности этой технологии в транспортной сфере пока ограничены: далеко не со всеми задачами хорошо справляется ИИ. Он хорошо подходит для обработки и насыщения данных, а также распознавания типовых ситуаций и выдачи рекомендаций. Однако прогнозы и оценка эффектов от управляющих воздействий пока даются искусственному интеллекту с трудом. Тем не менее, разработки в этом направлении обязательно нужно продолжать: на мой взгляд, будущее за правильной комбинацией классических моделей с технологиями искусственного интеллекта.
    Количество показов: 950


    Текст сообщения*
    Защита от автоматических сообщений
     
    Комментировать vkontakte Комментировать в facebook
    .
    Библиотека Блоги Наука для транспорта

    Перспективные и новейшие
    разработки ученых
    Владимир Швецов
    генеральный директор компании SIMETRA
    В современном городе нас окружают умные остановки и светофоры, разметка и автомобили. Но много ли интеллекта в остановочном павильоне, который умеет считать пассажиров, показывать время прибытия автобуса и раздаёт Wi-Fi? Или в светофоре, способном распознать ДТП на перекрестке? ...
    2020-06-04
    Максим Владимирович Четчуев
    канд. техн. наук, руководитель научно-образовательного центра «Мультимодальные транспортные системы» Петербургского государственного университета путей сообщения Императора Александра I
    В перспективе до 2030 г. ожидается существенное увеличение нагрузки на транспортную сеть Санкт-Петербургской агломерации, связанное с ростом как пассажирских, так и грузовых перевозок. Освоение прогнозных объемов перевозок невозможно без более активного вовлечения Санкт-Петербургского железнодорожного узла, что, в свою очередь, потребует усиления его пропускных и провозных мощностей и изменения существующей технологии работы. ...
    2020-05-21
    Наши блоггеры
    Владимир Швецов
    генеральный директор компании SIMETRA
    Максим Владимирович Четчуев
    канд. техн. наук, руководитель научно-образовательного центра «Мультимодальные транспортные системы» Петербургского государственного университета путей сообщения Императора Александра I
    Сергей Александрович Агеев
    руководитель производственного дивизиона компании «ТЭЭМП».
    Александр Евгеньевич Богославский
    к. т. н., зав. кафедрой «Тяговый подвижной состав», ФГБОУ ВО «Ростовский государственный университет путей сообщения»
    Михаил Алексеевич Касаткин
    начальник отдела главного конструктора "ЦНИИ СЭТ", филиала ФГУП «Крыловский государственный научный центр»
    Юрий Алексеевич Щербанин
    д. э. н., профессор, зав. кафедрой нефтегазотрейдинга и логистики Российского государственного университета нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина
    Владимир Владимирович Шматченко
    к. т. н., доцент кафедры «Электрическая связь» Петербургского государственного университета путей сообщения Императора Александра I
    Максим Анатольевич Асаул
    д. э. н., профессор, заместитель директора Департамента транспорта и инфраструктуры Евразийской экономической комиссии
    Анатолий Владимирович Постолит
    д. т. н., профессор, академик Российской академии транспорта, зам. директора по науке ООО «Компас-Центр»
    Олег Владимирович Шевцов
    генеральный директор ООО «Трансэнерком»
    Иван Гришагин
    генеральный директор АО «РКК»
    Александ Рябов
    директор управления цепями поставок компании PROSCO
    Павел Терентьев
    Независимый эксперт IT – отрасли
    Ефанов Дмитрий Викторович
    д-р техн. наук, доцент, руководитель направления систем мониторинга и диагностики ООО «ЛокоТех-Сигнал»
    Улан Атамкулов
    к.т.н., доцент кафедры «Транспортная логистика и технология сервиса» Ошского технологического университета
    Андрей Дерябин
    Генеральный директор ООО «ОллКонтейнерЛайнс»
    Максим Зизюк
    руководитель Департамента автомобильных перевозок ГК TELS
    Михаил Масальский
    активист движения за защиту электротранспорта
    Андрей Заручейский
    к.т.н., заведующий отделением «Тяговый подвижной состав» ВНИИЖТ
    Виталий Хорошев
    д.т.н., научный руководитель – начальник отделения ФГУП «Крыловский государственный научный центр»
    Все>>>


    Яндекс.Метрика