Автоматизированный способ управления движением это: Автоматизированная система управления дорожным движением (АСУДД) – Повышение безопасности дорожного движения

Содержание

Автоматизация управления автодорог или дороги будущего

Автомобильные пассажирские и грузовые перевозки, очень стремительно развиваются. Количество автотранспортных средств, постоянно и динамично растет. Интенсивность транспортных потоков, метеорологические условия, приводят к изменению режимов движения. Как следствие образуются заторы. В определенное время года и суток, повышается аварийность. Гибкая система управления движением, необходима для обеспечения удобного и безопасного движения. Автоматизация управления автодорог это возможность прогнозировать и задавать оптимальные режимы. Благодаря этому повышается экономическая эффективность перевозок, безопасность, скорость и пропускная способность. В настоящее время для эффективного управления автомобильными дорогами успешно внедряются элементы различных автоматизированных систем управления, построенных на основе компьютеризованных интеллектуальных автоматических систем. Основные преимущества интеллектуальных транспортных систем – повышение пропускной способности, снижение уровня аварийности и токсичных выбросов, повышения качества функционирования сети реализуется за счет предоставления каждому участнику движения информации об оптимальных маршрутах.

Основные функции автоматизированного управления дорожным движением.

Автоматизированные системы управления дорожным движением — это взаимосвязанный комплекс технических, программных и организационных мер, собирающих и обрабатывающих информацию о данных транспортных потоков и на основе этого оптимизирующих управление движением.

Задачей автоматизированных систем управления дорожным движением является обеспечение организации безопасности дорожного движения на дорогах.

Автоматизация управления автодорог выполняет управляющие и информационные функции, основными из которых являются:

Мониторинг и управление транспортными потоками.
Система обеспечения информацией;
Автоматическое определение мест дорожно-транспортных происшествий;

Далее более детально и подробно рассмотрим функции автоматизированной системы управления дорожного движения.

Мониторинг и управление транспортными потоками.

Управление дорожным движением невозможно без организации мониторинга дорожнотранспортной обстановки.

Система мониторинга это сбор, обработка, хранение и передача данных о параметрах транспортных потоков. Для автоматизации управления транспортным потоком необходимо владеть информацией о реальном состоянии дорожного движения и его параметрах. Поэтому требуется измерение следующих характеристик:

Общее количество транспортных средств, прошедших по каждой полосе за заданный период времени;
Средняя скорость движения транспортного потока;
Среднее значение загруженности дороги, в зонах контроля, за определенный период времени.

Мониторинг транспортных потоков в системе автоматизации управления автодорог позволяет решать и другие задачи. Такие как обрабатывать оперативные и архивные данные о параметрах транспортных потоков, формировать на их основе отчёты и готовить решения по изменению сценариев управления.

А так же определять возникновение внештатных ситуаций и осуществлять информирование о них.

Все эти сведения выдают детекторы транспорта и их используют для реализации гибкого регулирования, а также для расчета или автоматического выбора программ управления дорожным движением. Способностью осуществлять мониторинг транспортных потоков обладают, как радиолокационные детекторы транспорта, так и видеодетекторы, в том числе, комплексы фото-, видео-фиксации и системы видеоконтроля.

Автоматизация управления автодорог с помощью детекторов транспорта позволяет осуществлять адаптивное управление светофорами, определять скорость и тип транспортных средств, а также их количество.

Автоматизированное управления светофорами

Автоматизация управления автодорог подразумевает управление светофорами в автоматическом режиме. Автоматическое управление светофорами повышают пропускную способность перекрестков. Дорожное движение регулируется с помощью динамического управления сигналами светофора под управлением интеллектуальных дорожных контролеров. Удаленные датчики движения, камеры, контроллеры, в режиме реального времени оценивают загруженность транспортного потока и передают всю информацию на центральный сервер управления автоматического управления движением.

Контроллеры обеспечивают связь светофора с диспетчерским центром через Ethernet и/или GPRS, оборудованы модулем сбора дорожной информации.

Далее на основе показаний датчиков центральный сервер загружает в интеллектуальный дорожный контроллер планы координации в соответствии с различными критериями:

временем года;
днем недели;
временем суток;
текущей дорожно-транспортной ситуацией.

На основании полученной информации контроллеры управляют работой светофоров. Включается красный/зеленый свет так, чтобы максимально сократить время пребывания автомобилей на перекрестках. Допустим, на одном из направлений наблюдается высокая загруженность, то ему продлевается зеленый свет.

Автоматизированная система способна предсказать транспортную ситуацию на 15-30 минут вперед. Благодаря этому есть возможность заранее выработать эффективный план управления светофорами. В зависимости от типов датчиков, система может учитывать приоритет общественного транспорта, экстренных служб и «спецсопровождения» перед остальными участниками движения.

Автоматизация управления автодорог: определение мест ДТП

Автоматическое управление светофорами, контролируют не только плотность движения, но и учитывают погодные условия и ДТП. Данные о погодных условиях, ДТП, а также о работе спецтехнике считываются интеллектуальными транспортными контроллерами. Автоматика самостоятельно определяет режим работы светофоров и пропускает максимальное количество машин.

Быстрое реагирование в случае возникновения ДТП может начать процесс принятия необходимых мероприятий. Во-первых, выработать стратегию управления транспортным потоком. Во-вторых, информирование водителей перед началом движения и/или в процессе движения. В-третьих, обеспечивают существенно быструю реакцию служб спасения.

Использование результатов анализа данных с мест возникновения дорожно-транспортных происшествий является очень важной областью в движении транспортных потоков.

Сообщения о ДТП автоматически передаются в спасательные и аварийные службы. Также если систему дополнить модулем считывания номерных знаков машин, в этом случае данные получаемые системой, могут использоваться для привлечения нарушителей к ответственности.

Обеспечение информацией и навигацией

Системы для информирования водителей с помощью бортовых блоков или управляемых дорожных знаков и дисплеев, которые расположены вдоль дорог, имеют постоянно возрастающее значение для управления транспортными потоками. Информация о возможных проблемах значительно уменьшает заторы, благодаря тому, что водитель может выбрать другие варианты пути движения или подходящую стоянку или парковку. Система информации о парковках с помощью электронных табло информирует водителей о наличии свободных мест на определённых стоянках.

Для повышения уровня безопасности на трассах посредством информирования водителей об условиях и режимах движения, устанавливают дистанционно управляемые знаки с информационным табло. Водители в режиме реального времени могут видеть температуру воздуха, данные о состоянии дорожной поверхности. Кроме информационных табло, вдоль дорог устанавливаются электронные дорожные знаки. Полноцветные электронные дорожные знаки, рекомендуют водителям оптимальный скоростной режим в зависимости от погодных условий и состояния проезжей части, и в случае необходимости рекомендуют ограничить скоростной режим.

Автоматизация освещения автодорог.

Количество визуальной информации, которая воспринимается водителем на дороге, напрямую влияет на принятие им адекватных решений при изменении дорожно-транспортной ситуации. Организация достаточного, но не доставляющего зрительного дискомфорта освещения проезжей части, пешеходных переходов и тротуаров позволяет существенно повысить безопасность всех участников дорожного движения и сократить число ДТП.

Очевидно, что проектирование освещения является важной частью работ по созданию проекта автомобильной дороги. Автоматизированное управление наружным освещением на автодорогах должно обеспечивать:

Автоматическое включение освещения (формирование расписаний, астрономическое и произвольное). Оптимизация энергопотребления, т.е реализация нескольких режимов освещения. В часы наиболее интенсивного движения, включается освещение повышенной яркости и наоборот снижение яркости в часы минимального движения.

Диспетчерское(оперативное) управление системой освещения. Сюда входит, в – первых управление временем включения освещения и возможность дистанционного изменения астрономического расписания с целью экономии электроэнергии. Во вторых должен быть обеспечен контроль за состоянием системы освещения, в том числе и контроль при возникновении нештатных ситуаций.

Все решения по автоматизации автодорог постоянно развиваются.

Например, в Голландии в качестве эксперимента создали участок дороги длинной около 500 метров, который, по словам разработчиков, стал прототипом автострады нового поколения. Особенностью автострады стали светодиодные лампы, которые заражаются с помощью миниатюрных солнечных батарей, установленных прямо на дороге, и специальных «ветряков». Такой способ организации освещения избавляет дорожные службы от необходимости тянуть электрические кабели до опор. При этом лампы загораются только в момент приближения автомобилей, а в остальное время – горят с минимальной мощностью. Помимо светодиодных ламп на дороге используется специальная разметка, которая выполнена с помощью флуоресцентной краски. Это позволяет ей «заряжаться» от дневного света и светиться на протяжении всей ночи. На обочинах разработчики нарисовали специальные снежинки, которые начинают светиться при низкой температуре, что позволяет проинформировать водителей о гололеде.

Кроме всего выше сказанного, очень важно, чтобы автоматизированная система управления автодорог не стояла на месте. Развивалась и поддерживала современные тенденции в области проектирования с перспективами на будущее. Долгосрочная перспектива развития дорожно-транспортной отрасли, безусловно, должна быть инновационной, и опираться на передовые достижения науки и техники.

АртПроект — путь в автоматизацию.

Автоматизированные системы управления дорожным движением на магистралях

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 15 июля, печатный экземпляр отправим 19 июля.

Опубликовать статью в журнале

Автор: Чи Хаоюань

Рубрика: Технические науки

Опубликовано в Молодой учёный №23 (313) июнь 2020 г.

Дата публикации: 07.06.2020 2020-06-07

Статья просмотрена: 348 раз

Скачать электронную версию

Скачать Часть 2 (pdf)

Библиографическое описание:

Чи, Хаоюань. Автоматизированные системы управления дорожным движением на магистралях / Хаоюань Чи. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2020. — № 23 (313). — С. 147-150. — URL: https://moluch.ru/archive/313/71282/ (дата обращения: 03.07.2023).

В статье рассматривается внедрение и применение автоматизированных систем управления движением на автомобильных магистралях.

Ключевые слова: автоматизированные системы управления движением, автомобильная магистраль, транспортные процессы.

В современном мире количество автомобилей растет ежедневно. Качество жизни человека все сильнее зависит от степени комфорта, качества и скорости передвижения. Первостепенное значение при перемещении преобретают автомобильные магистрали. Обеспечение качественного процесса жизнедеятельности городов напрямую зависит от степени мобильности человека. Активное развитие автомобильного транспорта влечет за собой и ряд негативных факторов. Большое количество автотранспортных средств на магистралях ведет к образованию заторов, снижению скорости перевозок, удорожанию и уменьшению производительности процесса перевозок [3].

Основные характерные особенности магистралей это:

– Интенсивный транспортный поток;

– Отсутствие близкоидущего встречного транспорта;

– Многополосность;

– Неравномерность распределения транспортной нагрузки по времени [2].

Анализ особенностей движения на магистралях показывает необходимость создания и применения специальных автоматизированных систем управления движением, учитывающих постоянно изменяющиеся характеристики транспортного процесса и предлагающих оптимальное решение при каждом конкретном случае [4]. Благодаря данным системам очевидно увеличение эффективности работы автотранспорта, постоянный мониторинг характеристик транспортного потока приведет к оптимизации всего процесса движения [1].

Качественная эксплуатация магистралей невозможна без применения комплекса мероприятий, направленных на повышение эффективности их управления и обслуживания. На рис. 1. мы можем увидеть основные требования к управлению на автомагистралях.

Рис. 1. Требования к управлению транспортными потоками на магистрали

В начале 1980-х годов появились системы, в которых расчёт управляющих параметров и ввод их в АСУД автоматизированы. Подобные системы, работающие в режиме реального времени и получившие название АСУД с центрально-распределенным интеллектом, представляют в настоящее время основной интерес, как с научной, так и с практической точки зрения [6].

Рассмотрим алгоритм взаимодействия подсистем автоматизированной системы управления дорожным движением, рис. 2. Элементами периферийного оборудования производится сбор информации о характеристиках транспортного потока, ситуации на дороге, метеорологических условиях, состоянии дорожного полотна. Далее данные поступают на дорожный контролер и передаются в центр управления, где распределяются по соответствующим подсистемам. Через систему видеомониторинга информация выводится на рабочую станцию оператора и контролера. По результатам полученной информации проводится анализ дорожной обстановки и выполняется моделирование рекомендаций по управлению движением, повышению безопасности дорожного движения на контролируемом участке дорожной сети. При необходимости, информация переносится на бумажный носитель для дальнейшей обработки и хранения.

Рис. 2. Взаимодействие подсистем автоматизированной системы управления дорожным движением

Внедрение автоматизированных систем управления движением необходимо проводить комплексно, предварительно проанализировав результаты апробации на отдельных участках. Мировой опыт показывает, что применение АСУД является наиболее эффективным методом разрешения постоянно усложняющейся дорожно-транспортных ситуаций. Оптимизация контроля за транспортным потоком на всех уровнях повысит производительность транспорта, увеличит мобильность населения, снизит время на перевозки и их стоимость. Повышение безопасности движения, снижение количества дорожно-транспортных происшествий и нарушений правил движения так же является одним из основных преимуществ внедрения АСУД.

При соответствующем выполнении технических требований и учете специфики на проектируемом участке, несмотря на высокие финансовые затраты и повышенные требования к квалификации разработчиков и исполнителей, внедрение автоматизированных систем управления движением на магистралях улучшит социальную, экологическую и экономическую ситуацию в сфере транспорта [5].

Литература:

Андреев, И. В. Основы законодательства в сфере дорожного движения, учеб. пособие, М.: Форум, 2011, 224 с.
Беляков, В. В. Автоматические системы транспортных средств, учебник, М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2015, 352 с.
Васильков А. В. Информационные системы и их безопасность, М.: Форум, 2006, 328 c.
Ватущенко Л.Л, Лдипевич В. А., Кошевой А. А. Электронные системы отображения навигационных карт. — 2-е изд., перераб. и доп. — Одесса, ОГМА, 2016, 120 с.
Грекул В. И. Проектирование информационных систем, М.: ИНТУИТ.ру, 2008, 304 с.
Гурулев В. М. Системы и средства автоматизированного управления дорожным движением в городах / В.М Гурулев, Я. И. Зайденберг — М.: Транспорт 2006. — 196 с.

Основные термины (генерируются автоматически): автоматизированная система управления, дорожное движение, транспортный поток, движение, магистраль.

Ключевые слова

транспортные процессы, автоматизированные системы управления движением, автомобильная магистраль

автоматизированные системы управления движением, автомобильная магистраль, транспортные процессы

Измерение характеристик сигналов дорожного движения — Программа управления артериями

Управление артериями. Домашняя страница

Автоматизированные измерения характеристик сигналов светофоров (ATSPM), включенные в технологическую инициативу Every Day Counts 4, определяются как набор средств измерения характеристик, сбора и анализа данных. для поддержки целей и подходов, основанных на характеристиках, к эксплуатации светофоров, техническому обслуживанию, управлению и проектированию для повышения безопасности, мобильности и эффективности сигнальных перекрестков для всех пользователей.

Публикации

Управление системами светофоров, основанное на характеристиках — Отчет об исследовании NCHRP 954 — В этом отчете собрана наилучшая доступная информация об измерениях характеристик автоматических светофоров, чтобы агентства могли оценить, будет ли этот основанный на характеристиках подход экономически эффективным для их системы и разработать план внедрения.
Методология и тематическое исследование: оценка преимуществ и затрат на внедрение автоматизированных систем управления сигналами дорожного движения [HTML, PDF, 4,6 МБ] — в этом документе описывается методология, включающая количественный компонент, поддерживаемый субъективным анализом. Целью методологии является описание преимуществ и недостатков использования процесса мониторинга сигналов трафика на основе характеристик по сравнению с традиционными подходами к мониторингу и повторной синхронизации сигналов трафика. Методология предназначена для проверки достижения целей программы светофоров и целей агентства, сформулированных в Плане управления светофорами, Плане управления транспортной системой и эксплуатации или другом документе (документах) стратегического планирования.

Измерения характеристик автоматизированных сигналов дорожного движения [HTML, PDF 7,2 МБ] — в этом отчете освещается техническая информационно-просветительская деятельность, предпринятая FHWA для оказания помощи государствам в достижении целей реализации раунда 4 ежедневного подсчета (EDC) в отношении ATSPM. Информационно-разъяснительная деятельность, описанная в этом отчете, включает примеры использования, семинары, вебинары и тематические исследования.
Автоматизированные измерения характеристик сигналов дорожного движения (ATSPM) [PDF 997 КБ]
Показатели эффективности систем светофоров: подход, ориентированный на результат
Интеграция показателей эффективности сигналов светофора в бизнес-процессы агентства

Семинары

Группа технической поддержки эксплуатации Центра ресурсов FHWA поддерживает проведение полудневных или полнодневных семинаров на тему «Измерение характеристик автоматизированных дорожных сигналов». Каждый семинар индивидуален, команда работает с заказчиком семинара для разработки повестки дня, целей обучения и презентационных материалов для поддержки внедрения ATSPM. Пожалуйста, свяжитесь с [email protected], чтобы узнать больше.

ATSPM по запросу Вебинары и видео

Финансирование реализации проектов по светофорам и ATSPM
Обслуживание светофоров и АТСРМ
Влияние автоматизированных характеристик светофоров на проектирование и эксплуатацию регулируемых перекрестков
Улучшение синхронизации сигналов и операций с помощью автоматизированных показателей качества сигналов трафика
Автоматизированные измерения характеристик сигналов дорожного движения (ATSPM), адаптивные системы управления сигналами и приложения для подключенных транспортных средств
Прожектор инноваций

Тематические исследования

Департамент транспорта штата Юта (FHWA-HOP-18-048)
Департамент транспорта Джорджии (FHWA-HOP-18-50)
Департамент транспорта Пенсильвании (FHWA-HOP-18-054)
Округ Марикопа, Аризона (FHWA-HOP-18-052)
округ Кларк, штат Вашингтон (FHWA-HOP-18-049)
Округ Семинол, Флорида (FHWA-HOP-18-056)
Транспортное бюро Портленда (FHWA-HOP-18-055)

Веб-сайты автоматизированного измерения характеристик сигналов дорожного движения государственных и местных агентств

Департамент транспорта Флориды
Департамент транспорта Юты
Департамент транспорта Джорджии

Ресурсы

Инновации в центре внимания: автоматизированные показатели эффективности сигналов дорожного движения
Программное обеспечение с открытым исходным кодом для автоматизированных измерений характеристик сигналов дорожного движения
Инновационная инициатива AASHTO

Искусственный интеллект решает проблемы управления дорожным движением

7 июля 2022 г.

Быстрое развитие искусственного интеллекта (ИИ) привело к коренным изменениям в управлении дорожным движением. Теперь ИИ может с большой точностью прогнозировать и контролировать поток людей, объектов, транспортных средств и товаров в разных точках транспортной сети. Помимо предоставления более качественных услуг для граждан, чем когда-либо прежде, ИИ также позволяет снизить количество аварий за счет оптимизации потоков на перекрестках, а также повысить безопасность в периоды, когда дороги закрыты из-за строительства или других событий. Кроме того, способность ИИ обрабатывать и анализировать огромные объемы данных позволила создать эффективный общественный транспорт, такой как службы совместного использования. Так как же ИИ революционизирует управление дорожным движением?

Содержание
Как ИИ используется в управлении дорожным движением?
Светофоры – Система управления светофорами
Автоматическое распознавание расстояния
Умная парковка
Правоохранительные органы в дорожном движении с использованием ИИ
Что такое ИТС? – Интеллектуальная система управления дорожным движением
Каковы преимущества использования ИИ в управлении трафиком?
Данные о качестве — ключ к искусственному интеллекту в дорожном движении
ИИ в управлении дорожным движением — противоречивая поддержка
Проблемы использования ИИ в управлении дорожным движением
Проблемы кибербезопасности
Экономические вопросы
Этические соображения. Заменит ли нас ИИ в управлении дорожным движением?
Умный город — системы дорожного движения с искусственным интеллектом в городах
Адаптивная система управления дорожным движением (АСУД)
Автоматизированные транспортные средства
Интеллектуальное планирование парковки
Уменьшение заторов на дорогах – улучшение дорожного движения
Безопасность и чрезвычайные ситуации
Планирование транзита – интеллектуальные транспортные системы
Городское планирование

Как ИИ используется в управлении дорожным движением?

ИИ используется в управлении дорожным движением для анализа данных в режиме реального времени с различных транспортных средств, включая автомобили, автобусы и поезда. ИИ анализирует эту информацию на наличие шаблонов, которые могут указывать на риски для безопасности. Затем эта информация используется для того, чтобы предложить способы снижения этих рисков и сокращения числа происходящих аварий. Phoenix внедряет новую систему управления дорожным движением, которая использует искусственный интеллект для координации освещения. Благодаря этой системе Phoenix удалось сократить время задержки транспортных средств на 40%.

Директор транспорта на Феникс-стрит Кини Кнудсон считает, что искусственный интеллект сделает управление дорожным движением более эффективным: «Мы используем технологию, которая не была доступна пять или десять лет назад».

Феникс — один из многих городов, которые в настоящее время тестируют использование ИИ в управлении дорожным движением в рамках более крупной инициативы Правительственной ассоциации Марикопа, которая проверяет жизнеспособность новых технологий, прежде чем делать крупномасштабные инвестиции. Безопасность и реальный мир имеют первостепенное значение для этого процесса развертывания.

Светофоры – система управления светофорами

Светофоры являются важной частью транспортной инфраструктуры. Они помогают поддерживать поток и организованность трафика.

Раньше светофорами управляли люди. Они использовали таймеры и другие инструменты для бесперебойной работы. Однако это уже не так. Сегодня светофоры управляются компьютерами. Это изменение было сделано для того, чтобы сделать работу более эффективной. Это позволяет лучше контролировать время работы светофора.

В последние годы предпринимались попытки сделать светофоры умнее. Это сделано с целью повышения эффективности для водителей.

Одна компания, которая возглавляет эту работу, называется NoTraffic. Это стоит за новой попыткой сделать светофоры умными. Эта компания пытается использовать искусственный интеллект для улучшения управления трафиком.

ИИ может улучшить управление светофором.

Автоматическое распознавание расстояния

Автоматическое распознавание расстояния (ADR) — это технология, использующая датчики для определения расстояния между автомобилем и объектом перед ним. Эти датчики включают лазеры, радары и камеры.

Цель ДОПОГ — поддерживать безопасную дистанцию между автомобилем и впереди идущим объектом, тем самым снижая риск несчастных случаев.

Системы ADR все чаще используются в современных автомобилях.

Многие компании предлагают системы ADR, в том числе Tesla, Volvo и Mercedes-Benz.

Умная парковка

ИИ может помочь предсказать ситуацию при парковке. Например, если в городе проходит концерт или другое крупное мероприятие, ИИ может помочь определить районы, которые, скорее всего, будут перегружены, и заранее порекомендовать места для парковки. Это поможет водителям избежать пробок и сэкономить время.

Правоохранительные органы в дорожном движении с использованием ИИ

ИИ используется в управлении дорожным движением для обеспечения соблюдения закона. ITMS предоставляет инструмент для автоматического задержания правонарушителей в соответствии с законодательством страны с подтверждающими доказательствами в виде снимков и видео. ИИ также используется для обнаружения нарушений скорости, который предупреждает пользователя, когда несколько человек едут на велосипеде или мотоцикле без шлема, что помогает предотвратить несчастные случаи с участием этих двух видов транспорта и других моторизованных транспортных средств. Система также может быть интегрирована с системами видеонаблюдения и управления дорожным движением, что дает целостное решение для предотвращения текущей угрозы дорожного движения.

Что такое ИТС? – Интеллектуальная система управления дорожным движением

ИТС – это прикладная область компьютерного зрения, ориентированная на классификацию транспортных средств, обнаружение нарушений правил дорожного движения и анализ транспортных потоков. ITS часто помогает уменьшить количество заторов, обращая внимание на такие факторы, как расстояние между двумя движущимися транспортными средствами и пешеходами на перекрестке.

ITS использует искусственный интеллект для обеспечения более плавного движения транспорта за счет включения Интернета вещей и искусственного интеллекта для повышения мобильности, снижения уровня загрязнения и снижения уровня смертности.

Каковы преимущества использования ИИ в управлении дорожным движением?

Многие процессы дорожного движения можно значительно улучшить. Каждый водитель, который должен ждать на светофоре в течение нескольких минут, даже если для этого нет видимой причины, за исключением того, что система светофора работает в соответствии с фиксированным шаблоном, который полностью не зависит от текущей дорожной ситуации, может относиться к этот. Использование искусственного интеллекта для поддержания трафика в соответствии с текущей ситуацией имеет много преимуществ:

Плавный трафик — благодаря силе ИИ

Плавный трафик без пробок полезен для окружающей среды. И это требует не столько использования аппаратных средств, сколько дальнейшей разработки программного обеспечения, что делает его еще одним актуальным экологическим аспектом.
Позволяет оптимизировать многие бизнес-процессы, например, доставку, что приносит большую пользу экономике.
Человеческая ошибка, безусловно, наиболее частая причина несчастных случаев, может быть в значительной степени устранена путем комплексного управления транспортным потоком. Исключение человеческого фактора могло бы резко сократить количество аварий.
Он также представляет привлекательные возможности в транспортном секторе: термин Truck Platooning описывает концепцию электронной связи нескольких грузовиков, движущихся колонной по шоссе. Здесь водитель-человек сидит только в ведущем автомобиле. ИИ берет на себя управление всеми следующими грузовиками.

Все эти факторы способствуют оптимизации всей системы трафика. От этого выиграют все участники дорожного движения — даже те, кто раньше мог лишь в ограниченной степени участвовать в дорожном движении без помощи цифровых инструментов.

Определяя предстоящие события и отображая их на простой в использовании визуальной карте, Eventflow помогает менеджерам по транспорту более эффективно планировать свои маршруты. Это может привести к увеличению числа пассажиров и уровня обслуживания, а также к сокращению ручного поиска.

Eventflow также имеет два API: один для разработчиков, другой для не-разработчиков, которым нужны данные в открытом формате. Это позволяет транспортным менеджерам легко использовать существующие системы для создания новых возможностей для пассажиропотока и уровня обслуживания.

Качественные данные — ключ к искусственному интеллекту в дорожном движении

Беспилотные автомобили будут полагаться на системы управления дорожным движением с искусственным интеллектом, внедряемые как часть инфраструктуры. Важно, чтобы эти системы имели доступ к высококачественным данным, чтобы они могли работать правильно и обеспечивать безопасность на дорогах. Вот почему мы стремимся предоставлять наилучшие данные для наших клиентов.

На качество программного обеспечения, предназначенного для использования в дорожном движении, влияет, с одной стороны, программирование алгоритмов, но также в значительной степени количество и качество обучающих данных. Чем надежнее и реалистичнее наборы данных для машинного обучения, тем больше потенциал для проектирования безопасного дорожного движения.

Очевидно, что ИИ в дорожном движении должен смириться со многими неудачами, особенно на текущем этапе развития. Несчастные случаи, вызванные неисправным программным обеспечением, снова и снова попадают в заголовки газет. Однако с реалистической точки зрения эти отдельные инциденты лишь частично подходят для того, чтобы поставить под вопрос автономное вождение в принципе. Окончательное утверждение о вкладе автономного вождения в безопасность дорожного движения и снижение числа аварий требует надежного сравнения, в котором две цифры соотносятся друг с другом:

Сколько несчастных случаев происходит из-за неправильного программирования?
Сколько несчастных случаев происходит в одних и тех же ситуациях по вине человека?

Аварии, возникающие в результате ошибок программного обеспечения, внимательно отслеживаются общественностью. Напротив, отсутствие человеческого внимания как причина несчастных случаев редко попадает в заголовки. Однако это не обязательно отражает вечное превосходство человеческого контроля.

ИИ в управлении дорожным движением — противоречивая поддержка

Использование искусственного интеллекта (ИИ) в управлении дорожным движением является спорной темой. В то время как некоторые считают, что это может помочь уменьшить заторы и снизить расход топлива, другие не уверены в преимуществах, которые ИИ может принести в этой области.

Пробки на дорогах часто воспринимаются как проклятие городской жизни. Это может вызвать разочарование у водителей, привести к увеличению выбросов и даже повысить вероятность дорожно-транспортных происшествий со смертельным исходом. Однако неясно, какое влияние ИИ может оказать на снижение этих факторов.

Существует множество приложений, в которых ИИ можно использовать для управления трафиком. Например, упреждение автомобиля экстренной помощи позволяет таким транспортным средствам, как машины скорой помощи и пожарные машины, объезжать красный свет или другие препятствия при реагировании на чрезвычайную ситуацию. Приоритет транзитного сигнала дает автобусам приоритет на перекрестках, поэтому они не застревают в пробках, что сокращает общее время в пути для пассажиров. А системы безопасности пешеходов используют датчики, встроенные в дорожное покрытие, чтобы определить, когда кто-то переходит улицу, чтобы сигнал о переходе менялся быстрее.

Хотя существует много потенциальных преимуществ использования ИИ в управлении трафиком, это остается спорной темой из-за опасений по поводу его надежности и эффективности.

Проблемы использования ИИ в управлении дорожным движением

При использовании ИИ в управлении дорожным движением возникает несколько проблем.

Сбор данных и понимание основной проблемы.
Обработка данных и извлечение признаков для прогнозного моделирования.
Развертывание, мониторинг и обновление модели.
Анализ обратной связи и обучение на ошибках.
Работа с неопределенностью и шумом в данных.
Масштабируемость — сможет ли система справиться с возросшей нагрузкой по мере роста городов?
Вопросы конфиденциальности – как будет использоваться или передаваться личная информация?
Экономическая эффективность — можно ли использовать ИИ без значительных инвестиций в новую инфраструктуру?
Стандартизация – будет ли единая платформа, которую все муниципалитеты будут использовать для управления дорожным движением?

Вопросы кибербезопасности
ИТ-безопасность имеет первостепенное значение для ИИ-систем трафика

Кибербезопасность — очень важный вопрос, который влияет на данные и работу современных технологий. Причина, по которой кибербезопасность так важна для таких систем, которые непосредственно ориентированы на управление дорожным движением, заключается в том, что они подвержены потенциальным атакам со стороны хакеров, которые могут нанести серьезный ущерб. Эти системы не могут работать правильно, если они не защищены, и существует вероятность того, что данными можно будет манипулировать.

Проблемы кибербезопасности для систем управления дорожным движением связаны с потенциальной уязвимостью компьютерных компонентов, включая GPS, мобильные приложения и веб-сайты, для кибератак. Это может привести к потере трафика и сбоям в работе.

Экономические вопросы

Преимущества ИИ в дорожном движении сэкономят время и деньги для городского транспортного управления, а также окажут меньшее воздействие на окружающую среду. Улучшение способности человека максимизировать свое время также может повысить эффективность. Если люди смогут эффективно управлять своим временем, то они смогут зарабатывать больше денег.

Экономический вопрос заключается в том, будет ли система автономных автомобилей рентабельной в долгосрочной перспективе. Есть некоторые серьезные опасения по поводу того, как справиться со стоимостью замены управляемых человеком автомобилей на беспилотные, а также вопрос, который необходимо решить, прежде чем автономные транспортные средства будут разрешены на дорогах общего пользования.

Этические соображения. Заменит ли нас ИИ в управлении дорожным движением?

Тем не менее, новые технологии вызвали некоторые социальные вопросы, связанные с занятостью. Например, останутся ли без работы люди, которые традиционно работали в транспортной отрасли? Или это просто создаст новые возможности для тех, кто ищет работу? Например, если машина может выполнять работу быстрее и точнее, что происходит с людьми, которые раньше выполняли эту работу?

В некоторых случаях машины могут делать что-то лучше, чем люди. Например, Nvidia разработала алгоритм машинного обучения, способный считывать дорожные знаки быстрее и точнее, чем люди. Это может привести к тому, что рабочие места, такие как ремонтники светофоров, будут заменены машинами.

Справедливо ли, что человек, работающий годами, теряет средства к существованию, потому что машина может сделать это лучше?

Справедливо это или нет, но искусственный интеллект вряд ли заменит человека в ближайшем будущем из-за своих текущих ограничений, но он все же может повысить эффективность человеческого труда за счет ускорения и автоматизации задач. Например, ИИ может помочь нам обрабатывать большие объемы данных быстрее и эффективнее, чем люди. Это также может помочь нам принимать более эффективные решения на основе сложных наборов данных. Таким образом, он, вероятно, будет играть важную роль во многих областях, включая здравоохранение, финансы и производство.

Умный город – системы дорожного движения с искусственным интеллектом в городах

Умные города: повышение мобильности, доступа и безопасности с помощью сенсорных технологий – Velodyne Lidar

Посмотреть это видео на YouTube

Управление дорожным движением в умном городе

Термин «умный» город» существует уже несколько лет, но что это на самом деле означает?

Умный город — это город, который эффективно использует технологии для предоставления услуг и благ горожанам. Самым известным примером может служить Дубай, построенный на основе передовых технологий, способных предоставлять правительству и гражданам такие услуги, как общественный транспорт, мониторинг дорожного движения и управление отходами. Давайте рассмотрим несколько характеристик и особенностей умного города.

Адаптивная система управления дорожным движением (ATCS)

Адаптивная система управления дорожным движением, или ATCS, представляет собой тип системы управления дорожным движением, использующий искусственный интеллект (ИИ) для оптимизации потока транспортных средств через городскую территорию. Это может вдвое сократить время ожидания на светофоре и помочь городским властям лучше понять состояние грунта и тенденции движения.

ATCS является ключевым компонентом растущего рынка интеллектуальных транспортных систем или интеллектуальных транспортных систем (ITS). По данным MarketsandMarkets, к 2026 году мировой рынок ИТС достигнет 68,0 млрд долларов США 9. 0003

Автоматизированные транспортные средства

Автоматизированные транспортные средства становятся все более распространенными на наших дорогах. Хотя многие люди думают о беспилотных автомобилях, когда слышат термин «автоматизированное транспортное средство», это только один тип автоматизированного транспортного средства.

Автоматическая доставка с помощью дрона.

Другие типы автоматизированных транспортных средств включают:

Такси
Автобусы
Автофургоны или дроны для доставки
Поезда
Коммерческий самолет

Автоматизированные транспортные средства имеют ряд преимуществ по сравнению с традиционными транспортными средствами с пилотами. Например:

Они могут помочь снизить потребление энергии, вызванное простоями транспортных средств, и помочь уменьшить выбросы двигателя.
Они могут автоматизировать процессы парковки, высвобождая время для более продуктивной работы водителей.
Автоматизированные системы лучше различают участников дорожного движения, что может повысить безопасность.

Однако использование автоматизированных транспортных средств имеет и некоторые недостатки:

Люди по-прежнему должны принимать решения, требующие долгосрочного планирования, хотя многие задачи могут быть автоматизированы для неотложных проблем, таких как аварии и изменение маршрута движения. Например, Vivacity Smart City опирается на совместную работу людей и машин, чтобы облегчить бремя интенсивного движения в центре города. Другим недостатком является то, что автоматизированные системы могут быть дорогими во внедрении и обслуживании.

Интеллектуальное планирование парковки

Представьте, что вы едете в город на встречу. Вы знаете, что идет много строительных работ, поэтому оставляете дополнительное время, чтобы найти парковку. По мере приближения к пункту назначения вы понимаете, что найти парковку будет еще сложнее, чем вы думали!

Но что, если бы существовало приложение, которое могло бы прогнозировать ситуацию с парковкой на 5 часов вперед? Вот тут-то и появляется Eventflow. Это компания, которая специализируется на предиктивной аналитике и прогнозировании событий. Их приложение предсказывает все: от заторов на дорогах и заблокированных дорог до наличия парковки и периодов отдыха для водителей грузовиков. Затем эта информация становится доступной с помощью простого в использовании инструмента визуализации HTML5, который доступен через открытый API.

Уменьшение заторов на дорогах — улучшение дорожного движения

Искусственный интеллект может уменьшить заторы на дорогах, направляя автомобили в обход забитых участков, оптимизируя маршруты доставки и снижая потребность в строительстве. Умные камеры на перекрестках могут автоматически идентифицировать различных участников дорожного движения, таких как пешеходы, велосипедисты и автомобили. Системы управления дорожным движением должны быть адаптированы к потребностям участников дорожного движения, например, к качеству воздуха или школьному движению. Например, если на определенной дороге произойдет авария, системе потребуется соответствующим образом перенаправить трафик.

Однако от людей по-прежнему требуется принимать решения, требующие долгосрочного планирования, например, где строить новые дороги. Хотя многие задачи могут быть автоматизированы для неотложных проблем, таких как аварии и изменение маршрута движения, люди по-прежнему необходимы для общего управления транспортным потоком города.

Безопасность и чрезвычайные ситуации

Чрезвычайные ситуации вызывают у всех большую тревогу. В такие времена жизненно важно, чтобы власти могли действовать быстро и эффективно для обеспечения безопасности всех граждан. С этой целью агентства собираются внедрить Интегрированную систему управления дорожным движением (ITMS). ITMS автоматически регулирует световой сигнал и предупреждает автомобилистов об объезде. Новая система сыграет жизненно важную роль в обеспечении быстрого доступа к машинам экстренных служб, таким как машины скорой помощи и пожарные машины. ITMS также предупредит автомобилистов об объездах, которые следует предпринять в случае каких-либо заторов впереди.

ИИ используется в общественном транспорте

Планирование общественного транспорта — интеллектуальные транспортные системы

Использование ИИ для планирования общественного транспорта может сократить время в пути и заторы на дорогах, одновременно повышая эффективность автобусов, поездов и паромов. ИИ помогает планировщикам решить, какой вид транспорта лучше всего подходит для определенной области и какой маршрут будет наиболее эффективным. Чтобы улучшить общественный транспорт, можно использовать искусственный интеллект для оптимизации маршрутов автобусов и поездов, чтобы они были более эффективными. ИИ также помогает создавать более эффективные графики для сотрудников органов общественного транспорта, которые управляют маршрутами.

Городское планирование

Городское планирование — это процесс проектирования и управления ростом городских территорий. Он включает в себя создание планов развития и использования земли, транспортных систем, общественных объектов и услуг, таких как водоснабжение, управление отходами и распределение энергии.

Очень важно найти правильный баланс в городском планировании.

Основной задачей городского планирования является создание среды, пригодной для жизни, в которой люди могут работать и жить. Это требует баланса потребностей различных групп, таких как жители, предприятия, пассажиры и туристы.

Для эффективного планирования городам нужны точные данные о численности населения, демографии, тенденциях занятости, экономических условиях и т. д. Городам также необходимо понимать, как люди перемещаются внутри них.

Именно здесь на помощь приходят такие технологии, как искусственный интеллект и машинное обучение. Они могут помочь городам более эффективно собирать данные и быстрее их анализировать. Это помогает планировщикам принимать лучшие решения о том, как распределять ресурсы.

Часто задаваемые вопросы об искусственном интеллекте в управлении трафиком

Как ИИ может улучшить трафик?

ИИ может улучшить дорожное движение, уменьшив количество человеческих ошибок, ускорив процесс обнаружения и реагирования на аварии, а также повысив безопасность.

Рубрики

Автоматизация управления автодорог или дороги будущего

Все решения по автоматизации автодорог постоянно развиваются.

Автоматизированные системы управления дорожным движением на магистралях

Ключевые слова

Похожие статьи

Новая

Разработка

Ключевые факторы

Похожие статьи

Новая

Разработка

Ключевые факторы

Измерение характеристик сигналов дорожного движения — Программа управления артериями

Публикации

Семинары

ATSPM по запросу Вебинары и видео

Ресурсы

Искусственный интеллект решает проблемы управления дорожным движением

Как ИИ может улучшить трафик?

About the Author

admin

Добавить комментарий Отменить ответ

Рубрики

Related Posts

Шаблоны балеринок для вырезания распечатать трафареты: Шаблон балерины для вырезания из бумаги

Визуальный контакт что это: Зрительный контакт в общении

Конкуренция в биологии это: Конкуренция — взаимоотношения отрицательного типа — урок. Биология, 11 класс.