Как работает интеллектуальная система управления инцидентами, которая поможет разгрузить МКАД

На гребне «зеленой волны»

Пробки на кольцевой — это уже практически устойчивое выражение. Наверное, не найдется ни одного водителя, которому не приходилось бы плестись на минимальной скорости по МКАД, с нетерпением дожидаясь, когда же наконец рассосется затор впереди. На многих участках этой дороги разрешено двигаться со скоростью 100 километров в час, однако в реальности такой темп на всех ее 56 километрах можно позволить себе разве что глубокой ночью — в остальное время, а особенно в часы пик, спидометр показывает гораздо меньше. Потерянное время, перерасход топлива, пагубное влияние выхлопных газов на придорожные зеленые насаждения — вот только некоторые из возникающих проблем. Корреспондент «Р» разбиралась, есть ли пути их решения и когда по кольцевой можно будет прокатиться с ветерком.

Иногда нагрузка на МКАД составляет до 100 000 автомобилей в сутки.

Дорога становится добрее

Полностью от пробок на кольцевой не избавиться: порой нагрузка на МКАД, эту поистине уникальную для нашей страны трассу, составляет 100 000 автомобилей за сутки. Среди них встречаются и общественный транспорт, и тихоходная техника, которая вынуждает других водителей маневрировать, порой с созданием аварийной ситуации. Ремонтные работы, дождь, снег и гололед, нерадивые пешеходы и заблудившиеся дикие животные, непредвиденные ситуации вроде падения плохо закрепленного груза или отлетевшего колеса — за год на кольцевой происходит до 100 000 подобных инцидентов. К счастью, далеко не все они приводят к серьезным авариям, однако и комфортному проезду на постоянной скорости не способствуют.

— Спасти ситуацию могли бы элементы интеллектуальной транспортной системы, которая предусмотрена в составе комплекса мер «Добрая дорога», — считает Дмитрий Навой, начальник отдела организации дорожного движения и дорожной инспекции главного управления ГАИ МВД. — Напомню, это программа, принятая по инициативе ГАИ Постоянной комиссией по обеспечению безопасности дорожного движения при Совмине, цель которой — снижение количества погибших на улицах и дорогах страны.


История интеллектуальной транспортной системы в нашей стране начинается еще с 2011 года. Радары, видеокамеры, умные светофоры, совершенствование автоматизированной системы управления дорожным движением (АСУДД), платные парковки с видеонаблюдением и распознаванием номеров «свой-чужой», выделенные полосы для общественного транспорта — это все о ней. Пожалуй, наиболее показательны в Минске в этом отношении проспект Машерова и его перекрестки, оборудованные новыми технологическими устройствами. Там изменена организация дорожного движения, внедрены алгоритмы противозаторового управления. Несомненно, водители уже почувствовали разницу между «было» и «стало».

Теперь взгляды сотрудников Госавтоинспекции обратились на кольцевую. Как себя сейчас чувствует МКАД, показывает структура аварийности. Количество наездов на пешеходов там снижается. Во многом это связано с установкой высоких ограждений как между встречными полосами движения, так и препятствующих выходу на проезжую часть. Хорошо функционируют пешеходные переходы, подземные и надземные. А вот количество происшествий с транспортными средствами растет.

По мнению Дмитрия Валерьевича, простые меры вроде пешеходных переходов и ограждений, которые реализованы на МКАД властями города совместно с ГАИ, возымели положительный эффект, но уже исчерпали себя. Нужно нечто такое, что даст дальнейший толчок снижению аварийности. Внедрение интеллектуальной системы управления инцидентами вполне могло бы стать одним из таких факторов.

Участие искусственного интеллекта в организации дорожного движения — весьма перспективное направление.

Уровень возмущения

Система управления инцидентами выделяет несколько видов угроз безопасности дорожного движения. Львиную их долю составляют аварийные ситуации, возникшие из-за ДТП, ремонтных работ, погодных условий, заторов ввиду перегрузки транспортной сети (особенно на развязках, съездах), внезапных остановок машин из-за поломки, выхода на проезжую часть пешеходов и животных. Во всех этих случаях водители вынуждены маневрировать, причем не всегда полностью контролируя ситуацию. Как угроза безопасности движения рассматриваются также высокий уровень скорости, асоциальное поведение водителей, пренебрегающих правилами или даже играющих в «шашечки» — когда несколько автомобилей на большой скорости то и дело меняют полосу движения, обгоняя и подрезая остальные машины. В теплый сезон одним из опасных факторов становятся и мотоциклисты. Все вышеперечисленное, а также наличие большого количества съездов на заправки, второстепенные улицы, к торговым центрам создают для такой дороги, как МКАД, высокий уровень возмущения.

Сколько раз доводилось видеть, как идущий по кольцевой поток замедляется, вспыхивая тормозными огнями, скорость снижается до минимальной. И сколько ни перестраивайся из ряда в ряд, ни вглядывайся вперед, неясно, что и в какой полосе случилось и сколько времени отнимет преодоление затора. Умная система может если не уберечь от ДТП, то хотя бы позволить выйти из пробки с минимальными потерями топлива, времени и нервов.

— Интеллектуальная система управления инцидентами базируется на получении информации о дорожной обстановке и ее анализе, — продолжает Дмитрий Навой. — Существует несколько алгоритмов, которые позволяют обнаружить инциденты на дороге. Первый основан на предпосылке, что некое происшествие на дороге приводит к увеличению плотности транспортного потока на подходах к его месту и снижению плотности трафика в нисходящем потоке. Алгоритмы теории катастроф контролируют три фундаментальных показателя: скорость, поток и занятость полосы, или плотность. Когда обнаруживается резкое падение скорости без немедленного соответствующего изменения занятости и потока, это указывает на то, что на дороге с большой вероятностью что-то случилось. Помогает выявлять инциденты и статистика: так, сравнивая данные, наблюдаемые в реальном времени, с данными прогнозов, неожиданные изменения классифицируются как форс-мажорные. И, наконец, четвертая группа алгоритмов, которые сейчас начинают использоваться наиболее широко, основана на применении искусственного интеллекта.

Для того чтобы алгоритмы распознавания происшествий работали, их следует постоянно снабжать информацией о движении на трассе. Есть несколько методов получения данных, причем в некоторых из них могут быть задействованы водители — точнее, информация с их смартфонов, их интернет-приложений, а также бортовых навигационных систем, которые имеются сейчас во многих автомобилях. По мнению сотрудников ГАИ, это очень перспективные технологии, особенно в сочетании со стационарными детекторами транспорта: радарами, видеокамерами, беспроводными магнитными датчиками, которые устанавливаются непосредственно в дорожном полотне. О состоянии дорожного движения через Bluetooth, Wi-Fi, RFID, GPS, ГЛОНАСС-датчики, транспондеры системы оплаты проезда могут информировать и мобильные датчики.

Пилотный проект

Как же будет работать система управления инцидентами?

— На кольцевой все спокойно. Над каждой полосой с определенным интервалом размещен интерактивный указатель, задающий скорость движения: 100, 90 и 90 километров в час.

Но вот происходит небольшая авария — допустим, при перестроении два автомобиля притерлись бортами. Оба остановились, тут же возник затор. В условиях больших скоростей даже выход из салона для установки знака аварийной остановки может быть опасен, — предупреждает Дмитрий Навой. — В центр управления движением поступает информация об изменении скорости движения с радаров, видеокамер, а также с бортовых навигационных систем машин и смартфонов водителей. О заторе нужно срочно предупредить других участников движения. Тогда они, во-первых, смогут выбрать безопасную скорость, чтобы не въехать в уже стоящие машины. А во-вторых, им останется пространство для маневра — например, чтобы перебраться в крайнюю правую полосу и «уйти» в город на ближайшей развязке.

Итак, центр управления дорожным движением при изменении ситуации на трассе настраивает алгоритмы, оптимизируя дорожное движение. Разрешенная скорость на табло снижается — скажем, до 80, 70 и 70 километров в час. Одновременно поток транспорта перераспределяется с МКАД на примыкающую улицу. Эта информация передается водителям через смартфоны, бортовые навигационные устройства или табло, а те могут решить, стоять им в пробке или воспользоваться другим путем. Город должен быть готов принять большое количество транспорта, то есть оперативно переключить в нужном месте светофорные объекты, чтобы дать «зеленую волну» съезжающим и, возможно, отсечь поток желающих выехать на кольцевую.

Алгоритмы распознавания инцидентов, основанные на применении искусственного интеллекта, протестировали в ходе совместного белорусско-китайского пилотного проекта на МКАД в районе Партизанского проспекта. При этом специалисты должны были оценить эффективность применяемых технологий и оборудования, а также их работоспособность в условиях нашей страны. Проводился мониторинг дорожного движения по определению интенсивности, скорости и плотности транспортного потока, его разделения по типам транспортных средств. Кроме того, технологии помогали определить наличие и тип возникшего дорожного инцидента. На тестовом отрезке МКАД установили радарные детекторы интенсивности и скорости движения, детекторы Bluetooth-устройств, камеры видеообзора с изменяемой экспозицией. Интеллектуальный видеодетектор инцидентов и параметров движения идентифицировал пешеходов, выходящих на проезжую часть, остановившиеся или медленно двигавшиеся транспортные средства.

Оказалось, что оборудование в целом обеспечивает функционирование пилотной зоны, однако с определенными ограничениями. Например, для эффективного управления транспортными потоками в Минске, в том числе на МКАД, требуется полная интеграция подсистемы контроля инцидентов и маршрутного ориентирования с действующей АСУДД. Это необходимо, чтобы при выявлении инцидента на МКАД можно было оперативно изменить режимы управления светофорными объектами. При работе в снег и дождь инфракрасная сферическая камера с высокой четкостью, видеодетекторы требуют постоянного еженедельного технического обслуживания либо установки системы автоматической очистки объектива. Кроме того, не учитывался вариант получения информации с помощью существующих навигационных систем. А ведь задействование этой уже существующей технологии позволит сократить затраты на строительство системы.

— Участие искусственного интеллекта в организации дорожного движения в мире только начинает реализовываться, и мы считаем его весьма перспективным, — высказывает мнение Дмитрий Навой. — Однако следует учитывать, что единой схемы, которую мы хотели бы осуществить и которую собираемся закладывать в технические требования ГАИ к системе управления инцидентами на МКАД, не существует — для каждого конкретного места нужно подбирать свою, наиболее оптимальную. Мы предлагаем, помимо традиционных стационарных датчиков, использовать геолокационный сервис, переговоры об этом сейчас ведутся с компанией TomTom, направили запросы в Яндекс. Пока не планируется снабдить датчиками и табло всю МКАД, собираемся двигаться потихоньку, шаг за шагом, чтобы реагировать на возникающие вызовы.

Разумеется, для внедрения такой системы управления инцидентами потребуются некоторые финансовые затраты. Однако в ГАИ считают, что гораздо больше она поможет сэкономить — от 10 до 20 млн долларов США в год. Именно такие суммы составляют потери в дорожном движении, которые мы не замечаем, — перерасход топлива, повреждение машин, затраты на нормализацию экологической обстановки, время, которое, как известно, во многих случаях тоже деньги. Что уж говорить о ценности человеческих жизней…

СХЕМА ДВИЖЕНИЯ



На тестовом отрезке МКАД установили радарные детекторы интенсивности и скорости движения, детекторы Bluetooth-устройств, камеры видеообзора с изменяемой экспозицией.

nevmer@sb.by

Фото автора

Полная перепечатка текста и фотографий запрещена. Частичное цитирование разрешено при наличии гиперссылки.
Заметили ошибку? Пожалуйста, выделите её и нажмите Ctrl+Enter