Рай для водителей: ученые ЮУрГУ разработали систему, чтобы проезжать перекрестки без остановок
Ученые Южно-Уральского госуниверситета первыми в России разработали математическую модель, которая рассчитает, с какой скоростью надо ехать водителю, чтобы проехать перекрестки без остановки.
— Будет учитываться масса факторов: расстояние между перекрестками, скорость, с которой движется первый автомобиль с предыдущего перекрестка, количество машин, которые стоят в очереди, а также те, которые подъезжают с соседних улиц и дворовых территорий, типы и марки автомобилей, скорость, с которой они будут покидать перекресток — это будет заранее просчитываться по их динамическим габаритам. Плюс качество дорожного покрытия — гололед, дождь, трамвайные пути, уклон дороги, — рассказывает ассистент кафедры «Автомобильный транспорт» Ольга Фадина.
Для наблюдения за дорогой в ЮУрГУ разработали интеллектуальную систему мониторинга транспортных средств AIMS (Adaptive Intelligent Mobility System). Рекомендованная скорость будет выводиться на динамический дорожный знак, установленный между перекрестками. Также данные можно загрузить в мобильные приложения или Яндекс навигатор.
— С помощью этой математической модели мы рассчитываем на 10-30% повысить пропускную способность перекрестков в межпиковое время, — говорит Ольга Фадина. — Предлагаемая система видеомониторинга не требует особых затрат: это дорожные камеры и программное обеспечение. Основная сложность в работе — это загрузить огромный массив данных для обучения ИИ. Чтобы выяснить, с какой скоростью очередь на перекрестке будет разъезжаться, мало знать только количество и категории автомобилей. Например, нужно учесть, каким в очереди стоит автобус — первым, вторым, третьим или последним — от этого тоже зависит время разъезда. И сейчас я все эти варианты просчитываю.
Учёные считают: если большинство водителей станет соблюдать рекомендованный скоростной режим, то остальным придется подстроиться и ехать в общем потоке. Следующий шаг — выстроить систему светофоров, которые в реальном времени будут подстраиваться под транспортные потоки. Подобные системы уже есть в Лондоне, Торонто, Стокгольме и других крупных городах. При этом задача очень непростая с технической стороны.
— Наша система AIMS-Eco действительно может взять на себя часть функций адаптивного управления светофорами, — говорит доцент кафедры «Автомобильный транспорт» ЮУрГУ Владимир Шепелев. — Она способна в режиме реального времени строить цифровую модель транспортных потоков, оценивать их интенсивность, плотность, скорость и направление движения.
Отметим, что разработка уже тестируется в Магнитогорске. С её помощью мониторят выбросы от автомобилей. Система классифицирует транспортные средства и оценивает десять типов загрязняющих выбросов, учитывая количество транспортных средств и погоду — силу и направление ветра, влажность, давление, температуру воздуха. На первом этапе испытаний используют 12 постов-камер, затем к ним добавится ещё 14, а на третьем этапе, к 2025-26 году, сразу 21. В итоге 47 камер позволят контролировать выбросы практически всего транспорта в Магнитогорске.
Исследования ведутся при поддержке программы стратегического развития вузов «Приоритет-2030» нацпроекта «Наука и университеты».
Читайте также:
В Челябинске установили первые светофоры для велосипедистов
На дороге проложили разделительную полосу с зелёным газоном, а также обустроили тротуары и велодорожки, а недавно поставили и вело-светофоры.
