В общих чертах интеллектуальная транспортная система (ИТС) – это набор технологий, позволяющий моделировать и регулировать транспортные системы, что оптимизирует трафик по сравнению с традиционными моделями и предоставляет участникам движения новые информационное сервисы и более высокую степень безопасности. В 2012 г. в России был оформлен официальный стандарт в области ИТС под названием ГОСТ Р ИСО 14813-1, который полностью повторяет положения международного стандарта ISO 14813-1:2007. Документ обходит стороной, как технически должна быть организована интеллектуальная транспортная система, но в нем подробно расписано, какие сервисы должны быть реализованы с ее помощью.

На практике далеко не каждая ИТС реализует все вышеперечисленные принципы, но любая система предполагает выполнений функций первых двух групп сервисов: управление транспортным движением и информирование его участников. Также часто в группу необходимых сервисов попадает общественный транспорт. Именно вокруг этих «столпов» строится большинство специализированных решений в области интеллектуальных транспортных систем. Другие сервисы, например электронные платежи на транспорте (платная дорога, покупка бензина, проезд в общественном транспорте и т.д.), реализуются с помощью отдельных решений из области электронной коммерции, которые интегрируются с ИТС. Рассмотрим более подробно, из каких физических и программных элементов состоит система управления транспортом и информирования водителей.

Из чего состоит ИТС?

«Глазами» и «ушами» любой ИТС являются видеокамеры, регистраторы, датчики GPS и другие детекторы, их расставление на дороге – это первый элемент умной инфраструктуры на транспорте. «Мозгом» системы является вычислительный центр, куда стекается вся информация. Ее обработкой занимается система транспортного моделирования. На основе данных, собранных датчиками на дорогах, и информацией, введенной оператором, система строит модель дорожной ситуации, предсказывает сложности в тех или иных местах движения. Модели бывают математические (оперируют общими законами данных, представленных в виде формул, уравнений) и имитационные (имитируют поведение отдельных водителей, светофоров и т.п.).

Кроме того, в зависимости от масштаба модели подразделяются на макро- и микроуровень. Макромодель работает на уровне города или микрорайона, в ней заложены данные о количестве автомобилей, проценте их использования, количестве парковочных мест, пропускной способности улиц, составе транспортных средств (грузовые, легковые автомобили, автобусы, трамваи), количестве водителей на дорогах в зависимости от времени суток. Такая система пытается ответить на вопросы, достаточно ли пропускной способности улиц, что произойдет, если одну из них придется перекрыть. Микромодель оперирует отдельными объектами транспортной инфраструктуры, такими как улица, развязка, светофор. Данные, которые используется здесь: количество полос, наличие знаков ограничения скорости, повороты, подъемы, спуски и т.п. Кроме того, в микромодель также загружаются данные из макромодели.

Скриншот программы для микромоделирования на транспорте

Источник: Aimsun, 2013

Моделирование – это второй сегмент транспортной инфраструктуры. Его задача заключается в проведении виртуальных экспериментов над транспортным потоком с целью узнать, как на нем скажутся те или иные изменения. Но построение грамотного прогноза ситуации на дорогах – это еще полдела; далее следует выработать алгоритмы, согласно которым будет регулироваться движение, а это уже третий элемент управления транспортом. Например, можно настроить систему так, чтобы при плотном трафике она автоматически переключала светофор на зеленый свет, рекомендовала водителям пути объезда через информационные табло.

Наконец, четвертый элемент инфраструктуры – эта средства информирования участников транспортного движения. Это могут быть интерактивные знаки на дорогах или автобусных остановках. Кроме того, используются различные программные средства, информирующие пассажиров о прибытие следующего автобуса, а водителей – о заторах на дороге. Классический пример – это популярное приложение «Яндекс.Пробки».

Московский опыт

Россия значительно отстает по внедрению ИТС от развитых стран. Далеко не все города располагают достаточными средствами на строительство подобной системы. Первый опыт внедрения интеллектуальной системы на транспорте состоялся еще в 80-ые гг. в Москве. На основе иностранных решений была разработана система управления светофорами «Старт», которая объединила около 400 развязок. Она включала зеленый не сразу на всех перекрестках, а со смещением, чтобы водитель, двигаясь с определенной скоростью, мог попасть в так называемую «зеленую волну». Проблема заключалась в том, что каждый перекресток нужно было настраивать по отдельности, а при установке нового светофора – заново перенастраивать все объекты на данной улице. Это требовало большой кропотливой работы, и в 90-ые гг. транспортная система погрузилась в хаос и теперь представляет собой «зоопарк» из разрозненных решений, работающих независимо друг от друга.

В 2011 г. столичные власти разработали новую концепцию развития умного транспорта, на которую в 2012-2016 гг. планировалось потратить 25 млрд руб. Генеральным подрядчиком по программе был выбран «Ситроникс», ныне влившийся в структуры «Энвижн груп». В ходе проекта была разработана математическая модель транспортных систем Москвы, которая представляет собой базу данных о городе, наложенную на геоплатформу. Часть данных была получена от государственных служб, часть – в ходе социологических исследований. Москвичам задавали вопросы, где находится ближайшая станция метро, автобусная остановка, сколько автомобилей в семье и т.п. Кроме того, предполагается собирать обезличенную информацию о перемещениях москвичей от сотовых операторов.

С точки зрения сервисов, в столичной программе отдается приоритет четырем направлениям. Во-первых, это создание единой системы управления перекрестками, чтобы не настраивать под новый светофор всю улицу. Режимов работы будет несколько – в зависимости от времени суток, дня недели, загруженности дорог, они будут переключаться автоматически. Второй пункт – это внедрение умных знаков. Например, они могут переключать показатель ограничения скорости в зависимости от загруженности дороги или погодных условий. В-третьих, это обеспечение приоритета общественного транспорта. Например, в трамвайные рельсы недалеко от перекрестка будут закладываться детекторы, переключающие светофор на зеленый свет при прохождении трамвая. Наконец, это информирование водителей. Планируется разработать сервис, аналогичный «Яндекс.Пробкам», который будет дополнен RDS-вещанием: на навигаторы по радио частотам будет транслироваться вся дорожная информация.

Специалисты транспортного департамента Москвы подсчитали, что благодаря этому на 15% повысится пропускная способность улиц, на четверть снизится количество опозданий общественного транспорта, а люди будут добираться до места назначения на 15% быстрее.