что такое адаптивное управление светофорными объектами
Адаптивное управление светофорными объектами
Вызывная фаза
Задача
В 2017 году специалисты «СпецДорПроекта» провели мониторинг светофорного объекта в Зеленограде на пересечении Центрального и Панфиловского проспектов с целью поиска причин заторов.
Было выявлено, что привычное, круговое переключения всех фаз светофора в независимости от наличия транспорта создавало значительные затруднения в движении транспорта.
Решение и результаты
Для решения данной задачи специалисты компании применили технологию адаптивного управления с вызывными фазами. В дорожное плотно было интегрировано 25 детекторов и установлен интеллектуальный дорожный контроллер, что позволило настроить светофорный объект в адаптивном режиме с вызывными фазами. Нет автомобилей на направлении — фаза не включается, есть транспорт — водители получают зеленый свет.
Эти меры позволили наиболее эффективно использовать зеленый сигнал светофора, что сократило время ожидания на проезд перекрестка со всех направлений и снизило нервозность водителей, а это, в свою очередь, привело к уменьшению аварийности.
Подменная фаза
Задача
После запуска в сентябре 2018 года Северо-восточной хорды, в силу её высокой востребованности, на пересечении СВХ и Дмитровского шоссе стали возникать значительные заторы во всех направлениях.
Для улучшения ситуации, компанией «СпецДорПроект» было проведено исследование дорожной ситуации на данном объекте и было выявлено, что одним из основных факторов, влияющих на затруднение движения на данном перекрестке, была фаза пешеходного перехода, которая работала в постоянном режиме, независимо от наличия пешеходов, желающих перейти проезжую часть.
Вторым фактором, влияющим на затруднение движения, являлся разворот транспортных средств, которые ожидая своей очереди блокировали полосы и препятствовали проезду транспорта.
Решение и результаты
В связи с этим специалисты «СпецДорПроекта», установили интеллектуальный дорожный контроллер, позволяющий создавать сложные логики адаптивного управления автотранспортом, в том числе, с использованием алгоритма подмены фаз, в случае отсутствия пешеходов. Также были установлены кнопки вызова пешеходной фазы для перехода проезжей части.
В дополнении к модернизации алгоритма работы светофора, был организован дополнительный разворот до зоны перекрестка, благодаря которому разворачивающиеся машины не блокировали движение автотранспорта на перекрестке.
Данные меры позволили в 2 раза увеличить пропускную способность со всех направлений. Особенно это заметно в вечерние часы-пик: хвост автомобилей, движущихся на Северо-восточной хорде, не держит Дмитровское шоссе, тем самым проезд общественного и личного транспорта в сторону области стал свободнее и безопаснее.
Вы нервно стоите на красный, хотя машин нет. Как сделать светофор умнее, а проезжать и загруженные перекрестки быстрее?
От старого Умного перекрестка до самообучающегося.
Здесь есть статья про то, какие типы Умных светофоров бывают, но она описывает устройства прошлого века, поэтому, возможно, будет интересно узнать о технологиях сегодняшних. Итак, типы Умных светофоров, которые уже можно увидеть на перекрестках городов:
Адаптивный работает на сравнительно простых перекрестках, где правила и возможности переключения фаз совершенно очевидны. Адаптивное управление применимо лишь там, где нет постоянной загрузки по всем направлениям, иначе ему просто не к чему адаптироваться – нет свободных временных окон. Первые перекрестки на адаптивном управлении появились в США в начале 70-х годов прошлого века. К сожалению, до России они дошли только сейчас, их число по некоторым оценкам не превышает 3 000 по стране. (Часто под этим же названием понимаются обычные светофорные объекты, алгоритмы работ которых меняются в зависимости от времени суток и дней недели. С терминологией в России пока совсем плохо, здесь мы точно обсуждаем не адаптацию по времени.)
Нейросетевой – более высокий уровень регулирования движения автотранспорта. Нейронные сети учитывают сразу массу факторов, которые даже и не всегда очевидны. Их результат основан на самообучении: компьютер в прямом эфире получает данные о пропускной способности и всеми возможными алгоритмами подбирает максимальные значения, чтобы в сумме со всех сторон в комфортном режиме за единицу времени проезжало как можно больше транспортных средств. Как это делается, обычно программисты отвечают – не знаем, нейросеть – это черный ящик, но мы вам раскроем основные принципы…
(Некоторые фирмы, и даже в этом был замечен Яндекс, предлагают еще Геоинформационные светофоры. Эти декларируют использование GPS и GLONASS навигации для определения ТС общественного автотранспорта, а также спецмашин, чтобы подстраиваться под их беспрепятственное прохождение. Но мы не рассматриваем этот тип умных перекрестков уже потому, что практика показала их несостоятельность. Такое дистанционное планирование постоянно натыкается на резкие изменения в характере движения потоков, в результате чего расчеты все время претерпевают изменения и не согласуются с текущей обстановкой на перекрестке, где важна каждая доля секунды. Пока не будет доказано обратное, мы эту тему не описываем.)
Справедливости ради надо сказать, что адаптивным светофорам и не нужны качественные данные о всех параметрах движения, повторим: они работают только в ситуациях, где правила переключения абсолютно очевидны и только на мало загруженных перекрестках.
Нейросетевые светофоры видят объекты при любых ракурсах
Нейронные сети вообще почти не имеют ограничений по точкам установки, они распознают любые объекты из любых ракурсов в любом виде и при больших перекрытиях – часто достаточно видеть лишь 15% автомобиля, чтобы понять, что это автомобиль. Соответственно, нейросетевой светофор дешевле в монтажном плане, в количестве видеокамер, длине проводов и прочих монтажных хитростях.
Нельзя не сказать про сложность юстировки камер для адаптивных светофоров, их видеодетектор жестко привязан к виду дорожного полотна. В результате ветров и вибраций от грузового автотранспорта эти видеокамеры постоянно сбиваются со своего обзора и требуют чуть ли не еженедельной подстройки, а это «вышка», люди, затраты. И ограничение движения на время работ. Нейросетевые камеры будут понимать всё происходящее до тех пор, пока хоть как-то видят дорожную обстановку, даже большие смещения для них не критичны.
Разберем подробнее, где и за счет чего эти умные светофоры позволяют повысить пропускную способность:
Пример 1. Прилегающая к трассе второстепенная дорога.
Пример применения: Прилегающая к трассе второстепенная дорога.
В этой конфигурации в одинаковой степени подходят оба типа светофоров: адаптивный – потому что эта ситуация абсолютно очевидна, нейросетевой – потому что он дешевле. (Почему дешевле – разберем дальше.)
Пример 2. Городской перекресток в незагруженное время.
Пример применения: Городской перекресток в незагруженное время.
Если по какому-то из направлений нет движения или оно быстро закончилось после включения там зеленого сигнала, светофор имеет все предпосылки – дать проезд загруженному участку. Но мы стоически ждем своей фазы!
Никакими расписаниями этот вопрос не решить, обычная логика, которая есть в любом контроллере светофорных объектов, ошибется конкретно в этот день и в это время. Хотя ручные подстройки, конечно, ведутся и какой-то эффект они приносят. Но гораздо правильнее иметь обратную связь здесь и сейчас: если видеокамеры видят, где идет транспорт, то и включить надо зеленый в этом месте. Причем, заранее – не заставляя тормозить.
Опять же подходят оба типа светофоров: адаптивный – потому что ситуация очевидна, нейросетевой чуть лучше – потому что видит транспортные средства дальше, не потребуется тормозить, ведь нам надо задолго дать команду – несколько секунд уйдет на желтый. К тому же у нас опять же есть люди. Адаптивный будет постоянно выдавать им какое-то время на переход, потому что он их не различает. Нейросетевой – будет переключать только по появлению.
И, если мы говорим про ночной режим, нейросетевые светофоры гораздо эффективнее не только с точки зрения пропускной способности – не придется тормозить, если вы едете с нормальной скоростью, они еще и выполняют роль полицейского – могут остановить любого гонщика. Нейронные сети определяют скорость несущегося, наличие другого автотранспорта и пешеходов, которым это может угрожать, и вычисляют степень опасности. Причем, конкретно мы против превращения умного устройства в наказательный механизм. Если компьютер видит даже повышенную скорость, но не находит угрозы, то конкретно наша логика не мешает проезду, скажем так, нарушителю.
Так сделано не потому, что мы как-то не признаем закон, мы так настроили наше оборудование в качестве задела на будущее. С нашей точки зрения жесткие ограничения скоростей, в принципе, не нужны. Кому с какой скоростью и в каком месте двигаться – должен определять компьютер! Он всё просчитывает и выдает достаточно точное решение. Умный светофор должен останавливать только тех, чья скорость реально угрожает другим участникам движения. А ловить нарушителей – другая тема, для этого есть специальные устройства.
Пример 3. Постоянно загруженный перекресток.
Пример применения: Постоянно загруженный перекресток.
Тем не менее, мы должны выделить какие-то временные фазы, у них есть длина. Сколько дать времени для проезда с севера на юг, чтобы прошло максимальное количество транспортных средств? Одну минуту, две, три? А может 569 секунд? Кто вот это должен сказать, какой-то очень умный человек или все-таки применить научный подход?
В результате мы должны учитывать еще и скорость всех потоков в каждый момент времени. Кстати, от неё зависит и время сжатия пружин на каждом направлении: чем выше скорость была, тем дольше остановка потока. Также пружины зависят от типа автотранспорта: фура будет намного дольше разгоняться, легковые намного быстрее, поэтому нам нужно понимать тип ТС и его размеры.
Кстати, об авариях, это еще целый комплекс вводных с тысячью неизвестных. Просчитать оптимальные режимы всех светофорных объектов – задача для компьютера, а не примитивной житейской логики. Когда на совершенно простом незагруженном перекрестке фура уронила ящик, адаптивный светофор сошел с ума. Он все время пытался пропустить загруженное направление, а это было невозможно физически. В результате в пробку встало и другое – свободное направление.
А нейросетевой светофор просчитывает миллионы постоянно меняющихся параметров, подбирая оптимальные алгоритмы работы, в результате обеспечивает и повышение пропускной способности в любых, в том числе аварийных условиях, а также повышает безопасность: автоматически останавливает транспорт на полосах, где одно столкновение может перерасти в серийное.
И это только 30% повышения эффективности на загруженных всегда перекрестках. Самое интересное, что эту цифру легко довести до 60%, как вам такое? Не устали стоять в пробках? Хотите ездить в два раза быстрее? Здесь уже говорили, что самая затратная часть в этом процессе – автотранспортная пружинка: на остановки и троганья уходит где-то ДО, а где-то БОЛЕЕ 50% времени. Что, если мы не будем останавливать больше половины автотранспорта? Если к нашему Умному светофору подключить соседние Умные светофоры, то нейронная сеть получает ценную информацию: когда, где и на какой скорости движется поток, какой типа транспорта в каждом потоке, даже манеру вождения отдельных транспортных средств (помните блондинку, которую все объезжают?). Таким образом, мы уже можем убрать каждую вторую «пружинку», а то и больше.
А что сейчас? В больших городах построены шикарные центры АСУДД, в которых профессиональные специалисты (извините за тавтологию) управляют светофорными объектами. Они, конечно, не нажимают кнопку для каждой лампочки, но именно вручную выставляют режимы работы каждому светофору. В других городах и этого нет – просто среднестатистическое расписание. Наверно, это круто для 30-х годов! Не сегодняшнего, а прошлого века, когда на улице стоял в будке регулировщик – теперь его работа ведется удаленно.
Хотя…, человек может обыграть компьютер в шахматы! В этой игре тоже миллион неизвестных. Наверно, в АСУДД работают профи. Но сколько существует гроссмейстеров на миллион людей, которые просто умеют играть в эту игру? Все-таки в 99,999999999999…% выиграет компьютер.
После этих слов обычно возникает тяжелая пауза – люди не любят верить в некий искусственный интеллект, уж больно часто им в нашей стране называли совершенно неинтеллектуальные вещи. Поэтому приведем пример совершенно очевидной эффективности, который понятен и интеллекту живому. Возьмем три последовательных перекрестков в обоих направлениях, расположенных на небольшом расстоянии друг от друга – скажем, в минуте езды. Если мы включим «зеленую волну» по каждому направлению, то оба пропустят транспорт за 3 минуты. Заметьте, это комфортное время ожидания для «овец». Но сейчас мы имеем пружину: два троганья и три торможенья, которые в три раза увеличивают время каждого потока и соответственно время ожидания поперечного.
В 3 раза повышается пропускная способность на загруженных перекрестках!
Хотя правильно замечено, что на общую систему нейросетевого управления лучше завязывать вообще весь город. И это тоже возможно и нужно, к этому мы когда-нибудь все придем! Умные светофоры на базе нейронных сетей – это безусловное будущее для России. Ненормально бесконечно строить высотки в центре Москвы, торпедировать продажу автомобилей и при этом ездить медленнее, чем ходить пешком. Для всего развитого мира нейросетевые технологии стали уже обыденностью, и такие задачи там решаются очень быстро.
Внедрение Умных перекрестков.
Это самый простой с точки зрения технической реализации и самый сложный с точки зрения борьбы с технократией вопрос. Достаточно поставить 4 камеры во все направления даже на уже имеющиеся опоры и в большинстве случаев можно запускаться в работу. Главным элементом Умного перекрестка является программное обеспечение. Конечно, чем больше камер, тем выше эффективность, количество подбирается путем проектирования.
О самом сложном!
Сегодня везде уже стоят светофорные объекты прошлого века. Под них создана огромная инфраструктура с немалыми деньгами на обслуживание. Руководство регионов РФ само по себе технократично, а тут еще и передел рынка.
Есть и позитивная новость, Правительство РФ активно развивает Интеллектуальную транспортную систему, как минимум, на словах. Есть достаточно много Постановлений Правительства РФ для этого, более того выделяются деньги – хотя бы по этому Указу. Но, по нашему опыту, на местах настолько сильно сопротивляются прогрессу, что даже часто не осваивают эти средства, не смотря на то, что за это предусмотрено наказание.
Есть еще одна новость средней позитивности: Прогресс все равно придет! Было бы неправильно думать, что деньги выделяются просто так, правительственные круги активно двигают московские фирмы, которые занимаются поставкой адаптивных светофоров. И против Москвы сопротивляться сложно, она придет и снесет всех «политиков» региона. Но новость средняя, потому что адаптивное управление – это прошлый век, оно уже 50 лет как используется в Штатах и сегодня там меняется на нейросетевое. А у нас пока только ставится устаревшее адаптивное управление перекрестками.
Чаще всего, чтобы ничего не делать, говорят: на весь город денег нет, а постепенное внедрение сломает годами выстроенную логику работы других светофоров и приведет к коллапсу, типа, если где-то транспортные потоки пойдут быстрее, в других местах всё встанет. Постоянно это слышим. Но, в городах каждый день происходят какие-то изменения с пропускной способностью: перекрываются на ремонт дороги, строятся новые, сужаются зимой улицы, устанавливаются новые светофорные объекты, меняются знаки… Ничего не привело еще к коллапсу, а наоборот – разгружает трафик.
Установка отдельно взятого умного перекрестка равносильна постройке еще одной полосы во всех направлениях или выставлению знака «остановка запрещена» на обочинах. Такую ситуацию легко просчитать, и перестроить ближайшие светофоры, как это всегда и делалось много десятков лет. Разговоры о конце света сильно преувеличены.
Более того, нейросетевой перекресток видит транспортный поток и на съезд, поэтому может быстро перестроиться, если понимает, что в данном конкретном направлении пускать транспорт нет смысла.
АДАПТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ СВЕТОФОРНЫМИ ОБЪЕКТАМИ
Ю. Е. Заломаева, А. В. Симонова
Ярославский государственный технический университет
Современные крупные города в течение последних лет характеризуются увеличением количества автомобилей, которые привели к повышению нагрузки на транспортную инфраструктуру и стали причиной возникающих транспортных заторов. В сложившейся ситуации особо актуальной является необходимость поиска способов управления транспортными потоками. Для борьбы с образованием заторов на улично-дорожной сети (УДС) мы предлагаем применить на светофорном объекте адаптивное управление, которое позволит повысить пропускную способность существующих УДС городов.
Город Ярославль также нуждается во внедрении адаптивного управления светофорными объектами. В качестве примера мы исследовали светофорный объект на пересечении проспекта Фрунзе и Суздальского шоссе. На данном участке было проведено обследование интенсивности транспортных средств и пешеходов, а также существующего режима работы светофорного объекта, был выполнен расчет режимов светофорной сигнализации на основании существующих интенсивностей движения на объекте, определенных натурными обследованиями.
Таким образом, адаптивное регулирование позволяет равномерно разгружать все направления на перекрёстках, пропуская только то количество транспорта, которое сможет пропустить соседний перекрёсток. Светофор не будет «вхолостую» гореть зелёным светом для направлений, где нет автомобилей, передав это время более загруженному направлению.
Доклады о будущих и современных технологиях
Надежные системы хранения данных от «ОПТИМА-Сервис»
Современные организации полагаются на свои собственные информационные ресурсы для принятия важных бизнес-решений. Они используют мощные алгоритмы для извлечения полезной информации о клиентах и конкурентах из неструктурированных данных.
Технологии «Умный дом».
Технология «Умный дом» создавалась с одной целью – экономия времени, которое тратится на домашнюю рутинную работу. Новые технологии, применяемые в системе умного дома, поражают своим многообразием. С помощью, так называемой …
ОСОБЕННОСТИ АНАЛИЗА И ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ПО УКРЕПЛЕНИЮ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ХИМИЧЕСКИХ ПРЕДПРИЯТИЙ Ю. А. Ратова
Продажа шагающий экскаватор 20/90
Цена договорная
Используются в горнодобывающей промышленности при добыче полезных ископаемых (уголь, сланцы, руды черных и
цветных металлов, золото, сырье для химической промышленности, огнеупоров и др.) открытым способом. Их назначение – вскрышные работы с укладкой породы в выработанное пространство или на борт карьера. Экскаваторы способны
перемещать горную массу на большие расстояния. При разработке пород повышенной прочности требуется частичное или
сплошное рыхление взрыванием.
Вместимость ковша, м3 20
Длина стрелы, м 90
Угол наклона стрелы, град 32
Концевая нагрузка (max.) тс 63
Продолжительность рабочего цикла (грунт первой категории), с 60
Высота выгрузки, м 38,5
Глубина копания, м 42,5
Радиус выгрузки, м 83
Просвет под задней частью платформы, м 1,61
Диаметр опорной базы, м 14,5
Удельное давление на грунт при работе и передвижении, МПа 0,105/0,24
Размеры башмака (длина и ширина), м 13 х 2,5
Рабочая масса, т 1690
Мощность механизма подъема, кВт 2х1120
Мощность механизма поворота, кВт 4х250
Мощность механизма тяги, кВт 2х1120
Мощность механизма хода, кВт 2х400
Мощность сетевого двигателя, кВ 2х1600
Напряжение питающей сети, кВ 6
Более детальную информацию можете получить по телефону (063)0416788
Что означает аббревиатура «АУ» вместо желтого цвета на светофоре
Жители Москвы уже привыкли к необычным светофорам с надписью «АУ» вместо желтой секции. Но вот гости города не всегда понимают, что это за «АУ» и для чего оно нужно. Некоторые даже принимают этот сигнал за неисправность, и стараются проехать перекресток как нерегулируемый. Однако они совершают большую ошибку.
Где можно встретить необычные светофоры
Первые светофоры с необычной индикацией можно было увидеть в конце 2013 года в столице России. Через год их количество выросло до тысячи штук. В 2019 году такие светофоры можно увидеть в Санкт-Петербурге, Кемерово, Нижнем Новгороде и других крупных городах. Чаще всего их устанавливают на сложных перекрестках, где в разное время количество трафика машин меняется от большего к меньшему числу.
На самом деле изменения коснулись не только светофоров. Обновлению подверглась вся система подсчета и управления дорожным потоком. Для контроля и регулирования потока транспорта в систему сигнализации установили специальные датчики. Они подсчитывают количество машин в потоке в то или иное время.
Значительной переработке подверглась программная часть управления регулирования движения. За расчет и аналитику транспортного потока отвечают сложные алгоритмы, которые учитывают дорожную обстановку на конкретном участке дороги и в городе в целом.
Как расшифровывается «АУ»
Аббревиатура расшифровывается дословно как «адаптивное управление». Она говорит о том, что светофор находится под управлением автоматики. Система может работать на разных уровнях, в зависимости от времени суток, а также актуальной загрузки трафиком.
Кстати, адаптивное управление не всегда обозначается символами «АУ». Некоторые светофоры работают и выглядят как обычные, отсчитывая количество секунд до следующего сигнала или просто показывая желтый свет. При этом они находятся под адаптивным управлением.
Чем адаптивные светофоры отличаются от стандартных
Адаптивные и обычные светофоры — это, чаще всего, новые светодиодные сигнализаторы. Только в адаптивных моделях центральную секцию программируют на выведение аббревиатуры «АУ».
Обычный светофор получает команды из центральной диспетчерской службы. Чаще всего его программируют на работу в двух режимах: дневной и дежурный. В первом случае переключения сигналов идет по строгому временному интервалу. На каждом перекрестке заранее просчитывают данные промежутки, после чего программа поступает на светофор через линии связи. Второй режим работы включается в ночное и вечернее время. При этом работает только одна индикация — желтого цвета. По сути, перекресток становится нерегулируемым.
У адаптивных светофоров система самостоятельно делает прогноз на включение и выключение того или иного сигнала. Просчитывает недельный прогноз, делая от 18 до 150 замеров в течение 7 дней. После чего строятся так называемые фазовые таблицы. На основании этих данных светофор делает макропрогноз на ближайшее время.
Кроме того система учитывает актуальную дорожную обстановку по принципу «здесь и сейчас». Это уже микро-прогноз — может корректировать поток машин в случае ДТП на одном из участков дороги, или срабатывать с разными временными интервалами в часы пик.
Вообще говоря об адаптивном управлении нужно понимать целую систему, включающую в себя светофорную сигнализацию, сеть датчиков и обрабатывающий центр.
Адаптивное светофорное регулирование — комплексное решение проблемы транспортных коллапсов и будущее ИТС
Пробки — болезнь всех развивающихся городов. Ежедневно жители мегаполисов теряют до 30-50% времени в пробках в часы пик. Из-за повышенного автомобильного трафика в это время в атмосферу ежедневно выбрасывается до 70% вредных веществ. Скопление машин приводит к увеличению количества ДТП на перекрестках. В результате гибнут люди. Это наша реальность, обратная сторона урбанизации, автомобилизации, роста жилищного строительства и развития. Например, по данным Росстата, уровень урбанизации в России на 2019 год составляет чуть более 74% (а ниже 70% начиная с 2013 года не опускался). Что же касается автомобилизации населения — в большинстве городов России уровень превышает планку 350–400 автомобилей на 1000 жителей. Больше всего из-за всех этих факторов страдают крупные города, в их числе Москва, Санкт-Петербург, Краснодар, Воронеж и другие мегаполисы.
Сегодня в московском транспортном узле зарегистрировано 8,4 млн автомобилей. Большой объем автомобилей приводит к снижению пропускной способности улично-дорожной сети, интенсивность движения замедляется, в результате появляются трудности в передвижении машин и, как следствие, пробки. В Санкт-Петербурге, Краснодаре и других городах-миллионниках ситуация схожая. Можно подумать, что на образование заторов влияет лишь специфика городского устройства. Однако это далеко не так.
Улицы и дороги городов зачастую оснащены светофорами с устаревшей системой или же их работа осуществляется неправильно. Сигнал светофорного объекта чаще всего переключается по заданному таймеру, который не учитывает или не может быть эффективным при текущем трафике. В результате и появляются многочасовые пробки, на которые жалуются не только автомобилисты, но и пешеходы и пассажиры общественного транспорта. Они вынуждены тратить время, ожидая переключения светофора.
Итак, проблема есть и ее нужно каким-то образом решать. Нужно внедрять в дорожную структуру мегаполисов и других городов модернизированные решения из области интеллектуальных транспортных систем. В настоящее время этим вопросом занимаются специалисты компании «СпецДорПроект» и «Швабе-Москва» (входит в холдинг «Швабе» Госкорпорации Ростех). Они изучили опыт зарубежных мегаполисов, проанализировали собственные наработки и создали одно из решений —систему, которая позволяет адаптировать светофорные объекты под поток и изменяющийся трафик дорожного движения. Она носит название «Умный перекресток» и способствует сохранению интенсивности передвижения внутри городов, а также улучшению общей безопасности дорожного движения.
Технология «Умный перекрёсток»
«Умный перекрёсток» — это комплексная система, позволяющая вводить адаптивное управление светофорными объектами с возможностью организации приоритета проезда общественного транспорта. Она увеличивает пропускную способность на перекрестках, повышает комфорт и безопасность пешеходов и значительно улучшает дорожно-транспортную обстановку, как внутри районов, так и на улично-дорожной сети вне города.
Если коротко, то технология «Умный перекрёсток» дает возможность учесть интересы всех участников дорожного движения, позволяя всем, включая пешеходов, пассажиров общественного транспорта и автолюбителей, комфортно и безопасно перемещаться внутри города. Технология работает автоматически, благодаря анализу данных о трафике с помощью специальных индуктивных петлевых детекторов. С их помощью система распознает подъезжающий транспорт и автоматически принимает решение, кому включать зеленый свет. Иными словами, «умный перекрёсток» сначала анализирует дорожно-транспортную ситуацию, а потом подстраивается под нее. Если на участке дороги есть общественный транспорт, в первую очередь система разрешит проехать перекресток ему. Но если его нет, зеленый сигнал светофора загорится для автомобилиста, чтобы он не стоял на перекрестке вхолостую.
Время ожидания разрешающего сигнала светофора сокращается и для пешеходов. Они могут переключить устройство с помощью специальной кнопки вызова. Например, ночью объем трафика не настолько высок, как днем. Но на некоторых дорожных участках людям приходится дожидаться соответствующего сигнала, чтобы перейти дорогу. Система «Умный перекресток» позволяет пешеходам переключать свет светофора очень быстро на зеленый и безопасно переходить дорогу. Причем с помощью данной технологии можно улучшить дорожно-транспортную обстановку как внутри районов, так и на улично-дорожной сети вне города.
Большой плюс системы — в отсутствии камер и надземных проводов. Как уже говорилось, переключение сигналов осуществляется благодаря индуктивным петлевым детекторам. Их вшивают под дорожное полотно на глубину 15 см. В результате удается не только повысить пропускную способность дорожных участков, но и сохранить эстетический вид города. Индуктивные петлевые детекторы не нужно менять во время ремонтных работ асфальтового полотна. К тому же они сохраняют свою эффективность во время снега, дождя и любых других погодных явлений.
Камеры в этом уступают детекторам. Зачастую аналогичные технологии с использованием камер не подходят для промышленного использования в климатических условиях нашей страны, как раз потому что не справляются с непогодой. Во время дождя или снега они теряют точность идентификации транспорта, в конечном итоге это приводит к отказу от адаптивного управления светофорами и возврату к их локальным режимам работы. Как следствие, на дорогах снова уменьшается пропускная способность, возникают заторы и людям приходится тратить важные часы своей жизни в ожидании.
Доказанная эффективность
Впервые систему «Умный перекрёсток» начали тестировать и внедрять еще в 2017 году в Зеленограде. Индуктивные петлевые детекторы установили на пересечении Панфиловского и Центрального проспектов и применили технологию адаптивного управления с вызывными фазами. Система доказала свою надежность: в работе индуктивных петлевых детекторов сбоев не было, ожидание на проезд перекрёстка со всех направлений снизилось, пропускная способность перекрёстка увеличилась на 30%, количество ДТП сократилось в 8 раз.
В 2018 году пилотное тестирование началось в Москве, для него выбрали один из наиболее проблемных перекрестков — пересечение Симферопольского и Чонгарского бульваров. И вновь эффективность системы была подтверждена: среднее время прохождения перекрёстка для общественного транспорта сократилось (для трамваев оно уменьшилось на 24%, для троллейбусов — на 45%). Если ранее за 2 минуты через перекрёсток в среднем проходила 1 единица городского транспорта, после внедрения системы количество достигло минимум 4 единиц. Для пешеходов время ожидания сократилось в среднем на 16% благодаря установке кнопок вызова пешеходной фазы.
Еще одним ярким кейсом реализации технологии «Умного перекрестка» в Москве стал один из самых сложных транспортных узлов в Европе — на площади Тверской Заставы. Его особенность в том, что ежедневно транспортный поток движется здесь по 32 направлениям — а это 200 000 единиц транспорта. Как результат — многочасовые пробки, аварии и долгое ожидание разрешающего сигнала светофора.
Но после внедрения системы «Умный перекресток» ситуация изменилась, пропускная способность дорожного участка повысилась на 35%, исчезли конфликтные ситуации с самозапиранием перекрёстка, автобусы и электробусы стали ехать быстрее на 25−42%, а для трамвая время пути сократилось на 12%.
Потенциал и развитие
Стоит отметить, что технология «Умный перекресток» активно внедряется не только в Москве, где этим занимается Центр организации дорожного движения (ЦОДД), но и в других регионах России. В настоящее время система установлена более чем на 600 столичных перекрестках, помимо этого «Умные перекрестки» есть в городе Кудрово Ленинградской области, в городе Рыбинск Ярославской области и в Зеленограде. В этих населенных пунктах продолжают расширение интеллектуальной сети.
Говоря о технологии «Умный перекрёсток» нельзя обойти вниманием и еще несколько уникальных продуктов — систему мониторинга инженерного состояния дорожных контролеров «ОКО» и систему управления светофорными объектами верхнего уровня «Дирижёр».
«ОКО» помогает эксплуатационным службам осуществлять плановое или аварийное управление объектами, контролировать дистанционно их состояние, переводить контролеры в различные режимы. С «ОКО» время обнаружения неисправности оборудования на светофорном объекте составляет не более 1 минуты, а не растягивается до нескольких дней. Кроме того — система позволяет устранить до 45% неисправностей удаленно, без физического выезда бригады на объект.
Система «ОКО» прошла успешную проверку в Зеленограде и на сегодняшний день эксплуатируется в Москве более чем на 3000 дорожных контролерах. А также используется в Рыбинске, Санкт-Петербурге, Нижнем Тагиле и на федеральной автомобильной дороге М-1. Лицензия на применение программного продукта уже была продана в Самару, а также Грецию — в Афины и на остров Крит. Первоначально система разрабатываясь для Москвы, но может использоваться и в любом другом городе: преимущество в том, что к используемому софту можно подсоединить любое необходимое количество дорожных контролеров.
В данный момент также идет активная работа по вводу в эксплуатацию системы верхнего уровня управления дорожным движением — «Дирижёр». Элементы этой системы уже активно используются для управления светофорными объектами в адаптивном режиме и для обеспечения приоритета проезда общественного транспорта, например — на участке Тверской Заставы, где установлена система «Умный перекрёсток».
«Мы прекрасно осознаем, что от загруженных дорог в городах усугубляется не только транспортная доступность для жителей, но и ведение экономической деятельности. Неэффективность решений в развитии интеллектуальных транспортных систем в данном случае сказывается как на безопасности и комфорте жителей, так и на экономических показателях регионов. Поэтому мы постоянно тестируем и дорабатываем качество наших систем и технологий — так как полностью осознаем, как важна их работоспособность. Понимаем, что проблемы и вызовы в части дорожно-транспортного развития у каждого региона индивидуальны — и наш опыт и компетенции позволяют погрузиться в специфику и подобрать самое эффективное решение», — прокомментировал технический директор «СпецДорПроект» Константин Антонович.
Все светофорные объекты оснащают под ключ, причем последующее обслуживание инфраструктуры минимально. Холдинг «Швабе» и компания «СпецДорПроект» несколько лет трудились над проектом и разработали эффективную технологическую базу, которая позволяет подбирать индивидуальную стратегию развития интеллектуальных транспортных систем для каждого региона. А самое главное, специалисты компаний готовы обучать региональных специалистов сервисному обслуживанию и делиться компетенциями для решения самых актуальных дорожно-транспортных задач.
Заместитель директора по строительству, развитию и эксплуатации интеллектуальных транспортных систем «Швабе-Москва» Иван Морданов разделяет эту точку зрения.
«Для нас было важно, чтобы в нашем периметре появилось отечественное решение, которое будет доступно к внедрению в любом регионе и обеспечит надежную работу при любых погодных условиях в любой климатической зоне с минимальными затратами на сервисное обслуживание. На сегодняшний день у нас есть такое решение и мы сами производим всё необходимое оборудование. Наше предложение более чем конкурентоспособное решение. Оно может внедряться и масштабироваться практически на любой существующей инфраструктуре. Более того, мы не нагружаем существующую инфраструктуру оборудованием, которое висит на столбах, а позволяем сохранять „чистое небо“, что в значительной степени облагораживает вид города», — отметил замдиректора «Швабе-Москва».
Масштабирование: почему технологию не внедряют в регионах?
Сейчас на региональные власти возложено множество задач по развитию интеллектуальных транспортных систем. Их внедрение проводится в рамках реализации национального проекта «Безопасные и качественные автомобильные дороги».
В рамках этого нацпроекта любой регион, указанный в Распоряжении Правительства 3542 от 25.12.2020, в котором есть агломерации с населением выше 300 тыс. человек, может заполнить заявку в федеральное дорожное агентство на предоставление федерального финансирования до 2024 года. Заполнение заявок производится по специальной методике, которая утверждена Минтрансом. В рамках этой методики обязательно должен быть внедрен модуль координирования управления дорожным движением. Иными словами — программное обеспечение, которое управляет светофорами.
Чиновники и правящие структуры понимают, что безопасность передвижения во много зависит и от светофорного регулирования. Его необходимо развивать в большинстве российских городов. Но зачастую этого не происходит, потому что нет нужной инфраструктуры или система требует объемного и затратного обслуживания. Большинство автоматизированных систем управления дорожным движением, так называемые АСУДДы, в больших городах являются устаревшими. По факту, это старое оборудование, которое давно не производится и не отвечает современным запросам транспортной инфраструктуры. А кроме этого еще имеет физический износ. Естественно, ни о каком улучшении дорожно-транспортной ситуации в регионе в этом случае речи быть не может.
Технология «Умный перекрёсток» холдинга «Швабе», Госкорпорации Ростех, напротив, является передовой, современной, внедряется «под ключ» и не требует последующего затратного обслуживания. Одной из востребованных особенностей системы является то, что «Умный перекресток» позволяет устанавливать приоритет общественного транспорта. Например, можно установить приоритет движению трамваев, и по сути, этот вид экологичного транспорта может стать для региона альтернативой метро.
В результате выиграют все участники дорожного движения: увеличится пропускная способность перекрестков, снизится количество пробок, жители городов смогут быстрее добираться до работы, дома и других точек назначения. В конечном итоге, эти критерии и положительные изменения позволяют говорить, что именно с помощью таких элементов ИТС можно и нужно создавать города, удобные для жизни. А разве не этого мы хотим, когда говорим об интеллектуальных транспортных системах?