Челябинские ученые совершенствуют систему контроля качества управления транспортными потоками

Команда ученых ЮУрГУ под руководством доцента ПИШ «Сердце Урала», ведущего научного сотрудника УНИД, доцента кафедры «Автомобили и автомобильный сервис», к.т.н. Владимира Шепелёва разработала инновационную систему мониторинга выбросов транспортных средств на основе искусственного интеллекта AIMS Eco (Artificial Intelligence Monitoring System). Система не только выводит управление дорожным движением на новый уровень, но и количественно фиксирует выбросы от различных типов транспорта, при этом анализируя ключевые факторы, влияющие на эффективность движения.

Например, она отслеживает среднее время простоя транспортных средств на перекрестках. Особенно это важно для эффективности использования общественного транспорта. Например, трамваи, являясь наиболее экологичным видом общественного транспорта, зачастую могут оказываться в ситуации длительного ожидания на светофорах. Данные системы AIMS помогают городским властям оптимизировать движение и принимать более обоснованные решения о регулировании транспортных потоков.

Система AIMS предоставляет наглядные данные о каждом виде транспорта, включая совокупные временные затраты. Это важный инструмент для анализа и разработки эффективных стратегий управления движением, которые могут значительно сократить время ожидания и улучшить общую ситуацию на дорогах.

Моделирование расчета оценки выбросов селитебных территорий (улиц, прилегающих к перекресткам)

Одна из уникальных особенностей AIMS Eco – возможность мгновенной оценки воздействия любых изменений в дорожной инфраструктуре. Всего через 20-30 минут после внедрения новых решений (например, изменение циклов светофоров или организации движения), можно увидеть конкретные результаты и проанализировать, как именно они повлияли на транспортную ситуацию.

Эта система позволяет властям города принимать решения, основанные на реальных данных. Например, AIMS помогает определить, насколько значительна доля тяжелых грузовиков на определенных участках дороги, и оправданы ли меры по ограничению их движения. Это предотвращает неэффективные вложения средств и минимизирует риск ошибочных решений, способствуя более гармоничному и безопасному дорожному движению.

Одно из основных преимуществ AIMS – возможность оценки уровня организации движения на перекрестках через ключевой показатель — уровень задержки LOS (Level of servise). Эта система предоставляет непрерывный мониторинг эффективности организации дорожного движения, основываясь на том, сколько времени транспортные средства находятся в ожидании проезда. Методика, основанная на шести категориях LOS (Level of servise), позволяет не просто оценивать текущее состояние, но и выявлять возможности для его улучшения*.

Существует шесть уровней обслуживания задержки движения для регулируемых пересечений: от уровня А (средняя задержка транспортного средства – менее 10 с) до уровня F (средняя задержка транспортного средства – более 80 с). Более подробно со значениями уровней обслуживания для регулируемых пересечений можно ознакомиться в таблице:

Результаты системы мониторинга AIMS-Eco доступны для всех желающих. Авторы проекта стремятся обеспечить прозрачность данных и информированность жителей о состоянии качества воздуха в их городе. Информация, полученная системой, публикуется на официальном сайте проекта [AIMS.susu.ru] (http://AIMS.susu.ru ), где пользователи могут ознакомиться с актуальными показателями загрязненности атмосферы, а также с анализами состояния транспортных выбросов.

Инновации в управлении транспортными потоками, такие как система AIMS, открывают новые горизонты для развития транспортной инфраструктуры и способствуют созданию более комфортной и экологически чистой городской среды.


* РАСПОРЯЖЕНИЕ МИНИСТЕРСТВА ТРАНСПОРТА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

от 27 декабря 2022 г. N АК-337-р «ОБ УТВЕРЖДЕНИИ МЕТОДИЧЕСКИХ РЕКОМЕНДАЦИЙ

ПО ПРОВЕДЕНИЮ МОНИТОРИНГА ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ»

Проект реализуется в рамках СП3 «Экосреда постиндустриальной агломерации» Программы «Приоритет-2030» национального проекта «Наука и университеты».

 


 

Вы нашли ошибку в тексте:
Просто нажмите кнопку «Сообщить об ошибке» — этого достаточно. Также вы можете добавить комментарий.