Интеллектуальные дороги

Вы можете задать интересующие вас вопросы по теме представленной статьи, оставив свой комментарий внизу страницы.

Вам ответит заместитель генерального директора автошколы «Мустанг» по учебной работе

Преподаватель высшей школы, кандидат технических наук

Кузнецов Юрий Александрович

На протяжении последнего десятилетия в Европейском Союзе уделяется большое внимание улучшению дорожной инфраструктуры. На разных стадиях реализации находятся весьма интересные и перспективные проекты, один из которых — Система интеллуктуальных дорог (Intellectual Road Systems, INTRO). Разработчики проекта проанализировали данные от множества дорожных операторов из разных стран Европы, определили сценарии, краткосрочные и долгосрочные тренды развития инфраструктуры, провели финансовый анализ. В результате появился проект, цель которого — сочетая новые и уже существующие технологии, существенно увеличить пропускную способность и безопасность европейских дорог.

Элементы системы

Мобильный мониторинг
В проекте задействован находящийся в постоянном движении парк транспортных средств, оснащенный CAN-ридерами, GPS-оборудованием и специальными сенсорами. Это позволяет получать оперативную информацию о состоянии дорог и дефектах дорожного покрытия.

Стационарные сенсоры
Для отслеживания состояния дорог закладываются измерители нагрузки, волоконнооптические температурные сенсоры и акселерометры. Особое внимание уделяется технологии «Mote», комбинирующей датчики и беспроводные коммуникации.

Контроль дорожного покрытия
Замерами в нижнем слое асфальта возможно определить нагрузку, которую оказывают проезжающие транспортные средства на дорожное покрытие. Данные о нагрузке и деформации позволяют рассчитать срок жизни покрытия на конкретной дороге и сопоставить его с заявленным. Это чрезвычайно важная информация для организаций, занимающихся строительством и обслуживанием дорог.

Определение несущей способности в зависимости от погодных условий
Была установлена корреляция между относительной нагрузкой и расширением покрытия при температурных колебаниях. Таким образом, появляется возможность создать модель для прогнозирования сезонных колебаний несущей способности на второстепенных дорогах. На основе этой информации принимаются решения об ограничении движения в зимнее время.

Мониторинг мостов
Сети беспроводных сенсоров позволяют осуществлять постоянный структурный контроль мостов. Это многообещающая технология помогает дорожным службам гарантировать безопасность и надежность конструкций.

Безопасность

Устойчивость покрытия к заносам
Устойчивость дорожного покрытия к скольжению — важный фактор в дорожной безопасности. В рамках проекта INTRO исследовалась взаимосвязь тормозного пути и показателей устойчивости к скольжению в летних и зимних условиях. Была разработана процедура оценки тормозного пути пассажирского транспортного средства на основе фрикционного показателя. Процедура протестирована на покрытиях с низким и высоким коэффициентом сцепления (в летних и зимних условиях) и с двумя типами транспортных средств.

Информационная модель для дороржной безопасности
Цель проекта INTRO - повысить безопасность европейских дорог с помощью сенсорных технологий и центральной базы данных, связанных беспроводными коммуникациями. Это даст возможность ответственным службам более гибко реагировать на изменение дорожных условий. Создание информационной модели для дорожной безопасности, с исчерпывающими, оперативными и достоверными данными позволит значительно снизить количество ДТП на дорогах Европы.

Исследования на симуляторах
Изучается влияние автомобильных систем предупреждения о скольжении на безопасность движения в условиях скользкой дороги. Результат исследований достаточно четко показывает, что если за шесть секунд до начала скольжения водитель будет проинформирован о рекомендованной в данных условиях скорости, многих заносов удастся избежать, а у водителей отрабатываются навыки безопасного вождения.

Управление дорожным движением

Данные трафика: единый источник и слияние данных
Для прогнозирования времени в пути и уровня безопасности используются комбинированные данные из различных источников, например, информация из систем тарификации на платных дорогах и данные сенсоров трафика.

Прогнозирование погоды и трафика
Исследования ясно показали, что существует прямая зависимость между погодой и параметрами дорожного движения. Эксперименты на симуляторах помогли определить время, необходимое водителю для предотвращения ДТП в различных погодных ситуациях. Также нужно принимать во внимание плохую погоду при расчете параметров обгона и смены полосы.

Индикатор безопасности
В проекте INTRO были проанализированы базы данных дорожных происшествий и разработаны индикаторы безопасности (микро- и макроскопические). При приближении условий движения к рискованным водители могут теперь предупреждаться об опасности.

Перспективы (INTRO Vision)

Проект INTRO ставит своей конечной целью создание интеллектуальных дорог. INTRO Vision, основываясь на анализе существующей ситуации, сложившихся тенденциях и опыте своих партнеров, предлагает картину дорожного движения, в котором Европа будет жить через 30 лет.

Интеллектуальные дорожные системы: стратегии внедрения

Принцип
Исследования в проекте INTRO осуществлялись по «горизонтальному» принципу и получили воплощение в технических частях проекта. Основываясь на предыдущем опыте и потребностях пользователя, были определены сценарии реализации проекта.

Создание принципиально новых технологий не было приоритетной задачей проекта, наоборот, предпочтение отдавалось интеграции существующих разработок в реалистичную и экономичную систему управления дорожной инфраструктурой. Так как система адресована, в первую очередь, органам власти и дорожным организациям, было особенно важно провести исчерпывающий анализ их потребностей. Технические результаты, представленные на выходе проекта, было необходимо организовать в контексте реального мира. Это потребовало разработку экономической стратегии внедрения.

Рисунок ниже показывает различные «слои» интеллектуальной дороги. Зеленые области относятся к проекту INTRO.

Практика
Первой задачей было составление отчета, вышедшего в августе 2005 г. Отчет включал интервью с операторами дорог Европы и позволил определить требования к сенсорным технологиям. На основе этих данных стало возможным наметить существующие и будущие тенденции в дорожной инфраструктуре. Отчет 2006 г уже включал сценарии для трех технических направлений проекта. Кроме того, в 2007 г. был представлен проект INTRO Vision, прогнозирующий развитие на 30 лет на пяти типах дорог.

Новые методы мониторинга состояния дорожного покрытия

Устойчивое дорожное покрытие и эффективное обслуживание дорог становятся все более важными для дорожных операторов и соответствующих органов власти. На основе оперативных данных и тщательно проанализированной информации о дорожных условиях, были предложены меры по улучшению дорожной инфраструктуры.

Участки дорог с низким коэффициэнтом сцепления, как правило, не замечаются водителями. Современные автомобили обеспечивают хорошую безопасность водителя и могут предупреждать о рискованной ситуации, но они не могут ни предупредить водителя о скользком участке дороги, ни сигнализировать дорожным службам, которые могли бы исправить ситуацию. Термины «дорожное сцепление» и «устойчивость к заносам» нечасто используются и должны быть более подробно объяснены водителям. Технически важные параметры - ожидаемый тормозной путь и коммуникация с водителем должны быть классифицированы, что еще требует отдельного исследования.

Практика
Данные для этой ветки проекта предоставляются со стандартных ABS/ESP сенсоров автомобилей. Объединяя эти данные с информацией плановых замеров, проводящихся во многих странах, разработана модель, диагностирующая и предупреждающая о недостатках дорожного покрытия временной или постоянной природы. Данные, собранные опытным транспортным средством с датчиками, анализируются по нескольким методикам и результаты предоставляются для дорожных организаций и водителей. Результаты обрабатываются таким образом, что дорожные службы могут принять немедленные меры в случае гололеда или слякоти, а водители (имея специальное предупреждающее устройство) могут скорректировать скорость и стиль езды. Для моделирования различных дорожных условий и тестирования предупреждающей системы создан не имеющий аналогов симулятор.

В процессе исследований с замерами тормозного пути и сопротивления скольжению на разных дорожных покрытиях была разработана модель тормозного пути. Эти результаты послужили основой для дальнейших исследований, например, изучению взаимодействия различных систем предупреждения о скольжении, для чего был разработан специальный симулятор VTI Driving (рис.2)

Рис. 2. Симулятор VTI Driving Simulator.

Рис. 3. Геоинформационная система для дорожных служб.

Рис. 4. Интерфейс, рекомендующий скорость движения автомобиля.

Был протестирован расширенный вариант системы с такими компонентами, как сеть клиент-сервер, GPS-локализация, измерения микроскольжений и т.д. Разработано и представлено аудитории два пилотных приложения: информирующее оператора о состоянии дорожного покрытия и предупреждающее водителя (на рис. 4 представлен интерфейс оптимальной скорости на основе реальных условий в тестовом регионе Австрии).

«Умные» дорожные покрытия

Мониторинг состояния дорожного покрытия и прогнозирование износа его структур осуществляются путем установки специальных датчиков, замеров веса транспорта, контроля за конструкциями мостов и сопутствующих дорожных элементов. На дорогах, страдающих от сезонных повреждений, установлены также датчики температуры и влажности. В результате стало значительно быстрее и проще обнаружить дорожный дефект и сообщить о нем в соответствующую службу.
Кроме того, мониторинг дорожного покрытия осуществляется специально оборудованными автомобилями. Выяснилось также, что возможно определять местонахождение опасных участков на основе данных, получаемых от обычных пассажирских автомобилей.


Станция WIM (Weigh-in-motion)	Датчики деформации в г. Киндсьон	Датчики влажности в г. Киндсьон

Рис. 5. Транспортное средство, оснащенное измерительной аппаратурой и связанное с дорожным оператором.

Рис. 6. Стационарный датчик под конструкциями моста.

Мониторинг трафика и безопасности

Эффективное управление дорожным движением зависит от своевременной информации о дорожной сети. Чем больше источников такой информации, тем более точными становятся прогнозы по интенсивности и структуре дорожного движения.

Данные из различных источников аккумулируются в едином приложении, которое конвертирует их в полезные индикаторы, описывающие условия трафика. Исходя из этого может быть активирован тот или иной план управления дорожным трафиком. Данная часть проекта INTRO сфокусирована на разработке методик для прогнозирования различных дорожных ситуаций и мониторинге безопасности движения. В системе задействованы данные, получаемые со специального транспорта и с дорожных датчиков.

Сперва были выбраны наиболее релевантные индикаторы, характеризующие условия дорожного движения. Была разработана методология для динамической оценки индикаторов трафика с использованием данных от машин с датчиками. Данные с различных стационарных и мобильных сенсоров были проанализированы и инкорпорированы в системе, учитывающей погрешности и несовершенства каждого источника. Данная система в результате дала исчерпывающую картину условий дорожного движения.

Рис. 7. Диаграмма на основе данных из различных источников

Плохие погодные условия влияют на манеру езды водителей, дорожную безопасность и плотность трафика. Для оценки погодного эффекта был произведен количественный анализ изменений характеристик трафика в различных погодных условиях. Кроме того, на специальном симуляторе изучалось вождение в тумане. В результате этих исследований были определены индикаторы уровня безопасности для различных дорог и установлены их пороговые значения.

Результат
В рамках проекта INTRO разработан новый метод оценки времени в пути на основе данных от машины, оснащенной датчиками. Результат основан на смоделированных данных и показывает, что данный метод имеет существенные преимущества перед используемым ранее кусочно-постоянным методом (ошибка в определении скорости — не более 5,8 км/час).

Объединение данных - утомительный процесс, где нужно принимать во внимание погрешности источников информации. INTRO демонстрирует объединение данных дорожного движения и тарификации на платных дорогах, при этом расчет времени в пути осуществляется достаточно быстро и аккуратно.

Погодные условия влиают на поведение водителей на дороге. Исследования, проведенные в Польше, показали снижение скорости движения в условиях снега и дождя. Однако, в Швейцарии разница в скоростях при хорошей и плохой погоде минимальна. Причиной может быть качество дорожного покрытия. Также возникает вопрос о том, соблюдают ли швейцарские водители безопасную дистанцию.

Рис. 8. Симулятор движения в условиях тумана.

Моделирование дорожных ситуаций на симуляторе показывает, что временной интервал при следовании за другим транспортным средством в условиях видимости 30м меньше чем при видимости 60м. Одна из причин этого в том, что видители ориентируются по габаритным огням следующей впереди машины.

Если система может отслеживать риски дорожного движения и информировать водителей о соответствующих действиях для их предотвращения, результатом может быть снижение ДТП, в т.ч. со смертельным исходом. В рамках проекта INTRO разработаны и успешно опробованы индикаторы для мониторинга дорожного трафика

Категория: Инфраструктура | Популярность: 16585 | Оценка: 3.14

Добавить комментарийКомментарии:

30.10.2013г 10:33:45 Комментарий Владимир

Добавьте пожалуйста ссылки на материалы проекта, участников и реальные продукты. Очень интересная тема и может помочь нам в проектах с Росавтодором.
Ответить