madiАвтомобиль. Дорога. Инфраструктура. = Avtomobil'. Doroga. Infrastruktura.Avtomobil'. Doroga. Infrastruktura.2409-7217МАДИmadi-1601Research Article2.9.8. Интеллектуальные транспортные системыАнализ пространственной однородности в разрезе конфликтности, обусловленной маневрами заезда и съезда на скоростных дорогахAnalysis of spatial homogeneity in terms of conflict caused by entry and exit maneuvers on high-speed roadsДронсейкоВиталий ВитальевичDronseikoVitaly V.

канд. техн. наук, доцент кафедры «Организация и безопасность движения, интеллектуальные транспортные системы»

Candidate of Sciences (Technical), Associate Professor of the department “Road traffic management and safety, Intelligent transport systems”

drons123@yandex.ruДонецНиколай АндреевичDonetsNickolay A.

старший преподаватель кафедры «Организация и безопасность движения, интеллектуальные транспортные системы», аспирант

senior lecturer of the department “Road traffic management and safety, Intelligent transport systems”, postgraduate

dr.donetz@yandex.ruЦюпаченкоСергей ЕвгеньевичTsypachenkoSergey E.

аспирант

postgraduate

sergei-cupa@list.ruМАДИРоссияMADIRussian Federation20263006202602(48)1111Copyright © Дронсейко В.В., Донец Н.А., Цюпаченко С.Е., 20262026Дронсейко В.В., Донец Н.А., Цюпаченко С.Е.Dronseiko V.V., Donets N.A., Tsypachenko S.E.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.adi-madi.ru/madi/article/view/1601

В работе проводится анализ моделирования дорожной конфликтности в контуре интеллектуальных транспортных систем. Помимо общего анализа актуальности, определена область исследования в рамках предметной области, а именно определение локально-однородных типологических сегментов скоростных дорог. В роли таких сегментов предлагается использовать ранее разработанную классификацию 6 типов сегментов: перегон, зона слияния, зона отклонения, зона последовательного слияния, зона последовательного отклонения, зона после отклонения до слияния. Важно отметить, что зона влияния каждого из сегментов различна, зависит как от конкретного типа, так и от параметров дорожного движения на определенном участке сети. Доказательство предложенного подхода состоит из нескольких компонентов: в нормативных документах определена зона маневров, кинематические расчеты показывают протяженность маневра заезда и съезда с дороги.  Дальнейший вывод о зоне влияния сегмента возможно будет выполнить на основании расчетов однородности конфликтности и составлении соответствующего мат аппарата.

The paper analyzes and reviews the scientific literature on modeling traffic conflict in the contour of intelligent transport systems. Foreign and Russian scientific articles, educational and methodological literature and regulatory legal acts have been reviewed, which have comprehensively confirmed the relevance of the task of predicting road accidents. In addition to the general relevance analysis, the field of research within the subject area is defined, namely the definition of locally homogeneous typological segments of expressways. In the role of such segments, it is proposed to use the previously developed classification of 6 types of segments: overrun, fusion zone, deviation zone, sequential fusion zone, sequential deviation zone, and zone after deviation before fusion. It is important to note that the zone of influence of each segment is different, depending on both the specific type and the traffic parameters in a particular section of the network. It will be possible to make a further conclusion about the segment's area of influence based on calculations of the uniformity of conflict.

безопасность дорожного движенияконфликтностьскоростные магистрализоны слияния и отклонениятипология участковинтеллектуальные транспортные системыtraffic safetyconflictsexpresswaysmerging and diverging zonessite typologyintelligent transport systemsReferencesThe effect of visibility on road traffic during foggy weather conditions / F. Ali, Z. H. Khan, Kh. Sh. Khattak, T. A. Gulliver // IET Intelligent Transport Systems. – 2024. – Vol. 18, No. 1. – P. 47-57. – DOI 10.1049/itr2.12432. – EDN CONSLX.Ali F., Khan Z. H., Khattak Kh. Sh., Gulliver T. A. IET Intelligent Transport Systems, 2024, no. 1(18), pp. 47-57. – DOI 10.1049/itr2.12432. – EDN CONSLX.Lord, D. The statistical analysis of crash-frequency data: A review and assessment of methodological alternatives / D. Lord, F. Mannering // Transportation Research Part A: Policy and Practice. – 2010. – Vol. 44, No. 5. – P. 291-305. – DOI 10.1016/j.tra.2010.02.001. –Lord D., Mannering F. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2010, no. 5(44), pp. 291-305. – DOI 10.1016/j.tra.2010.02.001. – EDN OCFWGP.EDN OCFWGP.Zhankaziev S. V., Dronsejko V. V., Donets N. A. Avtomobil'. Doroga. Infrastruktura, 2025, no. 2(44). – EDN PDKOZC.Жанказиев, С. В. Категоризация участков скоростных автомобильных дорог для моделирования конфликтности / С. В. Жанказиев, В. В. Дронсейко, Н. А. Донец // Автомобиль. Дорога. Инфраструктура. – 2025. – № 2(44). – EDN PDKOZC.Larionov K. O. Problemy sovremennoj nauki i obrazovaniya, 2021, no. 6(163), pp. 38-46. – DOI 10.24411/2304-2338-2021-10604. – EDN LQXYEV.Ларионов, К. О. Прогнозирование статистических данных автомобильных дорожно-транспортных происшествий / К. О. Ларионов // Проблемы современной науки и образования. – 2021. – № 6(163). – С. 38-46. – DOI 10.24411/2304-2338-2021-10604. –Metodika ocenki vliyaniya dorozhnyh uslovij na avarijnost' na avtomobil'nyh dorogah federal'nogo znacheniya dlya planirovaniya meropriyatij po povysheniyu bezopasnosti dorozhnogo dvizheniya. ODM 218.6.011–2013 (Methodology for assessing the impact of road conditions on accidents on federal highways for planning measures to improve road safety ODM 218.6.011–2013), Moscow, FGBU «INFORMAVTODOR», 2015, pp. 10-42.EDN LQXYEV.Tyutyunnik V. M., Udaib M. A. Promyshlennye ASU i kontrollery, 2024, no. 12, pp. 47-56. – DOI 10.25791/asu.12.2024.1553. – EDN BDXWFQ.ОДМ 218.6.011–2013. Методика оценки влияния дорожных условий на аварийность на автомобильных дорогах федерального значения для планирования мероприятий по повышению безопасности дорожного движения. – Москва : ФГБУ «ИНФОРМАВТОДОР», 2015. – С. 10-42.Chvanov V. V. Nauchnaya mysl'. Transport (Scientific thought. Transport), Moscow, INFRA-M, 2010. – ISBN 978-5-16-004517-7. – EDN QNXCRD.Тютюнник, В. М. Нейросетевые методы и модели прогнозирования дорожно-транспортных происшествий и снижения их рисков / В. М. Тютюнник, М. А. Удаиб // Промышленные АСУ и контроллеры. – 2024. – № 12. – С. 47-56. –Kapsky D. V. Vestnik Belorusskogo nacional'nogo tekhnicheskogo universiteta, 2008, no, 5, pp. 58-63. – EDN TQIFBY.DOI 10.25791/asu.12.2024.1553. – EDN BDXWFQ.Wang T., En. Ge Y., Wang Y., Chen W. Accident Analysis & Prevention, 2024, vol. 195, p. 107377. – DOI 10.1016/j.aap.2023.107377. – EDN LLNQNU.Чванов, В. В. Методы оценки и повышения безопасности дорожного движения с учетом условий работы водителя / В. В. Чванов. – Москва: ИНФРА-М, 2010. – (Научная мысль. Транспорт). – ISBN 978-5-16-004517-7. – EDN QNXCRD.Hayward, J. C. Highway Research Record, 1972, pp. 2-9.Капский, Д. В. Анализ существующих подходов к прогнозированию аварийности в дорожном движении / Д. В. Капский // Вестник Белорусского национального технического университета. – 2008. – № 5. – С. 58-63. – EDN TQIFBY.Dorogi avtomobil'nye obshchego pol'zovaniya. Tekhnicheskij uchet i pasportizaciya. Obshchie tekhnicheskie trebovaniya. GOST R 71360-2024 (Public roads. Technical registration and certification. General technical requirements. GOST R 71360-2024), Moscow, Russian Institute of Standardization, 2024, pp. 10-25.A spatio-temporal deep learning approach to simulating conflict risk propagation on freeways with trajectory data / T. Wang, Y. En. Ge, Y. Wang, W. Chen // Accident Analysis & Prevention. – 2024. – Vol. 195. – P. 107377. – DOI 10.1016/j.aap.2023.107377. – EDN LLNQNU.Sil'yanov V.V., Novikov A.N., Yeremin S.V., Shevtsova A.G. Teoriya transportnykh potokov v proyektirovanii dorog i organizatsii dvizheniya (Theory of traffic flows in road design and traffic organization), Moscow, Orel, Belgorod, Belgorodskiy Gosudarstvennyy Tekhnologicheskiy Universitet im. V. G. Shukhova, 2024, 331 p. – ISBN 978-5-361-01336-4. – EDN RRPXZL.Теория транспортных потоков в проектировании дорог и организации движения /Persaud B., Lyon C. Accident Analysis & Prevention, 2007, vol. 39(3), pp. 546-555. – DOI 10.1016/j.aap.2006.09.009. – ISSN 0001-4575.В. В. Сильянов, А. Н. Новиков, С. В. Еремин, А. Г. Шевцова. – 2-е издание, переработанное и дополненное. – Москва ; Орёл ; Белгород : Белгородский государственный технологический университет им. В. Г. Шухова, 2024. – 331 с. – ISBN 978-5-361-01336-4. – EDN RRPXZL.Usoltseva I. V. Psihofiziologicheskie osnovy deyatel'nosti voditelya: uchebnoe izdanie (Psychophysiological foundations of driver activity: a textbook), Moscow, Akademiya, 2019.Persaud, B. Empirical Bayes Before-After Safety Studies: Lessons Learned from Two Decades of Experience and Future Directions / B. Persaud, C. Lyon // Accident Analysis & Prevention. – 2007. – Vol. 39, No. 3. – P. 546-555. – DOI 10.1016/j.aap.2006.09.009.Ulitsy i dorogi naselennykh punktov. Pravila gradostroitel'nogo proyektirovaniya. SP 396.1325800.2018 (Streets and roads of populated areas. Urban design rules, SP 396.1325800.2018), Moscow, Minstroy Rossii, 2019, pp. 18-31.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.