Искусственный интеллект и дорожный трафик
Аннотация
Рост населения крупных городов и одновременно рост автомобильного парка вызывают проблемы дорожного трафика: заторы, нарушение экологических норм. Интеллектуальная транспортная система (ИТС) с использованием нейросетей и искусственного интеллекта (ИИ) позволяет снизить нагрузку на дороги. В статье приведены инструменты ИТС с примерами результатов использования в разных мегаполисах Сингапура, Лондона, Шанхая, Мадрида и г. Москва: машинное обучение и прогнозирование, умные светофоры, петлевые датчики, компьютерное зрение, цифровые двойники, интеграция ИИ, 5G и Big Data, технологии спутникового позиционирования (ГЛОНАСС, GPS), мобильные приложения. Приведены результаты: ИТС, ЦУС снижают пробки на 30-50%, повышают безопасность и качество жизни, технологии окупаются за
2-3 года за счет сокращения экономических потерь.
Об авторах
Татьяна Михайловна Ткачева
МАДИ
Россия
Россия
канд. физ.-мат. наук, доц.
Кирилл Сергеевич Остапенко
МАДИ
студент
Список литературы
1. UN DESA “The 2018 Revision of World Urbanization Prospects” [Электронный ресурс]. URL: https://www.un.org/development/desa/en/news/population/2018-revision-of-world-urbanization-prospects.html (Дата обращения 26.03.2025).
2. Pandey, Amar Deep et all. A Machine Learning-Based Overlay Technique for Improving the Mechanism of Road Traffic Prediction Using Global Positioning System. Available at SSRN: [Электронный ресурс]. URL: https://ssrn.com/abstract=4426225.
3. Князькина, О. В. «Умные светофоры» в концепции «умного транспорта» / О. В. Князькина, Р. М. Хамитов, К. С. Зайленко // Автомобиль. Дорога. Инфраструктура. – 2024. – № 4(42). – EDN BCSCFX.
4. Glide into Smoother Traffic: The Green Wave You Want to Ride | Land Transport and Authority? Posted 28.03.2024. [Электронный ресурс]. URL: https://www.lta.gov.sg/content/ltagov/en/who_we_are/statistics_and_publications/Connect/GLIDE.html (Дата обращения 26.03.2025).
5. Лыткина, А. А. Применение адаптивных систем управления движением при обеспечении приоритета городского пассажирского транспорта общего пользования на регулируемых пересечениях / А. А. Лыткина // ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ КАПИТАЛ и ИННОВАЦИОННОЕ РАЗВИТИЕ ОБЩЕСТВА, науки и ОБРАЗОВАНИЯ : сборник статей Всероссийской научно-практической конференции, Пенза, 23 ноября 2019 года. – Пенза: "Наука и Просвещение" (ИП Гуляев Г.Ю.), 2019. – С. 71-73. – EDN COJYGG.
6. INTETRAFFIC, PREES AND MEDIA 03.10.2024 “Emergency Response in Latin America and Spain” [Электронный ресурс]. URL: https://www.intertraffic.com/news/traffic-management/intelligent-traffic-management-public-safety-latin-america-spain (Дата обращения 24.03.2025).
7. ДРОНУС. Беспилотные летательные аппараты и другие дроны. «В Шанхае появились полицейские дроны регулировщики» /Dronus/ 20.03.2024 [Электронный ресурс]. URL: https://dronus.ru/za-rubezhom/politsejskie-drony-regulirovshhiki (Дата обращения 24.03.2025).
8. Zhichen, Eden Guo. The Evolution of Traffic Lights: A Comprehensive Analysis of Traffic Management Systems in Shanghai / Eden Guo Zhichen // Journal of Electronic Research and Application.2025. Vol 9, No 1. P. 330-336. DOI:10.26689/jera.v9i1.9636.
9. Интернет вещей (IoT) и его влияние на умные города / М. Д. Муленко, Д. О. Лескова, Т. В. Сафонова, А. В. Мокряк // Информационные технологии и системы: управление, экономика, транспорт, право. – 2024. – № 3(51). – С. 73-78. – EDN OJDLAM.
10. Николаева, Р. В. Управление транспортной инфраструктурой на основе цифровых двойников / Р. В. Николаева, Р. Ф. Валиев // Вестник НЦБЖД. – 2024. – № 3(61). – С. 75-80. – EDN IOIEUA.
11. TADVISER Государство.Бизнес.Технологии Интеллектуальная транспортная инфраструктура (ИТС) в России. [Электронный ресурс]. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Интеллектуальная_транспортная_инфраструктура_(ИТС)_Россия.
Рецензия
Рецензент: А.Ф. Смык, д-р физ.-мат. наук, проф., МАДИ
Просмотров:
69
