Ученые Пермского Политеха разработали методику, позволяющую прогнозировать автомобильные заторы еще до их возникновения. Об этом "Газете.Ru" сообщили в пресс-службе образовательного учреждения.
Сегодня транспортные системы в городах в основном реагируют на уже возникшие пробки, анализируя среднюю скорость и плотность потока.
Однако такие подходы не позволяют предотвратить заторы заранее. Новая разработка решает эту проблему: она выявляет признаки "предзаторового" состояния и оценивает риск формирования пробки за 20–40 минут до ее появления.В основе метода — анализ данных с дорожных камер фото- и видеофиксации. Система обрабатывает информацию о скорости движения, плотности потока и интервалах между автомобилями, выявляя как регулярные закономерности (часы пик), так и случайные колебания, которые могут привести к сбоям.
"Программа анализирует данные за разные промежутки времени — от нескольких минут до часа — и оценивает, насколько поток устойчив к случайным изменениям", — пояснил Михаил Бояршинов, доктор технических наук, профессор кафедры "Автомобили и технологические машины" ПНИПУ.
Ключевым показателем стала средняя длительность проезда участка дороги. Если она начинает расти относительно нормы, система фиксирует потерю устойчивости потока — состояние, при котором даже небольшое торможение может спровоцировать затор.
В результате модель выделяет четыре состояния движения: свободный поток, начало формирования пробки, ее развитие и уже сформировавшийся затор. Эти данные отображаются в виде графика, позволяя в реальном времени отслеживать ситуацию на дороге.
Методику протестировали на реальных перекрестках в одном из российских городов. Результаты сравнили с данными сервиса Яндекс.Пробки — оценки полностью совпали. При этом новая система имеет важное преимущество: она не только фиксирует пробки, но и предсказывает их заранее.
В отличие от навигационных сервисов, которые опираются на данные пользователей, разработка ПНИПУ использует информацию с камер, что делает ее более полной и оперативной для задач моделирования.
По мнению авторов, технология может применяться городскими службами для управления трафиком: например, для изменения режимов светофоров или оперативного вмешательства при угрозе затора. Это позволит снизить нагрузку на дороги без строительства новых магистралей.
Кроме того, разработка может быть полезна при планировании дорожных работ и проектировании инфраструктуры, помогая заранее оценивать риски перегрузки и снижать негативное влияние транспорта на экологию и качество жизни горожан.
Свежие комментарии