ВНЕДРЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ НА АВТОМОБИЛЬНОМ ТРАНСПОРТЕ 

Терентьев Вячеслав Викторович, магистрант, Тульский государственный университет (300012, Россия, г. Тула, проспект Ленина, 92), E-mail: vvt62ryazan@yandex.ru

656.13

DOI

10.21685/2307-4205-2018-1-15

Актуальность и цели. Статья посвящена вопросам повышения транспортной доступности крупных городов. Интенсивный рост парка автотранспортных средств практически привел к снижению скорости движения до 30–40 км/ч, что отрицательно сказывается на транспортной и экологической безопасности. Регулируемые пересечения в крупных городах являются источниками повышенных издержек и на таких пересечениях в пиковые часы возникают очереди, которые сопровождаются потерями времени, а также частыми аварийными ситуациями. С целью устранения вышеперечисленных проблем предлагается внедрить в процесс контроля за перемещением транспорта в крупных населенных пунктах  интеллектуальных транспортных систем, применение которых позволит снизить уровень загруженности автомобильных дорог и увеличить их пропускную способность, оптимизировать использование автомо-
бильного транспорта и повысить доступность услуг транспортного комплекса в целом.
Материалы и методы. В городских условиях для получения возможности интеллектуального управления дорожным движением необходимо иметь полную информацию о распределении транспортных потоков, особенно на пересечениях, оборудованных техническими средствами управления дорожным движением. Для получения необходимых сведений может быть использован комплекс ультразвуковых измерительных приборов и универсальное счетно-запоминающее устройство, позволяющие производить замеры поведения транспортных потоков при минимальном использовании человеческих ресурсов и небольших материальных вложениях. Перспективным направлением применения интеллектуальных транспортных систем является возможность использования глобальной навигационной спутниковой системы для определения местонахождения автотранспортных средств в условиях реального времени.
Результаты и выводы. Развитие интеллектуальных систем на автомобильном транспорте значительно снизит эксплуатационные затраты при транспортировке грузов и при ведет к существенному сокращению времени поездок за счет реализации адаптивного управления светофорами на перекрестках.

Ключевые слова

 интеллектуальная транспортная система, автомобильный транспорт, безопасность движения, ГЛОНАСС

 Скачать статью в формате PDF

1. Дивеев, А. И. Синтез управления движением мобильного робота по траектории методом интеллектуальной эволюции / А. И. Дивеев, Е. Ю. Шмалько, Н. К. Юрков // Труды Международного симпозиума Надежность и качество. – 2013. – Т. 1. – С. 188–190.
2. Сухова, Ю. С. Особенности организации коммуникативного процесса обучаемого и интеллектуальной компьютерной обучающей системы / Ю. С. Сухова, С. В. Затылкин, Н. К. Юрков // Труды Международного симпозиума Надежность и качество. – 2015 – Т. 1. – С. 287–288.
3. Папко, А. А. Об эффекте наложения спектров в интеллектуальной системе горизонтирования при эксплуатации на подвижных шасси и методах его исключения / А. А. Папко, А. В. Поспелов, Н. К. Юрков // Надежность и качество сложных систем. – 2016. – № 3 (15). – С. 56–60.
4. Агуреев, И. Е. Подготовка и обработка исходных данных для математического моделирования автомобильных транспортных систем / И. Е. Агуреев, В. А. Митюгин, В. А. Пышный // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. – 2014. – № 6. – С. 119–127.
5. Пышный, В. А. Разработка и использование методики прогнозирования эффективности функционирования автомобильной транспортной системы / В. А. Пышный // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. – 2015. – № 5-1. – С. 23–30.
6. Дорохин, С. В. Безопасность на дорогах: проблемы и решения / С. В. Дорохин, В. В. Терентьев, К. П. Андреев // Мир транспорта и технологических машин. – 2017. – № 2 (57). – С. 67–73.
7. Костюченко, В. В. Интеллектуальные системы управления автомобильным транспортом // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. – 2016. – Т. 4, № 5-3 (25-3). – С. 256–261.
8. Волков, С. А. Экспериментальная методика измерения транспортных потоков / С. А. Волков, Л. Е. Волкова, В. А. Пышный // Наука и инновации в технических университетах : материалы X Всерос. форума студентов, аспирантов и молодых ученых. – М., 2016. – С. 12–14.
9. Митюгин, В. А. Особенности организации натурных исследований транспортных потоков с использованием средств автоматической фиксации / В. А. Митюгин, В. А. Пышный // Альтернативные источники энер-гии в транспортно-технологическом комплексе: проблемы и перспективы рационального использования. – 2016. – Т. 3, № 1. – С. 273–277.
10. Волков, С. А. Технология создания прибора для автоматизации учета транспортного потока / С. А. Волков, В. А. Пышный // Альтернативные источники энергии в транспортно-технологическом комплексе: проблемы и перспективы рационального использования. – 2016. – Т. 3, № 1. – С. 205–208.
11. Кабашкин, И. В. Интеллектуальные транспортные системы: интеграция глобальных технологий будущего / И. В. Кабашкин // Транспорт Российской Федерации. – 2010. – № 2 (27). – С. 34–38.
12. Андреев, К. П. Внедрение в сфере пассажирских перевозок навигационных систем мониторинга / К. П. Андреев, В. В. Терентьев // Бюллетень транспортной информации. – 2017. – № 6 (64). – С. 27–29.
13. Терентьев, В. В. Безопасность автомобильных перевозок: проблемы и решения / В. В. Терентьев // Надежность и качество сложных систем. – 2017. – № 2 (18). – С. 90–94.
14. Агуреев, И. Е. Закономерности влияния капитальных вложений в развитие улично-дорожной сети на характеристики транспортных процессов / И. Е. Агуреев, В. А. Пышный // Мир транспорта и технологических машин. – 2013. – № 4 (43). – С. 61–68.
15. Агуреев, И. Е. Исследование алгоритмов светофорного регулирования перекрестка при различных параметрах транспортного потока / И. Е. Агуреев, А. Ю. Кретов, И. Ю. Мацур // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. – 2013. – № 7-2. – С. 54–61.