Умный Перекрёсток

Интеллектуальная Система Управления Дорожным Движением

ООО «Эверест-Софт»

Генеральный директор Еремеев Виталий

О группе компаний «Эверест»

u  Более 20 лет на рынке информационных технологий

u  Основная специализация – системная интеграция и разработка программного обеспечения на заказ

u  За последние несколько лет наша компания реализовала несколько крупных проектов:

u  Система видеонаблюдения при проведении ЕГЭ в Калужской области

u  Инновационная интерактивная система – делающая интерактивной любую поверхность E-note (построена на принципах распознавания изображения)

u  Построение общероссийской сети передачи данных о результатах ЕГЭ

Исследовательская часть: цели

u  Выявить существующие системы управления светофорными объектами

u  Определить потребность населенных пунктов в установке управляемых светофорных объектов

u  Определить возможность построения системы с учетом текущего развития технологий

Предпосылки

u  Экономическое развитие и улучшающийся уровень жизни населения, привели к увеличению количества транспортных средств в городах

u  Дорожная сеть даже средних городов не была рассчитана на такое количество транспортных средств – результат пробки

u  Транспортные пробки негативно сказываются на экономики территорий (понижение производительности труда, ухудшение логистики, снижение инвестиционной привлекательности и качества жизни)

u  Снижение безопасности на дорогах и негативное отношение жителей к органам власти

Исследовательская часть: краткие выводы u  Системы управления светофорными объектами делятся на

два типа: классические и интеллектуальные

u  Интеллектуальные системы управления светофорными объектами разрабатываются зарубежных странах (SCOOT, SCATS, RHODES, UTOPIA)

u  В России предпринимались попытки внедрения интеллектуальных систем управления светофорными объектами на основе западных технологий (SCATS, UTOPIA)

u  Казань (по плану было 98 перекрестков)

u  Большинство городов ограничились внедрением 1 объекта

Автоматические Системы Управления Дорожным Движением (АСУДД) u  Классические -

позволяют удаленно управлять светофорными объектами, табло, знаками из центра управления.

u  Интеллектуальные – компьютер адаптирует работу светофорных объектов в зависимости от траффика.

u  Используют камеры и иные датчики для считывания данных о пробках

u  Для пешехода или водителя неотличимы и выглядят, как обычный перекресток со светофорами

u  В классических АСУДД параметры работы светофоров задаёт человек-оператор.

u  В интеллектуальных АСУДД эту работу выполняет компьютер.

SCOOT

u  Split, Cycle and Offset Optimization Technique — техника оптимизации фаз и смещения

u  В настоящий момент используется 3-я редакция (системе более 40 лет)

Принципы работы: u  Насыщение фаз

u  Самая нагруженная зеленая фаза должна насыщается машинами не более 90%

Недостатки: u  Управляет отдельным перекрестком

u  Алгоритм работы сильно ограничен в своих возможностях по установлению фаз работы светофорных объектов

SCATS

u  Sydney Coordinated Traffic Control System — система координированного управления движением Сиднея

u  Позволяет координировать управляющие воздействия на светофоры из единого центра

Принципы работы: u  Насыщение фаз

u  Управляющий центр, связывает все светофоры в единую сеть по региональному признаку

Недостатки: u  Управляет отдельным перекрестком.

u  Алгоритм работы сильно ограничен в своих возможностях по установлению фаз работы светофорных объектов.

RHODES

u  Real-time Hierarchical Optimizing Distributed Effective System — распределенная эффективная система для оптимизации в реальном времени.

Принципы работы:

u  Система является обучаемой и анализирует не только текущую ситуацию, но и накопленный опыт

u  Строиться прогноз дорожной ситуации на основании которого и происходит управление светофорными объектами

Недостатки:

u  Управляет расписаниями и циклами, а не непосредственно светофорными объектами.

u  Не использует информацию о состоянии других перекрестков, строит прогнозы на основе вероятности (которые могут не сбываться).

UTOPIA

u  Optimized Policies for Adaptive Control — оптимизированная политика адаптивного управления

Принципы работы:

u  Также использует прогнозы для управления светофорами

u  Дополнительно использует данные с датчиков, установленных далеко за перекрестками

Недостатки:

u  Управляет расписаниями и циклами, а не непосредственно светофорными объектами.

Аналоги в России

u  Интеллектуальных систем управления светофорными объектами не выявлено (только классические)

u  Российские разработки ограничиваются классическими автоматизированными системами управления

Что мы предлагаем? u  Разработать российскую интеллектуальную систему

автоматизированного управления дорожным движением

Система представляет собой программно-аппаратный комплекс обеспечивающий интеллектуальное управление светофорными объектами

u  Аппаратный комплекс – необходимое оборудование существует и выпускается серийно):

u  Видеокамеры

u  Промышленный компьютер

u  Программный комплекс:

u  Подсистема компьютерного зрения (распознающей автомобили и людей)

u  Управляющий модуль с реализованным алгоритмом, использующим искусственный интеллект для управления светофорным объектом

Принцип работы

u  Один светофорный объект – один объект управления (решения принимаются автономно на основании полученных данных)

u  Оценка потока транспортных средств на основе данных видеоаналитики

u  Все светофорные объекты связаны между собой для обмена информацией о проходящем трафике (следующий светофор заранее знает сколько машин проехало в его направлении)

u  Использование алгоритмов с элементами искусственного интеллекта (оценка принятых решений об управляющем воздействии, построение краткосрочных и долгосрочных прогнозов загрузки перекрестка, использование алгоритмов самообучения)

Дополнительные возможности

u  Определение ДТП

u  Выявление нарушителей (проезд на красный, выезд за стоп линию)

u  Выявление и блокировка (через создание пробки) угнанного автотранспорта

u  Интеграция в систему «Безопасный город»

u  Интеграция с системой «ЭРА ГЛОНАСС» для формирования коммуникаций с автомобилями

u  Создание зеленой волны

u  …

Зачем это нужно? u  Все более сложная транспортная обстановка в городах России, потребует муниципальные власти искать различные способы оптимизации траффика, в условиях практической невозможности расширения дорог

u  Импортозамещение

u  Разработка находится на переднем краю технологий

u  Результат может демонстрироваться на уровне первых лиц государства

u  Реализация системы компьютерного зрения откроет возможности в других направлениях развития (безопасность, гражданское применение).

Финансирование

u  Текущая стадия проекта: подготовка к НИОКР

u  Длительность НИОКРа: 18 месяцев

u  Этап 1 (6 месяцев) – исследование и разработка прототипа

u  Этап 2 (6 месяцев) – тестирование прототипа

u  Этап 3 (6 месяцев) - опытная эксплуатация прототипа

u  Стоимость НИОКРА: 18 миллионов

Контактная информация

ГК «Эверест»

Г. Калуга, ул. Суворова, д.46

Тел. +7 4842 562145

Моб. +7 910 511 21 10 – Еремеев Виталий Александрович