Інтелектуальні дороги - Інфраструктура - Дорогам України - безпечний рух
Вам відповість заступник генерального директора автошколи "Мустанг" з навчальної роботи
Викладач вищої школи, кандидат технічних наук
Кузнєцов Юрій Олександрович
Упродовж останнього десятиліття в Європейському Союзі приділяється велика увага покращенню дорожньої інфраструктури. На різних стадіях реалізації знаходяться дуже цікаві та перспективні проекти, один із яких – Система інтелуктуальних доріг (Intellectual Road Systems, INTRO). Розробники проекту проаналізували дані від багатьох дорожніх операторів з різних країн Європи, визначили сценарії, короткострокові та довгострокові тренди розвитку інфраструктури, провели фінансовий аналіз. В результаті з'явився проект, мета якого — поєднуючи нові технології, що вже існують, суттєво збільшити пропускну спроможність і безпеку європейських доріг.
Елементи системи
Мобільний моніторинг У проекті задіяний парк транспортних засобів, що знаходиться в постійному русі, оснащений CAN-рідерами, GPS-обладнанням і спеціальними сенсорами. Це дозволяє отримувати оперативну інформацію про стан доріг та дефекти дорожнього покриття.
Стаціонарні сенсори Для відстеження стану доріг закладаються вимірювачі навантаження, волоконнооптичні температурні сенсори та акселерометри. Особлива увага приділяється технології «Mote», що комбінує датчики та бездротові комунікації.
Контроль дорожнього покриття Замірами в нижньому шарі асфальту можливо визначити навантаження, яке надають транспортні засоби, що проїжджають, на дорожнє покриття. Дані про навантаження та деформацію дозволяють розрахувати термін життя покриття на конкретній дорозі та зіставити його із заявленим. Ценадзвичайно важлива інформація для організацій, що займаються будівництвом та обслуговуванням доріг.
Визначення несучої здатності залежно від погодних умов Була встановлена кореляція між відносним навантаженням та розширенням покриття при температурних коливаннях. Таким чином, з'являється можливість створити модель для прогнозування сезонних коливань несучої здатності на другорядних дорогах. На основі цієї інформації приймаються рішення щодо обмеження руху в зимовий час.
Моніторинг мостів Мережі бездротових сенсорів дозволяють здійснювати постійний структурний контроль мостів. Ця перспективна технологія допомагає дорожнім службам гарантувати безпеку та надійність конструкцій.
Безпека
Стійкість покриття до заметів Стійкість дорожнього покриття до ковзання — важливий фактор у дорожній безпеці. В рамках проекту INTRO досліджувався взаємозв'язок гальмівного шляху та показників стійкості до ковзання у літніх та зимових умовах. Було розроблено процедуру оцінки гальмівного шляху пасажирського транспортного засобу на основі фрикційного показника. Процедура протестована на покриттях з низьким та високим коефіцієнтом зчеплення (у літніх та зимових умовах) та з двома типами транспортних засобів.
Інформаційна модель для дорожньої безпеки Мета проекту INTRO - підвищити безпеку європейських доріг за допомогою сенсорних технологій та центральної бази даних, пов'язаних бездротовими комунікаціями. Це дасть змогу відповідальним службам гнучкіше реагувати на зміну дорожніх умов. Створення інформаційної моделі для дорожньої безпеки з вичерпними, оперативними та достовірними даними дозволить значно знизити кількість ДТП на дорогах.Європи.
Дослідження на симуляторах Вивчається вплив автомобільних систем попередження про ковзання на безпеку руху в умовах слизької дороги. Результат досліджень досить чітко показує, що якщо за шість секунд до початку ковзання водій буде проінформований про рекомендовану в даних умовах швидкість, багатьох заметів вдасться уникнути, а у водіїв відпрацьовуються навички безпечного водіння.
Управління дорожнім рухом
Дані трафіку: єдине джерело та злиття даних Для прогнозування часу в дорозі та рівня безпеки використовуються комбіновані дані з різних джерел, наприклад, інформація з систем тарифікації на платних дорогах та дані сенсорів трафіку.
Прогнозування погоди та трафіку Дослідження ясно показали, що існує пряма залежність між погодою та параметрами дорожнього руху. Експерименти на симуляторах допомогли визначити час, необхідний водієві для запобігання ДТП у різних погодних ситуаціях. Також потрібно брати до уваги погану погоду при розрахунку параметрів обгону та зміни смуги.
Індикатор безпеки У проекті INTRO було проаналізовано бази даних дорожніх пригод та розроблено індикатори безпеки (мікро- та макроскопічні). У разі наближення умов руху до ризикованих водії можуть тепер попереджатися про небезпеку.
Перспективи (INTRO Vision)
Проект INTRO ставить своєю кінцевою метою створення інтелектуальних доріг. INTRO Vision, ґрунтуючись на аналізі існуючої ситуації, тенденціях і досвіді своїх партнерів, пропонує картину дорожнього руху, в якому Європа житиме через 30 років.
Інтелектуальні дорожні системи: стратегії впровадження
Принцип Дослідження у проекті INTRO здійснювалися за «горизонтальним» принципом і отримали втілення в технічних частинах проекту. Грунтуючись на попередньому досвіді та потребах користувача, було визначено сценарії реалізації проекту.
Малюнок нижче показує різні «шари» інтелектуальної дороги. Зелені області належать до проекту INTRO.
Нові методи моніторингу стану дорожнього покриття
Стійке дорожнє покриття та ефективне обслуговування доріг стають все більш важливими для дорожніх операторів та відповідних органів влади. На основі оперативних даних та ретельно проаналізованої інформації про дорожні умови, були запропоновані заходи щодо покращення дорожньої інфраструктури.
Ділянки доріг із низьким коефіцієнтом зчеплення, як правило, не помічаються водіями. Сучасні автомобілі забезпечують гарну безпеку водія та можуть попереджати про ризиковану ситуацію, але вони не можуть ні попередити водія про слизьку ділянку дороги, ні сигналізувати дорожнім службам, які могли б виправити ситуацію. Терміни «дорожнє зчеплення» та «стійкість до заметів» нечасто використовуються і повинні бути більш докладно пояснені водіям. Технічно важливі параметри – очікуваний гальмівний шлях та комунікація з водієм мають бути класифіковані, що ще потребує окремого дослідження.
Практика Дані для цієї галузі проекту надаються зі стандартних ABS/ESP сенсорів автомобілів. Поєднуючи ці дані з інформацією планових вимірів, що проводяться в багатьох країнах, розроблено модель, що діагностує та попереджає про недоліки дорожнього покриття тимчасової або постійної природи. Дані, зібрані досвідченим транспортним засобом з датчиками, аналізуються за кількомаметодикам та результати надаються для дорожніх організацій та водіїв. Результати обробляються таким чином, що дорожні служби можуть вжити негайних заходів у разі ожеледиці або сльоти, а водії (маючи спеціальний запобіжний пристрій) можуть скоригувати швидкість та стиль їзди. Для моделювання різних дорожніх умов і тестування попереджувальної системи створено симулятор, що не має аналогів.
У процесі досліджень із вимірами гальмівної колії та опору ковзанню на різних дорожніх покриттях була розроблена модель гальмівної колії. Ці результати послужили основою для подальших досліджень, наприклад, вивчення взаємодії різних систем попередження про ковзання, для чого був розроблений спеціальний симулятор VTI Driving (рис.2).
Мал. 2. Симулятор VTI Driving Simulator.
Мал. 3. Геоінформаційна система для дорожніх служб.
Мал. 4. Інтерфейс, що рекомендує швидкість руху автомобіля.
Було протестовано розширений варіант системи з такими компонентами, як мережа клієнт-сервер, GPS-локалізація, вимірювання мікроковзань тощо. Розроблено та представлено аудиторії два пілотні програми: інформуюче оператора про стан дорожнього покриття та попереджувальне водія (на рис. 4 представлений інтерфейс оптимальної швидкості на основі реальних умов у тестовому регіоні Австрії).
«Розумні» дорожні покриття
Моніторинг стану дорожнього покриття та прогнозування зносу його структур здійснюються шляхом встановлення спеціальних датчиків, вимірів ваги транспорту, контролю за конструкціями мостів та супутніх дорожніх елементів. На дорогах, що страждають від сезонних ушкоджень, встановлені також датчики температури та вологості. В результатістало значно швидше та простіше виявити дорожній дефект та повідомити про нього у відповідну службу. Крім того, моніторинг дорожнього покриття здійснюється спеціально обладнаними автомобілями. З'ясувалося також, що можна визначати місцезнаходження небезпечних ділянок на основі даних, які отримують від звичайних пасажирських автомобілів.
 |  |  |
| Станція WIM (Weigh-in-motion) | Датчики деформації у м. Кіндсьйон | Датчики вологості у м. Кіндсьйон |
Мал. 5. Транспортний засіб, оснащений вимірювальною апаратурою та пов'язаний з дорожнім оператором.
Мал. 6. Стаціонарний датчик під конструкціями моста.
Моніторинг трафіку та безпеки
Ефективне керування дорожнім рухом залежить від своєчасної інформації про дорожню мережу. Чим більше джерел такої інформації, тим точнішими стають прогнози щодо інтенсивності та структури дорожнього руху.
Дані різних джерел акумулюються в єдиному додатку, який конвертує їх у корисні індикатори, що описують умови трафіку. Тому може бути активований той чи інший план керування дорожнім трафіком. Дана частина проекту INTRO сфокусована на розробці методик прогнозування різних дорожніх ситуацій та моніторингу безпеки руху. У системі задіяні дані, які отримують зі спеціального транспорту та з дорожніх датчиків.
Спершу було обрано найбільш релевантні індикатори, що характеризують умови дорожнього руху. Було розроблено методологію для динамічної оцінки індикаторів трафіку з використанням даних від машин з датчиками. Дані з різних стаціонарних та мобільних сенсорів були проаналізованіта інкорпоровані у системі, що враховує похибки та недосконалості кожного джерела. Ця система в результаті дала вичерпну картину умов дорожнього руху.
Мал. 7. Діаграма на основі даних із різних джерел
Погані погодні умови впливають на манеру їзди водіїв, дорожню безпеку та щільність трафіку. Для оцінки погодного ефекту було проведено кількісний аналіз змін характеристик трафіку за різних погодних умов. Крім того, на спеціальному симуляторі вивчалося водіння у тумані. В результаті цих досліджень було визначено індикатори рівня безпеки для різних доріг та встановлено їх порогові значення.
Результат У рамках проекту INTRO розроблено новий метод оцінки часу в дорозі на основі даних від машини, оснащеної датчиками. Результат заснований на змодельованих даних і показує, що даний метод має істотні переваги перед кусково-постійним методом, що використовується раніше (помилка у визначенні швидкості — не більше 5,8 км/год).
Об'єднання даних – стомлюючий процес, де потрібно брати до уваги похибки джерел інформації. INTRO демонструє об'єднання даних дорожнього руху та тарифікації на платних дорогах, при цьому розрахунок часу в дорозі здійснюється досить швидко та акуратно.
Погодні умови впливають на поведінку водіїв на дорозі. Дослідження, проведені у Польщі, показали зниження швидкості руху в умовах снігу та дощу. Однак, у Швейцарії різниця у швидкостях за хорошої та поганої погоди мінімальна. Причиною може бути якість дорожнього покриття. Також виникає питання про те, чи дотримуються швейцарських водіїв безпечної дистанції.
Мал. 8. Симулятор руху за умов туману.
Моделювання дорожніх ситуацій на симуляторі показує, що часовий інтервал при прямуванні за іншим транспортним засобом в умовах видимості 30м менше, ніж при видимості 60м. Одна з причин цього в тому, що батьки орієнтуються по габаритних вогнях наступної машини попереду.
Якщо система може відслідковувати ризики дорожнього руху та інформувати водіїв про відповідні дії для їх запобігання, результатом може бути зниження ДТП, у т.ч. зі смертельними наслідками. В рамках проекту INTRO розроблено та успішно випробувано індикатори для моніторингу дорожнього трафіку
Категорія: Інфраструктура Популярність:17230Оцінка: 3.14