Учёные Пермского национального исследовательского политехнического университета разработали инструмент, который позволяет прогнозировать автомобильный затор до его возникновения.
Как сообщили ТАСС в пресс-службе вуза, предложенный инструмент не имеет аналогов в России и за рубежом.
Сегодня городские службы борются с пробками с помощью данных о средней скорости и плотности потока, настраивают светофоры, проектируют развязки и регулируют движение. Однако такой подход не позволяет предсказать пробку заранее, а значит, не даёт возможности вовремя повлиять на ситуацию и предотвратить её.
Исследователи использовали данные с уличных комплексов фото- и видеофиксации, которые уже установлены на дорогах. Эти комплексы фиксируют каждую машину, что позволяет отслеживать интенсивность потока в реальном времени. На основе этих данных были выделены основные составляющие трафика: утренние и вечерние часы пик, разница между рабочими и выходными днями, хаотичные колебания скорости, отдельные замедления и ускорения машин, которые приводят к неожиданным пробкам.
Как работает программа
Чтобы распознавать данные, которые действительно предвещают пробку, учёные разработали методику и компьютерную программу. Сначала программа анализирует информацию за разные промежутки времени — от нескольких минут до часа, что позволяет увидеть мельчайшие изменения в движении. Затем программа оценивает, насколько поток загружен и насколько он чувствителен к случайным событиям. Вычисляется специальный показатель — сколько времени в среднем автомобили тратят на движение между рубежами контроля. Если показатель превышает среднесуточное значение, любое неосторожное нажатие на тормоз может остановить движение.
Модель выдаёт график, показывающий, как меняется среднее время проезда за 5, 15 и 30 минут. Учёные определили четыре состояния потока: свободное движение, начало затора, его развитие и сформировавшаяся пробка. По графику можно определить, что происходит на дороге в любой момент. Также показатель оценивает, насколько поток склонен к заторам, прогнозируя вероятность образования пробки за 20–40 минут до её формирования.
Тестирование на реальных дорогах
Профессор кафедры «Автомобили и технологические машины» ПНИПУ Михаил Бояршинов рассказал, что тестирование методики проходило на реальных дорогах одного из российских городов с использованием данных с камер фото- и видеофиксации. Для эксперимента выбрали несколько перекрёстков и участков с разной загруженностью — от относительно свободных до тех, где пробки случаются регулярно. Программа в реальном времени обрабатывала информацию: сколько машин проехало, с какой скоростью и с какими интервалами. На основе расчётов за последние 15–20 минут она оценивала вероятность образования затора. Тестирование подтвердило работоспособность программы.
Методика предназначена для городских служб, транспортных инженеров и проектировщиков. Результаты расчётов можно использовать для оптимизации настройки светофоров. Например, если программа покажет, что на перекрёстке через 10–15 минут начнёт формироваться затор, службы смогут в реальном времени увеличить время разрешающего сигнала для проблемного направления или направить регулировщика.
