«Умный светофор» — комфорт и безопасность на дорогах.
«Умный светофор» – это система динамического управления сигналами светофора, благодаря которой, улучшается пропускная способность потоков улично — дорожной сети. Прежде всего, повышается безопасность дорожного движения. Другими словами, это светофор, работающий не в обычном, строго определённом режиме, независимо не отчего, а светофор, который переключает сигналы исходя из количества транспортных средств в каждом из направлений.
Система «умный светофор» состоит из контроллеров, удаленных датчиков движения и видеокамер. Именно они, в режиме реального времени отслеживает загруженность перекрестков и передает данную информацию на центральный сервер управления. Связь с которым осуществляется через радиосигналы или по оптическим линиям связи.
Идеальный перекресток. Свободный от пробок. \Елизавета Никитина октябрь 2019г.
Как работает система «Умный светофор»
Видеокамера или датчики устанавливаются на определенной высоте и над конкретным участком трассы. Далее, сигнал от нее поступает в модуль обработки видеоинформации. Затем в данном модуле происходит выделение подвижных транспортных средств и определение различных интегральных оценок.
После этого, на основе этих показаний, центральный сервер дает команду контроллерам светофоров включить красный или зеленый свет и на какое время.
Прежде всего, системы видеоконтроля, ориентированные на транспорт, предоставляют данные трех типов:
Во-первых, это информация о трафике для статистической обработки:
Во-вторых, информация о происшествиях на дороге:
В-третьих, информация о наличии/отсутствии автомобилей:
Система интегрируется в модуль управления светофорами, что позволяет согласовать работу абсолютно всех светофоров перекрестка в каком-либо напряженном транспортном узле.
Например, на перекрестке, где установлен стандартный светофор, пешеходу предоставляется одно и то же время на переход дороги. Время не зависит от того, едет ли по ней в данный момент один автомобиль или несколько десятков. Благодаря системе «умный светофор», данное время контролируется и меняется в зависимости от загруженности. Или предположим, в одном из направлений есть высокая загруженность, то именно там и продлевается зеленый свет, что ведет к сокращению времени пребывания машин на перекрестках.
Другими словами, процессор «умного светофора» получает информацию о потоке машин с видеокамер. После этого, обрабатывает её. Затем в соответствии с этим по установленному алгоритму принимает решение, в каком направлении и насколько открывать движение. Таким образом, вероятность образования большой пробки, в каком либо направлении существенно снижается.
Кроме того, «умный светофор» способен прогнозировать транспортную ситуацию на 15-30 минут вперед и заранее сформировать эффективный план управления.
Далее, при возникновении ДТП на перекрестках, данный план автоматически корректируется.
Дополнительно также, можно установить определенный тип датчиков. Они будут учитывать приоритет общественного транспорта и экстренных служб перед остальными участниками движения.
В том случае, если произойдет внештатная ситуация или сбой системы, светофоры будут функционировать в автономном режиме. Регулировка перекрестов будет осуществляться традиционным способом.
Точно так же можно использовать специальные метеостанции. Которые будут собирать информацию о погодных условиях и состоянии асфальта. Впоследствии данные сведения помогут скорректировать скоростные ограничения и предупредить водителей о неблагоприятных условиях на дороге.
Транспортные пробки на дорогах.
Транспортные пробки сильно влияют на общественную жизнь современных городов. Во- первых топливо в пробках расходуется впустую, во-вторых, это бесполезно потраченное время и в-третьих выброс вредных веществ в атмосферу. Как следствие, многокилометровые пробки приводят к снижению прибыли и к потери дохода. В результате ухудшается логистика и падает производительность труда.
Прежде всего, внедрение системы «умный светофор» решает следующие основные транспортные проблемы:
Между тем, хочется отметить, что при всех плюсах оборудованной системы, следует принять во внимание, что один и даже три «умных светофора» ничего не изменят. Поэтому, идеальный результат будет, если взаимосвязанной системой покрыть весь город. Только таким образом, система способна максимально оптимизировать поток и уменьшить пробку. Самое главное, это не питать иллюзии, что «умные светофоры» полностью справятся с заторами.
В заключении можно сказать следующее:
Прежде всего, система «умный светофор» способна лишь максимально увеличить производительность перекрестка. В любом случае городским властям необходимо расширять дороги и строить сложные транспортные развязки. Кроме того, нужно учитывать, что количество автотранспорта в нашей стране неуклонно растет и максимальная производительность перекрестков не спасет от пробок в крупных мегаполисах. Именно поэтому заниматься только внедрением системы «умный светофор», бесполезно. Правильнее будет своевременно решать и все остальные дорожные проблемы.
ИИ в светофоре: организуем дорожное движение по-умному
Концепция умного города предъявляет новые требования к управлению дорожным движением. В особой степени это касается перекрестков с оживленным трафиком, где регулярно случаются заторы и аварии. Простых светофоров для распределения потоков недостаточно — нужны системы, адаптирующиеся под конкретную ситуацию на дороге.
На помощь приходит видеонаблюдение с технологиями компьютерного зрения и ИИ. Рассказываем, как это поможет разгрузить перекрестки на примере решения EV-Crossroad от компании Edge Vision.
С какими проблемами сталкиваются современные перекрестки?
ДТП с машинами и пешеходами
Перекрестки — агрессивная среда, где сталкиваются интересы водителей и пешеходов. Порой у таких конфликтов нет безопасного решения, а участникам приходится решать дилемму вагонетки (выбирать исход с наименьшими потерями в предельно короткое время).
В результате случаются ДТП разной степени тяжести. Именно на перекрестках происходит больше всего столкновений машин и наездов на пешеходов. Человеческий фактор накладывается на ошибки в организации движения, например, неправильные фазы светофора.
Пробки
Следствие высокой аварийности — частые заторы и возникающие из-за них пробки. Решать эту проблему банальным расширением дорог и строительством дублеров крайне затратно и неэффективно, поскольку такие подходы не снижают аварийность.
Перечисленные проблемы увеличивают нагрузку на общественный транспорт, городские службы и правоохранительные органы, влекут экономические потери, ухудшают экологию и негативно влияют на эмоциональное состояние людей. Не говоря уже о человеческих жертвах.
Как современные технологии делают перекрестки лучше
Но что если для оптимизации дорожного трафика развернуть интеллектуальную транспортную систему (ИТС), отслеживающую ситуацию на перекрестке в реальном времени через камеры? Решить такую задачу поможет компьютерное зрение (CV).
Это технология, благодаря которой компьютер распознает визуальные образы. Алгоритмы CV применяются уже давно и повсеместно, например, для распознавания лиц при фотосъемке. Однако за последние годы их возможности значительно расширились благодаря нейросетям.
Искусственный интеллект позволяет анализировать визуальную информацию и принимать на ее основе решения. В случае регулировки движения на перекрестке компьютер подсчитывает машины, определяет их тип и скорость, после чего подбирает оптимальный режим работы светофоров.
Такой подход уже применяется в мегаполисах по всему миру. Например, в Сингапуре, Лондоне и Сан-Франциско дорожные камеры отправляют данные в единый центр управления, где они анализируются и используются для улучшения ситуации на дорогах. Похожая система работает в Москве: она помогла снизить аварийность на 23% с 2010 года.
Впрочем, есть и минусы. Развертывание «облачной» ИТС займет много времени и обойдется дорого, потребуются обширные серверные мощности. Для небольших городов куда оптимальнее локальные системы регулирования на отдельных перекрестках.
Чем EV-Crossroad отличается от привычных ИТС
Разработка компании Edge Vision — модуль искусственного интеллекта, который не требует доступа к интернету и удаленным серверам, а также развертывания дополнительной инфраструктуры. Он подключается напрямую к IP-видеокамерам и контроллерам светофора, управляя дорожным движением в реальном времени.
Аппаратной платформой для анализа видеопотока стал одноплатный компьютер Intel NUC, крепящийся в уличный шкаф контроллера светофора. На его мощностях алгоритмы CV определяют число полос и машин, типы транспорта, плотность и скорость трафика, а также велосипедистов и пешеходов.
После анализа видеопотока система автоматически подстраивает режим работы светофоров под ситуацию на дороге. Такая адаптивность увеличивает пропускную способность перекрестка на 20% в сравнении с традиционными «дневным» и «ночным» режимами.
Для более точного управления модуль EV-Crossroad формирует матрицу корреспонденции, запоминая самые загруженные полосы и направления перекрестка. Вместе с определением типа транспорта это позволяет определить востребованность участков дороги для легковых авто, грузовиков и общественного транспорта. Таким образом сокращается время ожидания автобусов и троллейбусов.
Развертывание системы занимает от двух недель, также возможна интеграция с автоматизированными системами управления дорожным движением (АСУДД) с технологией V2I для обмена данными с участниками дорожного движения и предотвращения аварийных ситуаций. Кроме того, доступно адаптивное управление связанными перекрестками.
EV-Crossroad уже применяется в Краснодарском крае более чем на 40 перекрестках. Также пилотные проекты ведутся в Казани, Москве, Екатеринбурге, Волгограде и Южно-Сахалинске.
С начала 2021 года в России каждые пять минут происходит одно ДТП. «Умные» светофоры помогут снизить это значение, а заодно разгрузить городские службы. Для небольших городов и окраин мегаполисов такое решение экономически оправдано, поскольку не требует дорогостоящих вложений в инфраструктуру. Так что в ближайшие годы мы увидим больше автоматизированных перекрестков по всей стране.
Фото на обложке: Ralf Gosch / Shutterstock
АСУДД: Эволюция «умных» светофоров
В прошлый раз в статье «АСУДД: Что висит над дорогой?» мы бегло прошлись по «железу», которое устанавливается на транспортных магистралях: по типам детекторов транспортного потока, светодиодным табло и дорожным контроллерам.
Сегодня мы продолжим говорить об управлении трафиком, но уже в городе. Рассмотрим из чего состоит цикл светофорного регулирования, чем именно «рулят» управляющие системы и с чего это все, собственно, началось.
Я долго не решался начать писать этот пост, так как тема управления трафиком на городских улицах настолько объемная и разносторонняя, что рассуждая о ней постоянно рискуешь оказаться в роли «ламера» в смежных областях. Но я все же рискну и попробую.
Красный, желтый, зеленый…
Для того, чтобы понимать чем именно «подруливают» управляющие алгоритмы, необходимо знать пять базовых определений светофорного регулирования.
Теперь открываем американскую книжку «Traffic Control Systems Handbook». Американцы добавляют еще два определения, имеющих ключевое значение для автоматизации процесса регулирования:
Секция регулирования (Split). Процент цикла регулирования, выделенный каждой из фаз регулирования.
Грубо говоря, варьируя процент времени на фазу, можно управлять длительностью зеленого сигнала на наиболее нагруженном направлении. На отдельно стоящем перекрестке это дает уменьшение задержек.
Смещение (Offset). Разница (в секундах или процентах от цикла регулирования) между часами на конкретном перекрестке и мастер-часами (на сети перекрестков).
Так как термин звучит немного заумно, вот картинка, которая его очень хорошо иллюстрирует. 
Видно, что фазы на соседнем перекрестке смещены относительно предыдущего. Времени смещения как раз хватает, чтобы группа автомобилей успела подъехать к нему и проскочить на зеленый. Расчет выполняется обычно для какой-то средней принятой в данном регионе скорости. Поэтому «гонщики» и «тормоза» как правило на таких магистралях обламываются.
Вот здесь можно прочитать обо всем упомянутом подробно. Оттуда же и последняя картинка.
Как «умнели» светофоры
Основные типы «умных» светофоров интересно рассмотреть в исторической перспективе, так как появлялись они не сразу и развивались от простого к сложному.
Автомобильные светофоры пришли к нам от железнодорожников. Первый электрический светофор с ручным управлением в США был установлен в Кливленде в 1914 году. А уже через три года, в 1917 году в Солт Лейк Сити была сконструирована система, управляющая светофорами сразу на шести перекрестках. Роль дорожного контроллера выполнял регулировщик. В 1922 году в Хьюстоне сделали то же самое, но уже на двенадцати перекрестках. Управление велось в ручном режиме из специальной башни.
Концепция автоматического светофора была предложена в 1928 году. Его мог установить и настроить любой электрик и все принялись закупать и устанавливать такие светофоры. Но сразу же возникли проблемы в больших городах, где существуют утренние и вечерние часы пик, в которые хорошо бы поменять планы координации светофоров, чтобы не создавались пробки. В полный рост встали проблемы нехватки персонала для этого ответственного дела. Пытливый американский разум задумался над дальнейшим совершенствованием дорожной автоматики.
В период с 1928 по 1930-й годы изобретатели предложили различные конструкции детекторов давления, определяющих наличие автомобилей на перекрестке. Это позволило сделать первые модели светофоров, реагирующих на транспорт (traffic-actuated). Такие светофоры давали эффект на магистралях, где красный по главному ходу включался только если со стороны второстепенной дороги подъезжала машина. Такие системы стоят в США до сих пор и неплохо справляются со своей задачей на изолированных перекрестках. Похожим образом работают и пешеходные вызывные кнопки, при нажатии на которую в следующий цикл регулирования встраивается пешеходная фаза.
В 1952 году в Денвере установили первый аналоговый контроллер, который позволил объединить несколько разрозненных перекрестков в единую управляемую сеть и переключать заранее рассчитанные планы координации в зависимости от времени суток и дней недели. В последующее десятилетие несколько сотен подобных систем было проинсталлировано по всему миру.
Подобные системы активно использовали параметр смещения, включая зеленый не сразу на всех перекрестках, а со смещением, зависящим от расстояния между перекрестками и параметров транспорта («зеленая волна»). Специально обученный инженер рассчитывал и рисовал на бумажке схемы координации, которые потом закладывались в контроллеры. Система оказалась настолько простой и надежной, что активно используется до сих пор в городах, не обремененных излишним трафиком.
В 1960 году в Торонто для управления светофорами установили первый «настоящий» компьютер – шикарный агрегат IBM 650 с барабанной памятью на 2000 машинных слов. Это был колоссальный прорыв в технологиях управления дорожным движением! Через три года под централизованным управлением находились более 20 перекрестков, а к 1973 году компьютер управлял уже 885 перекрестками!
Видя столь явный успех, IBM продолжила работать над использованием своих компьютеров в управлении светофорами. В 1964 году стартовал проект в центре Сан Хосе с компьютером IBM 1710, а в 1965 для города Вичита Фоллс (Техас) был установлен IBM 1800 (продвинутая версия модели 1130 с увеличенным количество портов ввода/вывода), который успешно управлял 85 перекрестками. Компьютер в Сан-Хосе также был заменен впоследствии на IBM 1800. Система оказалась настолько удачной, что данную конфигурацию стали использовать во многих американских городах от Остина и Портленда до Нью Йорка.
Вот он, легендарный аппарат IBM 1800 (источник картинки) 
Работа над стандартизацией систем управления светофорами стартовала в 1967 году. В рамках пилотного проекта построили управляющую систему для Вашингтона, которая включала 113 перекрестков, оснащенных 512 детекторами транспорта на основе индуктивной петли. Компьютер получил возможность не только вслепую переключать планы координации, но и получать информацию о транспортных очередях на перекрестках (тогда еще допплеровские радары для измерения скорости потока не использовали).
Короче говоря, критическая масса подключенных к компьютерам светофоров была достигнута, и переход от количества к качеству был лишь делом времени. Начались масштабные исследования в области разработки управляющих алгоритмов.
Идея иметь планы координации на все случаи жизни в теории была неплоха, но на все случаи жизни, как оказалось, планов не напасешься. Разработка каждого плана в 70-х производилась на бумаге и была довольно трудоемким и творческим процессом. И если для длинной улицы со светофорами, наподобие Ленинского проспекта в Москве, рассчитать алгоритмы было довольно легко, то на сети улиц это была уже совсем нетривиальная задача. Там более, что городов много, и не все из них могут себе позволить держать в штате грамотного транспортно инженера.
И вот в 70-х британское исследовательское бюро TRRL (The Transport and Road Research Laboratory) разработало и внедрило на улицах Глазго систему SCOOT (Split, Cycle and Offset Optimization Technique), которая позволяла «играться» параметрами цикла светофорного регулирования в определенных границах в зависимости от информации транспортных детекторов, измеряющих наличие и длину очередей на светофорах. SCOOT совмещала преимущества фиксированных планов координации для сети и адаптивного управления, когда «умный» светофор сам «подруливает» циклом и длительностями зеленых сигналов. SCOOT в 80-х имел ряд успешных внедрений в Европе и Северной Америке. Более того, сейчас этот алгоритм (уже в третьем поколении) лицензирован более чем 100 компаниям для использования в составе своих систем.
SCOOT в третьем поколении показывает чудеса изощренного управления: он умеет обрабатывать нестандартные ситуации, растаскивать заторы, сглаживать последствия вмешательства в транспортный поток регулировщиков и временных перекрытий движения, которые так любят устраивать в сами знаете какой стране.
Также развивались и полностью адаптивные алгоритмы управления (traffic adaptive), который представляли в мире OPAC (Optimized Policies for Adaptive Control) и RHODES, разрабатываемый Аризонским универом.
Сейчас разница в эффективности управления между адаптивными и «чувствительными» системами практически стерлась. Подобно гонке интернет браузеров, эти «тупоконечники» и «остроконечники» постоянно проводят исследования, чтобы доказать эффективность именно своего алгоритма, но отчеты независимых экспертов говорят о том, что в общем разницы-то особой нет.
Зато сейчас с развитием и удешевлением компьютерной техники появились возможности повышения живучести систем управления. Часть управляющей логики стали зашивать непосредственно в дорожные контроллеры, которые даже в случае обрыва связи с центром не терялись и начинали объединяться в управляющие кластеры с соседними контроллерами. В условиях территориально распределенных систем управления обрыв каналов связи обычное дело, и такой бонус стал совсем не лишним.
А что же в России?
Собирался было закруглиться на сегодня и вспомнил вдруг о том, что ни словом не упомянул российский (советский) опыт. Итак, мне бы очень хотелось, чтобы мы были уникальны и впереди планеты всей, но это не так. Большинство отечественных работ по управлению трафиком на автодорогах основаны на переводе американской книжки 1972 года. В отличие от оборонки, эта область не отличалась уникальностью.
Работы по централизованному компьютерному управлению светофорами начались у нас в стране в начале 80-х (то есть на 20 лет позже американцев). По заданию правительства Москвы и министерства транспорта РФ в Дефаулт-сити была создана система Старт, умевшая осуществлять координированное управление светофорами. В управляющем центре трудился сервер на «солярке» с базой данных Informix. Технически система была верхом доступного нашим специалистам совершенства. Более 400 светофорных объектов по всему городу управлялись из единого центра! Но ни о каком адаптивном управлении речи не шло. Фактически, это был аналог систем, которые внедрялись по всему миру в 70-е годы до появления адаптивных алгоритмов. Потом грянули всем известные события, никак не способствовавшие развитию отечественных транспортных систем. И сегодня мы имеем в разных городах форменный зоопарк из фрагментов западных систем управления. Но будем надеяться, что со временем ситуация в этой области нормализуется и появятся более интересные комплексные реализации. Ничего ведь сложного в этом нет. Правда ведь, коллеги?
На этом предлагаю завершить обзор управляющих алгоритмов и перейти к транспортному моделированию, которое, в общем-то и наполняет всю эту технику смыслом. Мне бы хотелось рассказать в следующей публикации об использовании транспортных моделей, их разновидностях и интеграции в контур систем управления дорожным движением.
Как работают умные светофоры: преимущества и недостатки технологии
В статье рассказывается::
Как работают умные светофоры? Стоит начать с того, что в России полноценно такая система функционирует лишь в нескольких крупных городах. Флагманом внедрения технологии и одновременно экспериментальным полигоном является, конечно же, Москва и Московская область. «Умность» их заключается в умении адаптироваться под постоянно меняющиеся условия городского трафика.
Существует два вида умных светофоров: адаптивные и нейросетевые. Работать они могут в нескольких режимах, при необходимости переключаясь на ручное управление. Из нашего материала вы узнаете о принципах их работы, преимуществах и недостатках разных технологий, опыте использования в России и за рубежом.
Актуальность технологии умных светофоров
Пробки на дорогах стали настоящим бичом крупных городов. Количество автомобилей постоянно растет, и транспортная инфраструктура оказывается не готова к увеличению трафика в таких масштабах. Это провоцирует снижение производительности труда, ухудшение логистики, негативное отношение горожан к власти, которая не может справиться с ситуацией. Не в лучшую сторону меняется качество жизни людей: многочасовое стояние в пробках, дополнительные траты на бензин. Кроме того, увеличивается выброс вредных веществ в атмосферу.
Актуальность технологии умных светофоров
Вместе с тем, ученые исследовали влияние системы «Умный светофор» на дорожную ситуацию. Выяснилось, что ее внедрение позволяет сократить автомобилю время в пути почти на 25 %, а время нахождения в пробках – более, чем на 40 %. Кроме того, почти на 21 % уменьшаются вредные выбросы в атмосферу. Выходит, умные светофоры – изобретение весьма полезное как для водителей, так и для планеты.
Как работают умные светофоры? В основе принципа действия системы лежит возможность динамического управления сигналами. Благодаря этому происходит увеличение пропускной способности перекрестков. Система состоит из контроллеров, камер и удаленных датчиков движения, которые в режиме реального времени анализируют ситуацию на перекрестках, оценивают степень их загруженности и передают эту информацию на центральный сервер управления. Передача осуществляется посредством радиосреды или по оптическим линиям связи.
Получив свежие данные, центральный сервер посылает контроллерам светофоров определенную команду, которая позволяет разгрузить перекресток как можно быстрее. То есть зеленый или красный сигнал светофора включается определенным образом для сокращения времени пребывания автомобилей на перекрестках. Допустим, в случае усиленного трафика на одной из магистралей система продлит время действия зеленого сигнала светофора, для того чтобы избежать образование пробок.
Кроме того, умный светофор может прогнозировать дорожную ситуацию на 15-30 минут вперед. Это позволяет скорректировать его работу, выбрав более эффективную стратегию управления потоком автомобилей. При возникновении ДТП на перекрестках в план оперативно вносятся изменения.
Несмотря на большое количество плюсов системы, она не в состоянии полностью избавить города от пробок. Ее главная функция – увеличить производительность перекрестков. Невозможно наладить комфортный трафик без изменения транспортной инфраструктуры: расширения дорог, строительства развязок и т.п.
На данный момент одна дорожная полоса в городе в среднем способна обслужить не более 1800 автомобилей в час. Причем рассматривается идеальная ситуация, при которой транспортное средство постоянно находится в движении, то есть не останавливается на перекрестках и не сталкивается с препятствиями вроде плохого дорожного покрытия, сужения дороги и т.п. Однако в жизни, особенно это касается российских реалий, идеальная картинка возможна только в теории. Рост количества автомобилей сегодня заставляет решать проблему дорожного трафика в разных ее аспектах, без этого города начнут задыхаться от выхлопных газов автомобилей, стоящих в многокилометровых пробках.
Умные светофоры в России и за рубежом
Умные светофоры в России и за рубежом
В данный момент разработкой умных светофоров занимается несколько компаний, лидируют среди которых IBM, SCOOT, SCATS, RHODES, UTOPIA. Интересно, что 2010 году компания IBM заявила о намерении создать систему, которая позволила бы удаленно отключать двигатели автомобилей, проезжающих на красный свет.
В нашей стране интеллектуальные системы сначала появились конечно же в Москве, это произошло примерно 10 лет назад. Они были установлены на опытном участке протяжённостью 7,5 км. Благодаря успешному прохождению испытаний к 2015 году «умными» стали светофоры во многих районах города. Их подключили к автоматизированной системе управления дорожным движением (АСУДД). С 2016 года столичные светофоры, установленные на магистралях, стали анализировать и оценивать не только дорожный трафик, но также метеоусловия и ДТП.
3 режима работы умных светофоров
Как работают умные светофоры? Они имеют связь с компьютером и управляются специальной программой. Благодаря ей система может самостоятельно выбирать режим работы, а также объединяться с другими светофорами для получения нужного результата. В Москве насчитывается более 40 тыс. светофоров, 2,5 тыс. из которых являются интеллектуальными. Управляются они несколькими способами.
В самом центре умную систему обслуживают специалисты, которые работают посменно в связке со многими городскими службами, включая ГИБДД и МЧС. Такой комплексный подход дает возможность принимать оперативные решения, а если необходимо, вручную регулировать трафик на проблемных участках.
В России умные светофоры установлены не только в Москве, но также в Петербурге, Ярославской области.
Принцип работы адаптивных умных светофоров
Адаптивные светофоры устанавливаются на относительно простых перекрестках, то есть там, где отсутствует постоянное интенсивное движение транспорта во всех направлениях. Дело в том, что для их работы необходим трафик разной динамики – в этом случае светофор и будет адаптироваться к его изменениям. Подобные системы впервые появились в США в начале 70-х годов 20 века, а у нас в стране они стали внедрятся относительно недавно. На сегодняшний день число адаптивных светофоров в России не превышает 3 000. Нужно сказать, что такие системы не имеют ничего общего с обычными светофорами – теми, что меняют режим работы в зависимости от времени суток и дней недели.
Принцип работы адаптивных умных светофоров
В России, к сожалению, используются довольно несовременные технологии подсчета автомобилей на перекрестках: физические датчики или видеодетектор фона. Датчики могут фиксировать транспортное средство исключительно в том месте, где они установлены. Разумеется, можно проложить их на протяжении всей проезжей части, однако это обойдется в круглую сумму.
Видеодетектор фона показывает только степень заполнения дороги автомобилями. При этом камера должна четко видеть всю площадь, что не всегда возможно: препятствием является большое расстояние и даже осадки.
К примеру, метель будет рассматриваться камерой как транспортное средство, так как она не различает тип детекции. Нужно отметить, что адаптивные светофоры могут работать даже в таких условиях, потому что для нормального выполнения своих функций им не нужны абсолютно точные данные. Их смысл в переключении режимов в очевидных ситуациях исключительно на слабо загруженных перекрестках.
При этом работа светофоров очень сильно зависит от выполнения правил установки видеокамер, высоты подвеса, отсутствия препятствий на линии обзора (это требование, кстати, выполнить непросто, так как всегда имеются какие-то провода или столбы, загораживающие вид). Нередко для монтажа оборудования приходится строить специальные фермы, так как существующие опоры просто не подходят. Как итог – он становится очень дорогим.
Кроме того, камеры адаптивных светофоров регулярно меняют свое положение под действием ветра и дорожной вибрации, что приводит к нарушениям в их работе, ведь видеодетектор четко привязан к виду дорожного полотна. Их необходимо возвращать в исходное положение, что требует ресурсов – временных, человеческих, финансовых. Помимо этого, приходится ограничивать движение на время работ.
Преимущества использования нейросетевых умных светофоров
Нейросетевые светофоры сложнее и технологичнее. Они регулируют трафик на более высоком уровне. Учитывается сразу множество факторов, влияющих на него. «Мозги» умного светофора на основании полученных данных подбирают самый эффективный алгоритм его работы – так, чтобы в единицу времени по участку дороги проезжало больше автомобилей.
Преимущества использования нейросетевых умных светофоров
Объекты на дороге распознаются нейронными сетями, благодаря чему светофоры получают более точную картину происходящего. Нейронные сети способны распознавать самые разные образы в их любых положениях и на больших расстояниях (машины, коляски, велосипеды, чемоданы и даже оружие), они более точно считают количество транспортных средств и способны определять их качественный состав, а также умеют распознавать людей. Последнее очень важно учитывать, ведь пешеходам тоже нужно предоставить возможность перейти дорогу.
По сравнению с адаптивными светофорами, нейронные сети почти не ограничены в плане мест их монтажа. Они способны распознавать любые объекты даже при больших перекрытиях, им хватает всего лишь 15 % изображения, чтобы понять, что это. По этой причине нейросетевой светофор становится дешевле в установке, сокращается количество видеокамер, уменьшается длина проводов и т.п.
Нейросетевые камеры не боятся смены положения под воздействием внешних факторов (в рамках разумного), они могут снимать все, что происходит на дороге, пока это в принципе возможно.
Сегодня на рынке имеются еще и геоинформационные системы. Даже компания Яндекс занималась их продвижением. Как работают умные светофоры этого типа? Принцип их действия основан на использовании GPS и GLONASS навигации для определения типа транспортных средств: автомобилей, общественного автотранспорта, а также спецмашин. Светофор подстраивается под них, обеспечивая свободное движение. Однако на практике оказалось, что геоинформационные светофоры не работают. Дистанционное планирование нарушается постоянными изменениями трафика. Расчеты оказываются неактуальными обстановке на перекрестке, ведь для нормальной работы светофора важна оперативная информация.
Умные светофоры в паре с умными камерами
Что включает в себя интеллектуальная транспортная система?
Большую важность имеет учет уникальных черт региона при установке в нем подсистем ИТС. Индивидуальный подход способствует росту их эффективности.
Подсистемы выполняют важную функцию – они передают полезную информацию органам управления дорожным хозяйством. Это данные о состоянии дорожных объектов, погодных условиях, транспортной ситуации, нарушениях нормативов содержания и ремонта, состояния производственных процессов, экологических параметрах и др.
Умные светофоры в паре с умными камерами
Благодаря систематически поступающей информации от интеллектуально-аналитических модулей специальные службы, ответственные за дорожную ситуацию, могут создавать более грамотные прогнозы в рамках своей работы, принимать правильные решения, осуществлять контроль за происходящим. Кроме того, ИТС позволяют автоматизировать процессы принятия решений диспетчерскими службами. В целом это способствует более эффективной трате средств из государственного или муниципального бюджета. Кроме того, метеорологические данные, предоставленные оперативно, дают возможность значительно повысить безопасность дорожного движения.
Организации, которые занимаются ремонтно-строительными работами, а также эксплуатационные компании могут оптимизировать производственно-технологические процессы, повысить рентабельность дорожных работ благодаря внедрению интеллектуальных подсистем.
Одна из компаний, которые занимаются разработкой и внедрением такого оборудования, – АО «ТРАССКОМ». Она создает решения, которые легко интегрируются в региональные интеллектуальные модули, занимается подготовкой квалифицированных специалистов в области систем мониторинга и прогнозирования состояния дорог. Продукт компании представляет собой надежную многофункциональную систему мониторинга, аналитики и поддержки процессов принятия решений. Мониторинг дорожной ситуации осуществляется благодаря использованию мобильных комплексов, применению технологии искусственного интеллекта, прогнозирования и термокартирования. Кроме того, система может работать автономно.
Технологические решения компании «ТРАССКОМ» способны значительно повлиять на безопасность дорожного движения. Кроме того, их внедрение уже дает значительную экономическую отдачу. Например, в Свердловской области приобретение оборудования для контроля дорожных работ окупилось всего за один зимний период. Более того, система каждый год подтверждает свою эффективность и важность.
Специалисты АО «ТРАССКОМ» нацелены на разработку и внедрение по-настоящему полезных и востребованных технологий и инструментов, которые позволят сделать трафик более легким и безопасным, повысить эффективность производственных процессов.