Обмен навигационной информацией для оперативного управления дорожным движением
Ключевые слова:
коммуникационно-навигационная система, широковещательная радиосвязь, локальная система позиционирования, транспорт, центр управленияАннотация
Снижение эффективности грузопассажирских перевозок в условиях городской инфраструктуры определяется ростом числа автомобилей, опережающим развитие сети дорог. Моделирование неравномерности потоков во времени (час пик) выявило ключевое значение интервала движения транспортных средств как фактора борьбы с эффектом аккумуляции при снижении средней скорости в условиях загруженности дорог. Снижение эффективного времени реакции водителя, определяющего предельную дистанцию между транспортными средствами, требует минимизации влияния человеческого фактора. Для автоматизации процесса (реализации беспилотного управления транспортом) необходимо обеспечить эффективный обмен навигационной и маршрутной информацией между участниками движения. Совокупности требований к системе информационного обмена лучше всего отвечает коммуникационно-навигационная система (КНС) на базе принципов широковещательной радиосвязи. Ее применение позволяет одновременно повысить и безопасность, и эффективность дорожного движения. Рост безопасности обеспечивается за счет повышения предсказуемости действий соседних участников движения. Для увеличения эффективности в зоне высокой плотности потоков формируются Центры управления транспортом (ЦУТ). Распределенные сети приемо-передающих станций ЦУТ образуют локальную систему позиционирования на принципах трилатерации. Алгоритмы верификации корректности работы бортовых навигационных средств и автоматического разрешения коммуникационных конфликтов обеспечивают высокую надежность функционирования КНС. Отказ от принципов абонентской радиосвязи обеспечивает ее работоспособность даже в условиях очень высокой плотности ТС (несколько тысяч на квадратный километр). В сочетании с передовыми технологиями организации дорожного движения (реализации решетки транспортных магистралей и режима «тотальной зеленой волны») КНС и ЦУТ способны обеспечить среднюю скорость в городских условиях более 45 км/ч. Совокупная экономия затрат на последнюю милю доставки в результате их внедрения оценивается на уровне единиц процентов ВВП даже без учета социальных и экологических эффектов только за счет снижения аварийности и сокращения числа пробок.
Литература
2. Parupalli S.C. Trends in global urbanization // Engineering Review. 2022. Aug 23. URL: engmag.in/trends-in-global-urbanization (дата обращения: 17.09.2022).
3. Cheevarunothai P., Kaewpikul R. Empirical Study on Maximum Traffic Throughputs at Intersections // MATEC Web of Conferences. 2019. vol. 259. art. no.02008.
4. Dhamaniya A., Chandra S. Influence of Operating Speed on Capacity of Urban Arterial Midblock Sections // International Journal of Civil Engineering. 2017. vol. 15, pp. 1053–1062.
5. Sardari R., Hamidi S., Pouladi R. Effects of Traffic Congestion on Vehicle Miles Traveled // Transportation Research Record. 2018. vol. 2672(47). pp. 92-102.
6. Zhenga Z., Wanga Z., Zhub L., et al. Determinants of the congestion caused by a traffic accident in urban road networks // Accident Analysis & Prevention. 2020. vol. 136, art. no. 105327.
7. Retallack A.E., Ostendorf B., Current Understanding of the Effects of Congestion on Traffic Accidents // International Journal of Environmental Research and Public Health, 2019. vol. 16. iss. 18. art. no. 3400.
8. Sharifi, A. Urban form resilience: A meso-scale analysis // Cities. 2019. vol. 93, pp. 238-252.
9. Wijnen W., Weijermars W., Vanden Berghe W., et al. Crash cost estimates for European countries // Report “Deliverable 3.2 of the H2020 project SafetyCube”. 2017. URL: swov.nl/nl/publicatie/crash-cost-estimates-european-countries (дата обращения: 17.09.2022).
10. Suwa A., Iguchi M. Sustainability and the Automobile Industry in Asia: Policy and Governance // Routledge. 2020. 178 p.
11. Черемисина Н.В., Черемисина Т.Н., Гришко Ю.С. Дорожно-транспортные происшествия в России: экономико-статистический анализ // Вестник Северо-Кавказского федерального университета. 2020. № 3 (78). С. 113-121.
12. Sun C., Pei X., Hao J., Wang Y., et al. Role of road network features in the evaluation of incident impacts on urban traffic mobility // Transportation Research Part B: Methodological, 2018. vol. 117. pp. 101-116.
13. Koźlak A., Wach D. Causes of traffic congestion in urban areas. Case of Poland // SHS Web of Conferences. 2018. vol. 57, art. no. 01019.
14. Song J., Zhao C., Zhong S., et al. Mapping spatiotemporal patterns and detecting the factors of traffic congestion with multi-source data fusion and mining techniques // Computers, Environment and Urban Systems. 2019. vol. 77. art. no. 101364.
15. He F., Yan X., Liu Y., et al. A traffic congestion assessment method for urban road networks based on speed performance index // Procedia Engineering. 2016. vol. 137, pp. 425-433.
16. Официальный сайт Администрации Санкт-Петербурга. URL: www.gov.spb.ru (дата обращения: 17.09.2022).
17. Toma S. Take your time for the two-second rule: This is what it means and how it's done // Autoevolution, 2022. Apr 16. URL: www.autoevolution.com/news/take-your-time-for-the-two-second-rule-this-is-what-it-means-and-how-it-s-done-186579.html (дата обращения: 17.09.2022).
18. Stählin U., Menzel M.Dr., Baier R. Communication device for vehicle for wireless transmission of vehicle-relevant data to another vehicle or to infrastructure, has communication unit for transmitting vehicle-relevant data to other vehicle. Patent DE102008009330A1. Germany. 2008.
19. Hee B.L. Navigation system and method for exchange mutual location information using messenger. Patent CN101910797A, China, 2007.
20. Kenney J.B. Dedicated Short-Range Communications (DSRC) Standards in the United States // Proceedings of the IEEE. 2011. vol. 99. no. 7. pp. 1162-1182.
21. Грязнов Н.А. Коммуникационно-навигационная система для управления транспортными потоками. Патент на изобретение № 2770938. Россия. 2022.
22. Djuknic G.M., Richton R.E. Geolocation and Assisted GPS // Computer. 2001. pp. 123-125.
23. Huixi Z., Yuhuai W., Kang A. et al. Urban road traffic control signal generation method. Patent CN113763729A. China. 2021.
Navigation Data Exchange for Traffic Control
Abstract
An increase in the number of cars is higher than rates of transport infrastructure development, resulting in a reduction of cargo and passenger transportation efficiency in city conditions. Simulation of flow irregularity in time (peak hour) shows the key role of a car motion interval as a factor of overcoming accumulation at average speed reduction in conditions of highly loaded roads. To reduce the effective time of driver reaction, defining the least distance between cars, it is necessary to minimize the influence of human factors. Automation of the process (unmanned control) requires an effective exchange of navigation and route data between traffic participants. A summary of requirements for such an information exchange system defines the priority of the suggested communication and navigation system (CNS) on the base of radio broadcast communication. Its application gives an opportunity to rise simultaneously traffic safety and efficiency. An increase in neighbor driver action predictability leads to traffic safety ensuring. The exchange of data with traffic control centers (TCC) enables the centralization of motion regulation. A distributed network of transceiver stations forms a local positioning system based on trilateration principles. Algorithms of onboard positioning result verification and automatic resolution of communication conflicts ensure high reliability of CNS functioning. Refusal from point-to-point communication principles allows it to operate even in conditions of high car density up to several thousand per square kilometer. In cooperation with advanced technologies of traffic organization (formation of city highway grid and “total green wave” mode), CNS and TCC are capable of rising the average speed in city conditions higher than 45 km/hour. The aggregate economy of expense on last mile transportation because of the suggested innovations is to be at the level of several GDP percent due to a decrease in accidents and congestion even without accounting for social and ecological effects.
Опубликован
Как цитировать
Раздел
Copyright (c) Николай Анатольевич Грязнов
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями: Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).