Транспорт собирается в цифровой путь

перспектива

Во всем мире сфера транспорта постепенно становится одной из наиболее привлекательных для инвестиций. Внедрение цифровых технологий в транспортную инфраструктуру позволит сделать передвижения горожан более комфортными и эффективными.

Фото: Антон Белицкий, Коммерсантъ

Мировые технологические тренды демонстрируют сворачивание инвестиций в традиционные технологии. Фокус внимания инвесторов смещается в сторону прорывных технологий, например, электромобильности, подключенности, автономности в различных областях транспорта.

Наиболее интересные проекты в сфере роботизации транспорта в РФ сейчас разрабатывает компания «Яндекс», которая предложила первый в России прототип беспилотного автомобиля. Целью «Яндекса» является создание алгоритмов, способных управлять автомобилем на любых дорогах мира и в любых погодных условиях. Система автономного управления состоит из лидаров, камер, радаров, системы спутниковой навигации и IMU (инерционного измерительного модуля). Технология беспилотного вождения также использует наработки компании в области картографии, навигации, технологий компьютерного зрения. В прошлом году на территории инновационного центра «Сколково» было запущено первое в стране беспилотное такси. Предполагается, что в ближайшем будущем эксперимент выйдет за пределы инновационного центра и такси без водителя станет доступно всем жителям столицы.

Что касается различных технологий обработки больших массивов данных, то в Москве уже с 2011 года развивается интеллектуальная транспортная система. Она предназначена для управления пропускной способностью и загрузкой улично-дорожной сети, повышения безопасности и качества транспортного обслуживания. По последним данным, в столице работают более 40 тыс. светофоров, более 2,7 тыс. камер телеобзора, свыше 170 табло отображения информации и 48 метеостанций. Ежедневно в ЦОДД поступает более 350 млн пакетов данных с разных точек: с детекторов транспорта, комплексов фотовидеофиксации, треков бортового оборудования подвижного состава, общественного транспорта, видеокамер. Все эти сведения проходят обработку на серверах интеллектуальной транспортной системы Москвы. Она контролирует работу более 10 тыс. единиц наземного общественного транспорта на всех городских маршрутах, отслеживает свыше 118 тыс. автомобилей такси и более 11,5 тыс. машин каршеринга. Всем оборудованием управляют информационные системы. Они ищут и принимают решения по эффективному управлению дорожно-транспортным комплексом города.

Сейчас московские власти тестируют возможность фиксации ПДД на дорогах столицы с помощью нейронной сети. Сверяясь с базой данных МВД, система сможет в автоматическом режиме определять, что данная машина не соответствует данному номеру.

Также еще в 2017 году Москва была признана мировым лидером по внедрению интеллектуальных решений для транспортной системы. Одним из наиболее продвинутых решений, которые были внедрены в 2018 году, стала система, определяющая участки дороги с высоким риском ДТП. Она автоматически учитывает внешние факторы, такие как осадки, туман, освещение и температура, и анализирует участок дороги — его ширину и изменение пропускной способности, средний балл заторов в городе и скорость потока. Как правило, такие участки — это бутылочные горлышки: авария в этом месте приведет к сильным заторам. Теперь Ситуационный центр ЦОДД принимает решение о приоритетном вызове машин ГИБДД на место аварии с учетом расположения этих участков.

Для мониторинга за системой метрополитена Москвы также используется Big Data. Данные обо всех перемещениях в городе анализируются с помощью чипов в билетах. Каждый билет имеет уникальный идентификационный код, который считывается при его валидации. Эти данные анонимны, при этом именно информация о каждой поездке позволяет сделать маршрутную сеть максимально удобной для большинства пассажиров. Благодаря этому, например, стало известно, что 50% валидаций совершается в наземном транспорте, а каждый пятый московский пассажир не пользуется метро.

Анастасия Мануйлова

Вся лента