Искусственный интеллект для разгрузки дорог предложили задействовать челябинские ученые

Разработка позволяет вычислять среднюю скорость, с которой нужно двигаться автомобилю

Ученые Южно-Уральского государственного университета первыми в России разработали математическую модель, которая подскажет водителю, с какой скоростью надо двигаться, чтобы проехать перекрестки без остановки. Расчет средней скорости, с которым нужно двигаться автомобилю, производится при помощи искусственного интеллекта, сообщает пресс-служба вуза.

«Наше предложение: с помощью искусственного интеллекта вычислять среднюю скорость, с которой нужно двигаться автомобилю, чтобы попасть на зеленый свет. При этом будет учитываться масса факторов: расстояние между перекрестками, скорость, с которой движется первый автомобиль с предыдущего перекрестка, количество машин, которые стоят в очереди, а также те, которые подъезжают с соседних улиц и дворовых территорий, типы и марки автомобилей, скорость, с которой они будут покидать перекресток – это будет заранее просчитываться по их динамическим габаритам. Плюс качество дорожного покрытия – гололед, дождь, трамвайные пути, уклон дороги», – рассказывает ассистент кафедры «Автомобильный транспорт» ЮУрГУ Ольга Фадина.

Наблюдение за дорогой будет вестись с помощью интеллектуальной системы мониторинга транспортных средств AIMS (Adaptive Intelligent Mobility System), разработанной в ЮУрГУ. По задумке, рекомендованная скорость должна выводиться на динамический дорожный знак, установленный между перекрестками. Также можно загружать эти данные в мобильные приложения или «Яндекс навигатор». В мире подобные технические решения существуют. Например, компания Vоlvo передает рекомендации по скорости на борта своих автомобилей. А изобретением челябинских ученых смогут пользоваться все.

«С помощью этой математической модели мы рассчитываем на 10–30 % повысить пропускную способность перекрестков в межпиковое время. Предлагаемая система видеомониторинга не требует особых затрат: это дорожные камеры и программное обеспечение. Основная сложность в работе – это загрузить огромный массив данных для обучения ИИ. Чтобы выяснить, с какой скоростью очередь на перекрестке будет разъезжаться, мало знать только количество и категории автомобилей», – говорит Ольга Фадина.

По словам ученых, с водительской дисциплиной проблем не должно возникнуть: если большинство будет соблюдать рекомендованный скоростной режим, то остальным волей-неволей придется ехать в общем потоке. В дальнейшем можно будет выстроить целую систему светофоров, которые в реальном времени будут подстраиваться под транспортные потоки города.

Интеллектуальные транспортные системы уже успешно внедрены в ряде крупных городов мира, таких как Лондон, Торонто, Стокгольм. Оснащение большого города адаптивной системой светофоров – это сложная техническая задача, и челябинские ученые приблизились к ее решению.

Разработка челябинских ученых уже тестируется в Магнитогорске, в основном для мониторинга выбросов автомобильного транспорта. Система классифицирует транспортные средства, оценивает десять типов загрязняющих выбросов, при этом учитывается как интенсивность транспортных потоков, так и метеорологические факторы, такие как сила и направление ветра, влажность, давление, температура окружающей среды. На первом этапе испытаний задействованы 12 постов-камер, ведущих замеры и оценку, на втором этапе к ним добавится 14, и на третьем, к 2025–26 году, ещё 21. Все 47 камер позволят контролировать выбросы всего транспортного контура Магнитогорска.

Со временем искусственный интеллект будет координировать транспортные потоки на уровне всего города, прогнозируя заторы и распределяя нагрузку. Внедрение станет возможным благодаря развитию технологий 5G, распределенных вычислений и облачных сервисов. Уже к концу 2030 годов ИИ-системы станут неотъемлемой частью «интеллектуальной мобильности» крупных городов.