Software & Systems

Рост автомобильного парка России значительно опережает темпы дорожного строительства. При чрезмерной загруженности дорог транспортными средствами скорость их движения, особенно в крупных городах, снижается настолько, что автомобиль полностью утрачивает одно из своих важнейших достоинств – динамичность, кроме того, увеличивается количество ДТП. Безопасность дорожного движения (ДД) относится к наиболее приоритетным задачам развития страны. Государства мира рассматривают обеспечение безопасности населения как важный элемент обеспечения национальной безопасности и стараются найти технические и организационные средства и методы для ее решения [1].

В связи с этим следует отметить, что

-    применение новых компьютерных и телекоммуникационных технологий в информатизации деятельности по обеспечению безопасности ДД является одним из важных приоритетов в развитии транспортной инфраструктуры региона;

-    мероприятия, направленные на снижение аварийности и улучшение организации движения транспорта и пешеходов, в значительной степени могут быть решены интеллектуальными системами, созданными на основе современных информационных технологий.

Скоростное и безопасное движение в современных городах обеспечивается за счет выполнения комплекса мероприятий архитектурно-плани­ровочного и организационного характера. К архитектурно-планировочным мероприятиям относятся строительство новых и реконструкция существующих дорог, многоуровневые транспортные развязки, подземные и надземные пешеходные переходы, объездные дороги для отвода транзитных транспортных потоков и т.д. Они требуют значительных капиталовложений и не всегда осуществимы. Организационные мероприятия способствуют упорядочению движения на уже существующей дорожной сети. В реализации таких мероприятий особая роль принадлежит внедрению технических средств регулирования с применением ЭВМ, средств автоматики, телемеханики, диспетчерской связи и телевидения для управления движением в масштабах крупного района или целого города.

В развитых странах интенсивно ведутся работы по созданию сложных АСУ ДД.

Сегодня городские АСУ ДД – это зачастую системы управления лишь светофорной сигнализацией, а не транспортными потоками.

Для светофорных объектов, объединенных в единую сеть с выводом информации в центр управления АСУ ДД, расчет управляющих параметров выполняется вручную. Для дорожной сети составляется расписание работы светофоров, которое учитывает суточные, недельные и сезонные колебания характеристик транспортного потока. Оператору доступна лишь информация о состоянии светофорных объектов (исправен/неисправен) и текущих режимах работы светофоров. Режимы могут переключаться автоматически по расписанию или по команде оператора АСУ ДД. Недостаток в том, что для оператора нет оперативной обратной связи.

Транспортный поток как объект управления обладает крайне неприятными с точки зрения управления свойствами. На него оказывают непосредственное влияние самые разные случайные события: дорожные работы на отдельных участках, ДТП, резкие колебания погоды, изменение условий видимости и состояния дорожного покрытия. Это приводит к несоответствию режима работы светофора реальной обстановке на перекрестке. Затор, возникший на одном перекрестке, немедленно распространяется по всей дорожной сети.

АСУ ДД работает следующим образом: данные о параметрах транспортных потоков собираются детекторами и телекамерами, передаются в центр управления АСУ ДД и обобщаются, а потом на основе полученных данных рассчитываются режимы работы светофоров. АСУ ДД также может выводить сообщения о ДТП, заторах, пробках на информационные табло или передавать на мобильные терминалы различных служб и частных пользователей. Опыт зарубежных стран показывает, что внедрение подобных систем, в том числе с применением интеллектуальных технологий, без строительства дополнительных дорог может обеспечить повышение пропускной способности до 25 %.

За рубежом уже длительное время используют технические средства автоматической фото- и видеофиксации административных правонарушений, причем сейчас на основе автоматизированных систем (повышение вероятности выявления фактов нарушения скоростного режима, освобождение ДПС от рутинной работы по протоколированию, снижение обращений в судебные органы по оспариванию фактов нарушения правил ДД). Например, автоматизированные системы контроля скорости движения могут обеспечить снижение количества ДТП на треть. Информация обрабатывается в созданных региональных и национальных центрах.

С учетом зарубежного опыта Департаментом отдела безопасности ДД МВД России разработана концепция создания автоматизированной системы фиксации административных правонарушений с применением специальных технических средств. Цель – повышение уровня безопасности ДД. Опыт использования технических средств в некоторых регионах страны показал необходимость использования в субъектах РФ региональных центров обработки информации, интегрированных в информационную систему ГИБДД.

Применение приборов фото- и видеофиксации в Тверской области, несомненно, оказывает положительное влияние на безопасность ДД. Сейчас информация о правонарушениях поступает с фото- и видеофиксаторов сотрудникам, ответственным за ее сохранность, и размещается на жестких дисках компьютеров.

Схема работы автоматической видеофиксации нарушений правил ДД в Тверской области следующая:

·     выявление нарушения с помощью стационарного или передвижного комплекса видеофиксации, работающего в автоматическом режиме;

·     снятие информации с комплекса видеофиксации вручную;

·     сопоставление БД выявленных нарушений ПДД с базой принадлежности транспортного средства;

·     распечатка постановлений по делам об административных правонарушениях;

·     подготовка к отправке постановлений и фотографий автомобиля-нарушителя, создание реестра корреспонденции;

·     отправка документов заказной корреспонденцией владельцу транспортного средства;

·     оплата нарушителем административного штрафа в банке;

·     поступление информации об оплате штрафа в Госавтоинспекцию.

Предполагается, что в ближайшее время система видеофиксации нарушений правил ДД будет функционировать в автоматическом режиме.

Структуру интеллектуальной информационной системы можно представить так, как изображено на рисунке.

БД может создаваться, например, в Delphi, а БЗ при помощи программной экспертной системы CLIPS, которая является одной из наиболее широко используемых экспертных систем благодаря своей скорости, эффективности и бесплатности.

Как и другие экспертные системы, CLIPS имеет дело с правилами и фактами. Различные факты могут сделать правило применимым. Применимое правило затем допускается. Факты и правила создаются предварительным объявлением, как показано в примере [2]:

 (deffacts trouble_shooting    (car_problem (name ignition_key) (status on))    (car_problem (name engine) (status wont_start))    (car_problem (name headlights) (status work)) )(defrule rule1    (car_problem (name ignition_key) (status on))    (car_problem (name engine) (status wont_start))     =>    (assert (car_problem (name starter) (status faulty)) )

Далее, применяя мягкие методы и нечеткую логику, целесообразно использовать модель нечеткого описания управления безопасностью критериев и оценки эффективности.

Пусть z – сообщение, r – способ действий, f – результат, fÎF – целевое множество; zÎZ – множество допустимых сообщений, rÎR – множество допустимых способов действий; mF(f) – функция принадлежности f нечеткому целевому множеству F, mZ(z) – функция принадлежности z нечеткому множеству Z, mR(r) – функция принадлежности r нечеткому множеству R; fÎF®mF(f), zÎZ®mZ(z), rÎR®mR(r); ((z,r)®f)®m®((z,r)®f), m®((z,r)®f) – функция принадлежности суждения о причинно-следственном отношении (z,r)®f; (z,r)®mZ,R(z,r), mZ,R(z,r) – функция принадлежности существования z и r одновременно, тогда

                    (1)

;

;

,                     (2)

где (r,z)ÎR´Z; mi(fi) – функция принадлежности fi целевому множеству Fi;  – допустимое значение функции принадлежности суждения о том, что цель максимально достигнута.

Цель – выбрать группе ЛПР такое значение управляющего решения, которое обеспечивает максимальное значение функции принадлежности суждения о том, что цель группы достигнута относительно целевой функции всей группы, равной произведению функций принадлежности суждений о том, что целевая функция соответствующего ЛПР равна ее максимальному значению.

Итак, АСУ ДД требуют развития технических и программных средств, которые смогут выпол-

нять мониторинг, автоматическое распознавание и регистрацию различных ситуаций, а именно:

1) определение характеристик транспортного потока: адаптивное управление ДД с помощью светофоров;

2) обнаружение заторов, пробок и ДТП – ускорение реагирования соответствующих служб;

3) определение фактов грубого нарушения правил ДД с последующим автоматическим наведением телекамеры на автомобиль и распознаванием его регистрационного номера: сохранение видеоролика, фиксирующего нарушение правил ДД и распознанный регистрационный номер;

4) обнаружение объектов, вызывающих резкое ухудшение дорожно-транспортной обстановки: принятие решения о направлении к месту события эвакуаторов или дорожных служб.

В дальнейшей работе целесообразно использовать реинжиниринг традиционной структуры ДД региона с целью создания интеллектуальной системы безопасного движения, выбор и обоснование методов искусственного интеллекта для прогнозирования аварийных ситуаций в области ДД. Внедрение новых информационных технологий в целом создает реальную предпосылку для повышения эффективности безопасности ДД.

Литература

1.   Новиков Д.А., Суханов А.Л. Модели и механизмы управления научными проектами в вузах. М.: Ин-т упр. образованием РАО, 2005.

2.   Частиков А.П., Гаврилова Т.А., Белов Д.Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. СПб: БХВ-Петербург, 2003.