Введение 4
1 Рассмотреть состояние и проблемы развития интеллектуального транспорта и интеллектуальных автомобильных грузоперевозок 7
1.1 Состояние развития интеллектуального транспорта и интеллектуальных автомобильных грузоперевозок 7
1.1.2 Состояние развития интеллектуального автомобильного грузового транспорта 15
1.2 Проблемы применения интеллектуальных транспортных систем и значение применения интеллектуальных транспортных систем 18
1.2.1 Проблемы, существующие при применении интеллектуальных транспортных систем 18
1.2.2 Значение интеллектуальных транспортных систем в управлении грузовыми перевозками 21
2 Интеллектуальные транспортные системы в управлении грузовым транспортом в конкретных приложениях 28
2.1 Система аварийного командования и диспетчеризации 28
2.2 Система комплексного информационного обслуживания 34
2.3 Интеллектуальная система мониторинга 36
2.4 Применение системы сетевой связи 49
3 Перспективы применения интеллектуальных транспортных систем в управлении грузовыми перевозками 53
3.1 Управление транспортными информационными технологиями и внедрение инновационных технологий 53
3.2 Создание и расширение системы интеллектуального управления дорожным движением 68
3.3 Систематически повышать возможности планирования дорожного движения и транспорта78
3.4 Содействие энергосбережению и сокращению выбросов с помощью интеллектуального грузового транспорта и создание "зеленого" транспорта 81
4 Патентный поиск 85
Заключение 89
Перечень используемых информационных ресурсов 92
Актуальность. Ежегодно, как отмечают на Генеральной Ассамблеи ООН, во всем мире 1,3 миллиона человек гибнут из-за дорожно-транспортных происшествий (ДТП) – это означает, что каждые 24 секунды гибнет один человек. Многие люди получают травмы или становятся инвалидами.[1]
В России наблюдается рост числа ДТП, и количество погибших в них людей тоже выросло. Об этом на заседании коллегии МВД второго апреля заявил президент РФ Владимир Путин. По словам Путина, 2023 году на российских дорогах погибли 14,5 тысячи человек, а травмы получили 166,5 тысячи человек. Общее количество ДТП в стране увеличилось на 4,5%.[2]
Согласно статистических данных, как отмечает Чжицзя Чжан,[3] каждый год 30 % дорожно-транспортных происшествий происходит из-за больших грузовиков, при этом около 70 % жертв ДТП связано с ними. Поэтому высокую актуальность в настоящее время имеют исследования, направленные на поиск и решение вопросов, связанных с управлением движения и снижением аварийности.
Применение интеллектуальных транспортных систем при управлении движением грузовых автомобилей является важным вопросом в современном мире. Логистика и перевозки играют ключевую роль в обеспечении эффективной работы промышленных предприятий, торговых сетей и логистических компаний. Использование таких средств способствует снижению риска дорожных происшествий, благодаря предупреждению водителей о возможных опасностях, контролю скорости движения, мониторингу состояния транспортных средств и своевременному обслуживанию и ремонту.[4] Эти меры направлены не только на защиту самих водителей и пассажиров, но и на общественную безопасность, уменьшение финансовых потерь и повышение экологической устойчивости.
Важным аспектом также является повышение оперативности и прозрачности логистических процессов за счет интеграции интеллектуальных транспортных систем. С возможностью отслеживать перемещение грузов в режиме реального времени, оптимизировать маршруты и учитывать обстановку на дороге возможно ускорить доставку и улучшить обслуживание потребителей. Это особенно актуально в условиях жесткой конкуренции на рынке логистики, где скорость и качество услуг становятся ключевыми факторами успеха. Интеллектуальные транспортные системы предлагают широкий спектр возможностей, начиная от мониторинга и управления маршрутами до эффективного распределения грузоперевозок с учетом актуальных условий дорожного движения.
Таким образом, применение интеллектуальных транспортных систем при управлении движением грузовых автомобилей является не только актуальной, но и перспективной темой, способной повлиять на эффективность и безопасность логистических процессов, сократить издержки и улучшить качество обслуживания. Основываясь на современных технологиях и передовом опыте, компании могут значительно улучшить свои бизнес-процессы и обеспечить конкурентные преимущества на рынке.
Объект – процесс управления грузовым транспортом.
Предмет исследования – система интеллектуального управления дорожным движением.
Цель работы – анализ применения интеллектуальных транспортных систем при управлении движением грузовых автомобилей.
Задачи магистерской диссертации:
1.рассмотреть состояние и проблемы развития интеллектуального транспорта и интеллектуальных автомобильных грузоперевозок;
2.проанализировать ИТС в управлении грузовым транспортом в конкретных приложениях;
3.выявить перспективы применения ИТС в управлении грузовыми перевозками.
Научная новизна – Предлагается интеграция Интеллектуальных Транспортных Систем (ИТС) в управлении грузовыми автомобилями. Это требует разработки специализированных алгоритмов и технологических решений, учитывающих особенности грузоперевозок. Построена система мониторинга грузовых автомобильных перевозок на региональных сетевых платформах, способствующая инновационному развитию модели, трансформации и модернизации отрасли грузовых автомобильных перевозок.
Практическая значимость – оптимизация маршрутизации и логистики с использованием ИТС может значительно повысить эффективность грузовых перевозок. Разработка алгоритмов, основанных на данных о дорожной обстановке, погодных условиях, пробках и других параметрах, поможет сократить время доставки грузов и снизить операционные расходы логистических компаний. Также внедрение искусственного интеллекта в управление грузовиками может повысить безопасность и эффективность дорожного движения.
Исходя из проведенного исследования можно сделать следующие выводы.
Прежде всего, следует отметить, что интеллектуальный транспорт представляет собой ключевую составляющую современных транспортных систем, отвечающих требованиям устойчивого развития и решения актуальных проблем городской мобильности. Однако, несмотря на значительные достижения в этой области, еще остается много задач и препятствий, которые необходимо преодолеть.
Следует отметить, что интеллектуальный транспорт играет ключевую роль в обеспечении устойчивого и интегрированного развития транспортных систем в будущем. Реализация его потенциала требует совместных усилий со стороны правительств, бизнеса и общественности, а также постоянного мониторинга и адаптации к изменяющимся условиям и требованиям.
Исследования состояния развития интеллектуального автомобильного грузового транспорта можно отметить, что интеллектуальные технологии играют все более важную роль в транспортной индустрии. Несмотря на значительные преимущества, такие как повышение эффективности перевозок и оптимизация логистики, существуют вызовы, такие как высокие затраты на внедрение и сложности в интеграции различных систем. Тем не менее, интеллектуальный транспорт имеет потенциал для решения существующих проблем и улучшения качества грузовых перевозок.
Анализируя функции и структуру систем аварийного командования и диспетчеризации, мы видим, что они обеспечивают не только мониторинг и управление кризисными ситуациями, но и эффективную коммуникацию, анализ данных и принятие стратегических решений. Кроме того, технологический прогресс в этой области способствует постоянному совершенствованию систем, повышая их надежность и эффективность.
Важно отметить, что успешное функционирование систем аварийного командования и диспетчеризации зависит не только от технических аспектов, но и от подготовки персонала и проведения регулярных тренировок. Только совместные усилия и готовность к действиям в экстренных ситуациях позволяют обеспечить быстрое и эффективное реагирование на вызовы времени.
Таким образом, системы аварийного командования и диспетчеризации играют ключевую роль в обеспечении безопасности и координации действий в условиях чрезвычайных ситуаций, являясь неотъемлемой составляющей современной инфраструктуры безопасности.
Система комплексного информационного обслуживания является неотъемлемым инструментом современного бизнеса, обеспечивая централизованное управление информацией, автоматизацию бизнес-процессов и аналитическую поддержку принятия решений. Её внедрение и развитие способствуют повышению конкурентоспособности и эффективности организации в условиях быстро меняющегося рынка.
Таким образом, системы комплексного информационного обслуживания являются важным инструментом для современных организаций, помогая им оперативно реагировать на изменения во внешней среде и успешно конкурировать на рынке. Внедрение и развитие таких систем становится необходимым шагом для обеспечения эффективного функционирования и дальнейшего развития предприятий в условиях современной информационной экономики.
Внедрение систем сетевой связи в управление грузовым транспортом открывает новые горизонты для логистических компаний. Эти технологии позволяют значительно повысить оперативность, точность и безопасность перевозок, оптимизировать использование ресурсов и снизить затраты. Благодаря GPS-трекингу, телекоммуникационным системам, TMS и FMS, Интернету вещей и блокчейн-технологиям компании могут эффективно управлять своими автопарками и логистическими операциями, обеспечивая высокое качество обслуживания клиентов и устойчивое развитие бизнеса.
В будущем можно ожидать дальнейшего развития и интеграции этих технологий, что будет способствовать еще большей автоматизации и оптимизации процессов в управлении грузовым транспортом. Лидеры рынка уже сегодня инвестируют в инновации, чтобы обеспечить себе лидерство завтра. Поэтому использование систем сетевой связи становится не просто опцией, а необходимым условием для успешного функционирования и роста транспортных компаний в современном мире.
Усиление управления транспортными информационными технологиями и внедрение инновационных профессиональных технологий ведет к созданию более гибкой, устойчивой и конкурентоспособной системы грузовых перевозок. Это позволяет транспортным компаниям эффективно реагировать на изменения рынка, удовлетворять растущие потребности клиентов и достигать долгосрочного успеха в условиях цифровой экономики. Инвестиции в ИТС и инновационные технологии становятся стратегически важным шагом для всех участников рынка, стремящихся к устойчивому развитию и лидерству в отрасли.
Интеллектуальное управление дорожным движением представляет собой важный инструмент для создания устойчивой и инновационной транспортной системы. Дальнейшее развитие этой области требует совместных усилий государственных органов, частного сектора и активного участия общественности. Только благодаря этому сможем достичь целей повышения эффективности, безопасности и устойчивости дорожного движения в наших городах.
1. Алексеев, С. А. Перспективы развития цифровых интеллектуальных технологий в транспортных системах / С. А. Алексеев // EurasiaScience : Сборник статей LIX международной научно-практической конференции, Москва, 15 февраля 2024 года. – Москва: ООО АКТУАЛЬНОСТЬ.РФ, 2024. – С. 267-269. – EDN HJVMEU.
2. Баранов, Л. А. Нечеткая система оценки рисков информационной безопасности интеллектуальных систем водного транспорта / Л. А. Баранов, Н. Д. Иванова, И. Ф. Михалевич // Автоматика на транспорте. – 2024. – Т. 10, № 1. – С. 7-17. – DOI 10.20295/2412-9186-2024-10-01-7-17. – EDN ULCDOD.
3. Бабич, А. Г. .; Немцова, Е. С. .; Бабич, А. А. . Разработка технологии оценки качества подготовки водителей транспортных средств категорий «А» и «В»Повышение безопасности дорожного движения, направленное на сохранение жизни, здоровья и имущества граждан Российской Федерации, является одним из приоритетн. УО 2022, 12, 316-324.
4. Беспилотные автомобили. Состояние рынка, тренды и перспективы развития. Iot.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://iot. ru/transportnaya-telematika/ bespilotnye-avtomobili-sostoyanie-rynkatrendy-i-perspektivy-razvitiya.
5. Байц, О. Н. Интеллектуальные транспортные системы как инструмент повышения точности учета интенсивности движения / О. Н. Байц // Архитектурно-строительный и дорожно-транспортный комплексы: проблемы, перспективы, инновации : Сборник материалов VIII Международной научно-практической конференции, Омск, 23–24 ноября 2023 года. – Омск: Сибирский государственный автомобильно-дорожный университет (СибАДИ), 2023. – С. 206-209. – EDN EYNRKN.
6. Донсков, Е. А. репутационно-доверительные модели для интеллектуальных транспортных систем на основе блокчейна / Е. А. Донсков, И. В. Котенко // Информационная безопасность регионов России (ИБРР-2023) : XIII Санкт-Петербургская межрегиональная конференция. Материалы конференции, Санкт-Петербург, 25–27 октября 2023 года. – Санкт-Петербург: Санкт-Петербургское Общество информатики, вычислительной техники, систем связи и управления, 2023. – С. 77-78. – EDN IWBJYN.
7. Диагностика – составная часть цифровой железной дороги [Электронный ресурс] / URL: http://eav.ru/ publ1.php?publid=2019-08a07
8. Демьянчук, С. В. Современные технологии и интеллектуальные системы в управлении эксплуатацией автотранспорта / С. В. Демьянчук // Транспортное дело России. – 2024. – № 1. – С. 245-248. – EDN UBVZRH
9. Долгий, А.И. Облачные технологии для ответственных систем железнодорожного транспорта / А.И. Долгий, Е.Н. Розенберг, А.В. Озеров. – Текст: непосредственный // Железнодорожный транспорт: Ежемесячный научно-теоретический технико-экономический журнал. – 2023. – No 11.
10. Дремлюга Р. И., Крипакова А. В., Яковенко А. А. Регулирование тестирования и использования беспилотного автотранспорта: опыт США // Журнал зарубежного законодательства и сравнительного правоведения, 2020, 3(82), 68-85.
11. Журавлев, А. О развитии стандартизации в сфере интеллектуальных транспортных систем / А. Журавлев // Автомобильные дороги. – 2024. – № 3(1108). – С. 4. – EDN MHJUHP.
12. Желенкова, М. Б. Анализ уязвимостей в интеллектуальных системах на транспорте / М. Б. Желенкова // Цифровые технологии и решения в сфере транспорта и образования : материалы II Национальной научно-практической конференции, Москва, 07 декабря 2023 года. – Москва: Российский университет транспорта, Белый ветер, 2023. – С. 49-56. – EDN QSEFYU.
13. Ильичева, В. В. Информационная система автоматизации управления процессом экипировки транспортного средства с применением интеллектуальных технологий / В. В. Ильичева, В. В. Светличный // Информатизация и связь. – 2024. – № 3. – С. 69-78. – DOI 10.34219/2078-8320-2024-15-3-69-78. – EDN AVJOLO.
14. Искусственный интеллект. Интеллектуальные транспортные системы : Международная научно-техническая конференция, Брест, 25–28 мая 2016 года. – Брест: БрГТУ, 2016. – 220 с. – ISBN 978-985-493-371-9. – EDN WICREG.
15. Крегель Д.А. Роль транспортной отрасли в инновационном развитии экономики // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Экономика. – 2018. – No 1. – c. 6-13. – doi: 10.18384/2310-6646-20181-6-13 .
16. Казанская Л.Ф., Савицкая Н.В., Камзол П.П. Перспективы развития беспилотного транспорта в России // Бюллетень результатов научных исследований. – 2018. – No 2. – c. 18-28.
17. Каплунов Д.Р., Рыльникова М.В. Развитие научнометодических основ устойчивости функционирования горнотехнических систем в условиях внедрения нового технологического уклада. Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. 2020;(4):24-39.
18. Комплексные системы диагностирования грузового подвижного состава / А.Е. Хатламаджиян, В.В. Шаповалов, В.В. Кудюкин [и др.] // Труды АО «НИИАС»: Сборник статей. Москва: Типография АО «Т 8 Издательские Технологии», 2021. С. 108-117.
19. Каплунов Д.Р., Рыльникова М.В. Развитие научно- методических основ устойчивости функционирования горнотехнических систем в условиях внедрения нового технологического уклада. Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. 2020;(4):24-39.
20. Котенкова, И. Н. Повышение безопасности движения пешеходов посредством интеллектуальных транспортных систем / И. Н. Котенкова, Д. А. Филько // Модернизация и научные исследования в транспортном комплексе. – 2023. – Т. 1. – С. 138-141. – EDN DUOQSI.
21. Классификация физических объектов интеллектуальных транспортных систем / И. Е. Агуреев, А. В. Ахромешин, В. А. Пышный, Ю. В. Федюкин // Актуальные вопросы организации автомобильных перевозок, безопасности движения и эксплуатации транспортных средств : Сборник научных трудов по материалам XVIII Международной научно-технической конференции, Саратов, 14 апреля 2023 года. – Саратов: Саратовский государственный технический университет им. Гагарина Ю.А., 2023. – С. 37-41. – EDN WJNEXY.
22. Козин, М. Н. Влияние развития интеллектуальных транспортных систем на обеспечение военно экономической эффективности материального обеспечения войск (сил) / М. Н. Козин, А. Б. Федотов // Актуальные проблемы военно-научных исследований. – 2024. – № 1(29). – С. 19-29. – EDN TQVQEE.
23. Михеева, Т. И. Выбор наилучшей архитектуры свёрточной нейронных сетей для обнаружения объектов на видеопотоке на интерактивной карте в интеллектуальной транспортной геоинформационной системе «ITSGIS» / Т. И. Михеева, Н. М. Клепиков // Информационные системы и технологии (ИСТ 2023) : Труды научно-технической конференции с международным участием, Самара, 19–21 июня 2023 года. – Самара: Самарский научный центр РАН, 2023. – С. 267-274. – EDN ZWNOCI.
24. Мертвищев, Г. А. Интеллектуальные транспортные системы / Г. А. Мертвищев, Н. М. Латышенок // Научно-исследовательские решения высшей школы : Материалы студенческой научной конференции, 26 декабря 2023 года
25. Немецкая компания «Телефоника» приобрела решение Cisco для раcширения сети VoIP, передачи голоса по широкополосным каналам и конвергенции фиксированной и мобильной связи [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.cisco.com/global/RU/news/ releases/0623.shtml.
26. Озеров, А. В. Предиктивная аналитика с использованием Data Science на железнодорожном транспорте / А. В. Озеров, А. М. Ольшанский, А. П. Куроптева // Наука и технологии железных дорог. – 2020. – Т. 4, No 4(16). – С. 63-76.
27. Проскурякова, Е. А. Управление проектами государственно-частного партнёрства в интеллектуальной транспортной системе города / Е. А. Проскурякова, Я. А. Сатин // Транспортное дело России. – 2024. – № 1. – С. 103-105. – EDN FEMJZL.
28. Развитие архитектуры интеллектуальных транспортных систем / Е. О. Андреев, С. В. Жанказиев, В. В. Зырянов, А. С. Павлов // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. – 2024. – Т. 18, № 1. – С. 38-43. – DOI 10.36724/2072-8735-2024-18-1-38-43. – EDN HNTJMK.
29. Рязань, 26 декабря 2023 года. – Рязань: Рязанский государственный агротехнологический университет, 2023. – С. 321-322. – EDN JVYQOS.
30. Солонин, В. Крупнейшие NGN проекты в России: связисты осторожничают [Электронный ресурс] / В. Солонин. — Режим доступа: http://www.cnews.ru/reviews/free/ip2005/articles/ngn. shtml.
31. Солодкий, А. И. Цифровая трансформация транспортной отрасли Российской Федерации. Перспективы развития / А. И. Солодкий, С. С. Евтюков, Н. В. Черных // Вестник Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ). – 2024. – № 1(76). – С. 91-99. – EDN DXSECG.
32. Станкевич, Л. А. Интеллектуальные системы и технологии : Учебник и практикум / Л. А. Станкевич. – 2-е изд., пер. и доп. – Москва : Издательство Юрайт, 2024. – 495 с. – (Высшее образование). – ISBN 978-5-534-16238-7. – EDN BJTIPO.
33. Сфера интеллектуальных транспортных систем пополняется актуальной нормативной базой // Автомобильные дороги. – 2024. – № 3(1108). – С. 28-29. – EDN EOBJBI.
34. Сидорюк, А., Антонова, Д. Роль потребительских цифровых платформ и экосистем в российской экономике / Цифровые платформы меняют привычную структуру на рынках присутствия- 2022. - С.8.
35. Торобеков, Б. Т. Концептуальные основы развития интеллектуальных транспортных систем / Б. Т. Торобеков // Научные исследования в Кыргызской Республике. – 2022. – № 3. – С. 113-125. – EDN XEIPXK.
36. Темкин И.О., Клебанов Д.А., Дерябин СА., Конов И.С. Метод определения состояния технологических дорог карьера при управлении взаимодействием роботизированных элементов горно- транспортного комплекса. Горный журнал. 2018;(1):78-82. https:// doi.org/10.17580/gzh.2018.01.14
37. Трегубов В.Н., Славнецкова Л.В. Моделирование инновационных процессов на транспорте // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. – 2020. – No 1. – c. 29-37. – doi: 10.18500/1994-2540-2020-20-1-29-37.
38. Улично-дорожные сети городов на интерактивной электронной карте интеллектуальной транспортной геоинформационной системы / Т. И. Михеева, Е. В. Чекина, С. В. Михеев, А. И. Чугунов // Информационные системы и технологии (ИСТ 2023) : Труды научно-технической конференции с международным участием, Самара, 19–21 июня 2023 года. – Самара: Самарский научный центр РАН, 2023. – С. 257-262. – EDN RIGANE.
39. Фэн, К. Сравнительный анализ моделей глубокого обучения для определения усталости водителей по видео их лиц в интеллектуальных транспортных системах / К. Фэн, А. Г. Афанасьев, М. В. Бурмистрова // Искусственный интеллект в автоматизированных системах управления и обработки данных : Сборник статей II Всероссийской научной конференции. В пяти томах, Москва, 27–28 апреля 2023 года. – Москва: КДУ, Добросвет, 2023. – С. 354-358. – EDN KBUUTB.
40. Федоров В. А. Научный подход к проблеме развития систем городского пассажирского транспорта // Молодой ученый. 2014. No 8 (67). С. 624-628.
41. Хайсаров А.З. Инновации в транспортной отрасли, их экономическая сущность и значение // Вопросы науки. – 2019. – No 30(79). – c. 24-30.
42. Шевченко, Н. И. О проблемах развития интеллектуальных транспортных систем / Н. И. Шевченко, В. В. Дохненко // Студенческий научный форум 2024 : Материалы международной студенческой научной конференции, Москва, 15 октября 2023 года – 15 2024 года. – Москва: ЕВРОАЗИАТСКАЯ НАУЧНО-ПРОМЫШЛЕННАЯ ПАЛАТА, 2024. – С. 101-102. – EDN VBEXQC
43. Шарко, А. В. Автоматизация организации работ повысит эффективность / А. В. Шарко // Автоматика, связь, информатика. 2022. No 2. С. 34-38.
44. MacDonald D., Gerrard P., Astorino C., Hess J., Rushworth A., Peterson M. BCGX / Converging Forces: The Next Frontier in Experience Design, February 2024 – P.7.
45. Knupfer S.M., Shannon P. Global Infrastructure initiative / Voices on Infrastructure, Advancing urban transport infrastructure, July 2019 – P.6.
46. Chechulin D. Mohr D., Pokotilo V., Woetzel J. Travel, Logistics & Infrastructure Practice / Building a transport system that works: Five insights from our 25-city report, July 2021. P.5.
47. How GPS System Works? URL: https://www.elprocus.com/how-gps-systemworks/
48. Recommendation ITU-T Y.100. General overview of the Global Information Infrastructure standards development.
49. Recommendation ITU-T Y.110. Global Information Infrastructure principles and framework architecture.
50. Telecom Italia внедряет крупнейшую в Европе сеть VoIP c Cisco и Italtel [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www. obilecomm. ru/view.php?news=954.
51. China Satellite Communications Corporation (China Satcom) [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www/world2006. hk/en/doc/ChinaSatcom.pdf.
52. СМАРТС и «АМТ-Груп» испытали пилотную сеть следующего поколения NGN [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www/cnews.ru/news/line/index.shtml?2005/08/ 10/184616;
53. Quan, X. A Platform for Fault Diagnosis of High-Speed Train based on Big Data [Text] / Xu Q., Zhang P., Liu W., Liu Q., Liu C., Wang L., Toprac A., Qin S. J. // IFAC PapersOnLine. – 2018. – pp. 309-314.
54. Kim M., Moon J., Kim J. Analysis of Korean Road Traffic Regulations to Establish Legal Layer for Evaluating Safety of Autonomous Driving. In: KSCE Journal of Civil Engineering, 2022. URL: https://doi. org/10.1007/s12205-022-1885-4.