Количество автомобилей растет, транспортные потоки становятся интенсивнее. Чтобы разруливать проблемы на дорогах, математики строят сложные теоретические модели, инженеры — беспилотные автомобили, а городские власти — новые развязки и парковки. Руководитель лаборатории интеллектуальных транспортных систем Университета Иннополис Ярослав Холодов рассказал «Хайтеку», как рассчитать загруженность трассы, не отслеживая поведение каждого водителя, зачем автомобилям открытая программная платформа и почему беспилотники — это общественный транспорт.
О дорогах
— В чем отличие вашего метода математического моделирования транспортных потоков от других подходов?
— Он позволяет моделировать весь транспортный поток как специальную жидкость или газ. Это макроскопический подход, при котором мы используем усреднённые параметры транспортного потока: скорость, интенсивность, плотность. При этом объём вычислений существенно ниже и производить его на компьютере можно значительно быстрее, чем при микроскопическом подходе. Последний учитывает поведение каждого водителя, но при критической плотности транспортного потока действия отдельных водителей на ситуацию не влияют и оценивать их бессмысленно.
— Многие страны и большие города стремятся ограничить пользование автомобилями — делают упор на платные парковки, велосипеды. Как это соотносится с темой моделирования транспортных потоков?
— Это всё можно включить в математическую модель. Например, задача оптимизации урбанистического пространства — где и сколько нужно парковок, где проложить велосипедную дорожку, где построить новую дорожную развязку — это та же задача многокритериальной оптимизации. Более того: специалисты рассчитывают матрицу корреспонденции — строят на карте городской транспортной сети маршруты и определяют количество людей, которые по ним проезжают в течение дня из одной точки в другую. Зная распределение этих транспортных потоков, можно понять, где узкое место, а где ситуация приближается к критической.
— А развитие общественного транспорта?
— Общественный транспорт — замечательный вариант. Но эта часть городского планирования тесно связана с экономикой: чтобы пользователь пересел на общественный транспорт, его должна устраивать цена, время в пути и уровень комфорта. Можно поднять цену на парковочные места — тогда перед поездкой, допустим, в центр, человек задумается, а стоит ли оно того, и будет внимательнее рассматривать возможности общественного транспорта.
Лучший пример этому — Япония, отличающаяся высокой урбанизацией. С личным транспортом японцы борются экономически — практически все крупные дороги платные и очень активно развивается общественный транспорт. Поэтому люди предпочитают пользоваться общественным транспортом до такой степени, что пассажирам в крупных городах порой может быть некомфортно.
— Один из проектов, в котором вы участвовали, — адаптивное управление светофорами. В чем его идея?
— Идея простая: управлять транспортным потоком так, чтобы он не превышал предельную пропускную способность дороги. Чтобы справиться с дорожной ситуацией на трудных участках, делать прогноз с учетом потенциальных ДТП, нужна информация о загрузке дорог, — для этого необходимы специальные детекторы транспорта (они работают также, как камеры ГИБДД). Мы опробовали метод в Москве, Казани и Туле; главный успех для меня как учёного в том, что все использованные мною алгоритмы и подходы доказали свою эффективность. Движение на Московской кольцевой автодороге можно оптимизировать так, чтобы скорость на ней не падала ниже 60 км/ч. К сожалению, не удалось наладить контакт с людьми, отвечающими за поддержку и обслуживание системы управления светофорной сигнализацией (в Москве это Центр организации дорожного движения).
— В одной из ваших работ вы сравниваете прогноз транспортных потоков с прогнозом погоды на неделю вперед — это можно сделать не всегда точно. Почему в условиях, когда у человечества есть огромное количество данных (например GPS) и мощностей, чтобы обрабатывать эти данные, мы пока не научились контролировать потоки автомобилей?.. продолжение
https://hightech.fm/2018/05/11/intervie ... v-kholodov