http://www.ras.ru/digest/showdnews.aspx?id=2a9ec52e-a5d0-467b-a791-5b2dfb3de188&print=1© 2024 Российская академия наук
Сейчас большая часть светофоров работает на базе релейных переключателей. Самая простейшая схема — это равномерная раздача. Условно —30 секунд зелёный, 30 — красный. Также в Новосибирске есть Центр управления дорожным движением, и некоторые перекрёстки подключены к нему. Специалисты могут корректировать расписание работы светофоров в зависимости от времени, менять длительность сигнала и за счёт этого пытаться оптимизировать управление трафиком. Однако здесь имеется ряд проблем. Одна из них состоит в том, что эта система недостаточно гибкая. Люди составляют расписание, опираясь на предыдущий опыт (статистика, в какие часы сколько автомобилей бывает на данном участке), но жизнь вносит свои коррективы. Изначально система исходит из такой гипотезы, что на красный машины стоят, а на зеленый — едут. Однако в реальности водители могут самовольно нарушать правила (например, когда на переходе нет пешеходов и автомобилей на другом направлении), или регулировщик, чтобы разгрузить поток, действует вопреки показаниям светофора, по отношению к которым сигналы его жезла приоритетны. Либо в плане заложена одна пропускная способность дороги, но за счёт того, что водители паркуются вдоль проезжей полосы, в реальности она оказывается гораздо меньше. В результате возникают различные затруднения, при которых меры, призванные улучшить дорожно-транспортную ситуацию, только её ухудшают.
Учёные из Института систем информатики им. А. П. Ершова СО РАН нашли способ, позволяющий решать эту проблему с помощью искусственного интеллекта. Они разработали многоагентную систему дорожного движения, умеющую подстраиваться под окружающую среду. В качестве «умных» устройств здесь — снабжённые специальными датчиками светофоры, которые активно ведут коммуникацию друг с другом и самостоятельно регулируют ситуацию. «Обычно подобные системы ориентируются в первую очередь на интенсивность движения трафика. Мы же помимо этого фиксируем и время ожидания машин, — рассказывает кандидат технических наук Кирилл Сергеевич Чиркунов. С одной стороны, наша разработка решает задачу снижения времени задержки на светофорах среднестатистического водителя, с другой — она не даёт образоваться пробке. Например, бывает, что есть хорошая проходимость по одному направлению, в то время как все другие (которые в этот момент более нагружены) просто стоят. Система, во-первых, периодически пропускает машины, когда видит, что они накопились, а во-вторых, она каждый раз подстраивается. Если водитель начинает ждать на перекрестке достаточно долго, его «значимость» повышается с каждой секундой. Получается, чем дольше он стоит, тем больше вероятность, что в итоге это направление станет приоритетным. Мы поставили эксперименты по сравнению нашей системы с релейной. Получается, что если не учитывать пешеходные переходы, среднее время ожидания на перекрёстке снижается в 2, а при неблагоприятных случаях — 1,5 раза».
За счёт того, что светофоры активно друг с другом взаимодействуют и обмениваются информацией о характере дорожного трафика, созданная новосибирскими учёными разработка позволяет строить прогнозы для городской сети перекрестков на ближайшие 10-20 минут. Она может моделировать изменения трафика, на несколько шагов предсказывать ситуацию и обучаться, а также способна быстро реагировать на неожиданности. «Если дорожная ситуация резко меняется (например, произошло ДТП), и прогноз существенно отличается от реальности, то все обязательства сбрасываются и тут же строится «расклад» на новые. То есть, система непрерывно строит прогноз, раздаёт «команды» светофорам, если необходимо, меняет их после получения обратной связи. Благодаря этому она действительно способна приспосабливаться к условиям окружающей среды», — утверждает Кирилл Сергеевич.
Однако он оговаривается, что самые эффективные методы для борьбы с пробками — это строительство новых развязок, мостов, трасс, расширение пропускной способности дорог по загруженным направлениям. «Интеллектуальные системы управления светофорами дают ощутимый эффект только в зонах с высокой плотностью перекрестков на единицу площади, и то, при условии, что загруженные направления движения часто меняются. Иногда этот процесс носит непредсказуемый характер», — отмечает учёный.
На сегодняшний день уже разработаны алгоритмы и модельная часть. Сейчас необходимо делать инженерную и аппаратную, что является достаточно затратным проектом, для реализации которого необходимы большие инвестиции. Например, нужны светофоры, контроллеры, устройства, исполняющие роль автомобилей для моделирования движения трафика. «Здесь встаёт вопрос безопасности: не приведёт ли система к глобальному транспортному коллапсу? Если машины начинают двигаться по кругу, может сложиться ситуация по типу «змея кусает свой хвост», когда первый автомобиль встречается с последним, и в программе происходит сбой. Как показали модельные эксперименты, наша система с этим справляется, но нужно анализировать более детальные конфигурации, и желательно пробовать это уже на практике», — считает Кирилл Сергеевич. Также придётся учитывать и другие факторы несовершенной реальности. Например, случаи, когда по каким-либо причинам отдельные светофоры выходят из строя.
«Во-первых, нужны деньги для того, чтобы реализовать уже имеющееся. Аналогичные системы существуют (особенно распространены они в США и Сингапуре), но такого комплексного решения еще не было, — говорит учёный. — Второе направление — это дальнейшее усовершенствование разработки. По разным прогнозам, многие автогиганты планируют переход к интеллектуальной дорожной инфраструктуре в течение ближайших 10-50 лет». От обычной она будет отличаться тем, что каждый элемент в ней станет «умным», вступающим в коммуникацию объектом. Например, дорога активно включится во взаимодействие с участниками движения и будет сообщать им такие параметры, как температура полотна, наличие льда, воды, припаркованных машин. Сами автомобили будут предоставлять информацию, о том, куда поедут (это позволит скорректировать их перемещение так, чтобы они как можно быстрее достигли нужной точки). Также появятся специальные интеллектуальные знаки (в том числе — разметка полосы), которые будут подсказывать, где и как лучше проехать. Все эти элементы будут действовать сообща и за счёт этого регулировать ситуацию на дорогах, способствуя не только улучшению скорости передвижения, но и безопасности.
Например, машина едет вдоль зелёных насаждений. Ей наперерез бежит ребёнок, но водитель не видит его из-за деревьев. Однако другой автомобиль, который идёт по встречной полосе, фиксирует это движение и передаёт сигнал первому, в результате чего удаётся избежать аварии. Разумеется, на сегодняшний день такая инфраструктура является хоть обозримым, но будущим, в то время как системы «интеллектуальных» светофоров уже начали внедрять в развитых странах. Возможно, они появятся и в Новосибирске. «Мы показывали наш проект в соответствующих департаментах, — рассказывает Кирилл Чиркунов. — В ближайшем будущем мэрия его реализацию не рассматривает (сейчас на это нет денег — строительство мостов, сокращение бюджета и прочее), но на среднесрочную перспективу ей это интересно».