Во всех крупных городах мира для регулирования движения давно используются высокие технологии: умные дорожные знаки, метеостанции, сложные математические модели, которые могут проанализировать огромное количество данных о передвижениях горожан. Подобную умную систему городские власти обещали создать и в Москве ещё несколько лет назад.
С 2012 по 2016 годы на эти цели обещают потратить 25 миллиардов рублей. Но это только прямые траты, а есть и другие, предусмотренные различными программами правительства Москвы. В 2011 году власти заключили контракт с компанией «Ситроникс», которая стала генеральным подрядчиком по созданию интеллектуальной транспортной системы (ИТС). Тогда чиновники говорили, что запустят её в 2013 году. Но до сих пор работа ещё не закончена. Создание системы ведётся в двух направлениях: разработка собственно ИТС и математической модели транспортной системы московской агломерации.
Что такое ИТС
В интеллектуальной транспортной системе есть несколько составляющих: это то оборудование, которое устанавливается по городу (светофоры, камеры наблюдения, умные знаки, информационное табло и даже мобильные метеостанции), и многоуровневая система управления этими объектами. Некоторые представляют, что ИТС — это набор высокотехнологичных примочек, расставленных по городу. Это не совсем так. Обычные светофоры могут создавать огромные пробки на дорогах, а могут, наоборот, помогать их избегать — всё зависит от того, как их настроить и как ими управлять.
4 основных уровня ИТС:
На самом нижнем уровне — периферийное оборудование: светофоры, информационные табло, умные знаки, городские парковки и так далее.
Каждой из этих подсистем управляет особая программа.
Всё это подключено к шине. Шина, в свою очередь, подключена к следующему уровню программного обеспечения, которое получает данные с метеостанции, анализирует, отправляет данные в другую точку: изменить знак, увеличить цикл работы светофора.
Общее программное обеспечение, которым управляют диспетчеры. Они получают данные о том, что что-то где-то произошло (авария, затор), и действуют по чёткой инструкции: убедиться, что действительно произошёл сбой, вызвать одних, позвонить другим, сообщить руководителю, позвать полицию, пожарных, скорую и так далее.
Светофоры
1700 светофоров должно управляться «умной» системой
Сами по себе светофоры трудно назвать инновационным оборудованием. Зато за последнее время серьёзно изменилась система управления. Каждым светофором управляют контроллеры, в которых заложен цикл работы — сколько секунд будет гореть каждый свет. Эти контроллеры можно объединить в цепь и координировать работу светофоров в рамках целого шоссе, например создавать «зелёную волну», когда машина, которая едет с определённой скоростью, будет всё время попадать на зелёный свет.
Также можно отстроить слаженную работу светофоров в рамках целого района. Если установить детекторы, которые будут передавать информацию о том, где машины скапливаются, с какой интенсивностью едут, то можно автоматически управлять перекрёстками.
Как было:
Самое интересное, что в советское время существовали зачатки ИТС. Было разработано даже собственное программное обеспечение для управления светофорами — система «Старт». Она, собственно, управляла московскими дорогами до последнего времени. Проблема в том, что каждый перекрёсток надо было отстраивать отдельно, а с появлением каждого нового светофора на этой улице — перенастраивать. В советское время этому уделяли очень большое внимание, но в 90-х годах всё изменилось. Ставился светофор — режим как-то настраивался, ставился другой — предыдущий не перенастраивался, поэтому получался хаос. В итоге система, которая существовала до последнего времени, была хуже той, что в 80-х: один светофор зелёный, вы проехали 200 метров, упёрлись в красный, стоите минуту, опять загорается зелёный, пачка автомобилей проехала, упёрлась в третий светофор и так далее.
Как будет:
С советских времён, конечно, многое изменилось. Сейчас не нужно настраивать каждый светофор — настраивается целиком проспект, или целый район, или целый город. Все контроллеры друг с другом связаны, есть центральный управляющий программный комплекс, в котором настраивается режим работы всей улицы. Режимов при этом может быть много, в зависимости от времени суток, дня недели, праздник — не праздник, спецпроезды, мероприятия. Из-за наличия детекторов (в зависимости от увеличения плотности, уменьшения скорости) режим координации автоматически меняется. Это то, что мы настраиваем сейчас.
Умные знаки
Ещё одна составляющая ИТС — управляемые дорожные знаки, которые изменяют показатели в зависимости от разных условий.
Как было:
Основная проблема скопления машин на магистралях заключается в чём? Возьмём, например, Ленинградское шоссе. За городом — три полосы, едущие со скоростью 90−100 км/час. Этот поток на большой скорости въезжает в населённый пункт и начинает притормаживать, потому что в городе ограничения. А при этом ещё и реконструкция, то есть дорога сужается. И вся толпа со скоростью 80 км/час упирается в бутылочное горлышко. Чтобы растягивать поток, используется технология управляемых знаков. При этом поток замедляется и по другим причинам: карманы, заезды, припаркованные машины, светофоры.
Как будет:
В зависимости от потока на знаках изменяется значение скорости, с которой можно ехать. То есть если мы знаем, что Ленинградка в городе сильно загружена, то мы за несколько километров до Москвы разрешаем ехать не 90 км/ч, а лишь 60 км/ч. Управляемыми могут быть не только знаки ограничения скорости. Бывают предупреждающие знаки, если какая-то опасность, изменение погодных условий. В Финляндии почти все трассы оборудованы управляемыми знаками: они могут напрямую подключаться к метеостанциям и в зависимости от дождя, снега, тумана изменять скорость потока. Так устроена, например, трасса Петербург — Хельсинки.
Приоритет общественного транспорта
7800 автобусов, троллейбусов, трамваев должно быть оснащено системой ГЛОНАСС
ИТС также даёт возможность предоставить приоритет общественному транспорту перед частным — это должно стать ещё одним стимулом к тому, чтобы горожане активнее на него пересаживались. Мы ещё не определились, как эта система будет работать для автобусов, но точно знаем, как для трамваев.
8 500 камер видеофиксации нарушений ПДД должно быть установлено в Москве к 2013 году
В рельсы закладывается специальный детектор, и на контактную сеть сверху вешается ещё один, метров за 150 до перекрёстка. Когда трамвай проезжает этот детектор, для него загорается зелёный свет, как бы ни работал перекрёсток. Что делать, если на другом перекрёстке едет автобус или другой трамвай? Будет выстраиваться система приоритетов: что главнее — трамвай, идущий по этому проспекту, или автобус, пересекающий его.
С автобусами несколько сложнее. Сейчас рассматривается несколько способов приоритета. Во-первых, приоритет можно обеспечить с помощью систем GPS- ГЛОНАСС. Сейчас уже многие автобусы ими оборудованы, и мы знаем, где каждый из них находится, и можем переключать под них светофоры. Но ГЛОНАСС даёт очень большую погрешность, плюс-минус 30 метров. Для каких-то целей это не важно, но на перекрёстках система может давать серьёзные сбои.
Есть способ видеодетектирования номеров. На светофоре установлена камера, которая считывает номера машин и определяет автобусы. Есть идея ставить на автобусы feed-метки — например, пассивные: на светофоре ставится антенна, автобус проезжает — срабатывает система. Или активные метки, которая сама посылает сигнал на считыватель. Но мы живём в XXI веке — считать код, отправляемый с метки автобуса, тем более что он отправляется не единожды, а едет и фонит постоянно, сейчас проще простого. У нас потом полгорода будет с этими метками ездить, изображая из себя автобус.
Система информирования
Вообще, предупреждён — значит вооружён, и мы будем делать упор на дорожное информирование. И это не только информационные табло. Мы разрабатываем очень большой проект, связанный с RDS-вещанием. В Европе это практически повсеместно, а в России пока нет. На частоте радиостанции на навигационные устройства транслируется вся дорожная обстановка. По сути это будет навигатор. Он будет предоставлять информацию, как мы привыкли видеть на «Яндекс.Пробках»: заторы, интенсивность движения, ДТП и так далее. Уже сейчас у работников Департамента транспорта есть приложение, которое показывает актуальную информацию о дорожной ситуации.
Но мы понимаем, что точность информации зависит от выборки, и тот же «Яндекс» берёт данные от определённого количества людей. Мы будем брать информацию со всех трёх сотовых операторов — треки перемещения каждого, у кого есть мобильный, то есть практически со всех жителей Москвы. Информация будет, конечно, обезличена: нам не нужно знать, как двигается конкретный человек. Мы будем использовать данные инфраструктуры — такси, автобусов. То есть все, которые сможем получить.
Туда же будет наноситься информация о стройках, авариях, данные ГИБДД. Этот навигатор сможет строить маршруты в зависимости от загруженности дорог, погодных условий, информации об инцидентах. Динамическая система будет анализировать это и определять, как лучше всего объехать. Это будут, по сути, привычные дорожные сервисы, только с информацией гораздо более полной и точной, основанной на математической модели, которая строится в Москве.
то такое математическая модель
Математическая модель транспортной системы Москвы и области представляет собой огромную базу данных о городе, наложенную на геоплатформу. Там собираются данные о количество домов, жителей, рабочих мест и другие показатели в каждом районе. Анализируя их, модель сможет дать картину перемещения транспортных средств и потоков людей во всём городе, а также спрогнозировать изменения в транспортной обстановке при строительстве нового объекта или, например, при перекрытии дороги.
Статический вариант
Статическая модель прогнозирует ситуацию на долгосрочный период при теоретическом изменении какой-то ситуации. Например, что будет, если построить здесь мост, что будет, если проложить ветки метро, что будет, если построить дорогу — как изменится движение на прилегающих улицах, как это повлияет на загруженность общественного транспорта и так далее. Статическая модель Москвы уже действует, многие решения в городе сейчас принимаются также на основе наших вычислений. Из последних задач, например, оценить эффективность расширения тротуара рядом с метро «Баррикадная». Или вот сужение проезжей части на Рождественке — как изменилась нагрузка, сколько машин в день теперь там проезжает.
Мы решаем вопросы, связанные с размещением парковок в Москве: сколько нужно их в каждом районе, где лучше размещать. Мы решаем задачи по просьбе других департаментов, например градостроительного. Вот сейчас рассматривается проект создания международного финансового центра в Архангельском. Приходит инвестор, предлагает проект — его согласуют в разных инстанциях и отправляют нам, чтобы мы просчитали, как изменится дорожная обстановка в районе, если центр будет построен.
Есть методики расчёта социально-экономической эффективности. Ведь время — это тоже деньги. Вот ты сидишь на работе и производишь ценность, но, пока ты доберёшься до рабочего места, ты потратишь столько же, сколько заработаешь — это неэффективно.
Динамический вариант
Динамическая модель прогнозирует ситуацию в онлайн-режиме: происходит ДТП — мы можем посмотреть, как изменится ситуация в ближайшие 5−10−20 минут. У нас есть самые подробные данные о передвижениях москвичей, у нас есть передовое программное обеспечение, которое позволяет делать точные прогнозы. Эта функция пока не работает в полноценном режиме, она только настраивается. Есть пилотный проект для одного из районов.
Именно на основе динамической модели и будет действовать наш навигатор. Он должен появиться к концу 2013 года. В идеале он будет работать так: выходит человек из дома, ему надо попасть из пункта А в пункт Б — он забивает две эти точки в систему, и она ему предлагает несколько способов туда добраться: на машине, на метро, на электричке, и всё это с расчётом по цене.
Как собираются данные
повысится на 15% пропускная способность улиц с помощью ИТС
Какие-то исходные данные мы можем запрашивать у органов власти: например, департамент земельных ресурсов даёт информацию об использовании земли, о том, где какие объекты находятся; департамент транспорта даёт информацию о маршрутах; департамент здравоохранения — о больницах и о том, сколько людей их посещают. Какие-то данные мы собираем в ходе социологических исследований: например, информацию о том, как люди пользуются общественным транспортом. Поэтому, когда вам звонят по телефону с каким-то социологическим опросом, не надо вешать трубку.
снизятся на 25% задержки транспорта
В общем, необходимость исходных данных определяется в зависимости от задач, которые перед нами стоят. Вот сейчас мы просчитываем парковочные места, соответственно, нам надо знать количество жителей в районе, количество рабочих мест, чтобы понимать, сколько район в течение дня притягивает людей, сколько из них пользуется общественным транспортом, сколько — личным.
быстрее на 15% должны добираться люди до места назначения
Конечно, нельзя просто спросить у нескольких тысяч человек, как они добираются до работы, и экстраполировать эти данные на всю Москву. Задаётся множество вопросов: где ближайшая остановка, сколько в семье велосипедов, сколько машин и так далее. Это позволяет определить закономерности того, как люди пользуются транспортом. Дальше с помощью специальных математических моделей — с учётом того, какое в Москве есть транспортное предложение: какие маршруты, какие способы добраться из точки А в точку Б, — и определяются расчётные коэффициенты.
Какие-то данные мы собираем сами, для определения других показателей заказываем исследования. Недавно, скажем, встал вопрос о дачниках. Понятно, что в летний сезон каждую пятницу все едут за город, а в воскресенье вечером — в город. Но куда они едут, сколько в какой район, было непонятно. Такие данные оказались в Союзе садоводов — теперь у нас есть актуальная информация.
