УДК 004

Анализ технологий «умного» транспорта как части экосистемы «умный город» в г. Нижнем Новгороде

Гоголин Александр Федорович – магистрант кафедры информатики и информационных технологий Нижегородского института управления — филиала Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации.

Аннотация: В статье проводится анализ технологий «умного» транспорта как части экосистемы «умный город» в г. Нижнем Новгороде. Рассматриваются понятие и сущность концепции «умного города», отмечается, что «умный город» является самостоятельной экосистемой и частью экосистемы городского хозяйства. Выявляются ключевые проблемы управления городом. Приводятся результаты внедрения технологий «умного» транспорта. Рассматриваются основные технологии интеллектуальных транспортных систем.

Ключевые слова: «умный город», экосистема, интеллектуальные транспортные систем, управление транспортными потоками, технологии.

В условиях цифровой экономики в число ключевых элементов развития среды жизни человека входят процессы цифровизации городского пространства [1]. Усиление цифровизации экономики и социума позволяет повысить качество жизни населения за счет использования как традиционных, так и инновационных факторов экономического развития. Перспективным направлением цифрового развития городского пространства является создание экосистемы «умного города», обеспечивающей управление и повышение безопасности всех систем города с использованием современных технологий. Согласно рейтингу IQ российских городов, в 2021 г. самыми «умными» среди городов-миллионников стали Москва, Санкт-Петербург и Нижний Новгород [2]. Города оценивались по ряду показателей, включающих городское управление, инновации для городской среды, инфраструктуру сетей связи, «умный» городской транспорт и другие. Одним из ключевых направлений повышения качества жизни городского населения являются интеллектуальные транспортные системы (далее – ИТС), что обуславливает актуальность исследования их места в экосистеме «умного города» и особенностей.

Целью работы является изучение технологий «умного» транспорта как части экосистемы «умный город» в Нижнем Новгороде. Для ее достижения были использованы аналитический, синтетический, индуктивный и дедуктивный методы обработки тематических исследований, научных публикаций и релевантных литературных источников.

«Умным» считается город, внедряющий и применяющий совокупность передовых инженерных и цифровых организационных мероприятий и решений, которые нацелены на достижение максимальной результативности управления ресурсами и предоставления услуг для формирования на городской территории устойчивых благоприятных условий для пребывания, проживания и деловой активности населения [3]. Можно выделить три основных направления в концепции «умного города»:

экономическое – повышение качества жизни населения и удовлетворение его потребностей;
социальное – обеспечение безопасной жизни людей;
экологическое – обоснованное использование природных ресурсов, эффективное воздействие на окружающую среду.

Содержание концепции «умного города» позволяет рассматривать его одновременно как самостоятельную экосистему и как часть экосистемы более высокого уровня сложности – городского хозяйства [4]. «Умный город» интегрирует информационную и коммуникационную среды городского хозяйства, виды ресурсного снабжения, социальные услуги, управление городскими активами, соблюдение норм и правил и экологию города, что позволяет расценивать его как часть экосистемы города. В то же время уровень управления и технологичности предопределяют охват развития и результативность «умного города» как своеобразной экосистемы – сложной саморазвивающейся и самоорганизующейся совокупности объектов, функционирование которой обеспечивается механизмами регулирования.

Экосистема «умного города» является адаптивной, устойчивой в развитии и способной быстро восстанавливаться [5]. Использование ряда цифровых технологий – сенсоров, мультиагентных систем, искусственного интеллекта, Интернета вещей, социальных сетей и других – позволяет решить ключевые проблемы управления городом путем:

предоставления экономически эффективных, организованных и безопасных для окружающей среды услуг, оказываемых жителям города;
создания адекватных каналов коммуникации между городской администрацией, жителями и гостями города;
мониторинга качества услуг и знаний об эффективном комплексном управлении городским хозяйством;
совершенствования методов стратегического планирования.

Управление ресурсами в режиме реального времени позволяет улучшить качество всех услуг, предоставляемых в городе – медицинских, социальных, транспортных, коммунальных, экономических и других. Для повышения качества улучшений проводится координация предоставляемых услуг с помощью цифровых технологий, что позволяет существенно оптимизировать затраты ресурсов.

Одно из ключевых направлений развития «умных городов» – внедрение ИТС. Можно выделить следующие результаты реализации российских проектов ИТС для разных акторов [6]:

Для государства:

увеличение количества пользователей общественного транспорта;
формирование базы для технологического обновления;
контроль за транспортной ситуацией и оптимизация дорожного движения;
оптимизация функционирования парковочных пространств;
повышение доступности и привлекательности различных экологичных видов транспорта;
моделирование дорожно-транспортных ситуаций для увеличения безопасности движения.

Для бизнеса:

увеличение прозрачности процесса сбора оплаты за проезд.

Для общества:

повышение удобства пользования общественным транспортом;
упрощение процесса оплаты при проезде на общественном транспорте.
сокращение времени на перемещение по городу;
возможность совместного использования транспортных средств;
повышение доступности и удобства использования парковочных мест;
возможность использования мобильных приложений для решения задач в области транспорта.

В интеллектуальных транспортных системах используются инновационные разработки для моделирования дорожной системы и регулирования транспортных потоков, которые предоставляют пользователям большую безопасность и информативность и качественно повышают уровень взаимодействия участников движения в сравнении с обычными транспортными системами [7].

ИТС включают автоматизированные системы оплаты проезда с использованием технологий бесконтактной передачи информации. Высокую эффективность показывают системы с использованием технологий на основе банковской платежной системы, позволяющих оплачивать проезд с помощью мобильного телефона. Также начинает развиваться биометрический способ оплаты.

Интеллектуальные сервисы позволяют улучшить восприятие жителями условий городской жизни. Так, система управления паркингом в режиме реального времени регистрирует количество оставленных автомобилей и передает сведения о наличии парковочных мест в зоне парковки. Используя мобильное приложение, пользователи из любого места могут забронировать необходимое парковочное место. Для жителей, пользующихся общественным транспортном, функционируют «умные остановки», позволяющие пассажирам эффективно планировать поездки и регулировать свое время. Частью «умных остановок» является служба расписания общественного транспорта, работающая в режиме реального времени и предоставляющая пассажирам информацию о реальном передвижении автобусов различных маршрутов, задержках и ДТП.

Значимой частью «умного города» является адаптивная система освещения, подстраивающаяся под количество автомобилей или людей, перемещающихся по улицам [8]. Также существует проект «умная дорога», предполагающий, что дорожное покрытие будет менять визуальный рисунок для информирования водителя о погодных условиях, поглощать солнечную радиацию, управлять температурным режимом дорожного полотна и извлекать энергию из движения транспорта.

Сбор информации для работы элементов ИТС происходит при помощи датчиков и камер [9]. Дорожные камеры высокого разрешения позволяют эффективно отслеживать дорожный поток, выделять и трассировать движущиеся объекты, фиксировать кадры с регистрационными знаками транспортных средств и распознавать буквенно-символьные изображения на номерах.

Значимой группой технологий ИТС являются «умные светофоры» – устройства, принимающие решения о переключении сигнала на основе поступающей информации о дорожном движении с других аналогичных приборов. Светофоры могут быть:

Локальными. Устройства работают по заложенной схеме, учитывающей суточные колебания потока.
Координированными. Система предполагает совместную работу нескольких устройств в одной зоне.
Адаптивными. Устройства работают самостоятельно и принимают решения на основе сведений о дорожной ситуации, получаемых через индукционные петли или датчики.

Для изучения поведения и оптимизации характеристик ИТС используются комбинированные подходы, такие как методы агентного и дискретно-событийного моделирования, совместное управление траекториями движения транспортных средств и сигналами светофоров, адаптивное управление на основе прогнозной модели и обучения с подкреплением [10]. ИТС идут по пути усложнения конфигурации и учета различных сценариев, определяющих периодическую динамику взаимодействующих пешеходных и транспортных потоков и обеспечивающих периодическую приоритезацию между транспортом и пешеходами.

Таким образом, транспортная система является одним из первостепенных направлений внедрения концепции «умного города», требует максимальной открытости органов власти, комфорта и прозрачности процесса цифровой трансформации. Переход к функционированию города в формате «умного города» позволяет повысить результативность управления городскими процессами и качество жизни населения, однако требует повышенного внимания к обеспечению безопасности систем.

Список литературы

Савченко А.Н., Ужегов А.О., Данилов А.Р. «Умный транспорт» для жителей мегаполиса: возможности использования цифровых технологий // Управление в современных системах. – 2021. – № 2 (30). – С. 56-65. – DOI: 10.24412/2311-1313-30-56-65
Рыкова Д. Нижний Новгород и Саров вошли в топ самых умных городов России [Электронный ресурс] //ФедералПресс. – 2022. – URL: https://fedpress.ru/news/52/society/3055901 (дата обращения: 28.01.2024).
Основы цифровой экономики: учебник и практикум для вузов / М.Н. Конягина [и др.]; отв. ред. М.Н. Конягина. – М.: Изд-во Юрайт, 2023. – 235 с.
Сухарев О.С. Функции умного города как экосистемы // Вестник РГГУ. Серия «Экономика. Управление. Право». – 2022. – № 3, ч. 2. – С. 146-158. – DOI: 10.28995/2073-6304-2022-3-146-158
Ржевский Г., Кожевников С.С., Свитек М. Умный город как сложная адаптивная система // Онтология проектирования. – 2020. – Т. 10, № 1 (35). – С. 7-21. – DOI: 10.18287/2223-9537-2020-10-1-7-21
Семячков. К.А., Веретенникова А.Ю. Проекты умного города: систематизация отечественного и зарубежного опыта// Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. – 2023. – № 4 (76). – 25 с.
Попов Е.В. Умные города: монография / Е.В. Попов, К.А. Семячков. – М.: Изд-во Юрайт, 2023. – 346 с.
Гушин А.Н., Дивакова М.Н. Умный ландшафт для «умного города» // Урбанистика. – 2022. – № 1. – С. 38-53. – DOI: 10.7256/2310-8673.2022.1.36917
Кузяшев А.Н., Черных А.А. Концепция умного городского транспорта // Экономика и бизнес: теория и практика. – 2020. – № 12-2 (70). – С. 58-62. – DOI: 10.24411/2411-0450-2020-11072
Бекларян А.Л., Бекларян Л.А., Акопов A.C. Имитационная модель интеллектуальной транспортной системы «умного города» с адаптивным управлением светофорами на основе нечеткой кластеризации // Бизнес-информатика. – 2023. – Т. 17, № 3. – С. 70-86. – DOI: 10.17323/2587-814X.2023.3.70.86