Введение. Актуальность исследования обусловлена необходимостью перехода от кумулятивного учёта дорожно-транспортных происшествий (ДТП) к динамическим методам оценки, позволяющим выделять точки с наиболее актуальным риском для целевого распределения ресурсов. Целью работы является создание и апробация метода температурного ранжирования для интеллектуального выявления и ранжирования локальных очагов аварийности.
Материалы и методы. В основе метода лежит расчёт интегрального показателя «температуры» для точки дорожной сети как суммы взвешенных вкладов всех ДТП, произошедших в её окрестности, с экспоненциальным затуханием вклада по времени. Используемые подходы включают пространственно-временную кластеризацию, параметрическое взвешивание видов ДТП по критериям частоты и управляемости и математическое моделирование с параметром памяти (τ). Методологический аппарат реализован в виде программного модуля на PHP, интегрируемого в системы анализа данных.
Результаты. 1. Формализован алгоритм, количественно дифференцирующий риск в точках с одинаковым числом ДТП, но разной структурой и свежестью событий. 2. Предложена и обоснована трёхуровневая система весов видов ДТП. 3. На реальных данных трёх перекрёстков г. Калининграда (2022–2024 гг.) проведена сравнительная апробация, показавшая корректное ранжирование локаций по уровню актуального риска.
Обсуждение и заключение. Научная новизна заключается в синтезе пространственной близости, временной релевантности и типологической значимости событий в едином адаптируемом показателе. Практическая значимость метода состоит в предоставлении органам управления дорожным хозяйством и ГАИ инструмента для обоснованного формирования планов по снижению аварийности на улично-дорожных сетях.
Введение. Повышение безопасности дорожного движения требует разработки методов проактивного выявления участков с повышенной концентрацией дорожно-транспортных происшествий. Существующие подходы недостаточно используют потенциал анализа исторических пространственно-временных данных для прогнозирования зон повышенного риска.
Материалы и методы. В работе использованы данные о 16 247 ДТП за период 2015–2024 гг. по г. Казани, предоставленные ГИБДД. Применен метод пространственной кластеризации по фиксированному радиусу (100 м) с порогом плотности 20 ДТП на зону. Для обработки данных использованы библиотеки Python (pandas, haversine), для визуализации – folium и GeoJSON. Результаты. Разработаны методика и алгоритм выявления аварийно-опасных зон, включающая этапы предварительной обработки геоданных, кластеризации по радиусу, оценки плотности аварий и характеристики зон по доминирующим типам ДТП. Выявлено 127 аварийно-опасных зон, из которых 50 наиболее значимых характеризуются концентрацией от 21 до 87 ДТП. Установлено, что 78% зон локализованы на перекрестках и участках с интенсивным движением. Временной анализ выявил пик аварийности в вечерние часы (17:00–20:00) и увеличение количества ДТП на 23% в осенне-зимний период.
Обсуждение и заключение. Предложенная методика позволяет объективно идентифицировать аварийно-опасные зоны, выявленные алгоритмом кластеризации с учетом пространственной концентрации происшествий. Результаты могут быть интегрированы в навигационные системы для формирования контекстно-зависимых предупреждений водителям. Практическая значимость подтверждена разработкой прототипа мобильного приложения на платформе Android с использованием Yandex MapKit SDK. Практическое значение: методика обеспечивает снижение трудозатрат на выявление проблемных участков дороги и повышает эффективность распределения ресурсов дорожно-эксплуатационных служб. Разработан прототип мобильного приложения на платформе Android с использованием Yandex MapKit SDK, обеспечивающий визуальное и звуковое предупреждение водителей при приближении к аварийно-опасным зонам. Оригинальность/ценность: комплексный подход, объединяющий пространственный анализ данных ГИБДД с возможностью оперативной визуализации и интеграции в мобильные навигационные сервисы для проактивного предупреждения водителей.
Введение. Аварийность в Российской Федерации, не смотря на общее снижение данного показателя за последние годы, все еще находится на достаточно высоком уровне. Смертность в результате дорожно-транспортных происшествий в нашей стране находится также на достаточно высоком уровне. Между тем возникновение дорожно-транспортного происшествия (ДТП) как явления зависит от наличия фактора или совокупности факторов, которые в своем состоянии выходят за пределы нормы, инициируя тем самым опасную совокупность событий, приводящих к ДТП. В связи с этим оценка влияния различных факторов на аварийность, их выявление и профилактика является актуальной научной задачей.
Материалы и методы. В данной статье сформулированы основные положения по формированию интеллектуальной информационной системы, основанной на интегральном учете весов взаимосвязанного массива критериев и подкритериев, получаемого путем нормализованной экспертно-экспериментальной оценки основных конечных весовых элементов подсистем, образующих общую систему, на различных уровнях формирования общей оценки безопасности дорожного движения на отдельном участке улично-дорожной сети. В качестве объекта оценки выступает дорожно-транспортное происшествие как явление на участке улично-дорожной сети, сформированное из совокупности предикторов (конечных элементов) оценки, составляющих на разных уровнях оценки подкритерии, критерии и подсистемы общей системы оценки, один или несколько из которых имеет отклонение от нормального состояния, что приводит к аварийной ситуации и возникновению дорожно-транспортного происшествия как явления.
Выводы. В результате исследования сформирован многокритериальный метод оценки уровня безопасности дорожного движения на участке улично-дорожной сети с использованием конечных предикторов оценки отдельных подсистем в рамках системы «Водитель – Транспортное средство – Дорога – Окружающая среда (ВАДС)», ранжирование и взаимовлияние которых реализовано в виде программного продукта, включающего в себя расчетные методы на основе правил нечеткого вывода. Оценка предикторов состояния системы оценивается исключительно экспертно-экспериментальными методами мест концентрации дорожно-транспортных происшествий на участках улично-дорожной сети. Указанный метод универсален, имеет несколько уровней оценки различных факторов влияния, а также может быть дополнен при необходимости дополнительными предикторами оценки.
Рамки исследования/возможность последующего использования результатов научной работы. Предложенный метод может служить основой к формированию аналитической базы состояния транспортной среды в нашей стране на предмет ее безопасности, а также выступать в качестве основы для дальнейшего трансформирования системы ВАДС в более продвинутые системные формы.
Практическое значение. Результаты исследования могут использоваться при комплексной оценке безопасности дорожного движения с целью выявления факторов, влияющих на возникновение аварийной ситуации для проведения профилактических мероприятий по устранению данных факторов, как причины происшествий.
Оригинальность. Впервые к оценке безопасности дорожного движения на участке улично-дорожной сети применяется комплексный подход с использованием декомпозиции взаимодействующих подсистем системы ВАДС на предикторы оценки, состояние которых определяется не прогнозными или статистическими методами, а путем экспертно-экспериментального исследования с установлением критериев, выходящих за пределы нормы.
Введение. Выполнен обзор подходов повышения безопасности дорожного движения и применяемых для этого методов и моделей. Выявлено, что детская безопасность на дорогах остается насущной проблемой всего мирового сообщества. Отмечено, что, несмотря на значительное сокращение числа дорожно-транспортных происшествий на иркутских автомобильных дорогах, их величина по-прежнему высока, поэтому исследование динамики всех показателей и влияющих факторов следует продолжить для выяснения тенденций их изменения.
Цель проведения исследования. Моделирование тенденций изменений количества ДТП и травмируемых в ДТП участников с использованием регрессионного анализа, исследования изменений показателей ДТП и влияющих факторов на автомобильных дорогах Иркутской области за период 2019–2024 гг.
Материалы и методы. Для прогнозирования численностей ДТП и травмируемых (сумма погибших и раненых) на иркутских дорогах за 2019–2024 гг. данные статистики ГИБДД обрабатывались в пакете Statgraphics. По наибольшей величине коэффициента детерминации выбирался вид регрессионной модели. Динамика аварийности показателей дорожного травматизма иллюстрирована в MS Excel. Применялись методы: системного анализа, компьютерного моделирования на основе регрессионного анализа, статистического анализа связей факторов, провоцирующих реализацию ДТП.
Результаты. Выполнен анализ дорожной аварийности в Иркутской области за 2019–2024 гг. Получены регрессионные модели численностей ДТП и травмируемых с высокими коэффициентами детерминации 99,4–99,6%, что позволяет их использовать для прогноза.
Заключение. Исследование продемонстрировало устойчивое уменьшение числа ДТП и травмируемых в нем людей, получены статистически значимые модели регрессий их динамики. Показано, что в 2024 г. произошло 88,7% ДТП вследствие нарушения ПДД водителями. В 70,32% случаев нарушали правила водители легковых автомашин (из них в 14,5% водителей были пьяны), 41% водителей- нарушителей правил были возрастом от 30 до 50 лет. В 14,5% случаев нарушали ПДД водители со стажем управления, превышающим 30 лет.
Введение. В статье рассматривается разработка теоретической модели для внедрения цифровых двойников автомобильных дорог и оценка их эффективности в системе организации дорожного движения с адаптацией принципов их построения к особенностям транспортной инфраструктуры России.
Материалы и методы. Интеграция цифровых двойников в управлении дорожным движением демонстрирует свою эффективность благодаря тесной взаимосвязи с интеллектуальными транспортными системами. В основе исследования лежит современный метод и системный анализ создания и применения цифровых двойников. Авторами предложена математическая модель для формализации и оценки эффективности, которая интегрирует такие ключевые факторы, как затраты на содержание дорог, снижение времени простоя транспорта, экономия топлива и повышение безопасности. Цифровые двойники приносят экономическую выгоду за счет более точного прогнозирования ремонтных и профилактических работ, сокращения эксплуатационных расходов и уменьшения необходимости постоянного присутствия персонала на объектах. Кроме того, они также выступают ключевым инструментом долгосрочного планирования, предоставляя возможность моделировать будущие сценарии развития транспортной сети с минимальными финансовыми затратами.
Результаты. Исследование охватило методы прогнозной аналитики, данные пилотных проектов и подходы к созданию цифровых двойников, использующих данные, собранные с помощью сетей датчиков, видеокамер и беспилотников. Обработка и объединение этой информации в единую цифровую платформу позволяют в режиме реального времени отслеживать изменения на дорогах, прогнозировать развитие ситуаций и принимать обоснованные управленческие решения с помощью инструментов предсказательной аналитики. Для оценки эффективности цифровых двойников разработана и формализована теоретико-экономическая модель, которая позволяет количественно обосновать инвестиционные решения. Определены некоторые специфические проблемы масштабирования технологий в Российской Федерации, включая недостаточную нормативно-правовую базу, разработку единых стандартов данных, кадровый дефицит. Представлена структурированная таблица развития цифровых двойников и их ключевых направлений.
Обсуждение и заключение. Исследование показало, что объединение цифровых двойников с интеллектуальными транспортными системами открывает широкие возможности для оптимизации управления дорожным потоком, улучшения безопасности на дорогах и увеличения транспортной емкости. Комплексная оптимизации дорожного движения невозможна без показанной практической значимости цифровых двойников. Предложенная модель может являться основой для планирования и обоснования инвестиций в цифровизацию транспортной инфраструктуры на различных государственных и муниципальном уровнях. Однако успешная реализация зависит от многих факторов и требует комплексного подхода, включая серьезную подготовку кадров на всех уровнях, развитие нормативной базы и формирование единой цифровой экосистемы.
Введение. В связи со стремительным развитием высокоавтоматизированных транспортных средств (ВАТС) становится всё более актуальным вопрос адаптации существующей дорожной инфраструктуры для обеспечения их бесперебойной и безопасной работы. Кольцевые пересечения, благодаря своей способности сокращать количество потенциальных аварийных ситуаций и повышать общую безопасность по сравнению с обычными перекрёстками, рассматриваются как вариант повышения безопасности дорожного движения, однако не являются существенными в плане повышения пропускной способности и оптимизации движения.
Материалы и методы. Данная работа посвящена сравнительной оценке эффективности использования ВАТС на кольцевых пересечениях. В статье рассматриваются достоинства ВАТС, их воздействие на транспортный поток и анализируются результаты моделирования на микро- мезоуровне с помощью программного обеспечения SUMO, демонстрируется влияние различных конфигураций кольцевых пересечений на движение в потоке пилотируемых и беспилотных транспортных средств.
Результаты. Результаты моделирования показали, что применение кольцевых пересечений для движения чистого потока ВАТС неэффективно. Несмотря на то, что кольцевые пересечения позиционируются как способ повышения безопасности дорожного движения за счет исключения конфликтных точек пересечения и замены их на точки переплетения, алгоритмический проезд перекрестков ВАТС не предполагает возникновения опасных ситуаций, так как конфликты решаются заранее. Наиболее важным фактором для увеличения пропускной способности ВАТС на перекрестке является ширина дорожного полотна. На данный момент точные количественные показатели влияния ширины дорожного полотна на пропускную способность ВАТС не установлены, однако можно выделить такие важные аспекты, как возможность равномерного движения потока без остановок, характерных для пилотируемых автомобилей, и, как следствие, более плотное движение колонн ВАТС.
Обсуждение и заключение. Полученные в рамках исследования выводы могут служить основой для оптимизации существующей транспортной инфраструктуры и формирования рекомендаций по созданию перекрёстков, приспособленных к условиям автономного движения, а также для дальнейших исследований, направленных на повышение пропускной способности различных видов пересечений дорог в условиях высокой автоматизации транспортного потока.
Введение. Статья посвящена анализу влияния различных факторов, характеризующих элемент «Автомобиль» в рамках системы «Водитель-Автомобиль-Дорога-Среда» (ВАДС) на безопасность дорожного движения. Сформулирована цель и обозначена актуальность исследования.
Материалы и методы. Отражены 5 скоростей безопасности, характеризующих взаимодействие транспортного средства и пешехода. Описано влияние фактора устойчивости на безопасность дорожного движения при помощи оценки критических скоростей увода колес, скольжения, опрокидывания, аквапланирования (глиссирования). Представлены особенности влияния поворачиваемости колес автомобиля на условия безопасной эксплуатации автомобиля. Дана оценка необходимости определения динамического габарита, а также тормозных и остановочных путей, в т. ч. с учетом оснащения транспортного средства антиблокировочной системой.
Результаты. Сделан вывод о необходимости комплексной оценки влияния наиболее значимых факторов каждого элемента системы «Водитель-Автомобиль-Дорога-Среда» с учетом их количественных и качественных характеристик и особенностей взаимного влияния. Авторами разработаны коэффициенты оценки влияния фактора «Автомобиль» в системе ВАДС. Дано обоснование продолжения дальнейших исследований взаимного влияния основных показателей системы ВАДС. Обсуждение и заключение.
Результаты исследования предназначены для структур, осуществляющих деятельность в области безопасности дорожного движения. Настоящее исследование является составной частью разработки общей методологии оценки показателей системы ВАДС.
Введение. Существующая проблема состояния безопасности дорожного движения (БДД), заключающаяся главным образом в ухудшении демографической ситуации в Российской Федерации (РФ), диктует необходимость в значительном усилении государственной деятельности в повышении уровня безопасности дорожного движения. Для оценки уровня безопасности дорожного движения пользуются системой показателей, основанных на анализе количества дорожно-транспортных происшествий (ДТП) с учетом плотности транспортного потока, уровня автомобилизации, количества населения и т. д. Восемьдесят процентов дорожно-транспортных происшествий происходит в населенных пунктах и подавляющее большинство из них в субъектах регионов РФ. При этом около 90% ДТП происходит по причине нарушения правил дорожного движения водителями, 10% – пешеходами. На сегодняшний день среди 89 регионов РФ существует значительная неоднородность, определяемая целым рядом показателей, связанных с территориальным положением, экономическими, социальными и климатическими условиями, обусловливающими те или иные действия человека (человеческий фактор) как участника дорожного движения на улично-дорожной сети.
Цель проведения исследования. Определение индексов для сопоставления городов в рейтинге безопасности дорожного движения.
Материалы и методы. Методологической основой исследования являются математические и статистические методы оценки.
Результаты обсуждения. Основным результатом стало определение параметров, влияющих на состояние безопасности дорожного движения. Сгруппированы восемь индексов, характеризующих уровень безопасности дорожного движения, учитывающих параметры человеческого фактора. Определен важнейший параметр безопасности дорожного движения, рассматривающий человеческий фактор в системе «человек – автомобиль – дорога – среда».
Заключение. Предложена новая методика оценки уровня безопасности дорожного движения в условиях городской среды. Выявление субъектов РФ наиболее целесообразно для принятия первоочередных управленческих решений, направленных на повышение состояния безопасности дорожного движения с учетом человеческого фактора. Методика позволит оценить эффективность решения ключевых задач по предупреждению дорожно-транспортных происшествий, выполнения федеральных целевых программ и стратегий в сфере обеспечения безопасности дорожного движения в регионах.