DETERMINATION INDICATORS ASSESSING EFFICIENCY OF INTELLIGENT TRANSPORT SYSTEMS
Abstract and keywords
Abstract (English):
Intelligent Transportation Systems (ITS) play a fundamental role in reducing congestion, reducing traffic accidents and improving road safety. Proper evaluation of the effectiveness of these systems is an urgent task in terms of improving the performance of the entire transport network, and the development of a set of evaluation indicators will make it possible to make managerial decisions on planning the development of intelligent transport systems. To test the hypotheses about the possibility of using indicators to assess the effectiveness of ITS, a one-sample t-test was used, during the analysis it was found that the proposed indicators «environmental friendliness and safety», «reliability of the transport network», «competitiveness of public transport» are suitable for assessing intelligent transport systems

Keywords:
intelligent transport systems, road safety, environmental friendliness, safety, reliability of the transport network, competitiveness of public transport
Text
Publication text (PDF): Read Download

Современные достижения в области коммуникационных технологий и телематики, обуславливают актуальность применения интеллектуальных транспортных систем (ИТС) в качестве инструмента интегрированного взаимодействия различных элементов улично-дорожной сети. Комплекс технологий, оборудования и функциональные устройства, входящие в состав ИТС, позволяют повысить производительность транспортных систем за счет использования электронного обмена данными в режиме реального времени, а также управлять транспортным потоком с учетом скоростного режима и временных ограничений на поездку [1]. Таким образом, становится возможным повышение пропускной способности УДС без увеличения количества полос движения. Использование интеллектуальных транспортных систем позволяет муниципальным органам, транспортным предприятиям и участникам транспортного процесса использовать новые технологии для повышения безопасности, надежности, комфорта поездок, а также для снижения заторов на дорогах, расхода топлива и отрицательного воздействия на окружающую среду [2-4].

В последние годы наблюдается активное внедрение ИТС во многих странах мира на разных технологических уровнях – системы используются в городах и на дорогах федерального значения, автострадах. Важным моментом функционирования ИТС является оценка эффективности систем, которая должна осуществляться на основе определенных показателей [5-7].

В исследовании автора [8] определены показатели для практической оценки эффективности интеллектуальных транспортных систем. Набор показателей разделен на шесть категорий: транспортная инфраструктура, служба информирования о дорожном движении, оценка эффективности дорожного движения, безопасность дорожного движения, энергопотребление, загрязнение окружающей среды и социальная значимость. В ходе расчета индекса эффективности, автор пришел к выводу, что предложенные им показатели подходят для оценки эффективности транспортных систем «умных городов». В работе авторов [9] предложена прагматическая основа для оценки эффективности проектов ИТС с социальной точки зрения, и установлено, что они позволяют сократить расходы на поездки (временные, стоимостные, топливные), а также увеличить пропускную способность дорог, что, приведет к экономическому развитию города. В исследовании, проведенном авторами [10], для оценки данных о дорожном движении в интеллектуальных транспортных системах использовался метод обнаружения аномалий. Этот метод основан на многоканальном сингулярном спектральном анализе, предназначенном для определения пространственно-временных свойств транспортной сети. Основываясь на опросе водителей о приложениях контроля скорости и ИТС, в работе авторов [11] отмечается, что восприятие со стороны участников дорожного движения положительное, а повсеместное использование предоставит актуальную информацию о дорожной ситуации, а также повысит безопасность на улично-дорожной сети.

Целью данной работы является определение показателей для оценки эффективности интеллектуальных транспортных систем. Оценка эффективности ИТС на основе установленных показателей приведет к повышению технологического уровня, а также удовлетворенности пользователей транспортной сети, поскольку, именно этап оценки является первостепенным шагом на пути к функционированию и реализации корректирующих действий в работе систем. 

ИТС разрабатывались с начала 1970-х годов [12], и происходят от термина «интеллектуальные системы автомобильных дорог», представленного Мичиганским научно-исследовательским институтом транспорта (1988 г.) для определения использования компьютеров, технологий связи и автоматизации для повышения безопасности дорожного движения. ИТС включает в себя два компонента:

– информационная система для участников дорожного движения – системы информирования и связи, динамические дорожные указатели и табло, которые информируют водителей о плохих погодных условиях, загруженности на дороге; терминалы, которые собирают и оперативно передают на интерактивные экраны информацию о движении общественного транспорта для пассажиров;

– система мониторинга дорожного движения обеспечивает фото- видеофиксацию нарушений, соблюдение весового контроля, а также позволяет повысить эффективность функционирования городского транспорта, провести оперативную эвакуацию пострадавших при ДТП, перепрограммировать длительность цикла светофорного объекта с учетом загрузки участков УДС [13].

В современной литературе существует несколько определений интеллектуальных транспортных систем. Согласно определению, ИТС можно определить как «применение вычислительных, информационных и коммуникационных технологий для управления в реальном времени транспортными средствами и улично-дорожными сетями для перемещения пассажиров и грузов» [10]. Кроме того, интеллектуальные транспортные системы – это общий термин для совместного использования коммуникационных технологий, систем управления и обработки информации для транспортных систем. Как правило, термин применяется для обозначения «интеграции технологий управления, информации и связи с транспортной инфраструктурой». Когда эти системы интегрированы в инфраструктуру транспортной системы, а также в транспортные средства, они уменьшают заторы, повышают безопасность дорожного движения и производительность транспортной сети. Применение таких систем приводит к минимизации временных, стоимостных затрат, к сохранению человеческих жизней и снижению негативных влияний на экологию городской среды. ИТС включают все виды транспорта и охватывают динамическое взаимодействие всех элементов улично-дорожной сети. Широкий спектр областей применения на различных видах транспорта – это основное преимущество интеллектуальных транспортных систем. Можно выделить следующие области применения ИТС: управление, мониторинг, оптимизация транспортного потока, автономное вождение транспортных средств, определение механизма взаимодействия участников дорожного движения, а также предупреждение и анализ дорожно-транспортных происшествий [12].

Ввиду наличия специфических характеристик ИТС, таких как автоматизация вычислений, гибкость, предоставление точной, достоверной и актуальной информации, применение асинхронных алгоритмов контроля, координации и управления ресурсами, можно отметить, что интеллектуальные транспортные системы являются актуальным объектом исследований в области транспортного планирования.

Информация является основой ИТС, которая может быть представлена в следующих формах: фиксированные данные; данные, поступаемые в режиме реального времени о дорожном движении; цифровая карта. Большинство инструментов ИТС основаны на сборе, обработке, объединении и анализе информации. Данные, собранные при помощи ИТС, могут предоставить актуальную информацию о текущем состоянии дорожной сети для планирования поездки и маршрута. Кроме того, набор данных обеспечивает качественную и достоверную информацию для лиц, принимающих решения в области управления дорожным движением, предприятий, оказывающих услуги по грузовым и пассажирским перевозкам, а также для самих участников дорожного движения [1, 11, 13]. В таблице 1 приведена характеристика основных показателей оценки эффективности интеллектуальных транспортных систем.

Таблица 1

Структура показателей оценки эффективности интеллектуальных транспортных систем

Название показателя

Индикаторы оценки

Экологичность

и безопасность

– диагностика и прогноз загрязнения атмосферного воздуха;

– прогнозирование погодных условий;

– предупреждение о превышении безопасной скорости;

– предоставление информации о выборе безопасной скорости на участке улично-дорожной сети;

– информирование об изменении геометрии пути (спуск, подъем, уклон);

– уведомление о чрезвычайных ситуациях на транспорте и персональная безопасность;

– контроль и мониторинг подозрительных транспортных средств.

Организация и управление дорожным движением

– информирование о запрете проезда в связи с техническим обслуживанием или реконструкцией улично-дорожной сети и предоставление альтернативного пути следования по маршруту;

– регулирование спроса на услуги транспортной системы;

– адаптивное управление режимами работы сигналов регулирования движения;

– фиксация нарушений правил дорожного движения.

Конкурентоспособность общественного транспорта

– информирование о транспортных заторах и предложение альтернативных маршрутов общественного транспорта;

– информирование о времени отправления общественного транспорта;

– внедрение электронных устройств оплаты на транспорте.

На основе показателей для оценки эффективности ИТС были выдвинуты следующие гипотезы о предлагаемых индикаторах, которые являются подходящими для оценки эффективности интеллектуальных транспортных систем:

H1: показатель «экологичность и безопасность».

H2: показатель «организация и управление дорожным движением».

H3: показатель «конкурентоспособность общественного транспорта».

Исследование основано на анкетировании: анкета разработана в соответствии с концептуальной моделью выбранных показателей, каждый из которых оценивался по пятибалльной шкале Лайкерта от 1 до 5, где 1 означает «полностью не согласен», а 5 — «полностью согласен». Надежность полученных результатов была оценена с использованием альфа Кронбаха, результаты которого представлены в таблице 2.

Таблица 2

Оценка достоверности проведенного исследования

Название показателя

Количество вопросов

Значение коэффициента α Кронбаха

Экологичность

и безопасность

7

0,834

Организация и управление дорожным движением

4

0,778

Конкурентоспособность общественного транспорта

2

0,703

 

Для проверки гипотезы о нормальности распределения полученных данных был использован статистический критерий Колмогорова-Смирнова, установлено, что все три исследуемых показателя имеют нормальное распределение. Результаты представлены в таблице 3.

Таблица 3

Оценка полученных результатов по критерию Колмогорова – Смирнова

Основные значения

Экологичность

и безопасность

Организация и управление дорожным движением

Конкурентоспособность общественного транспорта

k-s статистика

1,23

1,27

1,34

значимость

0,097

0,078

0,051

вид распределения

нормальное

нормальное

нормальное

 

В данном исследовании использовалась вероятностная выборка (простая случайная выборка): общее количество опрошенных составило 99 человек: 24 женщины и 75 мужчин, средний возраст опрошенных – 36 лет, 63 % и 37 % имеют высшее и среднее специальное образование соответственно.

Для проверки гипотез исследования предлагается использовать одновыборочный t-критерий:

t=x-μSn,                                                                          (1)

где x – среднее значение по выборке; μ – математическое ожидание; S – стандартное отклонение выборки; n – количество элементов в выборке.

Расчеты проводились с использованием программного продукта Microsoft Excel, надстройка «Анализ данных». Результаты проверки основных гипотез представлены в таблице 4.

Таблица 4

Результаты проверки гипотез исследования

Индикатор

tрасч.

tкрит.

р-значение

Доверительный интервал 95 %

нижняя граница

верхняя граница

Экологичность и безопасность

Диагностика и прогноз загрязнения атмосферного воздуха

2,19

t95; 99 = 1,98

0,0309

0,4512

9,1631

Прогнозирование погодных условий

2,29

0,0241

0,5842

8,1350

Предупреждение о превышении безопасной скорости

3,67

0,0004

3,1776

10,6778

Предоставление информации о выборе безопасной скорости на участке УДС

-0,39

0,7060

-4,6569

3,1667

Информирование об изменении геометрии пути

1,07

0,2680

-0,1237

0,3914

Уведомление о чрезвычайных ситуациях на транспорте и персональная безопасность

-3,54

0,0007

-10,9488

-3,0670

Контроль и мониторинг подозрительных транспортных средств

-2,06

0,0429

-7,7855

-0,1295

Организация и управление дорожным движением

Информирование о запрете проезда в связи с техническим обслуживанием или реконструкцией улично-дорожной сети и предоставление альтернативного пути следования по маршруту

3,46

 

 

 

 

 

t95; 99 = 1,98

0,0012

0,1532

5,5638

Регулирование спроса на услуги транспортной системы

2,05

0,0429

0,1259

8,5012

Адаптивное управление режимами работы сигналов регулирования движения

2,72

0,0071

1,9695

8,1236

Фиксация нарушений правил дорожного движения

1,99

0,0443

-0,0780

8,1159

 

Расчетные значения t-критерия для индикаторов «предоставление информации о выборе безопасной скорости на участке УДС», «информирование об изменении геометрии пути» меньше табличного (критического) значения, это свидетельствует о том, что, они не имеют значимости и рационально их исключить из системы показателей для оценки эффективности ИТС. В остальных случаях расчетные значения t-критерия по модулю значительно больше табличных, следовательно, показатели являются значимыми. Вероятность того, что t значение больше или равно абсолютной величине, значительно меньше 0,05, также во всех оставшихся вариантах, что означает необходимость принятия гипотез, выдвинутых ранее.

Окончание таблицы 4

Конкурентоспособность общественного транспорта

Информирование о транспортных заторах и предложение альтернативных маршрутов общественного транспорта

2,33

t95; 99 = 1,98

0,0218

0,7366

9,4619

Информирование о времени отправления общественного транспорта

2,25

0,0264

0,5761

9,2180

Внедрение электронных устройств оплаты на транспорте

-4,12

0,0001

-12,9202

-4,5107

 

Расчетные значения t-критерия для индикаторов «предоставление информации о выборе безопасной скорости на участке УДС», «информирование об изменении геометрии пути» меньше табличного (критического) значения, это свидетельствует о том, что, они не имеют значимости и рационально их исключить из системы показателей для оценки эффективности ИТС. В остальных случаях расчетные значения t-критерия по модулю значительно больше табличных, следовательно, показатели являются значимыми. Вероятность того, что t значение больше или равно абсолютной величине, значительно меньше 0,05, также во всех оставшихся вариантах, что означает необходимость принятия гипотез, выдвинутых ранее.

Таким образом, все индикаторы, относящиеся к основным показателям, за исключением индикатора «информирование об изменении геометрии пути» пригодны и надежны для оценки эффективности интеллектуальных транспортных систем, и за счет улучшения каждого из них ожидается повышение производительности транспортных систем городов, поскольку одним из факторов, препятствующих развитию, является отсутствие точной оценки текущего состояния систем [2, 5, 6].

 

Работа выполнена при поддержке Совета по грантам Президента Российской Федерации (проект № МК-3495.2022.4).

References

1. Poltavskaya, Yu. O. Ocenka usloviy dvizheniya transportnyh potokov s primeneniem geoinformacionnyh tehnologiy / Yu. O. Poltavskaya, M. N. Kri-pak, V. E. Gozbenko // Sovremennye tehnologii. Sistemnyy analiz. Modeliro-vanie. 2016. № 1 (49). S. 155-161.

2. Lebedeva, O. A. Povyshenie effektivnosti raboty transportnoy se-ti posredstvom primeneniya intellektual'nyh sistem / O. A. Lebedeva // Vest-nik Angarskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta. 2018. № 12. S. 189-191.

3. Lozhkina, O. V. K voprosu o razvitii intellektual'nyh sistem uprav-leniya ekologicheskoy bezopasnost'yu transporta v bol'shih gorodah-portah / O. V. Lozhkina, G. G. Rogozinskiy, M. N. Kripak // V sbornike: Tehnologii postroe-niya kognitivnyh transportnyh sistem. Materialy vserossiyskoy nauchno-prakticheskoy konferencii s mezhdunarodnym uchastiem. 2019. S. 153-157.

4. Antonov, D. V. Osnovnye principy razvitiya transportnyh sistem go-rodov / D. V. Antonov, O. A. Lebedeva // Vestnik Angarskoy gosudarstvennoy tehnicheskoy akademii. 2014. № 8. S. 149-155.

5. Kolesnik, M. N. Principy sozdaniya informacionno-planiruyuschey i upravlyayuschey sistemy perevozkami na avtomobil'nom transporte / M. N. Ko-lesnik, V. E. Gozbenko // Sovremennye tehnologii. Sistemnyy analiz. Modeli-rovanie. 2007. № 3 (15). S. 46-52.

6. Mihaylov, A. Yu. Integral'nyy kriteriy ocenki kachestva funkcioni-rovaniya ulichno-dorozhnyh setey / A. Yu. Mihaylov // Izvestiya Irkutskoy gosu-darstvennoy ekonomicheskoy akademii. 2004. № 2. S. 50-53.

7. Gorbunov, R. N. Uroven' obsluzhivaniya kak pokazatel' nadezhnosti ulichno-dorozhnoy seti / R. N. Gorbunov, Z. V. Gorbunova, A. Yu. Mihaylov // Mir transporta. 2018. T. 16. № 4(77). S. 194.

8. Qi, L. Research on Intelligent Transportation System Technologies and Ap-plications / L. Qi // Workshop on Power Electronics and Intelligent Transportation System, 2008, pp. 529-531.

9. Lebedeva, O. A. Transportnoe planirovanie i integraciya GIS-tehnologiy / O. A. Lebedeva, A. A. Dzhavahadze // Vestnik Angarskogo gosudarst-vennogo tehnicheskogo universiteta. 2021. № 15. S. 145-149.

10. Zhankaziev, S. Scientific and Methodological Approaches to the Devel-opment of a Feasibility Study for Intelligent Transportation Systems / S. Zhankaziev, M. Gavrilyuk, D. Morozov, A. Zabudsky // Transportation Research Procedia, vol. 36, 2018, pp. 841-847.

11. Poltavskaya, Yu.O. Razvitie intellektual'nyh transportnyh sistem s cel'yu povysheniya funkcionirovaniya transportnoy seti / Yu. O. Poltavskaya // Sovremennye tehnologii i nauchno-tehnicheskiy progress. 2019. T. 1. S. 202-203.

12. Samadi, S. Performance Evaluation of Intelligent Adaptive Traffic Control Systems: A Case Study / S. Samadi, A. P. Rad, F. M. Kazemi, H. Jafarian // Journal of Transportation Technologies, vol. 2, 2012, pp. 248-259.

13. Taimouri, A. Providing Performance Evaluation Indicators for Intelligent Transportation Systems (The Case Study of Tehran-Karaj Freeway Located in Iran) / A. Taimouri, K. Emamisaleh // Journal of Transportation Technologies, Vol.10 No.2, 2020.

Login or Create
* Forgot password?