Интеллектуальная транспортная система

ITS Графический пользовательский интерфейс , отображающий сеть автомагистралей Венгрии и ее точки данных.

Интеллектуальная транспортная система ( ИТС ) — это современное приложение, целью которого является предоставление инновационных услуг, связанных с различными видами транспорта и управлением дорожным движением , а также позволяющее пользователям быть лучше информированными и обеспечивать более безопасное, более скоординированное и «умное» использование транспортных сетей. ^{[ 1 ]}

Некоторые из этих технологий включают вызов экстренных служб в случае аварии, использование камер для обеспечения соблюдения правил дорожного движения или знаков, отмечающих изменение ограничения скорости в зависимости от условий.

Хотя ИТС могут относиться ко всем видам транспорта, директива Европейского Союза 2010/40/ЕС от 7 июля 2010 года определила ИТС как системы, в которых информационные и коммуникационные технологии применяются в сфере автомобильного транспорта , включая инфраструктуру. , транспортных средств и пользователей, а также в управлении дорожным движением и управлении мобильностью, а также для взаимодействия с другими видами транспорта. ^{[ 2 ]} ИТС могут использоваться для повышения эффективности и безопасности транспорта во многих ситуациях, например, в автомобильном транспорте, управлении дорожным движением, мобильности и т. д. ^{[ 3 ]} Технология ITS применяется во всем мире для увеличения пропускной способности оживленных дорог, сокращения времени в пути и обеспечения возможности сбора информации о ничего не подозревающих участниках дорожного движения. ^{[ 4 ]}

Фон

Правительственный ^{[ который? ]} Деятельность в области ИТС дополнительно мотивируется растущим вниманием к национальной безопасности . ^{[ когда? ]} Многие из предлагаемых систем ITS также предусматривают наблюдение за дорогами, что является приоритетом национальной безопасности. ^{[ 5 ]} Финансирование многих систем осуществляется либо напрямую через организации национальной безопасности, либо с их одобрения. Кроме того, ITS может сыграть роль в быстрой массовой эвакуации людей из городских центров после событий с большим числом жертв, например, в результате стихийного бедствия или угрозы. Большая часть инфраструктуры и планирования, связанных с ИТС, аналогична потребностям в системах национальной безопасности.

В развивающихся странах миграция из сельских мест обитания в урбанизированные протекает по-другому. Многие районы развивающегося мира урбанизировались без значительной автомобилизации и образования пригородов . Небольшая часть населения может позволить себе автомобили , но автомобили значительно увеличивают заторы в этих мультимодальных транспортных системах. Они также вызывают значительное загрязнение воздуха , представляют значительный риск для безопасности и усугубляют чувство неравенства в обществе. Высокая плотность населения могла бы поддерживаться мультимодальной системой пешего, велосипедного транспорта, мотоциклов , автобусов и поездов .

Другие части развивающегося мира, такие как Китай , Индия и Бразилия, остаются преимущественно сельскими, но быстро урбанизируются и индустриализируются. В этих районах наряду с автомобилизацией населения развивается моторизованная инфраструктура. Огромное неравенство в благосостоянии означает, что только часть населения может пользоваться автомобилем, и поэтому очень плотная мультимодальная транспортная система для бедных пересекается с высокомоторизованной транспортной системой для богатых.

Интеллектуальные транспортные технологии

Интеллектуальные транспортные системы различаются по применяемым технологиям: от базовых систем управления, таких как автомобильная навигация ; светофорами системы управления ; системы управления контейнерами; знаки изменяемого сообщения; автоматическое распознавание номерных знаков или камеры контроля скорости для мониторинга приложений, таких как системы охранного видеонаблюдения , а также системы автоматического обнаружения происшествий или обнаружения остановившихся транспортных средств; к более продвинутым приложениям, которые объединяют оперативные данные и обратную связь из ряда других источников, таких как системы управления парковкой и информационные системы; информация о погоде ; мостов (США системы противообледенения ); и тому подобное. Кроме того, разрабатываются методы прогнозирования, позволяющие проводить расширенное моделирование и сравнение с историческими базовыми данными. Некоторые из этих технологий описаны в следующих разделах. ^{[ 6 ]}

Беспроводная связь

Для интеллектуальных транспортных систем были предложены различные формы технологий беспроводной связи. Радиомодемная связь на частотах УВЧ и УКВ широко используется для связи ближнего и дальнего действия в рамках ИТС.

Связь на расстоянии 350 м может быть реализована с использованием протоколов IEEE 802.11 , в частности 802.11p (WAVE) или стандарта выделенной связи ближнего действия (DSRC) 802.11bd, продвигаемого Интеллектуальным транспортным обществом Америки и Министерством транспорта США. . Теоретически диапазон этих протоколов можно расширить с помощью мобильных одноранговых сетей или ячеистых сетей .

Для связи на большие расстояния используются инфраструктурные сети. Связь на большие расстояния с использованием этих методов хорошо известна, но, в отличие от протоколов ближнего действия, эти методы требуют обширного и очень дорогостоящего развертывания инфраструктуры.

Вычислительные технологии

Недавние достижения в области автомобильной электроники привели к переходу к меньшему количеству более мощных компьютерных процессоров на транспортных средствах. Типичный автомобиль начала 2000-х годов имел от 20 до 100 отдельных сетевых модулей микроконтроллеров / программируемых логических контроллеров , работающими не в реальном времени с операционными системами . Текущая тенденция заключается в уменьшении количества и более дорогих микропроцессорных модулей с аппаратным управлением памятью и операционными системами реального времени . Новые встроенные системные платформы позволяют более сложные программные приложения реализовать , включая управление процессами на основе моделей , искусственный интеллект и повсеместные вычисления . Возможно, наиболее важным из них для интеллектуальных транспортных систем является искусственный интеллект . ^{[ нужна ссылка ]}

Плавающие данные автомобиля/плавающие данные сотовой связи

«Плавающая машина» или «зонд» собирают данные о других транспортных маршрутах. Вообще говоря, для получения необработанных данных использовались четыре метода:

Метод триангуляции. В развитых странах значительная часть автомобилей оснащена одним или несколькими мобильными телефонами . Телефоны периодически передают информацию о своем присутствии в сеть мобильной связи, даже если голосовое соединение не установлено. В середине 2000-х годов предпринимались попытки использовать мобильные телефоны в качестве анонимных зондов трафика. По мере движения автомобиля меняется и сигнал мобильных телефонов, находящихся внутри автомобиля. Путем измерения и анализа сетевых данных с использованием триангуляции , сопоставления с образцом или статистики сотового сектора (в анонимном формате) данные были преобразованы в информацию о потоке трафика . Чем больше пробок, тем больше машин, больше телефонов и, следовательно, больше зондов. ^{[ 7 ]}

В мегаполисах расстояние между антеннами короче и теоретически точность увеличивается. Преимущество этого метода в том, что вдоль дороги не нужно строить инфраструктуру; используется только сеть мобильной связи. Но на практике метод триангуляции может оказаться сложным, особенно в районах, где одни и те же вышки мобильной связи обслуживают два или более параллельных маршрута (например, автомагистраль (автострада) с подъездной дорогой, автомагистраль (автострада) и линия пригородной железной дороги, две или несколько параллельных улиц, или улица, которая одновременно является автобусной линией). К началу 2010-х годов популярность метода триангуляции пошла на спад. ^{[ нужна ссылка ]}

Переидентификация автомобиля. Методы повторной идентификации транспортных средств требуют установки комплектов детекторов вдоль дороги. В этом методе уникальный серийный номер устройства в автомобиле обнаруживается в одном месте, а затем обнаруживается снова (переидентифицируется) дальше по дороге. Время в пути и скорость рассчитываются путем сравнения времени обнаружения конкретного устройства парами датчиков. Это можно сделать, используя MAC-адреса Bluetooth или других устройств. ^{[ 8 ]} или используя серийные номера RFID от транспондеров электронного сбора дорожных сборов (ETC) (также называемых «бирками дорожных сборов»).
Методы на основе GPS. Все большее количество транспортных средств оснащается бортовыми системами спутниковой навигации/ GPS ( спутниковой навигации ), которые имеют двустороннюю связь с поставщиком данных о дорожном движении. Показания местоположения этих транспортных средств используются для расчета скорости транспортных средств. Современные методы могут использовать не специальное оборудование, а решения на базе смартфонов , использующие так называемые подходы Телематики 2.0 . ^{[ 9 ]}
Расширенный мониторинг на базе смартфона. Смартфоны с различными датчиками можно использовать для отслеживания скорости и плотности трафика. Данные акселерометра смартфонов, которыми пользуются водители автомобилей, отслеживаются, чтобы определить скорость движения и качество дороги. Аудиоданные и GPS-метки смартфонов позволяют определить плотность движения и возможные пробки. Это было реализовано в Бангалоре, Индия, как часть исследовательской экспериментальной системы Nericell . ^{[ 10 ]}

Технология плавающих данных об автомобилях обеспечивает преимущества перед другими методами измерения трафика:

Дешевле, чем датчики или камеры
Больше покрытия (возможно, включая все места и улицы)
Быстрая установка и меньшее обслуживание
Работает в любых погодных условиях, включая сильный дождь.

зондирование

Технологические достижения в области телекоммуникаций и информационных технологий в сочетании с ультрасовременными микрочипами, RFID (радиочастотной идентификацией) и недорогими интеллектуальными технологиями обнаружения маяков расширили технические возможности, которые будут способствовать повышению безопасности автомобилистов в интеллектуальных транспортных системах. глобально . Сенсорные системы для ИТС представляют собой сетевые системы на базе транспортных средств и инфраструктуры, т.е. интеллектуальные автомобильные технологии. Датчики инфраструктуры — это неразрушимые (например, дорожные отражатели) устройства, которые при необходимости устанавливаются или встраиваются в дорогу или вокруг дороги (например, на зданиях, столбах и знаках) и могут распространяться вручную во время профилактического дорожного строительства обслуживания . или с помощью оборудования для введения датчиков для быстрого развертывания. Системы обнаружения транспортных средств включают размещение электронных маяков между инфраструктурой и транспортными средствами для идентификации, а также могут использовать автоматическое распознавание номерных знаков с помощью видео. или технологии обнаружения магнитных сигнатур транспортных средств через нужные промежутки времени, чтобы улучшить постоянный мониторинг транспортных средств, работающих в критических зонах мира.

Обнаружение индуктивной петли

Индуктивные петли можно разместить на дорожном полотне для обнаружения транспортных средств, проходящих через магнитное поле петли. Самые простые детекторы просто подсчитывают количество транспортных средств за единицу времени (обычно 60 секунд в США ), которые проезжают через петлю, в то время как более сложные датчики оценивают скорость, длину и класс транспортных средств, а также расстояние между ними. Петли можно размещать на одной полосе или на нескольких полосах движения, и они работают с очень медленными или остановившимися транспортными средствами, а также с транспортными средствами, движущимися с высокой скоростью.

Видеообнаружение транспортных средств

измерение транспортных потоков и автоматическое обнаружение происшествий с помощью видеокамер . Еще одной формой обнаружения транспортных средств является Поскольку системы видеообнаружения, такие как те, которые используются для автоматического распознавания номерных знаков, не предполагают установку каких-либо компонентов непосредственно на поверхность дороги или земляное полотно, этот тип системы известен как «неинтрузивный» метод обнаружения дорожного движения. Видео с камер поступает в процессоры, которые анализируют изменяющиеся характеристики видеоизображения по мере проезда транспортных средств. Камеры обычно устанавливаются на столбах или конструкциях над проезжей частью или рядом с ней. Большинству систем видеообнаружения требуется некоторая начальная настройка для «обучения» процессора базовому фоновому изображению. Обычно это предполагает ввод известных измерений, таких как расстояние между полосами движения или высота камеры над проезжей частью. Один процессор видеодетектирования может обнаруживать трафик одновременно от одной до восьми камер, в зависимости от марки и модели. Типичными выходными данными системы видеообнаружения являются данные о скорости движения транспортных средств по полосам движения, счетчики и показания занятости полосы движения. Некоторые системы предоставляют дополнительные выходные данные, включая информацию о промежутке, пройденном пути, обнаружении остановившегося транспортного средства и сигнализацию о выезде на встречную полосу.

Обнаружение Bluetooth

Bluetooth — это точный и недорогой способ передачи местоположения движущегося автомобиля. Устройства Bluetooth в проезжающих транспортных средствах обнаруживаются сенсорными устройствами, установленными на дороге. Если эти датчики связаны между собой, они смогут рассчитывать время в пути и предоставлять данные для матриц отправления и назначения. По сравнению с другими технологиями измерения трафика измерение Bluetooth имеет некоторые отличия:

Точные точки измерения с абсолютным подтверждением для обеспечения второго времени в пути.
Является неинтрузивным, что может привести к более низкой стоимости установки как на постоянных, так и на временных объектах.
Ограничено количеством устройств Bluetooth, ведущих трансляцию в автомобиле, поэтому подсчет и другие приложения ограничены.
Системы, как правило, быстро настраиваются, практически не требуя калибровки.

Поскольку устройства Bluetooth становятся все более распространенными на борту транспортных средств, а портативная электроника вещает все чаще, объем данных, собираемых с течением времени, становится более точным и ценным для целей поездки и оценки, дополнительную информацию можно найти здесь. ^{[ 11 ]}

Также можно измерить плотность движения на дороге, используя звуковой сигнал , который состоит из совокупного звука шума шин , шума двигателя, шума холостого хода двигателя, гудков и шума турбулентности воздуха . Установленный на дороге микрофон улавливает звук, включающий в себя различные шумы транспортных средств, а методы обработки аудиосигнала можно использовать для оценки состояния дорожного движения. Точность такой системы сравнима с точностью других методов, описанных выше. ^{[ 12 ]}

Радарное обнаружение

Радары устанавливаются на обочине дороги для измерения транспортного потока, а также для обнаружения остановившихся и застрявших транспортных средств. Как и видеосистемы, радар изучает окружающую среду во время настройки и может различать транспортные средства и другие объекты. Он также может работать в условиях плохой видимости. Радар транспортного потока использует метод «бокового огня» для обзора всех полос движения в узкой полосе, чтобы подсчитать количество проезжающих транспортных средств и оценить плотность движения. Для обнаружения остановившихся транспортных средств (СВД) и автоматического обнаружения происшествий используются радарные системы с обзором на 360 градусов, которые сканируют все полосы движения на больших участках дороги. Сообщается, что радар имеет лучшую производительность на больших расстояниях, чем другие технологии. ^{[ 13 ]} Радар СВД будет установлен на всех автомагистралях Smart в Великобритании. ^{[ 14 ]}

Объединение информации из нескольких методов измерения трафика

Данные, полученные от различных сенсорных технологий, можно интеллектуально комбинировать для точного определения состояния дорожного движения. Было показано, что подход , основанный на объединении данных , который использует собранные на дороге акустические, изображения и данные датчиков, сочетает в себе преимущества различных отдельных методов. ^{[ 15 ]}

Интеллектуальные транспортные приложения

Системы оповещения автомобилей экстренных служб

В 2015 году ЕС принял закон, требующий от автопроизводителей оборудовать все новые автомобили системой eCall — европейской инициативой, которая помогает автомобилистам в случае столкновения. ^{[ 16 ]} Автомобильный eCall генерируется либо вручную пассажирами автомобиля, либо автоматически посредством активации бортовых датчиков после аварии. ^{[ 17 ]} При активации бортовое устройство eCall осуществляет экстренный вызов, передавая голос и данные непосредственно в ближайший пункт экстренной помощи. ^{[ 17 ]} (обычно ближайший E 1-1-2 пункт ответа общественной безопасности , PSAP). Голосовой вызов позволяет пассажиру автомобиля общаться с обученным оператором eCall. При этом оператору eCall, принимающему голосовой вызов, будет отправлен минимальный набор данных.

Минимальный набор данных содержит информацию о происшествии, включая время, точное место, направление движения транспортного средства и идентификацию транспортного средства. Общеевропейский eCall призван стать стандартной опцией для всех новых автомобилей, получивших одобрение типа. В зависимости от производителя системы eCall она может быть на базе мобильного телефона (подключение Bluetooth к автомобильному интерфейсу), встроенного устройства eCall или функции более широкой системы, такой как навигация, телематическое устройство или устройство взимания платы за проезд. Ожидается, что eCall будет предложен не раньше конца 2010 года, в ожидании стандартизации Европейским институтом телекоммуникационных стандартов и обязательств со стороны крупных государств-членов ЕС, таких как Франция и Великобритания.

Платформа для расчета платы за пробки на Норт-Бридж-роуд, Сингапур

Проект SafeTRIP, финансируемый ЕС. ^{[ нужна ссылка ]} разрабатывает открытую систему ITS, которая повысит безопасность дорожного движения и обеспечит устойчивую связь за счет использования спутниковой связи S-диапазона. Такая платформа позволит расширить охват Службы экстренного вызова на территории ЕС.

Автоматическое соблюдение правил дорожного движения

Система камер контроля дорожного движения, состоящая из камеры и устройства мониторинга транспортных средств , используется для обнаружения и идентификации транспортных средств, не соблюдающих ограничение скорости или других требований дорожного законодательства, а также для автоматического выставления нарушителей штрафов на основе номерного знака. Квитанции ГИБДД высылаются по почте. Приложения включают в себя:

Камеры контроля скорости, которые идентифицируют транспортные средства, превышающие разрешенную законом скорость . Многие такие устройства используют радар для определения скорости транспортного средства или электромагнитные петли, расположенные на каждой полосе дороги.
Камеры на красный свет , которые обнаруживают транспортные средства, пересекающие стоп-линию или обозначенное место остановки при красном сигнале светофора . включенном
Камеры на полосах движения автобусов распознают транспортные средства, движущиеся по полосам, отведенным для автобусов . В некоторых юрисдикциях автобусные полосы также могут использоваться такси или транспортными средствами, участвующими в совместном использовании автомобилей .
Камеры железнодорожных переездов , которые распознают транспортные средства, незаконно пересекающие дороги железные .
Двойные камеры с белой линией, распознающие транспортные средства, пересекающие эти линии.
Камеры полос движения транспортных средств с высокой посещаемостью , которые идентифицируют транспортные средства, нарушающие требования HOV.

Переменные ограничения скорости

Недавно в некоторых юрисдикциях начали экспериментировать с переменными ограничениями скорости, которые меняются в зависимости от пробок на дорогах и других факторов. Обычно такие ограничения скорости изменяются в сторону снижения только в плохих условиях, а не улучшаются в хороших. Одним из примеров является британская автомагистраль М25 , огибающая Лондон. На наиболее загруженном участке длиной 14 миль (23 км) (развязка 10–16) автомагистрали M25 с 1995 года действуют переменные ограничения скорости в сочетании с автоматизированным контролем. Первоначальные результаты показали экономию времени в пути, более плавное движение и снижение количества аварий, поэтому в 1997 году внедрение стало постоянным. Дальнейшие испытания на M25 пока оказались безрезультатными. ^{[ 18 ]}

Системы предотвращения столкновений

Япония установила на своих автомагистралях датчики, оповещающие автомобилистов о том, что впереди глохнет автомобиль. ^{[ 19 ]}

Кооперативные системы на дороге

Коммуникационное сотрудничество на дороге включает в себя «автомобиль-автомобиль», «автомобиль-инфраструктура» и наоборот. Данные, доступные от транспортных средств, собираются и передаются на сервер для централизованного объединения и обработки. Эти данные можно использовать для обнаружения таких событий, как дождь (работа дворников) и заторы (частое торможение). Сервер обрабатывает рекомендации по вождению, предназначенные для одного или определенной группы водителей, и передает их по беспроводной сети транспортным средствам. Цель кооперативных систем — использовать и планировать коммуникационную и сенсорную инфраструктуру для повышения безопасности дорожного движения. Определение кооперативных систем в дорожном движении согласно Европейской комиссии : ^{[ 20 ]}^{[ 21 ]}

«Операторы дорог, инфраструктура, транспортные средства, их водители и другие участники дорожного движения будут сотрудничать, чтобы обеспечить наиболее эффективное, безопасное, защищенное и комфортное путешествие. Системы сотрудничества транспортных средств и транспортных средств и инфраструктуры будут способствовать достижению этих целей, помимо достижимых улучшений. с автономными системами».

Всемирный конгресс по интеллектуальным транспортным системам (ITS World Congress) — ежегодная выставка, посвященная продвижению технологий ITS. ERTICO – ITS Europe, ITS America и ITS AsiaPacific спонсируют ежегодный Всемирный конгресс и выставку ITS. Каждый год мероприятие проводится в другом регионе (Европа, Америка или Азиатско-Тихоокеанский регион). ^{[ 22 ]} Первый Всемирный конгресс ИТС состоялся в Париже в 1994 году. ^{[ 23 ]}

Умный транспорт – новые бизнес-модели

Во всем мире появляются новые модели мобильности и умного транспорта. совместного использования велосипедов , автомобилей и самокатов, Схемы такие как Lime или Bird, продолжают набирать популярность; схемы зарядки электромобилей во многих городах набирают популярность ; подключенный автомобиль — растущий сегмент рынка; в то время как новые, умные решения для парковки используются пассажирами и покупателями по всему миру. Все эти новые модели открывают возможности для решения проблем «последней мили» в городских районах .

ИТС в подключенном мире

Операторы мобильной связи становятся важным игроком в этих цепочках создания стоимости (помимо обеспечения просто связи). Специальные приложения могут использоваться для приема мобильных платежей , предоставления анализа данных и инструментов навигации, предложения стимулов и скидок, а также выступать в качестве средства цифровой коммерции .

Гибкость платежей и выставления счетов

Эти новые модели мобильности требуют высокой гибкости монетизации и возможностей управления партнерами. Гибкая платформа расчетов и выставления счетов позволяет быстро и легко распределять доходы и в целом повышает качество обслуживания клиентов . Помимо улучшения обслуживания, пользователи также могут получать скидки, баллы лояльности и вознаграждения, а также привлекаться посредством прямого маркетинга .

Европа

Сеть национальных ассоциаций ИТС представляет собой группу национальных интересов ИТС. Официально об этом было объявлено 7 октября 2004 года в Лондоне. Секретариат находится в ERTICO – ITS Europe. ^{[ 24 ]}

ERTICO – ITS Europe – это государственно-частное партнерство, способствующее развитию и внедрению ITS. Они объединяют органы государственной власти, игроков отрасли, операторов инфраструктуры, пользователей, национальные ассоциации ИТС и другие организации. Рабочая программа ERTICO сосредоточена на инициативах по повышению транспортной безопасности, защищенности и эффективности сети, принимая во внимание меры по снижению воздействия на окружающую среду.

Соединенные Штаты

В Соединенных Штатах в каждом штате есть отделение ИТС, которое проводит ежегодную конференцию для продвижения и демонстрации технологий и идей ИТС. На конференции присутствуют представители каждого департамента транспорта (штата, городов, поселков и округов) штата.

Латинская Америка

Колумбия

В промежуточных городах Колумбии, где внедрены стратегические системы общественного транспорта, городские транспортные сети должны работать с параметрами, которые улучшают качество предоставления услуг. Некоторые из проблем, с которыми сталкиваются транспортные системы в этих городах, направлены на увеличение количества пассажиров, перевозимых в системе, и внедрение технологий, которые необходимо интегрировать для управления и контроля парков общественного транспорта. ^{[ 25 ]} Для достижения этой цели необходимы стратегические системы для интеграции решений на основе интеллектуальных транспортных систем и информационно-коммуникационных технологий для оптимизации контроля и управления автопарком, электронного сбора платы за проезд, безопасности дорожного движения и доставки информации пользователям. ^{[ 26 ]} Функциональные возможности, которые будет охватывать технология в этих транспортных системах, включают: планирование автопарка; местонахождение и отслеживаемость транспортного средства; облачное хранилище оперативных данных; совместимость с другими информационными системами; централизация операций; подсчет пассажиров; контроль и визуализация данных. ^{[ 27 ]}

См. также

Ссылки

^ Махмуд, Аднан; Сиддики, Сара Али; Шэн, Цюань Цз.; Чжан, Вэй Эмма; Сузуки, Хадзиме; Ни, Вэй (июнь 2022 г.). «Доверие на колесах: на пути к безопасным и ресурсоэффективным сетям IoV» . Вычисление . 104 (6): 1337–1358. дои : 10.1007/s00607-021-01040-7 . ISSN 0010-485X . S2CID 246434811 .
^ ДИРЕКТИВА 2010/40/EU ЕВРОПЕЙСКОГО ПАРЛАМЕНТА И СОВЕТА от 7 июля 2010 г. eur-lex.europa.eu
^ «Сокращение задержек из-за заторов на дорогах. [Социальное воздействие]. ITS. Центр и испытательный стенд интеллектуальных транспортных систем» . SIOR, Открытый репозиторий социального воздействия . Архивировано из оригинала 5 сентября 2017 г. Проверено 5 сентября 2017 г.
^ «Умная технология поможет положить конец перегруженности рейсов» . Перт сейчас . 07.07.2020 . Проверено 7 октября 2020 г.
^ Монахан, Торин (2007). « «Военные комнаты» улицы: практика наблюдения в центрах управления транспортом» (PDF) . Коммуникационный обзор . 10 (4): 367–389. CiteSeerX 10.1.1.691.8788 . дои : 10.1080/10714420701715456 . S2CID 44101831 . Архивировано (PDF) из оригинала 10 октября 2022 г.
^ «Часто задаваемые вопросы» . Офис совместной программы интеллектуальных транспортных систем . Министерство транспорта США . Проверено 10 ноября 2016 г.
^ Бен-Гал И., Вайнсток С., Сингер Г. и Бамбос Н. (2019). «Кластеризация пользователей по моделям их мобильного поведения» (PDF) . Транзакции ACM по обнаружению знаний из данных (TKDD), 13 (4), 45. Архивировано из оригинала (PDF) 14 октября 2019 г. Проверено 29 мая 2022 г. {{cite web}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка ) CS1 maint: числовые имена: список авторов ( ссылка )
^ Тарнофф, Филип Джон, Буллок, Дарси М., Янг, Стэнли Э. и др. «Продолжающаяся эволюция сбора и обработки данных о времени в пути», Ежегодное собрание Совета по транспортным исследованиям, 2009 г., документ № 09-2030. Сборник статей 88-го ежегодного собрания TRB, DVD
^ «GPS-спутниковая навигация» . 12 января 2017 г.
^ Мохан, Прашант, Венката Н. Падманабхан и Рамачандран Рамджи. Nericell: расширенный мониторинг дорожной ситуации и дорожного движения с помощью мобильных смартфонов. Материалы 6-й конференции ACM по встраиваемым сетевым сенсорным системам. АКМ, 2008.
^ Ахмед, Хазем; Эль-Дариби, Мохамед; Абдулхай, Бахер; Морган, Ясир (13 января 2008 г.). «Платформа ячеистой сети на основе Bluetooth и Wi-Fi для мониторинга трафика» . 87-е ежегодное собрание Совета по транспортным исследованиям .
^ Тьяги В., Кальянараман С., Кришнапурам Р. (2012). «Оценка состояния плотности дорожного движения на основе совокупной акустики дороги». Транзакции IEEE в интеллектуальных транспортных системах . 13 (3): 1156–1166. дои : 10.1109/TITS.2012.2190509 . S2CID 14434273 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
^ «Сравнение технологий обнаружения остановившихся транспортных средств (SVD) для приложений интеллектуальных автомагистралей» . Ожье Электроникс . Проверено 4 мая 2020 г.
^ «Умная автомагистраль: подведение итогов и план действий» . GOV.UK. Проверено 12 апреля 2020 г.
^ Джоши В., Раджамани Н., Такаюки К., Пратапанени Н., Субраманиам Л.В. (2013). Обучение на основе объединения информации для определения состояния экономичного дорожного движения . Материалы двадцать третьей международной совместной конференции по искусственному интеллекту. {{cite conference}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
^ Китинг, Дэйв. «Все автомобили в Европе теперь могут сами вызывать полицию» . Форбс . Проверено 25 сентября 2019 г.
^ Jump up to: ^а ^б Глисон, Колин. «Новые автомобили автоматически сообщают властям о авариях» . Ирландские Таймс . Проверено 25 сентября 2019 г.
^ Отчет (HC 15, 2004–05): Решение проблемы заторов путем более эффективного использования автомагистралей и магистральных дорог Англии (Полный отчет) (PDF) , Национальное контрольно-ревизионное управление , 26 ноября 2004 г., заархивировано (PDF) из оригинала от 03.2005 г. 11 , получено 17 сентября 2009 г.
^ Тенденции дорожно-транспортных происшествий, Япония. Архивировано 21 мая 2009 г. в Wayback Machine . nilim.go.jp
↑ 3-й форум по электронной безопасности, 25 марта 2004 г.
^ Европейская комиссия, Генеральный директорат «Информационное общество», Директорат C «Миниатюризация, встроенные системы и социальные приложения», Раздел C.5 «ИКТ для транспорта и окружающей среды», «На пути к кооперативным системам для автомобильного транспорта», Совещание транспортных кластеров, 8 ноября 2004 г.
^ «Всемирный конгресс IT-технологий» . Промо-сайт . Проверено 10 ноября 2016 г.
^ «Всемирный Конгресс ИТС 2025» . www.ntradeshows.com . Проверено 2 сентября 2023 г.
^ «Представляем Сеть Национальных ИТС-ассоциаций!» . Промо-сайт . Проверено 10 ноября 2016 г.
^ Рамирес-Герреро, Томас; Торо, Маурисио; Вильегас Лопес, Густаво; Кастаньеда, Леонель (2022). «Функциональные требования к управлению и контролю транспортных средств общественного транспорта применительно к устойчивой мобильности в городах среднего размера» . Коммуникация, интеллектуальные технологии и инновации для общества . Умные инновации, системы и технологии. Том. 252. стр. 673–683. дои : 10.1007/978-981-16-4126-8_60 . ISBN 978-981-16-4125-1 . S2CID 244182421 . Проверено 23 мая 2022 г. {{cite book}}: |periodical= игнорируется ( помогите )
^ Рамирес-Герреро, Т; Торо, М; Вильегас Лопес, Джорджия; Кастаньеда, LF (2020). «Недорогие вычислительные системы, применяемые в физических архитектурах систем общественного транспорта промежуточных городов» . Физический журнал: серия конференций . 1702 (1): 012018. Бибкод : 2020JPhCS1702a2018R . дои : 10.1088/1742-6596/1702/1/012018 .
^ Рамирес-Герреро, Томас; Торо, Маурисио; Табарес, Марта С.; Саласар-Кабрера, Рикардо; Пачон де ла Крус, Альваро (2022). «Ключевые аспекты интеграции ИТ-услуг в городскую транспортную службу средних городов: качественное исследовательское исследование в Колумбии» . Устойчивость . 14 (5): 2478. doi : 10.3390/su14052478 .

Внешние ссылки

[1] Махмуд, Аднан; Сиддики, Сара Али; Шэн, Цюань Цз.; Чжан, Вэй Эмма; Сузуки, Хадзиме; Ни, Вэй (июнь 2022 г.). «Доверие на колесах: на пути к безопасным и ресурсоэффективным сетям IoV» . Вычисление . 104 (6): 1337–1358. дои : 10.1007/s00607-021-01040-7 . ISSN 0010-485X . S2CID 246434811 .

[2] ДИРЕКТИВА 2010/40/EU ЕВРОПЕЙСКОГО ПАРЛАМЕНТА И СОВЕТА от 7 июля 2010 г. eur-lex.europa.eu

[3] «Сокращение задержек из-за заторов на дорогах. [Социальное воздействие]. ITS. Центр и испытательный стенд интеллектуальных транспортных систем» . SIOR, Открытый репозиторий социального воздействия . Архивировано из оригинала 5 сентября 2017 г. Проверено 5 сентября 2017 г.

[4] «Умная технология поможет положить конец перегруженности рейсов» . Перт сейчас . 07.07.2020 . Проверено 7 октября 2020 г.

[5] Монахан, Торин (2007). « «Военные комнаты» улицы: практика наблюдения в центрах управления транспортом» (PDF) . Коммуникационный обзор . 10 (4): 367–389. CiteSeerX 10.1.1.691.8788 . дои : 10.1080/10714420701715456 . S2CID 44101831 . Архивировано (PDF) из оригинала 10 октября 2022 г.

[faqs-6] «Часто задаваемые вопросы» . Офис совместной программы интеллектуальных транспортных систем . Министерство транспорта США . Проверено 10 ноября 2016 г.

[7] Бен-Гал И., Вайнсток С., Сингер Г. и Бамбос Н. (2019). «Кластеризация пользователей по моделям их мобильного поведения» (PDF) . Транзакции ACM по обнаружению знаний из данных (TKDD), 13 (4), 45. Архивировано из оригинала (PDF) 14 октября 2019 г. Проверено 29 мая 2022 г. {{cite web}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка ) CS1 maint: числовые имена: список авторов ( ссылка )

[8] Тарнофф, Филип Джон, Буллок, Дарси М., Янг, Стэнли Э. и др. «Продолжающаяся эволюция сбора и обработки данных о времени в пути», Ежегодное собрание Совета по транспортным исследованиям, 2009 г., документ № 09-2030. Сборник статей 88-го ежегодного собрания TRB, DVD

[9] «GPS-спутниковая навигация» . 12 января 2017 г.

[10] Мохан, Прашант, Венката Н. Падманабхан и Рамачандран Рамджи. Nericell: расширенный мониторинг дорожной ситуации и дорожного движения с помощью мобильных смартфонов. Материалы 6-й конференции ACM по встраиваемым сетевым сенсорным системам. АКМ, 2008.

[11] Ахмед, Хазем; Эль-Дариби, Мохамед; Абдулхай, Бахер; Морган, Ясир (13 января 2008 г.). «Платформа ячеистой сети на основе Bluetooth и Wi-Fi для мониторинга трафика» . 87-е ежегодное собрание Совета по транспортным исследованиям .

[12] Тьяги В., Кальянараман С., Кришнапурам Р. (2012). «Оценка состояния плотности дорожного движения на основе совокупной акустики дороги». Транзакции IEEE в интеллектуальных транспортных системах . 13 (3): 1156–1166. дои : 10.1109/TITS.2012.2190509 . S2CID 14434273 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )

[Ogier-13] «Сравнение технологий обнаружения остановившихся транспортных средств (SVD) для приложений интеллектуальных автомагистралей» . Ожье Электроникс . Проверено 4 мая 2020 г.

[14] «Умная автомагистраль: подведение итогов и план действий» . GOV.UK. Проверено 12 апреля 2020 г.

[15] Джоши В., Раджамани Н., Такаюки К., Пратапанени Н., Субраманиам Л.В. (2013). Обучение на основе объединения информации для определения состояния экономичного дорожного движения . Материалы двадцать третьей международной совместной конференции по искусственному интеллекту. {{cite conference}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )

[16] Китинг, Дэйв. «Все автомобили в Европе теперь могут сами вызывать полицию» . Форбс . Проверено 25 сентября 2019 г.

[:0-17] Jump up to: ^а ^б Глисон, Колин. «Новые автомобили автоматически сообщают властям о авариях» . Ирландские Таймс . Проверено 25 сентября 2019 г.

[18] Отчет (HC 15, 2004–05): Решение проблемы заторов путем более эффективного использования автомагистралей и магистральных дорог Англии (Полный отчет) (PDF) , Национальное контрольно-ревизионное управление , 26 ноября 2004 г., заархивировано (PDF) из оригинала от 03.2005 г. 11 , получено 17 сентября 2009 г.

[19] Тенденции дорожно-транспортных происшествий, Япония. Архивировано 21 мая 2009 г. в Wayback Machine . nilim.go.jp

[20] 3-й форум по электронной безопасности, 25 марта 2004 г.

[21] Европейская комиссия, Генеральный директорат «Информационное общество», Директорат C «Миниатюризация, встроенные системы и социальные приложения», Раздел C.5 «ИКТ для транспорта и окружающей среды», «На пути к кооперативным системам для автомобильного транспорта», Совещание транспортных кластеров, 8 ноября 2004 г.

[22] «Всемирный конгресс IT-технологий» . Промо-сайт . Проверено 10 ноября 2016 г.

[23] «Всемирный Конгресс ИТС 2025» . www.ntradeshows.com . Проверено 2 сентября 2023 г.

[24] «Представляем Сеть Национальных ИТС-ассоциаций!» . Промо-сайт . Проверено 10 ноября 2016 г.

[25] Рамирес-Герреро, Томас; Торо, Маурисио; Вильегас Лопес, Густаво; Кастаньеда, Леонель (2022). «Функциональные требования к управлению и контролю транспортных средств общественного транспорта применительно к устойчивой мобильности в городах среднего размера» . Коммуникация, интеллектуальные технологии и инновации для общества . Умные инновации, системы и технологии. Том. 252. стр. 673–683. дои : 10.1007/978-981-16-4126-8_60 . ISBN 978-981-16-4125-1 . S2CID 244182421 . Проверено 23 мая 2022 г. {{cite book}}: |periodical= игнорируется ( помогите )

[26] Рамирес-Герреро, Т; Торо, М; Вильегас Лопес, Джорджия; Кастаньеда, LF (2020). «Недорогие вычислительные системы, применяемые в физических архитектурах систем общественного транспорта промежуточных городов» . Физический журнал: серия конференций . 1702 (1): 012018. Бибкод : 2020JPhCS1702a2018R . дои : 10.1088/1742-6596/1702/1/012018 .

[27] Рамирес-Герреро, Томас; Торо, Маурисио; Табарес, Марта С.; Саласар-Кабрера, Рикардо; Пачон де ла Крус, Альваро (2022). «Ключевые аспекты интеграции ИТ-услуг в городскую транспортную службу средних городов: качественное исследовательское исследование в Колумбии» . Устойчивость . 14 (5): 2478. doi : 10.3390/su14052478 .

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]

[ 9 ]

[ 10 ]

[ 11 ]

[ 12 ]

[ 13 ]

[ 14 ]

[ 15 ]

[ 16 ]

[ 17 ]

[ 18 ]

[ 19 ]

[ 20 ]

[ 21 ]

[ 22 ]

[ 23 ]

[ 24 ]

[ 25 ]

[ 26 ]

[ 27 ]