Статья

Как ГИС могут ликвидировать пробки на дорогах

Геоинформатика
мобильная версия

Каждый день жители крупных городов сталкиваются с одной и той же ситуацией: автомобильными заторами. Пробки наносят огромный ущерб мировой экономике и здоровью людей. Есть ли способ решить транспортные проблемы современных мегаполисов без фантастических финансовых трат?

Ущерб, наносимый автомобильными пробками, очень большой. Только в Москве из-за пробок теряется около 40 млрд руб. в год – это более 2% бюджета города. В США жители крупных городов проводят в пробках почти 2 суток ежегодно, что приводит к ущербу национальной экономике в размере более $120 млрд в год. И это не считая ущерба здоровью людей. По американской статистике из-за пробок только в США каждый год преждевременно умирают более 2 тыс. человек.

Замкнутый круг кольцевых дорог

"Постройте больше дорог!", - восклицают люди, стоя в пробках. Это может показаться странным, но рост числа дорог увеличивает количество пробок. Исследования показывают, что трафик заполнит любые дороги на 60% в течение 5 лет. Все дело в том, что широкие дороги привлекают автомобилистов, и город наводняют новые машины. Проще говоря, действует элементарное правило: лучше условия - больше людей, активнее бизнес, а значит, и больше пробок.

При строительстве дорог в городе необходимо учесть массу факторов, чтобы достичь так называемого равновесия Нэша–Вардропа, когда водители не выигрывают в скорости и времени движения, единолично меняя манеру езды и маршрут. Ведь именно из-за того, что водители стараются проехать меньшее расстояние и добраться до пункта назначения быстрее, большинство автомобилей устремляются к самым удобным трассам и развязкам. Это явление известно как парадокс Браеса, который гласит, что строительство дополнительных дорог может снизить пропускную способность транспортной системы. Проще говоря, новые дороги "притягивают" водителей, из-за чего образуются пробки. Примером может служить 42-я улица в Нью-Йорке, где всегда были огромные заторы. После того как ее закрыли для движения машин, пробки исчезли, при этом трафик через район не снизился.

Как отмечают эксперты, в Москве и других крупных городах России нельзя просто строить больше дорог и развязок в местах заторов, поскольку в половине случаев это не решает проблему пробок, а, наоборот, ее усугубляет.

Конечно, можно построить новый город, сверх широкие многоуровневые автострады или развернуть масштабную сеть общественного транспорта и запретить личные авто. Но подобные инициативы не имеют коммерческого смысла. Более действенной является разработка новых технологий и альтернативных методов управления дорожным движением, которые позволят увеличить пропускную способность существующих дорог. Этого достаточно, чтобы "дождаться" распространения новых умных экологичных автомобилей, передовых видов общественного транспорта, а также технологий, снижающих стоимость эксплуатации автодорог.

Сбор данных

В последнее время геоинформационные системы управления крупными транспортными сетями (ГИС-Т) привлекают много внимания. Ведущие компании, такие как ESRI и Bentley Systems, уже выпустили множество продуктов и приложений для управления трафиком. В состав всех этих решений входят компоненты мониторинга дорожного движения; алгоритмы прогнозирования дорожных условий и транспортных потоков и целый ряд сервисов.

Сегодня наиболее перспективными технологиями мониторинга трафика считаются видеонаблюдение и анализ данных сотовых сетей связи.

Современные технологии видеонаблюдения – это не просто набор видеокамер и мониторов, за которыми следят десятки операторов. Умные видеокамеры способны автоматически подсчитывать количество автомобилей, определять их скорость и направление движения, обнаруживать ДТП, пешеходов, неправильно припаркованные машины и т.д. Для этого обычно используются алгоритмы на основе контроля векторов движения, например, кроссплатформенный OpenCV, IMGLIB, VLIB.

Подобные алгоритмы могут запускаться даже на простейших IP-камерах с маломощными процессорами. Они дают 90% надежность обнаружения, а при использовании стереокамер число ложных срабатываний и пропущенных объектов еще ниже. Уже существуют ИК-камеры для мониторинга дорожного трафика в любое время суток и при любой погоде, например TrafiSense компании FLIR Systems. Небольшое энергопотребление видеокамер позволяет питать их от автономного источника энергии (солнечной панели).

Системы видеонаблюдения предлагают широкие возможности. Например, стереотехнология компании RCE systems, представленная в январе 2014 г., позволяет за несколько секунд измерить скорость и размер автомобиля. Собранные данные могут отображаться в виде тематического слоя электронной карты, указывая скорость движения потока, загруженность трассы различными типами транспорта.

Данные могут отображаться в виде тематического слоя электронной карты, указывая скорость движения потока, загруженность трассы различными типами транспорта
Данные могут отображаться в виде тематического слоя электронной карты, указывая скорость движения потока, загруженность трассы различными типами транспорта

Одно из самых перспективных направлений сбора данных о дорожном движении – системы на основе технологии Floating Сar Data (FCD), которые используют сигналы сотовых сетей для обнаружения движущихся автомобилей. В каждой машине едет минимум один человек с мобильным телефоном, а сотовая связь работает в городах повсеместно, так что для мониторинга трафика с помощью FCD не нужно разворачивать масштабные сети датчиков.

Технология FCD определяет местоположение и скорость автомобилей с помощью триангуляции и сложных алгоритмов. По точности FCD не сравнится с GPS или видеонаблюдением, но большое количество автомобилей и высокая плотность размещения базовых станций в мегаполисах обеспечивают достаточно точную информацию для сбора статистики и прогнозирования дорожной ситуации.

К концу 2014 г. систему мониторинга на основе FCD планируется внедрить в Москве. Она будет предлагать оптимальные маршруты, прогнозировать пробки на час вперед и сообщать о них автомобилистам с помощью информационных табло, через навигаторы и единый транспортный веб-портал.

Краудсорсинг (добровольное участие общественности в выполнении какой-либо задачи) также может использоваться для сбора информации о текущей ситуации на дороге. Обычно это приложения для смартфонов и планшетов, которые позволяют отметить выбоину, ДТП, обледенелый участок и т.д. Сообщения привязываются к координатам GPS и могут отображаться на электронной карте. Таким образом водители самостоятельно наполняют базу данных дорожных меток (POI) актуальной информацией.

Недостаток краудсорсинга – это необходимость отсеивать ложные сообщения. Кроме того, подобные системы имеют практическую ценность, только если базу данных пополняет большое количество пользователей. Поэтому краудсорсинг пока не может быть единственным источником данных для анализа трафика – системы имеют много белых пятен, непроверенной информации и слишком мало POI. Так, российское краудсорсинговое приложение "Второй пилот", по утверждению разработчиков, имеет в настоящее время самую большую и актуальную базу данных POI – около 20 тыс. меток. Для сравнения, только в одной Москве около за январь-февраль 2014 г. было зарегистрировано более 1000 выбоин размером больше 60х20 см.

Отдельно нужно отметить два перспективных способа мониторинга трафика: малые спутники и беспилотные летательные аппараты (БПЛА). Малые спутники уже могут обеспечить съемку видео высокого разрешения, например SkySat может снимать 90-секундные HD-видеоролики, которые дают представление о динамике дорожного движения. Малые БПЛА, в том числе аэростаты, могут выполнять все функции умных систем видеонаблюдения, а в случае необходимости давать крупную картинку места ДТП, выделять и сопровождать нарушителей, определять координаты места ДТП с точностью до нескольких метров.

Реальная и потенциальная польза

Современные ГИС-Т в основном сосредоточены на решении конкретных задач - сбора информации о дорожной ситуации; контроля общественного транспорта; управления транспортными потоками; помощи путешественникам (рядовым пользователям); управления коммерческим транспортом.

Особое место в этом списке занимает общественный транспорт, так как без его эффективной работы избавиться от пробок невозможно. Примеров крупномасштабных ГИС-Т для управления общественным транспортом не так уж много, поскольку единая система для всех видов транспорта (метро, трамваи, троллейбусы, такси и т.д.) требует масштабных инвестиций.

Одна из наиболее известных крупномасштабных ГИС-Т – это система, созданная в Лондоне в рамках подготовки к Олимпиаде-2012. Городские власти беспокоились насчет возможного транспортного коллапса и инвестировали в новейшие технологии значительные средства. Прежде всего, на улицах Лондона были установлены 1300 «умных» светофоров, а также множество видеокамер и информационных табло. Но главную роль сыграло программное обеспечение.

Лондонская система использует для работы оценку доступности транспорта PTAL (Public Transport Accessibility Levels). Оценка PTAL учитывает близость остановки и частоту оказания услуги (время ожидания и время в пути), соответственно районы с максимально доступным транспортом получают 6 баллов, а с минимальным – 1 балл. Карты PTAL созданы для всего Лондона, они служат основой для планирования строительства жилья и офисов, развития дорожной сети.

Оценка PTAL используется компьютерной моделью CAPITAL, которая сочетает ГИС-инструменты и различные «стратегические» модели трафика. CAPITAL может рассчитывать время в пути по различным маршрутам, показывать, каким образом можно добраться в ту или иную точку города и т.д. Благодаря CAPITAL можно точно сказать, сколько еще рабочих мест или жилых домов может обслужить общественный транспорт в конкретном регионе Лондона. Кроме того, модель помогает выявить районы, до которых трудно добраться на общественном транспорте, а также быстро изменить схемы движения, например, во время стихийного бедствия или в дни массовых мероприятий.

С помощью CAPITAL можно получить базовые сведения, которые нужны для множества других моделей-«модулей», например ATOS, который определяет доступность основных услуг (образование, медицина, магазины, городских центров и т.д.) при передвижении на общественном транспорте, личном авто, велосипеде или пешком.

 SafeRoadMaps, сделанный с помощью ArcGIS API for Flex, отображает на карте места, где  регулярно случаются ДТП
SafeRoadMaps, сделанный с помощью ArcGIS API for Flex, отображает на карте места, где регулярно случаются ДТП

Набор различных оценочных моделей дает представление о транспортной инфраструктуре города, например, в центре Лондона высокие баллы PTAL и ATOS, а на окраинах балл ATOS существенно ниже.

Для эффективной работы ГИС-Т в 2009 г. в Лондоне создали единый диспетчерский центр STTOC, который объединил операторов общественного транспорта и полицию. Во время Олимпиады-2012 благодаря использованию передовых ГИС-технологий удалось создать сложные альтернативные схемы движения транспорта, которые без катастрофических последствий для трафика «разделили» спортивный праздник и живущий своей жизнью остальной город. Как сообщил ответственный за трафик в период Олимпиады Алан Бристоу (Alan Bristow), пробки регистрировались лишь первые несколько дней. Впоследствии большинство людей отказались от личного транспорта в пользу общественного, и пробок в городе стало на 10-20% меньше обычного уровня при сохранении общего пассажиропотока. Это отличный результат, учитывая, что в первую неделю для соревнований велосипедистов перекрыли более 700 дорог.

В настоящее время разнообразные данные транспортной системы Лондона объединены с помощью облачной системы Intergraph GeoMedia и доступны в виде веб-сервиса, которым могут воспользоваться, например, коммерческие организации.

Пример олимпийского Лондона показывает, что современные ГИС-технологии резко повышают эффективность общественного транспорта и позволяют большинству жителей мегаполиса обойтись без повседневной езды на личном авто.

Определенной проблемой остается прогнозирование развития дорожной ситуации, но в этом направлении уже достигнуты некоторые успехи. Например, в мае 2014 г. математики из лаборатории PreMoLab Московского физико-технического института создали модель дорожного трафика, которая использует парадокс Браеса в равновесной модели, и с помощью метода перебора находит неэффективные дороги в городской транспортной системе. Перекрытие таких дорог повышает пропускную способность всей транспортной сети. Данную модель можно использовать для оптимизации повседневного трафика и организации проезда спецтранспорта.

 Сервис MI Drive (штат Мичиган) позволяет на интерактивной карте увидеть места ДТП, пробки, просмотреть видео с дорожных камер
Сервис MI Drive (штат Мичиган) позволяет на интерактивной карте увидеть места ДТП, пробки, просмотреть видео с дорожных камер

Все более важным компонентом ГИС-Т становятся системы обратной связи с участниками дорожного движения. Помимо краудсорсинговых карт и мобильных приложений все шире используются веб-сервисы, снабжающие водителя важной информацией. Например, американский сайт SafeRoadMaps, сделанный с помощью ArcGIS API for Flex, отображает на карте места, где регулярно случаются ДТП. Наглядное отображение статистической информации не только помогает дорожным службам и полиции обезопасить аварийный участок, но и предупреждает водителя о приближении к опасному месту. Аналогичный веб-сервис MI Drive (штат Мичиган) позволяет на интерактивной карте увидеть места ДТП, пробки, просмотреть видео с дорожных камер.

В будущем единые ГИС для управления дорожным движением объединят все вышеперечисленные компоненты: системы мониторинга, прогнозирования, управления общественным транспортом, приложения для оповещения водителей, краудсорсинговые сервисы и т.д. Подобные ГИС-Т позволят управлять трафиком в режиме реального времени, предотвращать пробки, оперативно реагировать на ЧС, повысить эффективность коммерческой и муниципальной логистики.

Михаил Левкевич

Мировая группировка спутников дистанционного зондирования земли (ДЗЗ)

СОБЫТИЯ