Столице уже много лет предрекают транспортный коллапс из-за стремительного роста числа автомобилей на ее улицах. Однако интеллектуальная транспортная система, внедряемая в городе в последние годы, не дает этому прогнозу сбыться. О том, как в столице управляют дорожным движением, рассказывает Александр Поляков, директор Научно-исследовательского и проектного института городского транспорта города Москвы, который с 2013 года курировал вопросы развития транспортной аналитики, построения информационных систем и разработки комплексных программ развития транспортной инфраструктуры в должности заместителя руководителя Центра организации дорожного движения Правительства Москвы. На форуме BIG DATA 2017, проведенном издательством «Открытые системы», он рассказал о том, как московский транспортный комплекс использует Большие Данные для развития интеллектуальной транспортной системы.

— Когда началась «оцифровка» московского транспорта?

Началось все с постановления о развитии интеллектуальной транспортной системы в городе, которое Правительство Москвы утвердило в 2011 году. С тех пор Департамент транспорта проводит работу по развитию транспортной инфраструктуры, применяя современные информационные системы.

В рамках проекта в 2014 году был создан ситуационный центр ЦОДД, специалисты которого отвечают за организацию дорожного движения и все задействованные в работе этого центра системы, в том числе позволяющие осуществлять управление светофорами и камерами телеобзора, мониторинг условий дорожного движения, визуальное информирование участников дорожного движения, фото- и видеофиксацию нарушений управления наземным городским пассажирским транспортом.

— Проекты каких стран брались за образцы?

Во внимание был принят опыт европейских государств, в частности Испании и Германии, учитывался также опыт Сингапура, Гонконга, ряда городов США. Но при этом мы понимали, что каждый город уникален, поэтому транспортная инфраструктура Москвы развивается по своему сценарию, не говоря уже о нагрузках на улицы. Сейчас, скажем, по Москве едут 683 тыс. автомобилей.

Александр Поляков: «Динамическая транспортная система дает нам возможность управлять дорожным движением в реальном времени»     
Источник: Департамент транспорта г. Москвы

— Как сейчас устроено управление дорожной ситуацией в столице?

За последние годы в рамках транспортного комплекса Москвы создан ряд ИТ-систем, которые решают различные задачи в этой области, в том числе с использованием Больших Данных.

Статическая транспортная модель, построенная в 2013 году, позволяет прогнозировать ситуацию на долгосрочный период с учетом различных вариантов изменения дорожной обстановки. С ее помощью можно рассчитывать сценарии в масштабах всего города, будь то долгосрочные перекрытия движения или ввод в эксплуатацию новых путепроводов.

Эта модель, помимо прочего, учитывает данные о жителях, предоставляемые нам различными службами: о количестве людей, их возрасте, гендерных признаках, о социальном положении, сколько работающих, сколько неработающих и т. д. Москва разбивается на так называемые транспортные районы, и мы анализируем, куда ездят жители каждого такого района, зачем, в какое время.

Благодаря полученным данным мы анализируем матрицу корреспонденций — совокупность всех «обменов» трафиком между районами. Например, если в районе 600 дошкольников и 500 мест в детских садах, то очевидно, что сотню детей утром повезут в другой район. Для уточнения общей картины происходящего мы проводим опросы, помогающие понять, какой вид транспорта и в каких случаях люди выбирают: когда — личную машину, когда — общественный транспорт.

Текущую ситуацию мы отслеживаем с помощью динамической транспортной модели, которая дает полное представление о московском трафике в реальном времени и позволяет реагировать на возникающие проблемы. Для этого в ДТМ агрегируются данные, полученные с датчиков ГЛОНАСС, установленных на городском транспорте, камер фото- и видеофиксации, транспортных детекторов — радиолокационных датчиков, которые считывает интенсивность движения, скорость автомобилей и ряд других параметров.

ДТМ позволяет управлять светофорами, анализировать проблемные участки, например обнаруживать очаги аварийности, места, где все время возникают заторы; выявлять затруднения в движении пассажирского транспорта и устранять их; производить мониторинг работы мобильных комплексов фото- и видеофиксации, производить оценку транспортного спроса на основе ежедневной матрицы корреспонденций.

В 2015 году специалистами ЦОДД на базе динамической модели была создана система виртуальной и дополненной реальности, имитирующая полет над городом и предоставляющая данные о дорожно-транспортной ситуации в режиме онлайн. Благодаря этой системе уже сейчас можно увидеть образовавшийся затор, подключившись к камере, которая показывает реальное трехмерное изображение этого участка, что позволяет лучше разобраться в ситуации.

— Есть какие-нибудь численные показатели эффективности вашей работы?

Комплексная схема организации дорожного движения, призванная оптимизировать управление транспортными потоками на улицах города, а также увеличить их пропускную способность, заработала в 2015 году. И уже за первый год удалось добиться немалых результатов. В 2016 году по сравнению с 2015-м на 18% снизилось число ДТП с материальным ущербом, на 12% — ДТП с пострадавшими и на 14% сократилось количество случаев наезда на пешеходов.

— Какие новые проекты планируются?

Мы продолжим дальнейшее развитие системы прогнозирования дорожно-транспортных происшествий. Для осуществления прогноза она постоянно анализирует погодные условия, характеристики проблемных дорожных участков.

Мы должны быть готовы к тому, что в будущем появятся транспортные средства без водителей. В их навигаторах уже будет загружена информация, например, об ограничении скорости на том или ином участке, и автомобиль самостоятельно выберет безопасный скоростной режим.

К долгосрочным перспективам следует отнести развитие системы общественного транспорта, который должен стать привлекательной альтернативой личному автомобилю.

 

Московский транспорт и управление движением в цифрах

В центре обработке данных, находящемся под зданием ситуационного центра ЦОДД, установлено более 100 серверов, на которых хранится в общей сложности около 2 Пбайт данных. Часть информации постоянно обновляется — например, данные, полученные с камер, хранятся на серверах в течение семи дней. В связи с постоянным ростом потока данных планируется существенно увеличить серверные мощности.

В рядовое рабочее утро на основные «транспортные артерии» Москвы выезжает около 700 тыс. автомобилей.

В час пик 71% пассажиропотока приходится на общественный транспорт, поэтому именно его интересы в Департаменте транспорта ставят во главу угла.

Камеры видеофиксации распознают до 22 видов правонарушений — среди них езда по обочине или выделенной полосе, поворот из второго ряда, выезд на загруженный перекресток, непропуск пешехода, проезд грузовиков без пропуска и т. д. За сутки они передают в ГИБДД информацию о 100 тыс. нарушений (округленное значение).

 

Купить номер с этой статьей в PDF