Закрытое акционерное общество «Институт телекоммуникаций»
Россия
Россия
г. Санкт-Петербург и Ленинградская область, Россия
Закрытое акционерное общество «Институт телекоммуникаций»,
Россия
С целью повышения безопасности, а также оптимизации пути движения в повседневной жизни для сокращения времени в дороге в настоящее время появляется все больше предпосылок внедрения высокоавтоматизированных и полностью автоматизированных транспортных средств в различные сферы жизни человека. Это позволит оптимизировать и усовершенствовать дорожную систему страны в целом, а самое главное, снизить аварийность и, следовательно, повысить безопасность дорожного движения. При внедрении данных транспортных средств необходимо разработать алгоритм связи между различными участниками дорожного движения при различных условиях и расстояниях между объектами. Методы: в данном исследовании использованы методы имитационного моделирования, метод табличного и графического отображения данных, метод факторного анализа, методы модельного эксперимента, а также метод экспертных оценок. Результаты: в рамках работы разработаны алгоритм передачи сообщений с различной по содержанию и приоритету информацией между двумя высокоавтоматизированными / полностью автоматизированными транспортными средствами либо транспортное средство с автоматизированной государственной инфраструктурой с применением различных каналов связи, а также основанная на нем имитационная модель, которая была создана в среде моделирования AnyLogic. Применение различных приоритетов позволяет гарантировать минимальное время доставки наиболее важных сообщений, содержащих информацию для управления ТС. В результате проведения моделирования получены гистограммы вероятностно-временных характеристик передачи сообщений различного приоритета и сообщений, подтверждающих их доставку, при использовании различных каналов связи. Практическая значимость: результаты моделирования дают возможность оценить качество и время доставки сообщений в заданных условиях и обеспечить эффективную передачу информации с помощью изменения интенсивностей и размеровсообщений, применения различных каналов связи и их скоростей и так далее.
автоматизация, транспортное средство, имитационное моделирование, канал связи, цифровизация, автоматизированное транспортное средство, сеть связи
1. Минтранс России разработал отраслевую Стратегию цифровой трансформации [Электронный ресурс]. URL: https://mintrans.gov.ru/press-center/ news/9985 (дата обращения: 30.01.2023).
2. Takács Á., Rudas I., Bösl D., et al. Highly Automated Vehicles and Self-Driving Cars [Industry Tutorial] // IEEE Robotics & Automation Magazine. Dec. 2018. Vol. 25, no. 4. P. 106–112. DOI: 10.1109/ MRA.2018.2874301.
3. Вчера и завтра: 6 уровней автоматизации автомобилей [Электронный ресурс]. URL: https:// novate.ru/blogs/110617/41716/ (дата обращения: 25.03.2023).
4. ГОСТ Р 70249–2022. Системы искусственного интеллекта на автомобильном транспорте. Высокоавтоматизированные транспортные средства. Термины и определения. М.: Российский институт стандартизации, 2022. 16 с.
5. Распоряжение Правительства РФ от 25.03.2020 № 724‑р «О Концепции обеспечения безопасности дорожного движения с участием беспилотных транспортных средств на автомобильных дорогах общего пользования» [Электронный ресурс] URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/73707148/#:~:text=%22полностью%20автоматизированное%20транспортное%20средство%22%20-,дорожного%20движения%20(fully%20automated%20 vehicle) (дата обращения: 30.01.2023).
6. Малинецкий Г. Г., Семенов В. В. Дорожное движение в контексте фундаментальных исследований. Препринт. Институт прикладной математики им. М. В. Келдыша (ИПМ РАН) № 64. М., 2007.
7. Комаров В. В. Понятийный аппарат для описания систем автоматизированного вождения автотранспортных средств / В. В. Комаров, С. А. Гараган // Транспорт Российской Федерации. Журнал о науке, практике, экономике. 2019. № 3 (82). С. 26–33.
8. Куликова Я. Сценарии управления беспилотными транспортными средствами в среде «Умного города» / Я. Куликова, Д. Качалов, М. П. О. Фархадов // Информационные технологии и математическое моделирование (ИТММ‑2020): Материалы XIX Международной конференции имени А. Ф. Терпугова (2–5 декабря 2020 г.). Томск: Изд-во НТЛ, 2021. С. 308–313.
9. Даденков С. А. Выбор среды имитационного моделирования информационно-управляющих сетей / С. А. Даденков, Е. Л. Кон // Вестник Пермского университета. 2019. № 1 (44). С. 58–69.
10. Куприяшкин А. Г. Основы моделирования систем: учеб. пособие. Норильск: Норильский индустр. ин-т, 2015. 135 с.
