Передовые методы управления дорожным движением

Городская среда еще никогда не была такой сложной и не менялась так быстро, как в нынешние времена, говорит Игорь Евстигнеев, начальник управления внедрения цифровых технологий ФАУ «РОСДОРНИИ» в своей статье в журнале «Интеллектуальные транспортные системы России»:

Благодаря продолжающемуся росту автомобилизации границы многих городов фактически размываются. Городское население все активнее переселяется в пригород, превращая эту часть территории в продолжение города. Поэтому необходимость обеспечения транспортной доступности разрастающихся поселений, возможности маятниковой миграции вынуждают рассматривать улично-дорожную сеть города и пригорода как единую транспортную инфраструктуру, обеспечивающую полноценное функционирование городской агломерации и повышение качества жизни населения.

Эксперт подчеркивает, что в подавляющем большинстве городов крайне мало возможностей для принципиального улучшения транспортной ситуации, и наиболее эффективным подходом в решении транспортных проблем города является комплексный подход. Он обеспечивает развитие транспортной инфраструктуры, совершенствование организации дорожного движения с одновременным пересмотром градостроительных приоритетов в части большей сбалансированности трудовых и, так называемых, селитебных территорий — зон жилой застройки, общественных центров и мест отдыха населения. Такой комплексный подход реализуется с помощью методов и технологий ИТС, которые, как замечает Иван Морданов, замдиректора по строительству, эксплуатации и развитию ИТС «Швабе-Москва», включают широкий спектр систем: от периферийного оборудования дорожно-транспортной сети, отдельных ИТ-подсистем управления оборудованием и ПО до верхнеуровневой Единой платформы управления транспортной системой (ЕПУТС).

Внедрение ЕПУТС – это перспектива не только для городов-миллионников, но и оптимальное решение для региональных центров,- подчеркивает Иван Морданов.- С помощью создания единой платформы возможно обеспечить эффективное управление городским транспортом и транспортными потоками, в режиме онлайн отслеживать ситуацию в части дорожного движения и нарушений ПДД, а также анализировать данные о работе пассажирского транспорта и неисправностях оборудования.

Ключевыми элементами системы являются:

• Автоматизированная система управления дорожным движением (АСУДД).
• Комплексная система организации дорожного движения (КСОДД).
• Динамическая транспортная модель (ДТМ).
• Цифровой двойник.

Увеличение пропускной способности дорог

Одна из наиболее острых проблем городов - перегруженность дорожных сетей. Она характерна, как для магистралей, где осуществляются грузовые и пассажирские перевозки в больших объемах, так и для улично-дорожных сетей (УДС) городов, где курсирует большая часть парка личного автотранспорта. Основная задача АСУДД — эффективно бороться с заторами, которые сильно влияют, как на качество жизни горожан, так и на экономику региона в целом, говорят в компании Softline и выделяют два варианта развития систем АСУДД.

Первый — централизованное решение: единый центр обработки данных и управления дорожным движением, который концентрирует всю интеллектуальную составляющую управления дорожным движением в городе. Решения об изменениях режима дорожных контроллеров принимает оператор, наблюдающий в центре за текущей ситуацией. Второй – модернизация дорожного контроллера, размещенного на перекрестке, до состояния умного оборудования, способного принимать решения на локальном уровне перекрестка без участия оператора.TAdviser выпустил новую Карту «Цифровизация ритейла»: 280 разработчиков и поставщиков услуг 14.6 т

Два варианта архитектуры управления дорожным движением

Источник: Основы создания интеллектуальных транспортных систем в городских агломерациях России. И. А. Евстигнеев.– М.: Издательство «Перо», 2021 г.

Если говорить об увеличении пропускной способности улично-дорожной сети как одной из задач ИТС, то, безусловно, стоит начать с технологии адаптивного регулирования светофорных объектов на сложных участках,- говорит Иван Морданов, замдиректора по строительству, эксплуатации и развитию ИТС «Швабе-Москва».- На данный момент это один из наиболее востребованных элементов транспортной системы в городах-миллионниках, где оборудование с фиксированными настройками не всегда справляется с задачей по увеличению пропускной способности.

Комплексная система «Умный перекресток» (разработка «СпецДорПроекта», входит в холдинг «Швабе»), которая внедряется в Москве с 2018 г., позволяет на основе вшитых в дорожное полотно индукционных петель видеть текущий уровень загрузки на подъезде к перекрестку, и в том числе обеспечивает инновационную технологию по предоставлению приоритета проезда общественному транспорту, тем самым увеличивая пропускную способность на перекрестках.

Индуктивные петлевые детекторы устанавливаются на глубине 15 см, при замене асфальта не повреждаются и обеспечивают 99,9% детектирования транспорта. В целом, система «Умного перекрестка» включает несколько компонентов:

• Обнаружение транспорта с помощью заложенных в дорожное полотно индуктивных петлевых детекторов.
• Управление светофорами в адаптивном режиме с приоритетом движения городского транспорта.
• Синхронизация через интеграцию всех объектов в интеллектуальную транспортную систему Москвы.

В ходе работ установлено два интеллектуальных дорожных контроллера «Поток» и 38 индуктивных петлевых детекторов транспорта. Перенастроены режимы работ на 8 светофорных объектах, установлены 28 информационных секций на просачивание (бело-лунные секции), изменена геометрия дорожной разметки на двух светофорных объектах, созданы два регулируемых пешеходных перехода, установлены 8 кнопок вызова пешеходной фазы и организована поворотная левая полоса за счет переноса тросового ограждения на пересечении улиц Ленина и Катюшки.

Четырехглазые» светофоры с дополнительной бело-лунной секцией предупреждают водителей о том, что нужно уступить дорогу пешеходам при выполнении поворота. Это нововведение — требование нового ГОСТа для перекрестков, где невозможно выделить отдельную фазу для пешеходов и автомобильный поток пересекается с потоком людей, идущих по переходам.

EV-Crossroad - нетривиальная система оптимизации светофорных объектов – разработана компанией «Интеллектуальная видеоаналитика».

В настоящее время мы пилотируем оптимизацию двух связанных перекрестков с локальной обработкой данных непосредственно на перекрестках. Таких решений мы еще не встречали на рынке,- рассказывает Вячеслав Лукин, генеральный директор компании «Интеллектуальная видеоаналитика».

В портфеле решений компании есть также система автоматического обнаружения события ДТП на перекрестке EV-Accident. Особенность данного решения заключается в том, что обнаружение происходит в течении 1 сек с момента столкновения, рассказывает Вячеслав Лукин.

Это тоже уникальная особенность, ведь зачастую события ДТП выявляют по косвенным признакам и жесткой логике, например, по факту остановки автомобиля на перекрестке,- поясняет эксперт.- В нашем случае используется нейронная сеть глубокого обучения, которая по ряду параметров (скорость, ускорение, траектория движения автомобиля и др.) моментально принимает решение о событии.

Проект внедрения этих решений был реализован, например, в Краснодарском крае, где на нескольких перекрестках происходила модернизация светофорных объектов, и заказчик работ - администрация Краснодарского края - сразу решил сделать эти перекрестки инновационными, технологичными и современными.

О подробностях решения, которое внедрила краснодарская компания «Центр Дорожных Инноваций», рассказывает Вячеслав Лукин:

В шкаф дорожного контроллера были установлены одноплатные компьютеры с нашим ПО на борту. Видеопоток с видеокамер передается по витой паре и обрабатывается локально на каждом светофорном объекте. Система определяет занятость полос и временные характеристики транспортного потока. Эта информация по протоколу Trafficon передается на дорожный контроллер СПЕКТР производства компании РИПАС. Он в автономном и автоматическом режиме корректирует длительности светофорных фаз».

При этом у оператора, имеющего доступ к системе, есть возможность посмотреть всю информацию, необходимую для понимания и оценки текущего статуса: видео с камер в реальном времени, какие светофорные режимы установлены и действовали в определенный день и время. Комплексное решение показало свою эффективность, говорят в компании «Интеллектуальная видеоаналитика». Согласно данным замеров, на одном из шести модернизированных перекрестков было достигнуто увеличение пропускной способности этого перекрестка на 3000 автомобилей в сутки (приблизительно 20%). Средняя скорость проезда перекрестка увеличилась на 129%, а среднее расстояние между автомобилями - на 45%. Заказчик решил масштабировать решение на несколько десятков перекрестков Краснодарского края.

Пример табло переменной информации о загруженности УДС в Москве

Еще один пример совершенствования управления перекрестками - использование умных проекторов вместо дорожной подсветки. В феврале стало известно, что в России начали использовать умные проекторы вместо дорожной подсветки.

Гобо проектор - оборудование, позволяющее демонстрировать статичное изображение высокого качества и яркости на носителе – так называемом, гобо-макете (трафарете или слайде), выполненном из стекла, металла или пленки. При этом мощность светового потока определяет мощность лампы проектора. Первая партия умных гобо-проекторов, разработанных НИИ «Вектор» (входит в концерн «Вега»), отправилась заказчику - логистическому оператору «Газпромнефть-Снабжение».

Это оборудование проецирует пешеходный переход и стоп-линию, заменяя обычную дорожную разметку. Приборы обеспечивают дополнительный контроль опасных зон и повышают эффективность складской логистики. По словам разработчиков, полученная проекция заметна в любых погодных условиях: световой пучок яркостью 330 лк делает изображение видимым с расстояния 200 м в условиях снега, дождя или тумана. Причем, статичное изображение высокого качества появляется на любой плоскости, а проекционное расстояние 1:1,1 говорит о том, что на каждый метр высоты проектора над землей приходится 1,1 м изображения. Проект снабжен датчиком освещенности, благодаря чему умный гобо-проектор включается и выключается автоматически, экономя электроэнергию на объекте в нерабочее время.

Николай Кузнецов, руководитель направления развития бизнеса ИТС компании Softline, подчеркивает, что вся отрасль ИТС сегодня находится в активной фазе развития и финансирования:

Например, системы АСУДД снабжаются множеством подсистем/модулей. На рынке присутствует множество производителей, которые дополняют эту систему различными инновациями и постоянно развивают.

Так, программно-аппаратный комплекс «Смартроад», разработанный компанией «СОРБ Инжиниринг» представляет собой систему слежения за объектами на дороге, которая выполняет спектр задач:

• Замеры интенсивности транспортных потоков, фиксация параметров транспортного потока, высокоточное определение координат транспортного средства на дороге с точностью до полосы движения. При этом гарантируется хранение записанной информации в течение не менее 1000 час при интенсивности до 100 тыс. автомобилей в сутки в одном направлении во встроенной памяти. При этом информация и настройки параметров сохраняются при отключении питания не менее 1 месяца.
• Мониторинг инцидентов на дороге: определение заторов и ДТП, фиксация транспортных объектов, движущихся задним ходом или остановившихся, выявление объектов, движущихся с опасным отклонением скорости от средней скорости потока, а также ситуаций появления на дороге различных объектов: пешеход, велосипед, дикие животные т.д.
• Адаптивное управление перекрестками: контроль стоп-линий, измерение длины очереди, интеллектуальное управление перекрестками с целью снижения загруженности дорог.

Компания ICL предлагает клиентам создание единой платформы управления транспортными системами, способной собирать и анализировать данные транспортных потоков в реальном времени.

Но уже заметно, говорит Николай Кузнецов, что в отрасли начинают появляться специальные методики, которые позволят привести технологические аспекты ИТС к определенным критериям, необходимым для построения национальной сети в РФ.

Будет выделено несколько уровней зрелости: начальный, базовый, зрелый и продвинутый. На основании этих методик можно предположить дальнейшее развитие систем ИТС в городских агломерациях. Значит, появятся новые инновационные решения. Например, увеличение функциональности и роли АСУДД в жизни города, разгрузка дорог с помощью технологический решений, которые позволят решить насущный вопрос: как передвигаться проще на своем авто или городском транспорте?

Транспортное моделирование

Основной проблемой транспортной системы является несоответствие ее пропускной способности реальному спросу на транспортные услуги. Любая транспортная сеть, оптимизированная для решения задач текущего момента проектирования, может потребовать серьезных изменений в будущем. Наиболее дешевый и действенный метод борьбы с транспортными задержками – это создание оптимальной схемы организации дорожного движения путем анализа различных смоделированных схем организации движения,- говорит Игорь Евстигнеев, начальник управления внедрения цифровых технологий ФАУ «РОСДОРНИИ», в своей книге «Основы создания интеллектуальных транспортных систем в городских агломерациях России» (М.: Издательство «Перо», 2021). Он подчеркивает, что в городе нужно настраивать регулярный, постоянный процесс мониторинга и управления дорожным движением: «Требуется именно оперативное управление на основе реальных, объективных и динамически обновляемых данных, поступающих в реальном масштабе времени. Город не - статическая математическая модель».

Для решения этой сложной задачи предназначены продукты транспортного планирования.

Современные системы такого класса, рассказывают в компании Simetra (ООО «А+С транспроект»), включают средства моделирования транспортных, пассажирских и пешеходных потоков, инструменты для создания трехмерных имитационных транспортных моделей дорог (имитационное моделирование), развязок и иных транспортных сооружений, подсистемы оптимизации маршрутных сетей и расписания общественного транспорта, создания прогнозных транспортных моделей индивидуального, пассажирского и грузового транспорта, а также моделирование массовых мероприятий и разработку схем эвакуации при чрезвычайных ситуациях.

Кроме того, применение технологий транспортного моделирования позволят заказчикам перевозок – городским администрациям - полностью увидеть картину реального спроса на общественный транспорт, что поможет в борьбе с «серыми» перевозчиками. О сложности таких моделей говорит такой факт, что к созданию динамических транспортных моделей применяют описание «5D-проектирование», что подразумевает: пространственную (3D) модель строящегося объекта, которая связана с календарно-сетевым графиком проекта (4D) и расчетом экономически обоснованной стоимостью строительства (5D). Сильная сторона таких моделей – возможность цифровой проверки гипотез о том, как будет работать транспортная система в условиях задаваемых представлений о текущем и прогнозном спросе на перевозки, а также качестве обслуживания пользователей транспортных услуг. Обратная сторона этих возможностей – наличие максимально точных и достоверных данных о том уровне спроса, который предъявляют к транспорту, как экономические акторы, так и общество. А эти оценки, в свою очередь, опираются на сценарии социально-экономического развития территорий и соответствующие стратегии.

Стоит отметить, что в нынешние времена транспортные модели можно «подпитывать» различными данными, отражающими реальную ситуацию, и с помощью этой информации можно создавать более реалистичные сценарии развития,- отмечает Файт Аппельт, генеральный директор немецкой компании A+S Consult в своей статье в журнале «Интеллектуальные транспортные системы России».

Один из популярных в мире разработчиков инструментов построения динамических транспортных моделей – немецкая компания PTV Group, чьи технологии развиваются с 70-х годов прошлого века. Главная особенность ее продуктов, помимо возможности моделировать все виды транспорта: автомобили, поезда, самолеты, включая общественный транспорт, велосипеды и даже канатные дороги, - многослойное моделирование. Так, продукт PTV Visum обеспечивает накопление, систематизацию и развитую аналитическую обработку транспортных данных. А продукт PTV Vissim дает возможность создавать имитационную модель территории на микро-уровне, то есть фактически воссоздать любую ситуацию на улицах и магистралях городов, перекрестках и т.д. Кроме того, есть уровень мезомоделирования – на нем можно совмещать уровень стратегического анализа с уровнем детального планирования.

Платформа PTV Optima - ядро динамической модели. Она собирает актуальные замеры движения: интенсивность, скорость, время в пути из разных источников данных в режиме реального времени и рассчитывает текущую ситуацию на улично-дорожной сети, используя данные из почасовой транспортной модели, которая работает в PTV Visum, вместе с данными текущих замеров.

Это дает возможность краткосрочного прогноза транспортной ситуации до 60 минут,- рассказывает Файт Аппельт.- иными словами, мы можем понять, как, например, ДТП повлияет на транспортную ситуацию через 60 минут.

Один из ярких проектов внедрения системы транспортного моделирования на базе продуктов PTV Group выполнила в 2020 г. компания Simetra для ЦОДД Москвы. Эта организация получила комплект программных решений для транспортного макро- и микромоделирования: ПО PTV Visum Eхpert на три тысячи районов, лицензии PTV Visum Analytic на три тысячи районов и с комплектами PTV Vissim.

Транспортные модели, созданные c помощью PTV Visum, помогают рассчитать прогноз пассажирских, автомобильных, грузовых потоков, а также оценить эффект от реализации предлагаемых решений: строительства развязок, расширения проезжей части, введения новых маршрутов. Программный пакет PTV Vissim используется для создания имитационных моделей на уровне отдельного транспортного узла. В этой модели автомобили и пешеходы движутся по научно-обоснованным поведенческим схемам, благодаря чему достигается высокая точность расчетов, пояснили в компании Simetra.

Пакет программных решений применяется при разработке документов КСОДД (комплексных схем организации дорожного движения), оценке планировочных решений на закрытых территориях и для оптимизации дорожного движения. Файт Аппельт рассказывает, что столичный проект динамической модели ИТС является образцовым и представляется вендором и его партнером «A+S Consult» (эта компания владеет авторскими правами на русскоязычную версию продуктов PTV и занимается их локализацией на рынке РФ) на международном уровне в качестве примера очень крупного инновационного решения.

Услуга построения системы транспортного планирования и моделирования, предлагаемая компанией ICL, также предполагает построение высокоточных математических моделей, имитирующих транспортную структуру городских агломераций. После обработки исходных данных, получаемых с транспортных магистралей, осуществляется их аналитическая обработка с целью оптимизации транспортных потоков и принятия управленческих решений. Решение включает визуализацию транспортных потоков при изменении организации дорожного движения и поиск оптимальных вариантов организации дорожного движения.

Для оптимизации сферы городского пассажирского транспорта могут быть использованы различные интеллектуальные системы общественного транспорта, в том числе системы информирования участников дорожного движения и система «Цифровой двойник УДС», позволяющая разрабатывать высокоточную электронную копию улично-дорожной сети,- отмечает Владимир Каюров, старший менеджер проектов группы компании ICL. «Цифровой двойник УДС» представляет собой высокоточную электронную копию улично-дорожной сети, для которой используется модификация геопространственных данных о транспортной инфраструктуре.

Андрей Прохоров, директор филиала компании Simetra в Москве, уверен, что качественные и современные подходы к моделированию транспортных потоков, как для стратегических, так и для оперативных прогнозов, - это тот основной критерий, который позволяет судить о степени «продвинутости» аналитических транспортных решений.

А в будущем предстоит переход к гибридным подходам по разным аспектам. Этот переход подразумевает: связку и тесную интеграцию классических транспортных моделей с моделями машинного обучения/искусственного интеллекта, одновременное использование подходов на основе данных (data-driven) и на основе моделей (model-driven) для расчетов и прогнозов мобильности, использование как моделей «пользовательского равновесия», так и «системного»,- рассказывает Андрей Прохоров.

По мнению специалиста, наиболее активное развитие аналитических решений ИТС ожидается в направлении предиктивного моделирования транспортных и пассажирских потоков на основе моделей различного типа (от микро-, до мезо- и макро-уровней), а также их адаптация для оперативных краткосрочных и среднесрочных прогнозов с увязкой с системами контроля и мониторинга. При этом одновременно будут развиваться и направления ИИ и машинного обучения для специфических задач. Например, решения для распознавания видеообразов будут развиваться в интеграции с алгоритмами аналитического и имитационного моделирования на разных уровнях.

Это связано, в первую очередь, с тем, что необходим верхний уровень ИТС, где будут размещаться не просто красивые графики и картинки, а понятные прогнозируемые показатели эффективности транспортного комплекса. Причем, как обобщенные показатели, так и показатели отдельных элементов и объектов комплекса, которые будут постоянно пересчитываться и сравниваться с фактом. И это станет основной объективной базой для принятия решений (системой поддержки принятий решений в стратегическом и оперативном управлении транспортом и его инфраструктурой),- подчеркивает Андрей Прохоров.

Парковки в системе ИТС

Проблема парковки автотранспорта является одной из острейших проблем для любого крупного российского города. Цифровые решения помогают повысить качество транспортной системы в двух аспектах: контроль за соблюдением правил пользования парковочным пространством на стороне руководства города/региона и помощь автовладельцам в поиске свободных парковочных мест.

Контроль парковочного пространства

На улицах Москвы первые комплексы фиксации нарушений правил стоянки и остановки «ПаркРайт» компании «Технологии распознавания» появились почти десятилетие назад - в сентябре 2012 г. Они устанавливались в салоне патрульного автомобиля. Сегодня эти комплексы устанавливаются также на скутере и лобовом стекле пассажирского транспорта.

Комплекс применяется для фиксации нарушений различного типа: правил стоянки и остановки, стоянки на остановках маршрутного транспорта, проезд и стоянка на полосе маршрутного транспорта, выезд на полосу встречного движения, стоянка на пешеходном переходе, остановка на трамвайных путях, на железнодорожных переездах, мостах, а также проезд пешеходного перехода, полосы маршрутного транспорта, полосы встречного движения и др.

Переносной комплекс «ПаркНет» - это специализированный планшет, предназначенный для контроля платной парковки, а также для фиксации нарушений правил остановки и стоянки и других фактов административных правонарушений с участием неподвижных автотранспортных средств. АПК «ПаркНет» производит фотофиксацию, распознавание номера автомобиля. Он также формирует пакет данных с фото-доказательствами обнаруженного нарушения: стоянка на остановках маршрутных транспортных средств или ближе 15 метров от мест остановки маршрутных транспортных средств, на пешеходном переходе, на тротуаре, если это не разрешено знаком, на выделенных местах для транспортных средств инвалидов, на выделенных местах для пожарной техники, на детских площадках, на газоне.

Этот пакет данных с указанием даты, времени и места события комплекс передает по беспроводным линиям связи в центр обработки данных для формирования постановления о взыскании штрафа, которое затем высылается владельцу автомобиля. Одновременно автомобиль проверяется по базе данных розыска. В момент фиксации правонарушения инспектор с АПК «ПаркНет» может направить сообщение о принудительной эвакуации автомобиля-нарушителя.

Анализ парковочногопространства

Система мониторинга парковочного пространства на наличие/отсутствие свободных парковочных мест EV-Parking компании «Интеллектуальная видеоаналитика» позволяет за счет технологий видеоаналитики в реальном времени предоставлять информацию по каждому парковочному месту, в том числе, на мобильный телефон: определение свободных и занятых мест, структурирование парковочного пространства, выявление ситуаций, когда один автомобиль занимает два места на парковке. Реализован также функционал контроля доступа через API для интеграции с пропускной системой и распознавание ГРЗ автомобиля.

По словам Вячеслава Лукина, следующий шаг в развитии системы - интеграция с системой навигации для сопровождения водителя от парковочного места отправления, до парковочного места назначения.

Система «Паркоматика» компании ISS («Интеллектуальные социальные системы») ориентирована на коммерческие компании, владеющие собственным парком автомобилей. Дмитрий Кох, генеральный директор ISS относит это решение к классу систем, которые позволяют внести организацию в довольно хаотические процессы городской парковки.

К системе подключены городской и многие коммерческие паркинги: когда водителю нужно оставить автомобиль, он видит в мобильном приложении «Паркоматика» все доступные парковки. Оплата паркинга происходит также через приложение: сессии открываются и закрываются в пару кликов. «Изюминка» решения заключается в том, что в этом сервисе средства списываются с единого корпоративного счета и в точно таком же стиле, как и за городской паркинг. Таким образом, действует единый парковочный счет на весь автопарк, а детальная отчетность по затратам всегда доступна в личном кабинете компании.

Водителям больше не нужно думать, как оплатить парковку, бухгалтеру — как отчитаться, а управляющему автопарком — как контролировать расходы и устанавливать лимиты, рассказывают в компании. Понятно, почему этот сервис приобрел наибольшую популярность в B2B сегменте у компаний с большим автопарком, отмечает Дмитрий Кох:

Он позволяет платить за парковку и проезд по платным дорогам постфактум с единого корпоративного счета, управлять списком водителей и авто, отслеживать состояние каждого транспортного средства, устанавливать лимиты на все расходы, формировать готовую отчетность, вести аналитику и многое другое.

Например, реализована возможность оплаты парковки в полностью автоматическом режиме.

Для этого используется специальное устройство с встроенной SIM-картой, GPS-трекером и акселерометром, которое подключаются к автомобилю через разъем OBD II. Умный алгоритм сам понимает, что автомобиль припарковался, инициирует запуск парковочной сессии и присылает push-уведомление. Так же образом происходит окончание сессии.

Как и полуавтоматический режим, эта возможность позволяет существенно сокращать число штрафов за неправильную парковку и облегчать жизнь водителям — как сотрудникам автопарков, так и всем автовладельцам»,- подчеркивает Дмитрий Кох.

Фактически «Паркоматика» - это комплексный сервис с большим количеством инструментов по автоматизации работы, сокращению издержек и повышению эффективности автопарка, которым сегодня пользуется свыше 500 компаний.

Следующий материал обзора >>>

Главная страница обзора >>>

Другие материалы обзора

• Интеллектуальная транспортная система России: курс - на национальный масштаб
• Специфика ИТС
• Городские и региональные ИТС
• Безопасные и качественные автодороги: от фотовидеофиксации ДТП – к комплексному интеллектуальному управлению автодорогами
• Управление общественным транспортом
• Цифровая логистика
• Передовые телематические решения и умная доставка грузов
• Инфраструктура ИТС. Платформенный и сервисный подход
• Сервисы интеллектуальной транспортной системы
• Создание национальной ИТС
• Цифровая дорога
• Перспективное развитие ИТС: беспилотный транспорт