Динамическое управление транспортными потоками в интеллектуальных транспортных системах на примере г. Казани
Аннотация
Статья посвящена разработке методов управления дорожным движением в условиях цифровой трансформации транспортных систем. На основе анализа ограничений традиционных подходов предложена архитектура кооперативных интеллектуальных транспортных систем, интегрирующая технологии V2X, динамическое распределение потоков и алгоритмы пользовательского равновесия. Исследование подтверждает, что интеграция динамических алгоритмов и цифровых моделей позволяет достичь устойчивого баланса между спросом и ресурсами в условиях роста урбанизации.
Об авторе
Р. Р. Загидуллин
Казанский федеральный университет
Россия
Россия
Рамиль Р. Загидуллин - канд. техн. наук, доцент кафедры конструктивно-дизайнерского проектирования Казанского федерального университета, ведущий научный сотрудник НИЛ «Интеллектуальная мобильность»
Список литературы
1. Ефимова О. В., Пшукова К. А. Трансформация видов потерь в концепции устойчивого развития транспортной системы Российской Федерации // Транспортное дело России. 2021. № 2. С. 104–107.
2. Qian L. H. An empirical study on the relationship between urbanization, transportation infrastructure, industrialization and environmental degradation in China, India and Indonesia. Environment, Development and Sustainability, 2024. DOI: 10.1007/s10668‑024‑05773‑1.
3. Чижова В. С., Можайская И. А. Критерии устойчивого функционирования транспортных систем в городах // Научный вестник автомобильного транспорта. 2024. № 2. С. 27–33.
4. Катасев А. С., Хусаинов Р. М., Талипов Н. Г., Шалаева Д. В. Интеллектуальная система анализа транспортных потоков в автоматизированных системах управления дорожным движением // Программные продукты и системы. 2024. № 1. С. 69–76.
5. Андреев Е. О., Жанказиев С. В., Зырянов В. В., Павлов А. С. Развитие архитектуры интеллектуальных транспортных систем // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2024. Т. 18. № 1. С. 38–43.
6. Ван Ж., Зырянов В. В. Архитектура кооперативных интеллектуальных транспортных систем // Мир транспорта и технологических машин. 2024. № 3–2 (86). С. 119–125.
7. Покусаев О. Н., Намиот Д. Е., Чекмарев А. Е. Об управлении трафиком в умном городе // International Journal of Open Information Technologies. 2021. Т. 9. № 5. С. 66–71.
8. Интеллектуальные транспортные системы. Справочник по системам сухопутной подвижной связи (включая беспроводной доступ). Женева, Швейцария: Международный союз электросвязи, 2021. Т. 4. 116 с.
9. Грязнов Н. А. Обмен навигационной информацией для оперативного управления дорожным движением // Информатика и автоматизация. 2023. Т. 22. № 1. С. 33–56.
10. Го А. Система управления дорожным движением на основе технологии блокчейн и интернета вещей // TComm: Телекоммуникации и транспорт. 2022. Т. 16. № 10. С. 28–35.
11. Швецов В. Л., Прохоров А. В., Морозов В. П., Дагаева М. В. Адаптивные динамические транспортные модели — «цифровые двойники» транспортной ситуации для управления городской мобильностью в режиме реального времени // Сборник материалов Международного форума: Kazan digitalweek 2024. Казань, 2024. С. 64–69.
12. Wardrop J. G. Some Theoretical Aspects of Road Traffic Research // Proceedings of the Institution of Civil Engineers. 1952. № 1(3). P. 325–378. DOI: 10.1680/ipeds.1952.11259.
13. Ran B., Boyce D. E. Modeling Dynamic Transportation Networks: An Intelligent Transportation System Oriented Approach. Springer, 1996. DOI: 10.1007/978‑3‑662‑03265‑3.
14. Barcelo J. Fundamentals of Traffic Simulation. International Series in Operations Research & Management. Springer Science+Business Media, 2010. 442 p. DOI: 10.1007/978‑1‑4419‑6142‑6.
15. Mahmassani H. S. Dynamic Network Traffic Assignment and Simulation Methodology for Advanced System Management Applications // Networks and Spatial Economics. 2001. № 1(3). P. 267–292. DOI: 10.1023/A:1012831808926.
16. Chen A., Zhou Z. The α-Reliable MeanExcess Traffic Equilibrium Model with Stochastic Travel Times // Transportation Research Part B: Methodological. 2010. № 44(4). P. 493–513. DOI: 10.1016/j.trb.2009.11.004.
17. ISO 14813–1:2022. Intelligent transport systems — Reference model architecture(s) for the ITS sector. Part 1: ITS service domains, service groups and services.
18. TSS-Transport Simulation Systems. Aimsun Next User Manual. Barcelona: TSS, 2023.
19. Hoogendoorn S., van Arem B. Connected and Automated Vehicles: Challenges and Opportunities for Transport Planning // Transport Reviews. 2019. № 39(3). P. 298–305. DOI: 10.1080/01441647.2019.1609381.
20. Litman T. Autonomous Vehicle Implementation Predictions. Victoria Transport Policy Institute, 2021.
21. Khan S., Parkinson S., Qin Y. Cybersecurity in Vehicle-to-Everything (V2X) Communication: Challenges and Solutions. IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2020. № 22(2). P. 998–1026. DOI: 10.1109/COMST.2020.2973695.
22. Mladenović M., Stead D. Governing the Governance: Institutional Capacity Building for Urban Mobility Transitions // Transport Policy. 2021. № 103. P. 21–32. DOI: 10.1016/j.tranpol.2021.01.012.
Рецензия
Для цитирования:
Загидуллин Р.Р. Динамическое управление транспортными потоками в интеллектуальных транспортных системах на примере г. Казани. Транспорт Российской Федерации. Журнал о науке, практике, экономике. 2025;(6):31-39.
For citation:
Zagidullin R.R. Dynamic Traffic Flow Management in Intelligent Transport Systems: A Case Study of Kazan. Transport of the Russian Federation. 2025;(6):31-39. (In Russ.)
Просмотров:
23
JATS XML
Послать статью по эл. почте 