Санкт-Петербург избавят от пробок

Логотип компании
13.12.2012Автор
Санкт-Петербург избавят от пробок
Группа российских и финских ученых обещает решить наиболее острые транспортные проблемы Санкт-Петербурга с помощью технологии FlexRoad.

12 декабря группа российских и финских ученых анонсировала новую технологию в сегменте телекоммуникаций, которая, как утверждается, позволит решить наиболее острые транспортные проблемы города. Ученые провели презентацию, в рамках которой показали, как работают «умный светофор», «умная остановка» и система по предотвращению дорожно-транспортных происшествий на базе данной разработки. Россию в проекте представляют специалисты из санкт-петербургских Университета ИТМО и КБ Современных Технологий.

В основе инновационного предложения лежит разработанная в Финляндии технология высокоскоростной передачи данных FlexRoad, которая сочетает в себе особенности DSRC (разновидность Wi-Fi) и топологию Mesh-сетей. Предполагается оборудовать FlexRoad-устройствами общественный и частный транспорт. В результате подобной модернизации каждая единица автотранспорта станет независимым узлом связи, который постоянно передает сигнал аналогичным устройствам, находящимся поблизости. Такой принцип работы обусловлен тем, что в сети FlexRoad не существует «серверов» в виде базовых станций. Как утверждают ученые, сигнал в сети с учетом городской застройки «пробивает» до полутора километров на скорости до 100 Мбит/с. При этом собственная скорость носителя передатчика, которая не мешает устойчивой связи, может достигать 250 км/ч. Более того, функционирование сети FlexRoad автономно, так как все устройства питаются от автомобильных аккумуляторов. Помимо обмена информацией между участниками движениями, данные о скорости транспортных потоков и плотности движения также будут передаваться в городские службы. А установленные на общественном транспорте видеорегистраторы будут передавать информацию напрямую в ситуационный центр.

Сегодня установка одного умного светофора оценивается примерно в 50 тыс. рублей. Особняком стоит вопрос проектирования программного комплекса автоматической системы управления дорожным движением (АСУДД), стоимость разработки которого пока не определена. Полноценное внедрение системы может значительно повысить качество услуг общественного транспорта. Например, гости и жители Санкт-Петербурга смогут вовремя узнавать точное время прибытия общественного транспорта и получат возможность платить за проезд любым удобным способом.

Читайте также
Являясь частью искусственного интеллекта, машинное обучение (Machine Learning, ML) открывает все больше возможностей бизнесу. Его внедряют для трансформации процессов, развития транспорта, логистики, АПК и других отраслей, а экономический эффект применения ИИ составляет более триллиона рублей. Рассмотрим, какие прикладные задачи компаний решает ML, приведем примеры внедрения, поговорим про подход Retrieval-Augmented Generation (RAG) и дадим чек-лист качественной интеграции и использования ИИ в реальном секторе.