Бельгия

На Всемирном конгрессе ITS в Гамбурге на прошлой неделе (11-15 октября) голландские специалисты по интеллектуальной мобильности Monotch и бельгийская Be-Mobile подписали соглашение о партнерстве для реализации и масштабирования услуг C-ITS в Нидерландах, Фландрии, Франции и остальной Европе.

В рамках этого сотрудничества обе стороны подчеркивают важность полностью функционирующей экосистемы C-ITS, которая обеспечивает много преимуществ для заинтересованных сторон, таких как улучшение транспортных потоков и безопасности дорожного движения, приоритизация участников дорожного движения и сокращение выбросов. Вместе они могут обслуживать всю экосистему мобильности и предлагать городам, дорожным властям и участникам дорожного движения отличные возможности для максимального развертывания услуг C-ITS.

Компания Monotch обеспечивает потоки данных через платформу TLEX I2V, подключая контроллеры светофоров и другое придорожное оборудование к поставщикам услуг, автомобильной промышленности, дорожным властям, аварийным службам и, в конечном итоге, участникам дорожного движения.

Потоки данных, которыми обмениваются путем подключения контроллеров светофоров и другого дорожного оборудования к дорожным операторам и поставщикам услуг, имеет огромный потенциал для улучшения транспортных потоков и безопасности дорожного движения, приоритизации определенных участников дорожного движения и сокращения выбросов.

Дорожные власти могут получать представление о дорожной ситуации в режиме реального времени, направлять движение, а также внедрять и анализировать политику дорожного движения без внедрения дорогостоящих систем связи на дороге. Системные интеграторы могут использовать данные для разработки инновационных решений.

Собранные данные могут быть превращены в услуги, которые предлагают путешественникам бесперебойный опыт вождения на основе персонализированных консультаций, что делает взаимодействие между водителем и придорожными системами ощутимой реальностью.

Компании готовят не только инфраструктуру для подключенной и автоматизированной мобильности, но и позволяет крупномасштабное развертывание услуг C-ITS в Европе. Услуги могут внести значительный вклад в более устойчивое вождение, приоритизацию движения, оптимизацию движения и информацию о движении в режиме реального времени для участников дорожного движения. Участники дорожного движения получат прямую выгоду от комбинированных готовых к рынку решений C-ITS, таких как уведомления об опасных ситуациях.

Великобритания

Внедрение сети 5G для работы над туннелем, который соединит Лондонский полуостров Гринвич и район Сильвертаун

World Highways, 18.10.2021

Компания Ferrovial реализует лондонский проект автомобильного туннеля Silvertown, что является первой в Великобритании операционной частной беспроводной сетью 5G SA (автономной).

Сеть была развернута в партнерстве с Nokia и Telent для работы над туннелем под Темзой, который соединит Гринвичский полуостров и район Сильвертаун в Восточном Лондоне.

Ferrovial станет собственным мобильным оператором 5G для строительной площадки Silvertown с использованием решения Nokia Digital Automation Cloud 5G SA и общего спектра Ofcom (n77 3,8-4,2 ГГц).

25-летний контракт на проектирование, строительство, финансирование, эксплуатацию и техническое обслуживание включает в себя проектирование 1,4-километрового двухствольного туннеля под рекой Темза, а также 0,6 км подъездных пандусов.

Сеть 5G уже работает и вскоре будет расширена на другую сторону Темзы, чтобы обеспечить полную связь на рабочих площадках. Для расширения с использованием оборудования разных поставщиков будет использоваться подход Open RAN, которое будет организовано через платформу Neutroon, решение, которое позволяет управлять всей сетью из одного места, легко превращая подключение (Wi-Fi, LTE, 5G) в интеллектуальное подключение через приложения.

Сеть улучшит беспроводную связь внутри туннеля и улучшит управление доступом. Это также улучшит экологический мониторинг проекта и обеспечит визуализацию хода строительства в режиме реального времени.

Ferrovial также реализовал другие проекты, связанные с технологией 5G. К ним относятся такие проекты, как AIVIA, проект по разработке умных дорог 5G с передовой технологией надзора, сенсоризации и моделирования в партнерстве с Microsoft, 3M, Kapsch TrafficCom и Capgemini. Проект включает в себя технологии дорожной инфраструктуры для улучшения таких областей, как безопасность, сокращение времени в пути и доступ к информационно-развлекательной системе.

Проблемы в определении метрик для оценки AV-безопасности

Traffic Technology Today, 22.10.2021

В первые дни разработки и испытаний автономных транспортных средств (AV) до сих пор неизвестно, какие показатели лучше всего оценивать и каким образом измерять безопасность. Бен Симпсон, исследователь безопасности в TRL, обсудил текущие проблемы и дал рекомендации.

Одной из основных мотиваций для разработки и внедрения AV является повышение безопасности дорожного движения. Это в первую очередь достигается за счет снижения тяжести и частоты столкновений, возникающих в результате человеческой ошибки. Но как мы должны на самом деле оценивать показатели безопасности AV? Прямое сравнение с управляемыми человеком транспортными средствами на основе столкновений потребует нескольких миллионов или даже миллиардов миль, чтобы система могла проехать, прежде чем можно будет сделать статистически значимые выводы. Эти данные просто не будут доступны на ранних этапах развертывания AV. Даже в этом случае AV, вероятно, будут постоянно развиваться благодаря регулярным обновлениям, в отличие от обычных транспортных средств, которые производятся и обслуживаются по фиксированному стандарту. Типичная система официального утверждения, которая в настоящее время используется для обычных транспортных средств, одобрит AV только на снимке момента его первого ввода в эксплуатацию. Итак, каковы метрики, по которым мы должны оценивать безопасность AV, и как мы можем контролировать и оценивать их на постоянной основе? Потребность в показателях эффективности безопасности по-прежнему является повторяющейся рекомендацией регулирующих и исследовательских органов, но на сегодняшний день ответов появилось мало.

Метрики безопасности делятся на две основные категории: отстающие и ведущие. Отстающие метрики также известны как результаты безопасности и включают четко определенные события, такие как столкновения. Ведущие метрики являются предшественниками этих результатов, таких как небезопасное вождение.

Часть проблемы заключается в том, что очень сложно точно определить, что именно такое небезопасное вождение, что делает его небезопасным. Интуитивно понятно, что мы знаем, что такие действия, как вождение с чрезмерной скоростью или вождение очень близко к другим, повышают риск столкновения для водителей-людей. Тем не менее, от AV не было собрано достаточно данных, чтобы сравнить точные связи между такими ведущими метриками и отстающими результатами безопасности, которых мы пытаемся избежать. В этом заключается еще одна проблема: некоторые ведущие показатели вполне могут применяться к автоматизированным системам вождения (ADS) по сравнению с водителями-людьми.

Определение ведущих метрик для AV

Во время работы AV собирают огромное количество данных с множества датчиков для успешной работы. Это включает в себя позиционные и кинематические данные транспортного средства, а также подробную информацию об окружающей среде и других субъектах. Некоторые из этих данных могут содержать ключ к раскрытию взаимосвязей между тем, как ADS проводит движущую задачу, и вероятностью того, что она будет вовлечена в столкновение.

TRL также провела исследование по этой теме в рамках проекта Endeavor для дальнейшего развития процессов обеспечения безопасности AV. Это включало в себя обзор литературы и неформальное взаимодействие с небольшим количеством заинтересованных сторон отрасли. В рамках этого исследования мы оценили пригодность ряда метрик. Каждая метрика была рассмотрена на предмет того, насколько хорошо мы считали, что она будет соответствовать следующим целям:

§ Имеет признанную связь с неблагоприятным событием безопасности

§ Не поощряет неблагоприятное вождение или поведение и не может манипулироваться

§ Надежно, воспроизводимо и измеримо

Мы не считаем, что эта проблема может быть решена путем применения одной метрики. Скорее, мы предвидим, что потребуется набор метрик, каждая из которых будет частью решения. Ведущие показатели, которые мы оценили на сегодняшний день, как правило, делятся на шесть широких категорий. В каждой категории конкретные метрики могут использоваться изолированно или как часть более широкого набора данных.

1.     Мера нарушений, связанных с вождением. Это может включать в себя запуск красного света или превышение скорости. Нарушения имеют статистически значимую связь со столкновениями у водителей-людей, и мы считаем, что аналогичные отношения будут существовать с AV и нарушениями, особенно с нарушениями, касающимися права провода.

2.     Потенциальные или реальные нарушения защитных конвертов. Предохранительная оболочка - это граница вокруг транспортного средства, обычно измеряемая по расстоянию или времени, внутри которой объект становится проблемой безопасности транспортного средства. Примеры метрик в этой категории включают в себя движение транспортного средства и время столкновения.

3.     Мера стиля вождения. Это может включать в себя кинематику транспортных средств, такую как скорость и ускорение, а также триггеры систем безопасности транспортных средств.

4.     Мера незавершенных миссий. Это может включать в себя неполные поездки, количество триггеров маневра с минимальным риском (MRM), сбои системы, нарушения домена проектирования операций (ODD) и разъединения. Хотя разъединение в изоляции имеет ограниченную ценность, перечисленные события указывают на причины, по которым транспортное средство не смогло завершить свою миссию и потенциально приведет к небезопасному событию, что потребует дальнейшего расследования.

5.     Выявление и реакция опасности, а также восприятие риска. Это может включать в себя время, когда был выявлен риск, или то, насколько ADS успешно распознает конкретные опасности.

6.     Качественная обратная связь с пользователями, в том числе от пассажиров и других участников дорожного движения. В обозримом будущем AV, работающий в общественных местах, будет каким-то образом взаимодействовать с людьми, поэтому необходимо иметь возможность делать это контролируемым и предсказуемым образом.

Остается много вопросов, на которые нужно ответить относительно того, какие метрики следует использовать для непрерывной оценки безопасности AV. Это многогранная задача с несколькими неизвестными параметрами, которая, скорее всего, займет несколько итераций реального тестирования, прежде чем будет достигнуто что-либо похожее на консенсус.

Мы ожидаем, что они будут развиваться с течением времени, поскольку все больше понимается о взаимосвязи между этими ведущими метриками и отстающими результатами безопасности.

Чем больше у вас трафика на дороге, проблема заторов увеличивается и перетекает с автомагистралей на артериальные дороги. Это те же дороги, которые часто используют автобусы общественного транспорта (если только у них нет выделенных автобусных полос), что влияет как на качество обслуживания, так и на соблюдение графика. Эти факторы создают цикл, который вращается следующим образом: перегруженность ухудшается, время поездок на работу и обратно увеличивается в общественном транспорте и дорожной сети, удовлетворенность клиентов снижается, люди меняют свой выбор вида транспорта вдали от общественного транспорта, а это, в свою очередь, увеличивает заторы.

В связи с пандемией Covid-19 во многих городах наблюдается рост количества одноразовых частных транспортных средств и заторов, в то время как операторы общественного транспорта видят, что уровень пассажиропотока снизился до 80%. Итак, как нам разорвать этот порочный круг заторов и как города берут под контроль свои транспортные сети?

Совет 1: Управляйте транспортными услугами и дорожной сетью целостным образом

Во-первых, город или регион должен управлять услугами общественного транспорта, частными поставщиками услуг мобильности и дорожной сетью согласованным и целостным образом.

Transport for New South Wales реализовал свою Комплексную программу управления перегруженностью (ICMP) для сбора данных по всем доступным видам транспорта, чтобы обеспечить широкий обзор деятельности всего региона.

Совет 2: Постоянно оценивайте спрос

Во-вторых, когда города начинают понимать текущий спрос, им необходимо изучить методологии для перебалансировки этого спроса на инфраструктуру, чтобы она не опережала имеющиеся мощности. Существует много методов достижения этого, таких как взимание платы за дорожные сети с ценами на зоны заторов и дезстимулирование водителей пригородов в часы пик, предлагая различия в ценах на общественном транспорте в пиковое и непиковое время.

Совет 3: Координируйте режимы для целостных мультимодальных путешествий

В-третьих, для оптимизации спроса местное агентство, орган власти или город должны управлять количеством заинтересованных сторон, которые обеспечивают мобильность в регионе. Частные поставщики услуг мобильности (PMSP), такие как прокат велосипедов, прокат скутеров транспорт, отвечающий спросу играют решающую роль в расширении мобильных услуг, предоставляемых сетью общественного транспорта. Они должны стать сетью для стимулирования использования системы общественного транспорта, а также увеличения районов, где транзит скудный.

Тем не менее, город должен владеть и управлять платформой, которая предлагает агностичное решение для обеспечения справедливости среди всех заинтересованных сторон и позволяет эффективно функционировать городской инфраструктуре. Местное агентство должно иметь возможность регулировать, когда и где частные поставщики услуг мобильности могут работать, чтобы предложить сбалансированный уровень услуг мобильности, который стимулирует и соединяет потребителей с системами общественного транспорта.

Совет 4: Рассмотрите коридоры и перекрестки в городском планировании

Наконец, нам также нужно рассмотреть микро- или уличный уровень. Управление коридорами и перекрестками имеет решающее значение для обеспечения безопасности и перемещения оператора частного транспортного средства, оператора общественного и частного транспорта, а также велосипедиста и пешеходов. Искусственный интеллект и машинное обучение управляют решениями по управлению перекрестками для обеспечения оптимизированных потоков внутри города.

В сочетании с данными от поставщиков общественного транспорта в режиме реального времени и с использованием расширенной аналитики данных город может принимать местоположение транспортных средств и автоматически изменять приоритет сигнала, оптимизируя поток общественного транспорта, гарантируя, что автобус останавливается по расписанию и что пассажир прибывает в пункт назначения, как и планировалось.

Тайланд

Вносятся предложения о строительстве морского моста в Таиланде

World Highways, 22.10.2021

Предлагается 10-километровый мост для соединения острова Ко Чанг с материковым Таиландом. Мост был впервые предложен несколько лет назад, и теперь проект, похоже, приближается к реализации. Однако сметные расходы на проект еще не раскрыты.

Мост заменит нынешнее паромное сообщение, которое работает только в дневное время суток и часто не в состоянии справиться с объемом трафика, особенно в праздничные периоды. Водителям часто приходится ждать в очередях 4-6 часов, чтобы совершить 30-45-минутный переход в настоящее время.