CC BY
74
РАЗРАБОТКА СТРУКТУРНОЙ СХЕМЫ СИСТЕМЫ ГОРОДСКОГО ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКОГО
МОНИТОРИНГА
Селиверстов Ярослав Александрович,
к.т.н., старший научный сотрудник лаборатории проблем развития транспортных систем и технологий, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем транспорта им. Н.С. Соломенко Российской академии наук, г. Санкт-Петербург, Россия, maxwell_8-8@mail.ru
Селиверстов Святослав Александрович,
научный сотрудник лаборатории проблем развития транспортных систем и технологий, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем транспорта им. Н.С. Соломенко Российской академии наук, г. Санкт-Петербург, Россия, seliverstov_s_a@mail.ru
Лукомская Ольга Юрьевна,
к.т.н., ведущий научный сотрудник лаборатории проблем развития транспортных систем и технологий, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем транспорта им. Н.С. Соломенко Российской академии наук, г. Санкт-Петербург, Россия, luol@mail.ru
Работа выполнена при поддержке РФФИ № 16-31-00306 в рамках инициативного научного проекта (Мой первый грант) на тему: "Построение модели интеллектуального управления городскими транспортными потоками".
Ключевые слова: системы городского транспортного мониторинга, технологии идентификации, аутентификации, местоопределения, распознавания состояний объектов управления, транспортная система.
Статья посвящена вопросам исследования и разработки и совершенствования структурной схемы системы городского транспортно-логистического мониторинга. Представлен обзор существенных транспортных проблем присущих крупным городам. Обоснованна актуальность решения данных проблем с использованием системы городского транспортно-логистического мониторинга. Исследованы существующие российские и зарубежные технологии транспортного мониторинга, позволяющие регистрировать подвижные объекты по характерным признакам и осуществлять сбор и обработку транспортной информации. Осуществлена сравнительная оценка по основным характеристикам глобальных навигационных систем NAVSTAR GPS и ГЛОНАСС, используемых в комплексных задачах транспортного мониторинга, а так же при автоматическом определении местоположения транспортного средства. Произведена постановка задачи построения системы городского транспортно-логистического мониторинга. Целью исследования является повышение эффективности качества функционирования транспортно-логистичес-ких процессов в мегаполисе за счет совершенствования существующих технологий построения систем транспортного мониторинга их структуры и свойств. Для выполнения цели исследования осуществлена разработка структурной схемы системы городского транспортно-логистического мониторинга. Обоснован состав подсистем системы городского транспортно-логистического мониторинга. Представлено описание подсистем входящих в разрабатываемую систему. Определены функции подсистем и их свойства. Рассмотрены компоненты системы городского транспортно-логистического мониторинга включающие подсистемы, идентификации и аутентификации, местоопределения и распознавания состояний и свойств подвижных и стационарных транспортных объектов функционирующих в транспортной системе мегаполиса. Раскрыт состав идентификаторов городской транспортной системы. Определен состав подсистемы транспортной идентификации включающий радиочастотную идентификацию, классифицирующие документы; карточные технологии идентификации; биометрическую идентификацию и идентификацию на основе сотовой связи и телефонии. Определен состав подсистем персональной идентификации и подсистем идентификации транспортных средств, объектов социальной инфраструктуры, объектов дорожной инфраструктуры а так же внутренних и транзитных грузов. Описан процесс построения подсистемы распознавания для различных объектов управления городской транспортной системы и определены ее основные функции. Данный процесс предложено осуществлять на базе директивных элементов. Представлена функционально-структурная модель директивного элемента.
Для цитирования:
Селиверстов Я.А., Селиверстов С.А., Лукомская О.Ю. Разработка структурной схемы системы городского транспортно-логистического мониторинга // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2016. Том 10. №12. С. 55-64.
For citation:
Seliverstov Ya.A., Seliverstov S.A., Lukomskaya O.Yu. Development of structural scheme of urban transportation and logistics monitoring. T-Comm. 2016. Vol. 10. No.12, рр. 55-64. (in Russian)
T-Comm Vol. 10. #12-2016
Введение
Развитие современного города под влиянием процессов урбанизации, таких как: рост населения, повышение научно-технологического уровня производства, территориальное разделения труда и интенсификация социально-пространственных связей, обуславливает его переход к более сложной форме расселения — мегаполису. В терминологии ООН мегаполисом называют территориальное образование с населением не менее 5 млн. жителей [1].
Производительность реализующихся социально-экономических, логистических и технологических процессов мегаполиса и темпы роста качества его городской среды зависят от эффективности его транспортной системы [2],
Сегодня транспортная система мегаполиса представляет собой сложнейшую антропогенную среду, структур нефункциональные характеристики которой направлены на реализацию его ресурсного обеспечения, взаимодействие товаров, услуг и населения и удовлетворения потребности жителей в качественном передвижении [3].
С ростом процесса массовой автомобилизации населения мегаполисов происходит стремительное сокращение пропускных способностей транспортных сетей, увеличение плотности транспортных потоков и как следствие, возрастает риск увеличения аварийности и смертности. Для решения вышеперечисленных проблем возникает необходимость внедрения интеллектуальных систем управления транспортом и способов интеллектуальной работы с данными.
Использование недостоверных данных, полученных посредством единичных опросов, приводит к построению ложных транспортных моделей, сводит на нет эффективность принимаемых управленческих решений.
Внедрение систем достоверного сбора информации и построение на их основе единой системы городского транспорт но- лог истин ее ко го мониторинга повысило бы качество управления транспортными и транспортно-логистическими процессами в мегаполисе и позволило бы создать достоверную виртуальную модель городской транспортной системы (ГТС), Использование данной модели в системе управления мегаполисом позволило бы отображать и исследовать реальные закономерности транспортных процессов, что является актуальной задачей сегодняшнего дня.
Анализ предметной области. Исследования проблем построения эффективных систем городского транспортного мониторинга активно ведутся в настоящее время российскими и зарубежными научными коллективами. Среди последних публикаций, отметим следующие: вопросы повышения качества связи и управления подвижными беспилотными аппаратами в сложных условиях посредством информационных систем представлено в работе [4]; развитие методов управления в инфокоммуникационных Системах при осуществлении переноса информации и ее обработки представлено в работе [5]; исследование подходов к обоснованию структуры системы информационного обеспечения, при реализаций которых задача информационного обеспечения организационно-технических систем гарантированно выполняется за заданное время с заданной вероятностью произведено в [6]; рассмотренное в [7] решение задачи нахождения оптимальной взаимосвязи скорости езды и ускорения автотранспорта при некоторых вводимых ограничениях в смысле достижения минимальных выбросов в атмосферу
при езде на нервной трассе содержащей спуски и подъемы открывает возможность развития систем дорожного мониторинга и рекомендательных систем поддержки управления транспортным средством; вопросы, связанные С перечнем задач решаемых телематическими транспортными системами, а так же функциональная структура интегрированной интеллектуальной транспортной системы и подсистемы прогнозирования исследованы в [8]; в работе [9] предложена система видеомониторинга транспортного потока (ТП), на основе алгоритма, способного обрабатывать видеопоток в реальном времени со скоростью 20 кадров/сек и регистрировать подвижные объекты по характерным признакам; в работах [10, 11] для сбора транспортных данных предлагается система на основе локальных детекторов на выделенных участках дорожной сети; в работах [12, 13] исследуются способы построения систем наблюдения за ТП с использованием навигационных данных (координаты, треки, регистрируемые параметры) передаваемых с мобильных станций по каналам GSM/CDMA или по каналам спутниковой связи при наличии приемников/навигаторов GPS/ГЛОНАС. По данным [14] сегодня наиболее эффективны две глобальные навигационные системы (ГНС) которые могут быть использованы в системах автоматического определения местоположения транспортного средства (САОМТС) сегодня. Это NAVSTAR GPS (США) и ПЮНАСС (Россия). Основные характеристики используемых в настоящее время ГНС ГЛОНАСС и Г! 1С NAVSTAR GPS представлены в табл. !.
Таблица I
Основные характеристики ГНС, которые могут быть использованы в САОМТС
Характеристики глобальных GLONASS NAVSTAR GPS
навигационных систем
Расчетное число спутников 24 24
в системе (находящиеся в (21/3) (21/3)
эксплуатации / находящиеся
в запасе)
Количество орбитальных 3 6
плоскостей
Количество спутников в каж- 8 4
дой орбитальной плоскости
Тип спутниковых орбит круговая круговая
Высота спутников, км. 19100 20180
Орбитальный наклон, град. 64,8 55
Орбитальный период, ч. 11,25 12
Селекция спутникового Частотная Кодированная
сигнала селекция селекция
Частоты навигационных
сигналов
Л1, МГц 1602,56-1615,50 1575,42
Л2, МГц 1246,44-1256,5 1227,60
Система геодезических PZ90 WGS84
параметров Земли
Две другие системы еще находятся на стадии внедрения это Galileo (европейский ГНС) и Beidou / Compass (китайская ГНС). Полное развертывание и ввод в эксплуатацию всех служб этих систем планируется на 2016 год. Методика кластеризации данных автомобильных GPS-навигаторов для последующего построения прогнозных моделей ТП предложена в работе [15]. Для совершенствования данных моделей в работе [!6] подвижность населения предлагается выявлять
т
У
посредством опросов, хотя в работе 117] утверждается, что точность каждой корреспонденции, построенной на основании результатов опроса, не превышает 10%. Система мониторинга транспортных средств для безопасности транспортирования опасных грузов включая комплекс подсистем входящих в нее и схему взаимодействия ее элементов приведена в [18]. Решение проблем транспортной безопасности с использованием системы комплексного мониторинга, включающей в себя комплексы технических средств, предназначенных для мониторинга состояния перемещения транспортного средства, сохранности перевозимых грузов, своевременного принятия мер к пресечению противоправных действий, состояния среды в грузовом отсеке, а так же сбор и хранение полученной информации рассматривалось в [19].
Проведенный анализ свидетельствует о значительной актуальности данного направления и отсутствия комплексной системы городского транспортно-логистического мониторинга, чем и вызвано стремление функционально полно описать данную системы.
Постановка задачи
) !од структурной схемой системы городского транспортно-логистического мониторинга (СГТЛМ) будем понимать
комплекс информационных систем, обеспечивающий получение достоверной информации о передвижениях населения мегаполиса, состоянии подвижных объектов и городской инфраструктуры в режиме реального времени (рис.1).
СГТЛМ призвана обеспечить: сбор данных о положении и состоянии подвижных и стационарных транспортных объектов; передачу этих данных по каналам связи на устройства обработки информации и диспетчерские центры; сравнение данных с уже имеющейся информации; производить анализ и архивирование информации от мобильных и стационарных объектов. СГТЛМ включает систему сбора и контроля данных о пользователях, городских транспортных средств, объектов городской инфраструктуры и данные о грузах; хранилище данных обеспечивающее поддержку высокой скорости данных при вводе и выводе их из хранилища, поддержку их внутренней непротиворечивости, защиту, интеграцию разнородных данных, их согласование и агрегацию; интел-лектушыю-ииформациоино аналитическую систему, выполняющую как непосредственное управление транспортными событиями, так и его поддержку реализация которой обеспечивается посредством транспортио-логистического центра управления; базу знаний и систему обеспечения процессов управления.
Пользователи
Городски? транспортные средства
Объекты социальной и кфра структуры
Объекты дорожкой
инфраструктур ы
Грузы
Подсистема ул равл ей ия уровнем пользователей
Подсистеме управления уровнем городекик транспортные средств
Подсистема управления уровнем объенто в социа л ь ной инфраструктуры
Подсистема управления уровнем объе кто в до рожной инфраструктуры
Подсистема управления уровнем грузов
т
Система обеспечения процессов управления
■Г>.
Транспортно-логистический центр управления
±_
Интеллектуальная информационно-аналитическая система ^
База знаний —
Хранилище данных
Система сбора и контроля данных
1
Система сбора данных с подсистем персональной идентификации пол ьзоеате л ей
Система сбора данных с подсистем идентификации
городских транспортных средств
Система сбора данных с подсистем идентификации объектов социальной
и нфраструктуры
Система сбора данных с подсистем
и дентифи ка ции объектов дорожной и нфраструктуры
Система сбора данных с подсистем и денти фи ка ции грузов
Пользователи
Городские транспортные средства
Объекты социальной инфраструктуры
Объекты дорожной инфраструктуры
Грузы
Рис. 1. Структурная схема системы городского транспортно-логистического мониторинга
T■Comm 10. #12-2016
Последовательно рассмотрим состав основных подсистем входящих в СГТЛМ и определим их основные функции.
Подсистема идентификации и аутентификации на транспорте
Подсистема идентификации на транспорте должна проводить процесс распознавания объекта или субъекта по его идентификатору. Идентификатор представляет собой некоторое устройство или признак, по которому определяется объект. Идентификатор объекта предъявляется считывателю, который считывает и передает в систему его индивидуальный код для проведения процедуры распознавания. Принадлежность идентификатора объекту устанавливается посредством процедуры аутентификации. Эта проверка позволяет убедиться в том, что объект является именно тем, кем себя объявляет. Состав идентификаторов I ТС представлен в табл. 2.
Таблица 2
Объекты и идентификаторы ГТС
№ Объекты Уникальные ИКДУ
идентификации идентификаторы щ = К J 1CD, = {¡cdäi\
11 Городское ИНН, СНИЛС, АН П (ЭП), ОЗП, ВУ,
население МТ (IME1), ИНБК, НПГ(РФ), НЛСФЛ СГПС, ЭМК, В Б. ПОМС, ЬК, БП, УЭК, МТ
22 Транспортные VIN, ГРНЗ ГС, ПТС, ТТО, ГТД
средства НПТС, ЭГРНЗТС, ЭИНТС, 1Р(ТС), ИСДУТС, БДСУТС, С РТС, ЗД (ТХ) ТС, ПОСАГО. ЭНПТС, НВУ
33 Товары EAN-13, JMEI КЧ, ТН, ГТД
44 Средства упаковки груюв EAN-I3, МКК, (ГОСТР) ТН,ТрН, ГТД
55 Субъекты ИНН, КПП, ьик, СПНРОНО,
экономической ОГРП, ПРСЮЛ, Л К Т-2, ТН, ТрН,
деятельности SWIFT-code, ПИ КЧ, и др.
66 Объекты КН. ИНД, ИНОП ЭПБГТ, Г1Б.ДП,
транспортной инфраструктуры ИНОН, пи ЭПД, ЭПОП, ДГПАД
77 Объекты социальной инфраструктуры КН. ИНОН, ПИ ТПЗ, КГ1, эпмд, эпз
88 виртуальный объекты информационной среды (Р ДОИУ, п
99 Пассажирский маршрут ЭНМ (п.5) ПАМ.ПТМ, ПТрМ
Пояснение: ИКДУ - идентнфициро-класснфйцирующие документы и устройства; (1 - Паспорт гражданина РФ; ОЗП - Общегражданский заграничный паспорт: KU - кадастровый паспорт; ТПЗ - Технический паспорт здания; Kl I - кадастровый номер; ATX - Аиагомо-тсрапевтическо-химическая классификация; L:AN-13- Европейский номер товара; VIN - Идентификационный номер транспортного средства; ГРНЗ ТС -Государственный регистрационный номерной знак транспортного средства; KIII1 - Код причины постановки па учет; ИНН - Идентификационный номер налогоплательщика ИНД - Идентификационный номер дороги; IP Уникальный сетевой адрес (Internet Protocol Address); IMEI - Международный идентификатор мобильного оборудования ( I niernational Mobile Equipment Identity), AH VIT - Абонентский номер мобильного телефона; ТрН- Транспортная накладная; ТН- товарная накладная; ГТД - трутовая таможенная декларация; ИНБК - идентификационный номер банковской карты; JIK Т-2 - личная карточка работника по форме Т-2; Э11БГТ- Электронные проездной билет городского транспорта: IIP- проездной билет; ДИ- дорожная пошлина; ЬК банковская карта; У'Ж Универсальная электронная карта; БП биометрический паспорт;'il I Электронный паспорт гражда-
нина РФ; ДОИУ договор оказания интернет услуг; ДТПЛД дорожный тариф на платной автомобильной дороге; ИНОМ Идентификационный номер объекта недвижимости; СГПС Свидетельств«! государственного пенсионного страховании; МТ - Мобильный телефон; HIN (РФ) - Номер паспорта гражданина РФ; НЛСФЛ - Номер лицевого счега физического лица; И PC ЮЛ - Номер расчетного счета юридического лица; CHI IPOHO -Свидетельство о постановке на учет российской организации налоговом органе по месту нахождения на территории РФ; Б И 1С - Банковский идентификационный код; SWIFT-code - уникальный код присвоенный сообществом всемирных межбанковских финансовых телекоммуникаций; ПИ - Почтовый индекс; ")113 Электронный паспорт здания; Э1ГМД Электронный паспорт многоквартирного дома; НПТС Помер паспорта транспортного средства; ПAM Паспорт автобусного маршрута; ПТМ Паспорт трамвайного маршрута; ПТрМ - Паспорт троллейбусного маршрута; ТТО - Талон технического осмотра транспортного средства; С РТС - Свидетельство регистрации транспорт но 10 средства; ЗЛ ТС - Заводская документация на транспортное средство; ТХ ТС- Технические характеристики транспортного средства; ЭГ1Д - Электронный паспорт дороги; ЭГ10П - Электронный паспорт остановочного пункта; ИНОП Идентификационный номер остановочного пункта; ЭГРНЗТС Электронный государственный регистрационный знак транспортного средства; ЭИНТС (VIN) Электронный идентификационный номер транспортного средства; ЭНПТС - Электронный номер паспорта транспортного средства; ЭНТТОТС - Электронный номер талона технического обслуживания транспортного средства; 1Р(ТС) - Уникальный сетевой адрес (Internet Protocol Address), информационной системы транспортного средства; ИС'ДУТС - Идентификаторы субъектов допущенных к управлению транспортным средствам; БДСУТС - Биометрические данные субъекта управления транспортным средством, I ПЗУ - Номер водительского удостоверения.
Объектом идентификации ГТС является городское население, транспортные средства, средства перевозки грузов (контейнеры, тара), товар, объекты социальной и транспортной инфраструктуры. Объекты идентификации ГТС представлены в табл. 2.
Подсистема транспортной идентификации представлена на рис. 2.
Подсистема транспортной
Об MR M СЧЯИЬПОА
"Г
«П-
(W
ггетс
i
[.....1
I г ~
Iii
■ш s I ~
rit
1.....1
эпдо эпд -
S *
ft * "Ч
—
4L
тракт ртвою ерцет
Рис. 2. Подсистема транспортной идентификации
Подсистема идентификации пользователей (рис. 3) включает: радиочастотную идентификацию, осуществляемую через вдентифшцфо-классифицирующие документы (табл. 2); карточные технологии идентификации (карты с магнитной полосой и смарт-карты); идентификацию в сетях сотовой связи; идентификацию через абонентский номер и биометрическую идентификацию.
Идентификация пользователей реализуются в момент взаимодействия объекта идентификации с системами электронных платежей, системами связи, информационно-поисковыми ресурсами (Интернет), контрольно-пропускными системами объектов городской инфраструктуры.
Подсистема персональной идентификации пользователей ГТС
Рис. 3. Подсистем персональной идентификации
Подсистема идентификации транспортных средств (ТС) (см. рис,4) включает: визуальную идентификацию посредством навесного регистрационного знака ТС; радиочастотную идентификацию, осуществляемую через RF1D и GPS метки, содержащие информацию о ТС и его владельце.
Автоматическая идентификация ТС реализуются непрерывно в процессе нахождения ТС в ГТС, посредством взаимодействия ТС с элементами ГТС.
IЬ.аиск'Ч ! - mi jmroiuill городских -фцнскоргмыч средсп*
™ t ■
Подсистема ii;iciгп|фнк:11 uni oChtCKTOll СО10ШЛ1ЛОЙ _И1|ф1У1С1|П К1Л [>Ы_
ŒQ Шк
1111 n V 11 Ш
о
I [ivKiteroui 1МСН1ифнКПШ[Н "HWKU'h ,1»р1Ш10Й ннфр^к фу к при
о
ш
о
Подсистема идентификации внутренних м транзитных грузов
Рис, 4, Подсистемы идентификации транспортных средств, объектов социальной инфраструктуры и объектов дорожной инфраструктуры
Подсистема идентификации объектов социальной инфраструктуры (ОСИ) включает радиочастотную идентификацию, осуществляемую через RFID и GPS метки, содержащие информацию об идентификационном номере ОСИ, о кадастровом номере размещения ОСИ, номере технического паспорта здания, почтовом индексе ОСИ, почтовом индексе субъектах экономической деятельности, размещенных в данном ОСИ.
Подсистема идентификации объектов дорожной инфраструктуры (ОДИ) включает радиочастотную идентификацию, осуществляемую через RFID и GPS метки, содержащие информацию об идентификационном номере дороги и ОДИ (дорожных знаках, остановочных пунктах), номере электронного паспорта дороги, кадастровом номере участка дороги (рис. 4).
ИПД, ИТД, ШрД
i.i.i.l.i.l.i
Рис. 5. Подсистема идентификации внутренних и транзитных грузов
Подсистема идентификации внутренних и транзитных грузов (рис. 5) включает радиочастотную идентификацию,
осуществляемую через RFID и GPS метки, штрих- или QR коды содержащие уникальный номер транспортной накладной, уникальный номер товарной накладной, уникальный помер г рузовой таможенной декларации, идентификационный помер контейнера.
Таким образом, предложенная система идентификации и аутентификации ГТС обуславливает выполнение первого условия принадлежности объекта к ГТС: каждый объект, входящий в ГТС или находящийся внутри нее. имеет идентификатор.
Автоматическая идентификация и аутентификация объектов и элементов ГТС является необходимым требованием компьютерных информационных систем и систем управления, где требуется достоверное распознавание объектов, и их регистрация в реальном масштабе времени.
Подсистема распознавания состояний ОУ ГТС
Построение подсистемы распознавания для различных OV ГТС осуществляется на базе унифицированных контрольно-измерительных модулей или директивных элементов (ДЭ), которые позволяют решать задачи комплексной диагностики состояний ОУ ГТС и обеспечивают параметрической определенностью ОУ в режиме peajit.noго времени.
Подсистема распознавания состояний ТС должна реали-зовывать следующий набор функций: учет безналичной оплаты проезда на основе бесконтактных пластиковых карт; осуществление погодного мониторинга за бортом ТС; учет ВХОДЯЩИХ и выходящих пассажиров; управление маршрутными указателями и автоматическое информирование пассажиров о текущей и следующей остановках; отслеживание маршрута пассажирского ТС; диагностика и мониторинг основных систем пассажирского ТС; диагностика и мониторинг условий внутри пассажирского ТС.
Подсистема распознавания состояний ОСИ должна реали-зовывать следующий набор функций: система учета входящих и выходящих пользователей; запись видеоинформации в ОСИ; диагностика и мониторинг экологических условий вну:ри ОСИ; диагностика пользователей, находящихся внутри ОСИ; диагностика и мониторинг технических систем ОСИ; система отслеживания перемещения пользователей внутри ОСИ,
Подсистема распознавания состояния ОДИ должна реа-лизовывать следующий набор функций: измерение интенсивности движения подвижных транспортных объектов на дорожных перегонах ГТС; диагностика и мониторинг экологических условий дорожной инфраструктуры ГТС; диагностика и мониторинг технических и эксплуатационных нормативов качества дорожной инфраструктуры ГТС; диагностика и мониторинг состояний и характеристик подвижных транспортных объектов.
Кроме того, в составе ГТС может присутствовать еще и подсистема распознавания физиологических показателей пользователя, способная производить измерение артериального давления; осуществлять пульсовую диагностику; магнитографическую диагностику; диагностику равновесия; диагностику потожировых выделений человека; диагностику выдыхаемого воздуха; акустическую диагностику голоса; диагностику температуры тела,
ДЭ ОУ (F0) - элемент сенсорной подсистемы распознавания состояний ОУ ГТС. Структурная модель ДЭ представлена на рис. 6.
T-Comm Vol. 10. #12-2016
У
If
Дом
яшя
Ь/л
I t
Торгпрын neirrp
ш
э^п
SI
шш к
D; ш
S2 т
□3 ш
S3 еШ
Ш
Ш Ш
84 ш
D*
Si еж я а;
D(Jfr) ш
S(№)
в и>
DS ®—
SS т
D7
к
D6
ш
Рис. 8. Процесс восстановления СГТЛМ достоверных матриц корреспонденция
Структура системы городского транепортно-логисгаческого мониторинга
В основу СГТЛМ были положены рассмотренные выше подсистемы идентификации и аунтефикации ОУ, подсистемы распознавания состояний ОУ, подсистемы местоопределения ОУ, подсистемы прямой и обратной связи ОУ с СГТЛМ и между собой. Таким образом, СГТЛМ способна осуществлять сбор данных о положении и состоянии подвижных и стационарных объектов, передачу данных по каналам связи на устройства обработки информации и диспетчерские центры.
Каждый объект внутри ITC распознан, идентифицирован, определены его характеристики, свойства, поведение, отображены его связи с другими объектами.
На основе информации, поступающей с СГТЛМ, представляется возможным производить построение достоверных матриц корреспонденции (см. рис. 8), необходимых для разработки и создания эффективных прогнозных моделей управления ITC [22, 23].
Система обеспечения процессов управления реализует функцию непрерывного мониторинга и предпочтительного управления транспортными событиями. Процессы, которые обеспечивают мониторинг в пределах функции управления
трафиком включают: хранение и управление обработанных данных о трафике; отображение, вывод выходных данных о трафике с последующим применением; обмен данными между подсистемами; анализ, сравнение и автоматическое формирование отчетов об изменение транспортных данных о трафике. Процессы, которые обеспечивают управление транспортными событиями, реализуются посредством классификации инцидентов и принятия мер реагирования, с учетом предпочтительного исхода ¡18-2!]. Достижение последнего предполагает выполнение системой функций хранения данных о дорожных событиях их классификация, анализа и сравнения.
Вывод
Предложенная структурная схема системы городского транспорта о-логистического мониторинга позволит осуществить переход к персонифицированному рекомендательному управлению элементами городской транспортной системы и контролю городских транспортно-логистических процессов [24]. Разработанная структура системы согласуется с существующими и разрабатываемыми интеллектуальными системами управления транспортом ¡25-28] с учетом субъективных факторов поведенческой активности городского
T-Comm Vol. 10. #12-2016
населения [29, 30, 311 и может быть интегрирована в обобщенную систему управления развитием транспорта [32]. Подобная интеграция позволит перейти к построению качественно новых и более эффективных транспортных систем, по сравнению с существующими [33, 34), и значительно повысить показатели эффективности транспортных систем [35-38]. Применение методов интеллектуальной обработки данных [39] и интеграция СГТЛМ в СУ ГТС с учетом принципов [28, 40] способна рационализировать процесс управления городским транспортом и вплотную подойти к технологическому обеспечению транспорта в «Умных городах».
Литература
1. John Vidai. "UN report: World's highest cities merging into 'mega-regions". Guardian, March 23,2010.
2. Якимов MP. Математическое моделирование распределения транспортного спроса в транспортной системе города II Транспорт: наука, техника, управление. 2010. № 12. С. 7-13.
3. Резер СМ. Пугин ГС, Совершенствование транспортной ситуации н Москве// Транспорт: наука, техника,управление. 2013. № !. С. 7-10.
4. Данченко А.А.. Чиров Д.С. Обоснование требований к системе связи беспилотных летательных аппаратов средней и большой дальности Н T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2015. Том 9, № 12, С. 12-16.
5. Легкие К.Е, Методы управления параметрами, характеризующими процессы функционирования инфокоммуникациояюй системы специального назначения // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2016. Том 10. №3. С. 49-55.
6. Волков В.Ф.. Галанкия А.В.. Жигулин Ю.А. Методика обоснования структуры системы информационного обеспечения организационно-технических систем па основе принципа гарантированного результата Н T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2016. Том 10. №4. С. 52-57.
7. Гусейнов А.И. Оптимизация движения автотранспорта на неровных трассах содержащих спуски и подъемы // Т-Соппш Телекоммупикацин и транспорт, 2016. Том 10. № 5. С. 44-53.
Я. Комаров В.П., Гараган С.А. Интеллектуальные задачи телематических транспортных систем и интеллектуальная транспортная система II Т-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2012. - Том 6. No4. С. 34-38.
9. Девяткой ВВ.. Алфимцев А.Н. Отслеживание движущихся объектов для мониторинга транспортного потока I Труды 34-ой конференции "Информационные технологии и системы" (Геленджик, 2011), Геленджик: MINIM им. А.А. Харкевича РАН, 2011. С. 31-36.
10. S. hammer and О. Helbing (2010) Self-Stabilizing Decentralized Signal Control of Rea-listic, Saturated Network Traffic. Santa Fe Working Paper Nr. 10-09-019.
11. Левтеров A.M.. Алешин Г,В.. Ярупш АН. Способ мониторинга транспортных потоков. 1КСЗТ, 2012, №3. С. 56-60.
12. Богумил В Н.. Ефимеико Д.Б. Экспериментальные исследования транспортных потоков с использованием навигационных данных (глонасе/gps) диспетчерских систем И Наука и техника в дорожной отрасли. М. 2011. №4. С. За-7.
13. J. С. Heir era, et a!., "[¿valuation of Traffic Data Obtained via GPS Enabled Mobile Phones: The Mobile Centuiy Field Experiment," Transportation Research Part C, Vol. 18, No. 4, 2010, pp. 568-583.
14. Opolchetiov D., Kutev V. Comparable analysis of transport monitoring Systems. И Proceedings of the 1 Ith International Conference «Reliability and Statistics in Transportation and Communication» (RelStat' 11), 19-22 October 2011. Riga, Latvia, p. 356-363. ISBN 978-9984-818-46-7.
15. К. Беттгер. Концептуальные исследования для стратегического транспортного планирования в Санкт-Петербурге it других городах РФ II Транспорт Российской Федерации. № 8. 2007, С. 6-8.
16. Гасников А В. Дорн Ю.В.. Нестеров Ю.Е., ШпиркО С.В О трехста-дийной версии модели стационарной динамики // Математическое моделирование. 2013. С. 1-41.
17. Селиверстов Я,А. Основы теории субъективных функциональных возможностей рационального выбора // Интернет-журнал Науковедение. 2014. №4, С. 90,
18. Руднев А Н.. Г'нидин Р. А. Разработка системы мониторинга транспорт ных средств для обеспечения безопасности перевозок специальных грузов /I T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2012. Том 6. №11, С. 51-52,
19. Руднев А.Н. Ралкгт А.В.. Александров А.В. Система комплексного мониторинга - основа транспортной безопасности // T-Comm: 1 еле коммуникации и транспорт. 2012. Том 6. № 11. С. 53-54.
20. //. Kaaranen, A. Ahtiainen, L. Laitinen. S. Naghian and V. Niemi. UMTS Networks Second Edition. John Wiley & Sons, l.td, 2005, 406 pp., ISBN: 0-470-01103-3
21. Богданов A.C., Шевцов В.A. Определение местоположения и управление в современных сетях подвижной радиосвязи // Электронный журнал «Труды МАИ». Выпуск № 40. С. 1-21.
22. Селиверстов Я.А. Моделирование процессов распределения и развития транспортных потоков в мегаполисах И Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ» №1,2013. С. 43-49.
23. Селиверстов, С.А, Методы и алгоритмы интеллектуального анализа процесса организации транспортной системы II Вестник ГУМРФ имени адмирала С. О. Макарова. - СПб.: ГУМРФ имени адмирала С.О. Макарова, 2013, Вып. 2, С. 92-99.
24. Селиверстов Я,A. Cétateepcmoe С.А. О логико-алгебраическом представлении транспортно-логиешчеекого процесса // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Информатика. Телекоммуникации. Управление. 2014. .N14 (200). С. 57-68.
25. Селиверстов С.А.. Селиверстов Я.А. О построении интеллектуальной системы организации и развит ия транспортной системы мегаполиса // Научно-технические ведомости Санкт-11етср5ургско1 о государственного политехнического университета. Информатика. Телекоммуникации. Управление. 2015. № 2-3 (217-223). С. 139-161.
26. Селиверстов Я.А.. Селиверстов С.А.. Стариченков A.JI. Особенности построения системы городского транспортно-логистичеекого мониторинга// Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». № I. 2015. С.29-36.
27. Селиверстов Я.А.. Селиверстов С.А. Формальное построение цепочек транспортной активности городского населения /.' Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университете* Информатика. Телекоммуникации. Управление, 2015. №4 (224), С. 91-104.
28. Селиверстов С.А. Селиверстов Я,А. Основы теории бесконфликтного непрерывного транспортного процесса движения И Науковедение, 2014. №3(22). С, 1-33.
29. Селиверстов С.А.. Селиверстов Я.А. Моделирование транспортных потоков мегаполиса с вводом новых видов водного внутригородского пассажирского транспорта // Вестник государственного университета морскою и речного флота им. адмирала С.О. Макарова. 2015. № 2 (30), С. 69-80.
30. Селиверстов Я.А.. Селиверстов С.А. 11рименение метода имитацио-ного моделирования для оценки эффективности новых видов городского пассажирского транспорта II Вестник государственного университета морского п речного флота им. адмирала С.О. Макарова. 2015. № 3 (31). С. 83-92.
j I. Селиверстов Я.А.. Селиверстов С.А. Формальная аксиоматика теории «функционального» субъективного потребительского поведения // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета, Экономические науки. 2014. №4 (199). С. 34-48.
32. Селиверстов Я.А.. Селиверстов С.А. Методы и модели построения матриц транспортных корреспонденции // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Информатика. Телекоммуникации, Управление. 2015. № 2-3 (217-222). С. 49-70.
33. Селиверстов Я.А.. Селиверстов С.А Использование систем класса ГАТДОСЭМИ .тля упреждения причин возникновения ДТП и неблагоприятных социальных исходов в «умном городе» II Научно-технические ведомости Санк|-Петербургского государственного политехнического университета. Информатика. Телекоммуникации. Управление, 2016, № t (236). С. 65-81.
34. Селиверстов С.А.. Селиверстов Я А. Обзор показателей транспортной обеспеченности мегаполиса // Вестник гражданских инженеров. 2015, №5(52). С. 237-247.
35. Селиверстов С.А.. Селиверстов Я.А. О методе оценки эффективности организации процесса дорожного движения мегаполиса // Вестник транспорта Поволжья. 2015, № 2 (50). С. 91-96.
36. Селиверстов С.А. Разработка показателей траиспоргной обеспеченности Н Известия ItcTcpôvprcKoro университета путей сообщения. 2015. №4(45). С.48-63,
37. Селиверстов С..4,. Селиверстов Я.А. О разработке показателей анализа оценки транспортной составляющей в структуре городского квартала// Вестник транспорта 11оволжья. 2015. № 4 (52). С. 55-69.
38. Селиверстов С.А.. Селиверстов Я.А. Разработка показателей интегрального развития транспортной системы мегаполиса // Интернет-журнал Науковедение, 2015. "Г. 7. № 5 (30). С. 156.
39. Селиверстов Я.А. Использование правила резолюций в вопросно-ответной процедуре транспортного планировщика И Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова, 2013. № I (20). С. 145-152.
40. Кокиев ОТ, Лукомскан О Ю. Селиверстов С.А, О технологии анализа транспортных процессов в современных условиях хозяйствования: II Транспорт Российской Федерации. 2012. No 2 (39).
TRANSPORT
DEVELOPMENT OF STRUCTURAL SCHEME OF URBAN TRANSPORTATION
AND LOGISTICS MONITORING
Yaroslav A. Seliverstov, Ph.D., senior researcher, Laboratory of Development of transport systems and technologies, Solomenko Institute of Transport Problems of the Russian Academy of Sciences, St. Petersburg, Russia, maxwell_8-8@mail.ru
Svyatoslav A. Seliverstov, Researcher, Laboratory of problems of Development of transport systems and technologies, Solomenko Institute of Transport Problems of the Russian Academy of Sciences, St. Petersburg, Russia, seliverstov_s_a@mail.ru
Olga Yu. Lukomskaya, Ph.D., senior researcher, Laboratory of Development of transport systems and technologies, Solomenko Institute of Transport Problems of the Russian Academy of Sciences, St. Petersburg, Russia, luol@mail.ru
Abstract
Article is devoted to research and development and improvement of the structural scheme of urban transport and logistics monitoring system. A review of significant traffic problems inherent in the major cities. Justification of urgency to address these issues with the use of urban transport and logistics monitoring system. Investigated the existing Russian and foreign transport monitoring technologies to detect moving objects by characteristic signs and collect and process traffic information. Are compared on the main characteristics of global navigation systems NAVSTAR GPS and GLONASS, used in the transport complex monitoring tasks, as well as for automatic vehicle location. Produced formulation of the problem of construction of urban transport and logistics monitoring system. The aim of the study is to improve the efficiency of transport and logistics processes in the city by improving existing transport monitoring of building systems technology of their structure and properties. To fulfill the purpose of the research carried out to develop the structural scheme the urban transport and logistics monitoring system. Substantiated structure of the subsystems of urban transport and logistics monitoring system. The description of the subsystems within the developed system. The function subsystems and their properties are defined. Are considered components of the system of urban transport and logistics including monitoring subsystem, identification and authentication, positioning and recognition of conditions and characteristics of mobile and fixed transport facilities operating in the metropolitan transport system. Revealed the composition identifiers urban transport system. The composition of transport identification subsystem defined. It includes the radio frequency identification, classifying documents; card identification technology; biometric identification and authentication based on mobile communication and telephony. The composition of the subsystems and subsystems of personal identification vehicle identification, social infrastructure, road infrastructure as well as domestic and transit cargo. Describe the process of construction of detection subsystems for a variety of urban transport system management and defined its basic functions. This process is suggested to carry out on the basis of decision-making elements. Is presented a functional-structural model of decision-making element.
Keywords: city monitoring, technology identification, authentication, positioning, recognition of states of control objects, transport system. References
1. 1. John Vidal. "UN report: World's biggest cities merging into 'mega-regions". Guardian, March 23, 2010.
2. Yakimov M.R. Mathematical modeling of the distribution of traffic demand in the transport system of the city. Transport: science, technology, management. 2010. No. 12. Pp. 7-13. (In Russian)
3. Rezer S. M, Dugin G.S. Improvement of transport situation in Moscow. Transport: science, technology, management. 2013. No. 1. Pp. 7-10. (In Russian)
4. Donchenko AÁ., Chirov D.€. Rationale requirements for the communication system of UAVS medium and long range. T-Comm. 2015. Vol 9. No.12, pp. 12-16. (In Russian)
5. Legkov K.E. Methods of control of parameters characterizing the processes of functioning of the information systems of a special purpose. T-Comm. 2016. Vol. 10. No.3, pp. 49-55. (In Russian)
6. Volkov V.F., Galankin A.V, Gigulin U.A. Suggestions on application of computing center dministration system in aerospace forcescontrol UNITS. T-Comm. 2016. Vol. 10. No.4, pp. 52-57. (In Russian)
7. Huseynov A.I. Optimization of motion of autotransport on uneven roads containing ascends and descends. T-Comm. 2016. Vol. 10. No.5, pp. 49-53.
8. Komarov V.V., Garagan S.A. Intellectual tasks of telematic transport systems and Intellectual transport systems. T-Comm. 2012. Vol. 6. No.4, pp. 3438. (In Russian)
9. Devyatkov V.V., Alfimtsev A.N. Tracking of moving objects for monitoring traffic flow / Proceedings of the 34th conference "Information technologies and systems" (Gelendzhik, 2011). Gelendzhik: IPPI them. A.A. Kharkevich RAS, 2011. pp. 31-36. (In Russian)
10. S. Lammer and D. Helbing (2010) Self-Stabilizing Decentralized Signal Control of Rea-listic, Saturated Network Traffic. Santa Fe Working Paper Nr. 10-09-019^
11. Levterov A.I., Aleshin G.B., Yaruta A.N. A method of monitoring traffic flow. IKSRT 2012. No.3. pp. 56-60. (In Russian)
12. Bogumil V.N., Efimenko D.B. Experimental researches of traffic flows with use navigational data (GLONASS/GPS) of dispatching systems. Science and technology in the road sector. M. 2011. № 4. pp. 3a-7.(In Russian)
13. J.C. Herrera, et al. Evaluation of Traffic Data Obtained via GPS Enabled Mobile Phones: The Mobile Century Field Experiment. Transportation Research Part C, Vol. 18, No. 4, 2010, pp. 568-583.
14. Opolchenov D., Kutev V. Comparable analysis of transport monitoring Systems. Proceedings of the 11th International Conference "Reliability and Statistics in Transportation and Communication" (RelStat'11), 19-22 October 2011, Riga, Latvia, pp. 356-363. ISBN 978-9984-818-46-7.
T
TRANSPORT
15. K. Bettger. Conceptual studies for strategic transport planning in St. Petersburg and other Russian cities. Transport of the Russian Federation. August 2007. Pp. 6-8. (In Russian)
16. Gasnikov A.V., Dorn Y.V., Nesterov Y.E., Shpirko S.V. On the three-stage version of stable dynamic model. Mathematical modeling, 2013. Pp. 1-41. (In Russian)
17. Seliverstov Ya. Fundamentals of the Theory of Subjective Functionalities of Opportunities of Rational Choice. Naukovedenie. 2014. No. 4. Pp. 90. (In Russian)
18. Rudnev A.N., Gnidin R.A. Develop a system for monitoring vehicles for the transport security of special cargo. T-Comm. 2012. Vol. 6. No. 1 1, pp. 51-52. (In Russian)
19. Rudnev A.N., Ralkin A.V.,Aleksandrov A.V. Complex monitoring system basis of transport safety. T-Comm. 2012. Vol. 6. No.11, pp. 53-54. (In Russian)
20. H. Kaaranen, A. Ahtiainen, L. Laitinen, S. Naghian and V. Niemi. UMTS Networks Second Edition. John Wiley & Sons, Ltd, 2005, 406 p. ISBN: 0-470-01103-3. (In Russian)
21. Bogdanov A.S., Shevtsov V.A. Positioning and control in modern mobile radio networks. Electronic journal "Proceedings of the MAI." No. 40. Pp. 1-21. (In Russian)
22. Seliverstov Ya.A. The distribution modeling and development traffic flows in megapolises. News "ETU LETI" No. 1/2013. Pp. 43-49. (In Russian)
23. Seliverstov S.A. Methods and algorithms for mining the process of organizing the transport system. Bulletin GUMRF named after Admiral Makarov. SPb: GUMRF behalf of Admiral S.O Makarova, 2013. Vol. 2. Pp. 92-99. (In Russian)
24. Seliverstov Ya.A., Seliverstov S.A. About logical-algebraic description of the transport logistic process. St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Computer Science. Telecommunication and Control Systems. 2014. No. 4 (200). Pp. 57-68. (In Russian)
25. Seliverstov S.A., Seliverstov Ya.A. Construction of Intelligent System for the Organization and Development of Transport System Metropolis. St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Computer Science. Telecommunication and Control Systems. 2015. No. 2-3 (217-223). Pp. 139-161. (In Russian)
26. Seliverstov Ya.A., Seliverstov S.A., Starichenko A.L. Features of construction of urban transportation and logistics monitoring. News ETU "LETI". No. 1/2015. Pp. 29-36. (In Russian)
27. Seliverstov Ya.A., Seliverstov S.A. The Formal Development of Patterns of Daily Travel Activity Chains of the Urban Population. St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Computer Science. Telecommunication and Control Systems. 2015. No. 4 (224). Pp. 91-104. (In Russian)
28. Seliverstov S.A., Seliverstov Ya.A. Fundamentals of the Theory of Conflict-free Continuous Traffic Movement. Naukovedenie. 2014. №3(22). Pp. 1-33. (In Russian)
29. Seliverstov S.A., Seliverstov Ya.A. Modeling of traffic flows megapolis with introduction of new water types of passenger transport interacity. Bulletin of the State University of Maritime and River Fleet them. Admiral S.O. Makarova. 2015. No. 2 (30). Pp. 69-80. (In Russian)
30. Seliverstov Ya.A., Seliverstov S.A. About using simulation to evaluate the efficiency of the new type of the urban passenger transport. Bulletin of the State University of Maritime and River Fleet them. Admiral S.O. Makarova. 2015. No. 3 (31). Pp. 83-92. (In Russian)
31. Seliverstov Ya.A., Seliverstov S.A. Formal axiomatic of subjective "functional" theory of consumer behavior. St.Petersburg State Polytechnical University Journal. Economics. 2014. No. 4 (199). Pp. 34-48. (In Russian)
32. Seliverstov Ya.A., Seliverstov S.A. Methods and Models of the Construction of Transport Correspondence Matrix. St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Computer Science. Telecommunication and Control Systems. 2015. No. 2-3 (217-222). Pp. 49-70. (In Russian)
33. Seliverstov Ya.A., Seliverstov S.A. Use of GATLOSAMI to prevent cause of traffic accidents and adverse social accidents in smart city. St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Computer Science. Telecommunication and Control Systems. 2016. No. 1 (236). Pp. 65-81. (In Russian)
34. Seliverstov S.A., Seliverstov Ya.A. Review of megalopolis transportprovision indicators. Bulletin of Civil Engineers. 2015. No. 5 (52). Pp. 237-247. (In Russian)
35. Seliverstov S.A., Seliverstov Ya.A. About method of evaluating effectiveness of the process organization of megapolis road traffic Bulletin of the Volga transport. 2015. No. 2 (50). Pp. 91-96. (In Russian)
36. Seliverstov S.A. Development of indicators of transport provision. Proceedings of Petersburg Transport University. 2015. No. 4 (45). Pp. 48-63. (In Russian)
37. Seliverstov S.A., Seliverstov Ya.A. About development indicators of the analysis of the transport component in the evaluation of a city block structure. Bulletin of the Volga transport. 2015. No. 4 (52). Pp. 55-69. (In Russian)
38. Seliverstov S.A., Seliverstov Ya.A. Elaboration of the integral development indicators of the metropolis transport system. Naukovedenie. 2015. Vol. 7. No. 5 (30). Pp. 156. (In Russian)
39. Seliverstov Ya.A. Application of the resolution rule in the question - answer procedure of the transport planner. Bulletin of the State University of Maritime and River Fleet them. Admiral S.O. Makarova. 2013. No. 1 (20). Pp. 145-152. (In Russian)
40. Kokayev O.G., Lukomskaya O.Yu., Seliverstov S.A. On analysis technology for transport processes under modern economic management conditions. 2012. No. 2 (39). Pp. 30-34. (In Russian)
T-Comm Tом 10. #1 2-2016
