CC BY
0УДК 69
Карпов А.С.
магистрант кафедры «Промышленное и гражданское строительство» Восточно-Сибирский государственный университет (г. Улан-Удэ, Россия)
СИСТЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПАРКОВОЧНЫМИ ПРОСТРАНСТВАМИ
Аннотация: в современном мире, где число автомобилей растет с каждым днём, вопрос эффективного управления парковочными пространствами становится все более актуальным. Статья посвящена анализу интеллектуальных систем управления парковками, которые используют передовые технологии для оптимизации использования парковочных мест. Рассматриваются различные подходы к управлению парковочными пространствами, включая применение искусственного интеллекта, машинного обучения и больших данных для анализа трафика и предсказания потребностей в парковке.
Ключевые слова: парковка, инфраструктура, интеллектуальное управление, анализ трафика, оптимизация пространства, оптимизация движения, автономное управление.
Введение.
В эру стремительной цифровизации и глубокого внедрения информационных технологий в повседневную жизнь, когда существует острая потребность в эффективной организации городской инфраструктуры, интеллектуальные системы управления становятся важным компонентом множества сфер деятельности, в том числе автомобильных парковок.
Такие системы не только оптимизируют использование свободного пространства, но и повышают безопасность для рядового пользователя. Использование передовых технологий и комплексный подход к организации пространств позволяют достичь нового уровня комфорта и эффективности.
Сущность интеллектуальной системы парковки.
Интеллектуальная информационная система (ИИС) основана на концепции использования базы данных с генерацией алгоритмов решения различного рода прикладных задач, соответствующих уникальным информационным запросам пользователей [1, с.65].
Системы интеллектуального управления парковочными пространствами - это технологические решения, предназначенные для оптимизации использования парковочных мест. Они используют различные типы датчиков и аналитические алгоритмы для мониторинга доступности мест и управления потоками автомобилей. Эти системы могут включать в себя:
> Индикаторы занятости, которые определяют, свободно ли парковочное место,
> Системы навигации, помогающие водителям быстро находить свободные места,
^ Мобильные приложения, через которые можно бронировать места и оплачивать парковку,
^ Аналитические платформы, оценивающие данные для принятия дальнейших мер по улучшению планирования и управления.
Интеллектуальные парковочные системы базируются на принципах машинного обучения и комплексном анализе информационных данных, способствующих рациональному использованию парковочного пространства. Благодаря способности прогнозировать периоды высокой загруженности, эти системы оптимизируют распределение парковочных мест в соответствии с текущим спросом. Это обеспечивает более быстрый процесс парковки, уменьшает время ожидания въезда и выезда и помогает избежать чрезмерной загруженности на отдельных уровнях парковочного комплекса. Современные технологии позволяют интегрировать управление навигацией, светодиодным освещением и зарядными станциями для электромобилей в единый программный интерфейс, максимально удобный пользователю, а использование цифровых методов оплаты экономит время посетителя.
Устройство программно-аппаратной платформы.
Программный пакет платформы интеллектуальной системы предназначен для сбора, обработки, отображения и архивирования информации от объекта (системы) и управления в реальном времени. Он работает с парковочными контроллерами и даёт возможность получать, отображать, передавать и обрабатывать информацию с датчиков занятости, учёта количества транспорта, контроллеров управления освещением и станций зарядки электромобилей.
Также система позволяет:
- Составлять планы парковочных объектов (поэтажные, деление на зоны, привязка к местности и т.д.),
- Создавать экраны визуализации данных для оператора,
- Выводить статистику,
- Настраивать отчёты по работе оборудования,
- Формировать логику работы контроллеров и датчиков,
- Отображать сбои и неисправности.
Подключение к серверам системы возможно как через web-интерфейс, так и с помощью приложений. При этом возможна интеграция сопутствующих решений, например платёжно-пропускных систем.
В качестве управляющего оборудования выступают парковочные концентраторы. Они универсальны, поэтому также используются в качестве датчиков учёта транспортного потока, в управлении освещением и станциями зарядки. Через концентраторы данные передаются на сервер, который их регистрирует, обрабатывает и отображает оператору парковки, используя программное обеспечение.
Навигация.
Благодаря интеллектуальной системе и его мобильному приложению с функцией определения местоположения водитель может легко ориентироваться на больших многоуровневых парковках. Система обеспечивает удобное перемещение, прокладывая наиболее удобные маршруты к свободному месту.
Такая система:
- Ускоряет и упрощает поиск свободных мест в соответствии с загруженностью объекта,
- Регистрирует факты въезда и выезда,
- Минимизирует возможность пересечения трафика.
Оптимизация движения.
Помимо оптимизации движения внутри самой парковки, стоит учитывать движение на подъездах и выездах. Использование систем управления трафиком и маршрутизации позволяет исключить образование заторов, пробок и повысить качество движения. Это особенно важно для многоуровневых парковок, где ограниченное пространство требует особой внимательности к организации движения.
Определение присутствия.
В проездах располагаются фронтальные датчики определения присутствия автомобиля, что позволяет даже издалека видеть наличие свободных мест в парковочных галереях.
Рисунок 1. Схема подключения датчиков присутствия [2].
Современные устройства имеют более одного сенсора и позволяют определять расположение автомобиля на парковочном месте с точностью 99%. В случае, если машина припарковалась на половине парковочного места с
заездом на соседнее - датчик покажет, что заняты оба места. Датчики устанавливаются над фронтальной частью каждого парковочного места на высоте от 2,1 до 3,5 метров [3].
Автоматические системы распознавания номерных знаков
Системы автоматического распознавания номерных знаков (от англ. Automatic License Plate Recognition - ALPR) также важны в системе интеллектуального управления. Они используют комбинацию технологий и математических алгоритмов для точной идентификации и обработки номерных знаков транспортных средств. Сегодня применение передовых технологий на основе нейросетей способствует многократному повышению качества работы данной системы [4].
Использование CRM систем.
Системы управления процессами взаимодействия с клиентами (от англ. Customer Relationship Management - CRM) занимают ключевую позицию в регулировании и совершенствовании работы многоярусных парковочных комплексов. Они налаживают продуктивный контакт с потребителями и обеспечивают высокое качество предоставляемых услуг.
Рисунок 2. Огруктурная схема CRM систем.
CRM системы обеспечивают комплексный сбор и глубокий анализ информации о потребителях, включая их предпочтения и историю взаимодействия с парковочными службами. Эти системы способствуют грамотному управлению обращениями и запросами клиентов, гарантируя
оперативное устранение возникающих проблем и ответы на вопросы. Кроме того, они предоставляют мощные аналитические инструменты для оценки эффективности функционирования парковочных мест и измерения степени удовлетворенности клиентов услугой [5].
Заключение.
Подводя итог, оптимизация многоуровневых парковок требует комплексного подхода, включающего в себя использование современных технологий и методов управления. Использование систем интеллектуального управления и оптимизации движения позволяет сделать парковку более удобной, эффективной и привлекательной как для водителей, так и для владельцев парковочных объектов.
Современные системы умной парковки используют технологичные средства обработки информации в онлайн-режиме. Интеллектуальная система помогает кратно улучшить качество управления парковочной средой, что способствует минимизации расходов на её содержание и экономии времени для водителя.
Платформа интеллектуальной системы управления не только оптимизирует процесс парковки, но и выполняет множество других функций, которые выводят менеджмент на новый уровень: упрощает пользование для рядового посетителя, повышает эффективность используемой площади, снижает время поиска свободного места, уменьшает вероятность возникновения заторов, а также положительно влияет на сокращение числа выбросов выхлопных газов.
Системы на основе искусственного интеллекта могут анализировать такие данные, как плотность потока, тип транспортного средства, периоды повышенной нагрузки (часы пик) и частоту, чтобы прогнозировать будущие тенденции и обеспечивать бесперебойную работу парковки с течением времени.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Остроух, А.В. Интеллектуальные системы: монография / А.В. Остроух. -Красноярск: Научно-инновационный центр, 2020. - 316 с. ISBN 978-5-90720827-8;
2. Системы управления движением в паркинге ParkManager, сайт МИИКОМ-ИСБ [Электронный ресурс] - URL: https://miccom-isb.ru/products/pm-var/ (дата обращения: 20.06.2024);
3. Титов, А. Умные парковки | Адаптивное управление навигацией, освещением и зарядными станциями для электромобилей [Электронный ресурс] / А. Титов // веб-сайт «Хабр», 10.03.2019 г. - URL: https://habr.com/ru/companies/intems/articles/443146/ (дата обращения: 21.06.2024);
4. Рассел, Джесси Интеллектуальная информационная система / Джесси Рассел. - М.: VSD, 2020. - 508 c;
5. Битрикс24: Что такое CRM-система? [Электронный ресурс] - URL: https://n-biz86.ru/raznoe-2/sistemah-crm-bitriks24-chto-takoe-crm-sistema.html (дата обращения: 21.06.2024)
Karpov A.S.
East Siberia State University of Technology and Management
(Ulan-Ude, Russia)
INTELLIGENT PARKING SPACE MANAGEMENT SYSTEMS
Abstract: in today's world, with the number of cars increasing every day, the challenge of effectively managing parking spaces has become more significant. This article explores intelligent parking management systems that utilize advanced technologies to optimize parking space utilization. Various approaches to parking management are examined, including the application of artificial intelligence, machine learning, and big data analysis to monitor traffic patterns and predict parking demands.
Keywords: parking, infrastructure, intelligent management, traffic analysis, space optimization, traffic optimization, autonomous.
