CC BY
118
УДК 681.324:519.613
В.И. ХАХАНОВ, М.Ф. БОНДАРЕНКО, И.П. ЭНГЛЕЗИ, Р. УБАР, М.В. ЛОБУР, В. МЕЛИКЯН, А.И. ДОХОВ, Е.В. БОДЯНСКИЙ, В.А. ФИЛАТОВ, А.Д. ТЕВЯШЕВ, В.Ф. ТКАЧЕНКО, О.И. ФИЛИППЕНКО, Д.В. ШАХОВ, А.Г. СААТЧЯН, С.В. ЧУМАЧЕНКО, Е.И. ЛИТВИНОВА, И.В. ХАХАНОВА, О.А. ГУЗЬ, Н.В. БЕЛОУС, А.Н. ПОЛЕТАЙКИН, И.Н. ЧУГУРОВ
ЗЕЛЕНАЯ ВОЛНА - ОБЛАКО МОНИТОРИНГА И УПРАВЛЕНИЯ ДОРОЖНЫМ ДВИЖЕНИЕМ (Green Wave Traffic on Cloud)
Проект и приглашение к сотрудничеству. Предлагается облачный сервис «Зеленая волна» (интеллектуальная инфраструктура дорожного движения) для мониторинга и управления дорожным движением в реальном масштабе времени на основе использования глобальных систем позиционирования, навигации (GPS, GPRS), дорожных контроллеров, средств радиочастотной идентификации автомобилей в целях повышения качества и безопасности передвижения транспортных средств, а также минимизации временных и материальных затрат при движении автомобилей по заданным маршрутам. Предлагается комплекс инновационных научно-технических решений, в том числе социальных, гуманитарных, экономических и экологических проблем, связанных с созданием и применением облака мониторинга и управления. Все упомянутые технологии и средства интегрируются в автоматные модели интерактивного взаимодействия в реальном времени облаков мониторинга и управления с транспортными средствами и инфраструктурой дорожного движения. Каждый автомобиль имеет виртуальную модель в киберпространстве - индивидуальную ячейку в облаке, инвариантную по отношению к водителям, обслуживающим транспортное средство.
1. Введение
Куда стремится реальный кибернетический мир? Корпоративные сети, персональные компьютеры, а также отдельные сервисы (программные продукты) уходят в облака киберпространства, которые имеют ярко выраженную тенденцию к расслоению интернета по специализированным сервисам (рис. 1). Если сегодня 4 миллиарда пользователей соеди-
2 1 70
няются в интернете (1 zettabytes = 10 = 2 байт) посредством 50 миллиардов гаджетов, то через пять лет каждый активный пользователь будет иметь не менее 10 устройств для связи с киберпространством. Становится невозможным использование персональных компьютеров без мультиплицирования информации на все устройства. Но даже процедура простого копирования требует все больше непроизводительного времени на сервисное обслуживание систем и проектов, которое достигает 50 % при наличии нескольких идентичных по функциям устройств или серверов. Непрофессиональное сервисное обслуживание такой аппаратуры создает проблемы надежного сохранения данных, а также несанкционированного доступа к ним. Наряду с этим возникает проблема удаленного доступа к физическим устройствам при перемещении пользователей в пространстве, когда трудно найти необходимые сервисы и информацию среди гаджетов, оставленных дома или в офисе. Экономический фактор эффективного использования приобретенных приложений, размещенных в гаджетах и персональных компьютерах, заставляет пользователя отказываться от их покупки в пользу почти бесплатной аренды сервисов на облаках. Все упомянутое выше является существенным аргументом и неоспоримым доказательством неминуемого перехода всего человечества в киберпространство виртуальных сетей и компьютеров, располагаемых в профессионально надежных облаках сервисов. Достоинства виртуального мира заключаются в том, что микроячейки и макросети в облаках инвариантны по отношению к многочисленным гаджетам каждого пользователя или корпорации. Облачные компоненты снимают практически все упомянутые выше проблемы надежности, безопасности, сервисного обслуживания и практически не имеют недостатков. В связи с глобальным переходом корпораций и пользователей в облака чрезвычайно актуальной и рыночно привлекательной становится проблема защиты информации и компонентов киберпростран-
ства от несанкционированного доступа, деструктивных проникновений, вирусов. Необходимо создавать надежную, тестопригодную и защищенную от несанкционированных проникновений инфраструктуру киберпространства и его компонентов (виртуальные персональные компьютеры и корпоративные сети) по аналогии с существующими сегодня решениями в реальном кибернетическом мире. Таким образом, каждый сервис, разрабатываемый в реальном мире, должен быть помещен в соответствующую ячейку облака, которое объединяет близкие по функциональностям и полезные человеку компоненты. Сказанное непосредственно относится и к сервису дорожного движения, которое имеет цифровое отображение в киберпространстве для последующего моделирования всех процессов на облаке с целью предложить каждому водителю качественные условия передвижения с экономией времени и средств.
Рис. 1. Виртуализация реального мира Цель - повышение качества и безопасности дорожного движения за счет создания интеллектуальной инфраструктуры дорожных сообщений, включающей облака мониторинга трафика и квазиоптимального управления движением в реальном масштабе времени на основе применения RFID-паспортов транспортных средств, что дает возможность минимизировать временные и материальные затраты при организации дорожного движения, а также создавать инновационные научно-технические решения социальных, гуманитарных, экономических и экологических проблем мирового сообщества.
Объект исследования - технологии мониторинга и управления транспортными средствами, интегрированные с облачными сервисами, на основе использования существующей инфраструктуры дорожного движения, средств радиочастотной идентификации, радиолокации и радионавигации.
Предмет исследования: транспортные потоки, инфраструктура дорожных сообщений Украины и ее субъектов, современные программно-аппаратные системы радиочастотной идентификации, мониторинга и управления дорожным движением на основе применения уличных контроллеров, глобальных систем позиционирования, навигации (GPS, GPRS) и облачных сервисов в интернете.
Сущность исследования - создание интеллектуальной инфраструктуры дорожного движения (ИИДД) - облачного сервиса мониторинга инфраструктуры и управления дорожным движением в реальном масштабе времени «Зеленая волна» на основе создания облачной виртуальной инфраструктуры дорожного движения (рис. 2), интегрированной с
уличными дорожными контроллерами, средствами радиочастотной идентификации автомобилей в целях повышения качества и безопасности передвижения транспортных средств, минимизации временных и материальных затрат при исполнении заданных маршрутов.
2. Инновационная привлекательность и модели системы
Предлагаемая интеллектуальная система (инфраструктура, транспорт, облако) мониторинга и управления дорожным движением отличается от существующих структурной интеграцией трех взаимосвязанных интерактивных компонентов: 1) сервисы электронной картографии со средствами радиолокации и радионавигации; 2) новый облачный сервис мониторинга и управления дорожным движением на основе дорожных контроллеров; 3) усовершенствованные средства радиочастотной идентификации автомобиля и доступа к облачным сервисам для комфортного и безопасного передвижения по маршруту, оптимизации временных и материальных затрат.
Рис. 2. Отображение инфраструктуры и транспорта в облаке
Научная новизна проекта определяется системной интеграцией облака мониторинга и управления, блоков радиочастотной идентификации транспорта, а также средств мониторинга и управления дорожной инфраструктуры, что дает возможность автоматизировать процессы оптимального управления транспортными средствами и дорожным движением в режиме реального времени для решения социальных, гуманитарных, экономических и экологических проблем.
Автоматная модель взаимодействия облаков мониторинга и управления с транспортными средствами представлена на рис. 3, где автомобили, находясь в режиме on-line, делегируют свои идентификаторы (персональные данные), параметры движения и текущие координаты облаку, а взамен получают в реальном масштабе времени сервисы оптимального (по времени, затратам и качеству) маршрута и режима движения для достижения конечного пункта. Интегральный анализ дорожной обстановки на основе оперативного сбора данных от автомобилей и инфраструктурных мониторов дает возможность в режиме on-line оптимально управлять дорожными контроллерами переключения светофоров.
Cloud Monitor
Cloud Control
Рис. 3. Структура взаимодействия транспорта и облака
Взаимодействие реального мира (автомобиль и инфраструктура) с облаком формирует два типа отношений, задаваемых автоматными моделями (рис. 4): 1) транспортной инфраструктуры с облаком мониторинга и управления; 2) автомобиля с облаком для оптимизации
и эффективности передвижения. Здесь представлены сигналы: Х1,У},Х2,У2,С,М -
1) входные условия или операнды, необходимые для исполнения заказанных сервисов;
2) выходные оповестительные сигналы, подтверждающие исполнение сервисных операций;
3) входные управляющие воздействия, формирующие запросы на исполнение сервисов;
4) выходные переменные, формирующие и идентифицирующие состояние системы управления; 5) сигналы умного управления автомобилем или инфраструктурой дорожного движения; 6) оповестительные сигналы об исполнении операционных сервисов. Автоматные модели системы управления дорожным движением и автомобилем в форме взаимодействия переменных представлены функциями переходов и выходов автомата первого рода:
СС = {Х,У,С,М,:^>,
ГУ(1) = ЩХ(1),М(1),У(1 -1)];
|С(1) = 8[(Х(1),М(1),У(1 -1)].
Здесь каждый из двух автоматов взаимодействия инфраструктуры и транспорта с облаком имеет две входные переменные (заказа сервисов и состояния объектов управления), а также два выходных сигнала для мониторинга состояния автомата (облака) и управления облачными сервисами.
Рис. 4. Взаимодействие инфраструктуры и транспорта с облаком мониторинга и управления Более детальная картина взаимодействия реальных и виртуальных компонентов с облаком мониторинга и управления транспортом представлена на рис. 5 (буферные компьютеры дорожной инфраструктуры, интеллектуальные уличные светофоры, Интернет, "умная пыль", Car-ID, спутники навигации, автомобиль, электронная карта, средства защиты ИИДД, специальные сервисы государственным службам, интерфейсы или гаджеты для связи с интернетом).
Рис. 5. Интеллектуальная инфраструктура дорожного движения
3. Основания для исследования
1) Рыночная привлекательность. Капитализация бизнес-проекта в пределах Украины после трех лет эксплуатации ИИДД облака может составить 100 млн долларов.
2) Проект ориентирован на предоставление сервисов для 7 миллионов водителей Украины и 8 тысяч компаний. Аналогов таких систем в мире не существует. Имеются отдельные компоненты для создания инфраструктуры: электронные карты, спутниковые системы локации и навигации, специализированные базы данных в облаках, средства мониторинга, сбора и защиты информации. Наличие надежной сотовой связи, предоставляющей часть необходимой инфраструктуры для реализации проекта. Финансовая доступность для води-
телей средств навигации и мониторинга движения транспортных средств. Наличие программных, аппаратных и сетевых средств централизованного управления дорожным движением в масштабах страны. Доступность облачных вычислительных технологий. Постоянное совершенствование и удешевление технологий, применяемых в инфраструктуре дорог и киберпространстве. Возрастание компьютерной, мобильной и интернет грамотности населения.
Существует понимание со стороны государства о необходимости создания и использования интеллектуальной инфраструктуры и облачного сервиса качественного и безопасного дорожного движения.
1) Государственная целевая программа «Безопасность дорожного движения» на период до 2016 года с планируемым бюджетом 5,43 млрд гривен.
2) Теоретические разработки интеллектуальных и мозгоподобных моделей, методов и двигателей анализа киберпространства, связанные с дискретной оптимизацией процессов поиска, распознавания и принятия решений [1-6].
3) Опыт разработки и внедрения встроенных и RFID цифровых систем для мониторинга дорожного движения [7-16, 29, 30].
4) Опыт разработки и внедрения программных продуктов и облачных сервисов для оптимизации маршрутов транспортных средств украинских предприятий в целях минимизации материальных и временных затрат и повышения качества обслуживания пассажиров [17-27].
5) Разработки распределенной системы управления дорожным движением в условиях крупных городов и мегаполисов на основе высоконадежной вычислительной техники фирмы SIEMENS [37-41].
4. Задачи исследования
1) Обзор и сравнительный анализ существующих технологий мониторинга и управления дорожным движением, облачных сервисов и инфраструктуры дорог.
2) Исследование необходимости, возможности и неизбежности создания интеллектуального облачного сервиса мониторинга и управления дорожным движением, оптимизирующего исполнение транспортных маршрутов всеми участниками дорожного движения.
3) Создание интеллектуального дорожного контроллера для управления транспортными потоками на основе программируемого логического контроллера S7-1200 фирмы SIEMENS.
4) Разработка метрик и двигателей для анализа данных о качестве и эффективности виртуальной инфраструктуры дорожного движения при исполнении маршрутов транспортными средствами.
5) Создание интеллектуальных моделей, методов синтеза и анализа виртуальной инфраструктуры для оценивания качества дорожного движения, моделирования трафика, предложения оптимального маршрута с учетом технических, климатических, социальных факторов, качества дорог, количества светофоров, левых поворотов в целях создания новых и реконструкции существующих инфраструктур дорожного движения.
6) Разработка блока RFID для идентификации автомобилей на коротких дистанциях и оснащение транспорта средствами доступа к облачным сервисам, а также оснащение критических точек инфраструктуры автомобильных дорог датчиками дорожного движения для стационарного мониторинга трафика.
7) Предоставление облачных сервисов для автотранспортных предприятий в целях повышения качества обслуживания пассажиров, перевозки грузов, оптимизации временных и материальных затрат.
8) Предоставление облачных сервисов для водителя в целях повышения качества проезда по заданному маршруту и оптимизации временных и материальных затрат.
9) Обеспечение сбора информации о трафике инфраструктуры дорог посредством использования «умной пыли» (RFID автомобиля, светофоры, видеокамеры) для мониторинга дорожного движения.
10) Сбор статистической информации (интеллектуализация глобальной, корпоративной и персональной инфраструктуры) путем накопления истории трафика, изменения его параметров во времени и в пространстве для прокладывания квазиоптимальных маршрутов будущих поездок.
11) Создание виртуальной интеллектуальной облачной инфраструктуры, отображающей и моделирующей процессы передвижения транспортных средств во времени и пространстве, для сервисного обслуживания участников дорожного движения в реальном масштабе времени.
12) Создание средств защиты информации и санкционированного доступа к персональным и корпоративным данным в облаке. Каждый пользователь видит только свой автомобиль в облаке и обезличенные транспортные потоки. Все идентификаторы транспорта могут быть доступны по решению суда или постановлению следственных органов только специальным государственным службам.
5. Преимущества от внедрения облачных сервисов
1) Для государственных структур - милиция, дорожная инспекция - точная идентификация автомобилей, мониторинг позиционирования транспортных средств во времени и пространстве, включая угоны. Существенное снижение аварийности, уменьшение последствий дорожно-транспортных происшествий, повышение безопасности и комфорта участников дорожного движения.
2) Для транспортных компаний - мониторинг позиционирования и передвижения транспортных средств, квазиоптимальное выполнение заказов по перевозке пассажиров и грузов с точки зрения минимизации материальных и/или временных затрат.
3) Для водителя - предоставление сервисов, связанных с прокладыванием квазиоптимальных маршрутов и графика движения с учетом негативных факторов существующей инфраструктуры в целях минимизации материальных и временных затрат в режиме реального времени.
4) Для пассажира - предоставление сервисов по мониторингу позиционирования и движения пассажирских транспортных средств на остановочных или транспортных терминалах посредством использования стационарных мониторов или мобильных гаджетов для связи с соответствующими облачными сервисами. Визуализация на экране в автомобиле критических точек маршрута движения транспортного средства в реальном масштабе времени путем использования камер видеонаблюдения.
6. Технические и функциональные возможности облака
1) Мониторинг реальной скорости движения всех транспортных средств и информирование о зонах скоростного режима. Цифровой мониторинг проезда на запрещающие знаки и сигналы светофоров.
2) Экономия топлива, уменьшение загрязнения окружающей среды, сокращение времени движения, благодаря выбору оптимального маршрута, предоставленного облаком.
3) Уменьшение количества и сложности пробок за счет планирования движения транспортных средств, учитывающего будущие маршруты остальных участников. Корректировка маршрута движения транспортного средства в реальном времени при изменении дорожной ситуации.
4) Интеллектуальное управление циклами переключения светофоров в зависимости от дорожной обстановки на перекрестках.
5) Генерирование аналитических отчетов и рекомендаций по улучшению инфраструктуры дорог, расстановки знаков, светофоров и централизованное программирование циклов их переключения.
6) Противодействие угону транспортного средства и самовольного уезда с места ДТП, благодаря мониторингу местоположения каждого автомобиля.
7) Информирование с помощью тревожной кнопки специальных служб о происшествиях, случившихся на дорогах или с автомобилем.
8) Предупреждение водителя о потенциальной опасности на заказанном маршруте, полученной от облака в процессе движения.
9) Автоматическая регистрация динамики ДТП внутренними средствами идентификационного модуля. Регистрация стиля вождения. (Для страховых компаний).
7. Компоненты облачных сервисов дорожного движения
«Умная пыль» - совокупность взаимосвязанных автономно функционирующих компонентов, образующих микросистему с приемопередатчиком и средствами мониторинга,
предназначенных для сбора информации о состоянии окружающей среды. Задачи «умной пыли»:
1. Мониторинг передвижения транспорта, частота передвижения, скорость, размер движущихся объектов.
2. Взаимодействие между собой движущихся объектов для определения координат, идентификация движущихся объектов, передача информации об объектах, движущихся навстречу друг другу, в облако управления.
3. Формирование электронного паспорта движущегося объекта.
4. Противодействие угонов транспортных средств.
5. Обеспечение высокого уровня защиты электронных идентификаторов от несанкционированного проникновения.
6. Мониторинг окружающей среды (температура, давление, влажность, осадки).
Стоимость метки радиочастотной идентификации обычно составляет не более 1%
стоимости объекта идентификации. Ее функциональность заключается в сохранении взаимно-однозначного соответствия между меткой и объектом на протяжении всего жизненного цикла изделия. Реальный мир, нуждаясь в совершенных процессах облачного управления, давно осознал необходимость абсолютно точной радиочастотной цифровой идентификации всей произведенной продукции и природных объектов на планете, включая человека и животных. Следующий шаг - создание облачных цифровых моделей субъектов (объектов) реального мира для точного моделирования, мониторинга и управления любыми возможными отношениями (природными, социальными, техническими, технологическими) между ними.
8. Проблемы, решаемые с помощью ЯЕГО
1. Идентификация изделия (объекта или субъекта) в локальной или глобальной системе координат.
2. Сохранение параметров, характеризующих основные свойства объекта.
3. Накопление и сохранение истории жизненного цикла объекта.
4. Передача данной информации по санкционированному требованию в облако управления.
5. Прием санкционированной информации, дающей возможность модифицировать отдельные свойства электронного паспорта объекта.
6. Санкционированное взаимодействие с электронными паспортами других объектов, находящихся в поле радиовидимости объекта.
7. Передача информации о взаимодействии объекта с другими идентификаторами в пределах радиовидимости.
Таким образом, электронный идентификатор объекта является, по сути, автономной цифровой системой на кристалле с приемопередатчиком, который способен хранить информацию об идентифицируемом объекте, модифицировать ее по команде центра управления, а также хранить информацию о взаимодействиях с окружающей средой с возможностью передачи данных в облако управления. Другие варианты ГО связаны с использованием: 1) сети мобильной телефонии; 2) спутниковых систем для приема и передачи информации.
Преимущества "умной пыли", основанной на маломощных передатчиках активных КРГО:
1) Невысокая стоимость микросистем, имплементируемых в электронные устройства автомобиля.
2) Достаточно низкая стоимость транспондеров цифрового радиочастотного мониторинга узловых точек инфраструктуры дорожного движения.
3) Высокая точность и быстродействие снятия цифровой информации с движущихся автомобилей, включая скорость, номерные знаки, данные о водителе. Номерные знаки становятся ненужными, равно как и многие функции дорожной милиции.
4) Мониторинг и предсказание трафика с помощью анализа статистической информации на участках дорог и перекрестках.
5) Возможность взаимного общения микросистем движущихся навстречу друг другу транспортных средств с предоставлением информации о трафике на участках дорог маршрута движения.
6) Упрощение проблемы розыска угнанных автомобилей посредством глобального или локального мониторинга транспортных средств.
7) Сигнализация и мониторинг аварий с точным указанием координат места и времени происшествия.
8) Блокирование двигателя в случае угона автомобиля через код доступа владельца.
9. Аргументы против внедрения облака в масштабах страны
1. «Нарушение права на неприкосновенность частной жизни, поскольку теоретически облако осуществляет тотальный мониторинг всех транспортных средств». На самом деле сегодня существует система законного перехвата телекоммуникаций, реализованная в соответствии с международными требованиями. Но возможность перехвата телефонных переговоров любого абонента используется только в ходе следствия и с санкции суда. В том числе имеется возможность отслеживать место нахождения абонента. Данный факт для законопослушных граждан никакой проблемы не создает. 2. «Дополнительные затраты на приобретение аппаратно-программных средств идентификации и взаимодействия транспорта с облаком». Стоимость этих средств невысокая и сопоставима со средней суммой штрафа за нарушения ПДД. Экономические преимущества облака, связанные с экономией топлива и уменьшением времени поездки, компенсируют затраты в течение года.
10.Система управления корпоративными перевозками
Система уже используется для оптимального планирования рейсов по доставке грузов, приводящего к уменьшению временных и материальных затрат за счет: 1) снижения расходов на горюче-смазочные материалы (ГСМ); 2) оптимального распределения заказов между автомобилями; 3) прогнозирования поставок товаров для уменьшения складских издержек; 4) экономии рабочего времени персонала или сокращения штатных сотрудников; 5) уменьшения числа автомобилей для выполнения заданного объема перевозок; 6) мониторинга и оперативного управления автомобилями при доставке грузов в реальном времени.
Рыночная привлекательность облачного сервиса транспортной логистики: оптовые компании, региональные дистрибьюторы продовольственных и промышленных товаров (хлебозаводы, молокозаводы, мясокомбинаты, пивобезалкогольные комбинаты, промышленные предприятия, автотранспортные предприятия, торговые сети, логистические операторы, транспортно-экспедиторские компании, вендинговые компании, скорая помощь, инкассаторские службы, курьерские службы, интернетмагазины, клининговые компании). Более 7500 предприятий только в Украине.
Технологии логистики. Перевозка грузов - это комплексная, многокритериальная задача, включающая большое количество параметров, от которых зависит эффективность выполнения договора с заказчиком, а значит и прибыль предприятия. Транспортная задача является NP-полной, где количество вариантов находится в экспоненциальной зависимости от числа входных значений. Точное решение может быть получено методом полного перебора всех возможных вариантов. Для реальных задач бизнеса используются квазиоптимальные методы, которые не дают точного решения, а значит и максимально возможной экономии денежных средств. Предлагается оптимальный метод решения транспортной задачи на основе оригинального алгоритма, существенно уменьшающего время, которое становится приемлемым для анализа большинства практических ситуаций на картах регионов [28].
Бизнес-модели: 1) Продажа лицензий на использование программного продукта с последующей оплатой сервисного сопровождения. 2) Продажа сервисов в соответствии с абонентской платой за время пользования функциональностями облака дорожного движения.
11. Организация связей «облако - автомобиль» и «облако - инфраструктура»
Важнейшим аспектом технологической (технической) реализации ИИДД является организация связи между четырьмя компонентами системы (рис. 6), интегрированными с облаком: Cloud Servers - серверы, создающие облако долговременного хранения распределенных данных и сервисов; Buffer Computers - буферные компьютеры, обеспечивающие сбор данных от мониторов инфраструктуры и доставку сервисов управления дорожным контроллерам; C-RFID - компьютерные блоки радиочастотной идентификации транспорт-
ных средств; 1-СМС - инфраструктурные контроллеры мониторинга и управления дорожным движением на основе радиочастотной идентификации транспортных средств.
Рис. 6. Структура связей между компонентами ИИДД
Структура коммуникационной интеграции четырех компонентов ИИДД представлена транзакциями: (R1*R2) = (SC,BC,C-RFID) - доставка облачных сервисов к потребителю; (R1*R3) = (SC,BC,I-CMC) - доставка сигналов управления к контроллерам дорожного движения. Маршрут первого типа использует традиционные технологии GPRS, HSPA, Wi-Fi, WiMAX на основе сети Internet. Для второго типа транзакций, ввиду их чрезвычайной важности, а также высоких требований к надежности, помехоустойчивости и защищенности, необходимы дополнительные научно-технические исследования в процессе создания масштабируемого прототипа.
Предполагается, что в блоке C-RFID будут записаны индивидуальный код транспортного средства (CID), электронный код регистрации по месту проживания (NID), а также код водителя (DID), выполняющего эксплуатацию данного автомобиля в текущий момент времени. Считывать триаду кодов (CND-ID) должны радиоустройства, которыми будут оснащены все светофорные объекты, мосты, тоннели, железнодорожные переезды и другие пункты улично-дорожной сети, существенные с позиции управления дорожным движением, в том числе некоторые критические контрольные точки. Структура блока C-RFID представлена на рис. 7, где модули (CND-ID, CT, SP, ALB, M, D, CU) обозначают: универсальный код автомобиля, приемопередатчик, модуль защиты, арифметико-логическое устройство, модуль памяти, дисплей и модуль управления.
U
си
Рис. 7. Структура блока C-RFID Мировой опыт применения средств радиочастотной идентификации в сфере транспорта позволяет делать оптимистичные прогнозы относительно внедрения подобных технологий в Украине. Так, в 2012 году МВД России успешно провело испытания по постановке RFID-меток на номера автомобилей в рамках проекта "Умный город". В данном случае чип RFID, производимый питерским ОАО "Авангард", был интегрирован в табличку с номерным знаком. В Малайзии обязательная постановка RFID-чипа на автомобильный номер введена с 2007 года. Дорожный полицейский здесь может проверить любой автомобиль, даже не останавливая его, как со стационарного поста, так и из мобильной патрульной машины. В США с начала 1990-х годов действовала система 3M GM Automotive Adhesive, которую можно считать прототипом современной технологии радиочастотной идентификации. Отсутствие наклейки с уникальным номером на автотранспортном средстве дает повод для его детальной проверки.
Исследования, проведенные Московским технологическим университетом в 2001 году, показали, что технология RFID позволяет идентифицировать как стационарные объекты, так и движущиеся транспортные средства с достаточно высокой точностью и достоверно-
стью, а также обладает высокой надежностью, долговечностью и защищенностью [29]. Однако наряду с многочисленными преимуществами этой технологии имеют место также ее недостатки. Прежде всего, дальность действия RFID-меток оставляет желать лучшего. Тем не менее, опубликованные в Components & Technologies результаты исследований российских ученых претендуют на дальность до 300 метров. Отмечается также негативное влияние электронных чипов на живую и неживую материю. Так, в июне 2008 года Journal of the American Medical Association опубликовал результаты влияния RFID на медицинскую технику [30]. Электронные помехи от радиометок сбрасывают настройки внутривенных капельниц, перепрограммируют электронные кардиостимуляторы и вносят сбои в работу медицинской техники. Более трети проведенных тестов действительно выявили сбои в работе медицинского оборудования, находившегося на расстоянии от сантиметра до шести метров от источника RFID. В другой трети тестов были зафиксированы серьезные нарушения в работе аппаратов искусственной вентиляции легких, инфузи-онных насосов, аппараты для гемодиализа, мониторах электрокардиограмм (ЭКГ). Негативное влияние транспондеров на живые организмы и человека время от времени муссируется в СМИ и сети Интернет, что создает определенные трудности реальной перспективы электронной паспортизации населения.
В предлагаемой системе RFID учтены отмеченные выше факторы. Используются активные RFID метки с двумя каналами передачи данных - радиочастотным и оптическим. При применении активной метки дальность действия ограничена, прежде всего, выходной мощностью метки при неизменном коэффициенте направленного действия антенны, чувствительности приемного тракта. Система RFID имеет возможность оперативной регулировки выходной мощности передатчика при обязательном ограничении по максимуму уровнем +4дБм. Это исключает какое-либо влияние на живую и неживую материю, поскольку на несколько порядков меньше нормы допустимой SAR (Specific Absorption Rate) - удельного коэффициента поглощения электромагнитного излучения организмом человека. Измеряется SAR в ваттах на килограмм (Вт/кг). Федеральной комиссией по связи в США (FCC), министерством промышленности Канады (IC), а также регулирующими органами некоторых других стран принята норма SAR равная 1,6 Вт/кг. В странах Европейского Союза принята норма SAR равная 2 Вт/кг. Выходная мощность предлагаемой RFID не превышает единиц милливатт в отличие от мобильных телефонов с выходной мощностью до двух ватт. Кроме того, RFID-модуль устанавливается на значительном удалении от водителя и пассажиров, что полностью исключает негативное влияние высокочастотного излучения.
Что касается помех медицинскому оборудованию, то, во-первых, на автодорогах такое оборудование отсутствует, а в случае реанемобиля скорой помощи медицинское оборудование находится внутри экранирующего кузова автомобиля. Во-вторых, помехи делает в основном мощное электромагнитное поле, создаваемое ридером для питания транспондера (метки), и в нашем случае оно отсутствует, поскольку питание транспондеров осуществляется не за счет поля ридера, а за счет бортовой сети автомобиля или резервного аккумулятора транспондера. В крайнем случае, радиоканал транспондера может быть отключен и останется только оптический канал.
Дополнением технологии RFID может стать GPS навигация. Современные GPS приемники на базе чипсета SiRF Star III фиксируют сигнал даже в ангарах и цехах с железобетонным перекрытием. Приемники последнего поколения поддерживают как современную Европейскую систему глобального позиционирования Galileo, так и развивающуюся российскую систему ГЛОНАСС. Недостатком GPS навигации является невозможность передачи данных о позиции ТС на спутник. Таким образом, при разработке подсистемы позиционирования ИИДД можно одновременно реализовать обе указанные технологии в целях их детального исследования для применения к решаемым задачам мониторинга и управления транспортными потоками.
12.Структура автомобильного блока CAR-ID
В основу предлагаемой концепции CAR-ID положены принципы, используемые в системе управления воздушным движением ADS-B [31-33]. Суть CAR-ID состоит в том, что транспондер транспортного средства периодически передает широковещательное сообще-
ние, которое включает идентификационную информацию и данные о координатах и скорости транспортного средства, получаемых от встроенного GPS приемника. Кроме того, контроллер CAR-ID ведет протокол динамики движения транспортного средства, получая информацию от датчика ускорений.
Сообщение передается по двум каналам - беспроводному и\или оптическому. Сообщения принимаются транспортными средствами или стационарными станциями, которые находятся в зоне оптической или радиовидимости. Стационарные станции объединены в сеть и расположены в местах, где имеется электропитание (светофоры). При приеме сообщения контроллер CAR-ID проверяет его наличие в «истории» и в случае отсутствия добавляет его в память контроллера. При попадании в зону действия стационарного монитора (станции) происходит сброс всей информации, накопленной с момента предыдущего считывания, из памяти контроллера в память станции. Она формирует информационные пакеты и периодически передает их в облако.
Для обеспечения высокой помехозащищенности, структурной скрытности сигнала и исключения влияния помех другим радиотехническим средствам блок CAR-ID использует технологию прямого расширения спектра DSSS [34]. Модуль может работать в нелицензи-руемом ISM диапазоне с выходной мощностью 0 - 4 дБм. Этого достаточно для обеспечения зоны радиовидимости до 100 метров при применении ненаправленных антенн.
Вся информация, передаваемая по открытым каналам, предварительно кодируется. В качестве антиколлизионного метода в блоке применяется метод Slotted - ALOHA [35]. При необходимости вся информация, накопленная контроллером за сутки, может быть считана полицейскими или другими фискальными службами при наличии специального ридера. Таким образом, создается распределенная интеллектуальная беспроводная сеть на основе использования блока RFID (рис. 8), преимуществом которой является наличие устройств распределенного хранения и оперативного обмена информацией [36].
Структура блока CAR-ID содержит следующие модули: Optical front-end - оптический интерфейс; RF front-end - радиочастотный интерфейс; Synchrogenerator - генератор частот; Baseband processor - обработка сигналов после демодулирования; GPS - модуль позиционирования; Cryptomodule - модуль криптозащиты; Controller, OP-code detect, EEPROM control, Mode control - система управления блоком; Test connector - переключатель тестирования модулей; Test logic (Test points) - модуль управления тестированием и программированием; Memory (EEPROM crypto key, ID code) - модуль памяти для хранения данных и служебной информации; MEMS sensors - модуль сенсорных датчиков.
* ш
;1 ■■ ; .'у _
Optical front-end
................г..............
Synchro-generator
Test pointe
Рис. 8. Детальная структура блока C-RFID 13.Средства мониторинга и управления дорожным движением
Современные крупные города имеют сложную дорожную инфраструктуру, где дорожное движение управляется посредством светофорного регулирования с применением систем управления дорожным движением (СУДД), включающих в себя сотни светофорных
объектов. Здесь под светофорным объектом будем понимать подсистему СУДД, обеспечивающую мониторинг и управление транспортными потоками на отдельном участке улично-дорожной сети. Центральную часть этой подсистемы (рис. 9) составляет дорожный контроллер, как правило, специализированный со встроенными коммутируемыми силовыми цепями для управления светофорами. Следует заметить, что контроллеры SITRAFFIC C800 [37] в состоянии опрашивать до 84 детекторов транспорта индуктивного типа и управлять 48 группами сигналов суммарной мощностью 4 кВт в режиме реального времени с максимальным допустимым циклом в 300 секунд. Контроллер C800VX поддерживает использование до 120 таких модулей в одном сегменте управления, каждый сегмент способен функционировать автономно, интегрируется в сеть СУДД на основе беспроводных технологий (GPRS, WiMAX) и централизованно управляется из центра управления движением [38].
Рис. 9. Общая структура светофорного объекта При сохранении существующих тенденций разрастания дорожной инфраструктуры становится ясно, что использование подобных решений ставит под угрозу надежность эксплуатации таких систем. Известно, что с ростом структуры СУДД (фактически это выражается в увеличении числа светофорных объектов, контролируемых системой) ее надежность падает [39]. Поэтому актуальной научной и производственной задачей является разработка более надежных структур СУДД, среди которых особое место занимает структура распределенной автоматизации. Более дешевый и значительно более гибкий вариант организации СУДД по такому принципу предложен в [40], где проведенное авторами исследование имеет целью повышение качества организации дорожного движения за счет распределенной автоматизации основных процессов и построения системы распределенного управления дорожным движением. При этом установлено, что для повышения надежности системы наряду с обеспечением информационных и управляющих функций облака целесообразно организовать СУДД по централизовано-децентрализованному принципу. В таком случае буферный компьютер ИИДД на рис. 6 выполняет функции сервера данных и обеспечивает связь с периферийными рабочими станциями, управляющими несколькими контроллерами, вся совокупность которых сегментируется (10 - 20 светофорных объектов на сегмент) по географическому принципу. Такая архитектура СУДД позволяет расположить серверы в любой точке города и организовать мобильный центр управления, что обеспечивает сохранение координированной работы всех дорожных контроллеров на объекте при выходе из строя центральной части системы. Структура компонента I-СМС (см. рис. 6) представлена в виде матрицы (см. рис. 10), элементами которой являются дорожные контроллеры (Я-РЬС), а столбцы соответствуют сегментам улично-дорожной сети, контролируемым серверами сегмента (Я88), которые управляются буферным компьютером ИИДД.
Рис. 10. Структура блока I-CMC из рис. 6
Здесь модуль RSS представляет надежный компьютер промышленного исполнения, а компонент R-PLC построен на базе компактного и достаточно мощного программируемого логического контроллера SIMATIC S7-1200 фирмы SIEMENS для программирования технологических процессов [41] для решения задач автоматического регулирования и управления движением. Характеристика PLC S7-1200: 1) высокая надежность, среднее время наработки на отказ - более 30 лет; 2) возможность перепрограммирования во время работы контроллера; 3) сервисное обслуживание по месту расположения объекта; 4) производительность - 105 команд в секунду с периодом 15 нс; язык программирования STEP-7 Basic со встроенными средствами нечеткой логики.
14.Телеметрический модуль "SHERLOCK"
Предназначен для построения распределенных систем контроля и управления объектами, включая мобильные. Представляет собой электронное изделие, построенное на основе использования трех новейших технологий Mobile-to-Mobile, GPS и GPRS.
Задачи, решаемые с помощью модуля: 1) Автоматическое определение местоположения транспортных средств (AVL). 2) Управление автотранспортным парком, логистика. 3) Автоматизация служб такси. 4) Мониторинг маршрута и расписания движения транспорта. 5) Мониторинг режимов эксплуатации транспортных средств. Технические характеристики: GPS - многоканальный приемник с высокой чувствительностью и малым энергопотреблением, специально предназначен для работы в условиях городской застройки и наличия отраженных сигналов. GSM - трехдиапазонный GSM/GPRS модуль, работает во всех существующих в Украине GSM сетях. Входы - 8 цифровых / 1 аналоговый. Выходы -7 цифровых (открытый коллектор). Интерфейсы - CAN 2.0 шина для подключения к бортовой сети транспортного средства, управления исполнительными устройствами и опроса дополнительных датчиков. Память - 512 кБ встроенной памяти для хранения телеметрической информации. Встроенный датчик температуры. Встроенный аппаратный самоконтроль. Автомобильный диапазон рабочих температур и питающих напряжений.
Телеметрический модуль "SHERLOCK" конструктивно выполнен в малогабаритном пластиковом корпусе, имеет один 24-контактный системный разъем для подключения к источнику питания, исполнительным устройствам и датчикам. Два высокочастотных SMA разъема предназначены для подключения GPS и GSM антенн. Телеметрический контроллер для работы в режиме GPRS требует конфигурации имени точки доступа (APN, Access Point Name), имени или IP-адреса сервера и номера порта.
Функционирование модуля: Попытки выхода на связь при помощи GPRS предпринимаются каждые 10 мин. Данные об изменении координат, принимаемых GPS приемником, передаются на сервер с интервалом от 10 до 90 секунд в зависимости от скорости движения объекта, на котором установлено устройство. Удаленное управление устройством осуществляется при помощи SMS-команд: 1) Запрос состояния устройства. 2) Конфигурация режимов работы по GSM/GPRS. 3) Управление выходами. 4) Запрос на выполнение USSD команд. 5) Онлайн сервис мониторинга.
Доступ к онлайн сервису мониторинга осуществляется круглосуточно со странички http://gps.rfid.com.ua. Для получения доступа к сервису пользователь должен авторизоваться при помощи логина и пароля. На главной странице сервиса большую часть площади экрана занимает окно с картой, на которую накладываются данные о местоположении мобильных объектов. Для визуализации используется картографическая информация компании ВИЗИКОМ. Вверху главной страницы предусмотрены элементы управления, при помощи которых возможен выбор одного, двух или всех принадлежащих пользователю объектов, и временного диапазона, для которого необходимо просмотреть информацию о перемещении. При визуализации на карте пиктограммами отображается состояние объектов и маршрут движения за выбранный интервал времени, а также продолжительные стоянки. Размер и положение карты можно изменять при помощи мыши и элементов управления. В нижней части главной страницы располагаются элементы управления, позволяющие быстро переключаться между частями маршрута и между объектами, а также статистическая информация. При выборе отображения только одного объекта доступна функция расчета расстояния.
Настройки: На странице настроек пользователь может ввести информацию о своем электронном адресе, изменить пароль, размер карты и просмотреть сводную информацию о настройках объектов, рассылок. Объекты: С данной странички возможно изменение названия, описания объектов, а также их параметров. Правила рассылки: Пункт меню, предназначенный для задания правил рассылки сообщении о перемещении объектов между отдельными географическими областями, введенными пользователями в систему. Позволяет в интерактивном режиме добавлять правила рассылки в ответ на такие события, как вхождение объекта в область, выход из нее, а также переход из одной области в другую. Области: В данном пункте меню пользователю предлагается задать замкнутые области на карте, которые могут быть использованы при конфигурации рассылок. Координаты: На данной странице отображается сводная статистическая информация о местоположении мобильных объектов в текущий момент времени, а также информация о ближайшем географическом объекте, известном системе. В базе данных системы находится информация о координатах нескольких десятков тысяч адресов по городу Киеву. Связь: Данный пункт меню предназначен для получения статистической информации о работе системы. В табличном виде отображаются последние координаты мобильных объектов, время, прошедшее с момента их получения, другая телеметрическая информация, а также информация от геокодера об области, в которой находится каждый из объектов. Комплект поставки телеметрического модуля: антенна GPS;. антенна GSM; кабель соединительный; инструкция по эксплуатации; SIM-карта.
15.Научная новизна, рыночная привлекательность и социальная значимость
Трудно предсказать и перечислить все социальные, технологические и технические позитивные последствия революционного преобразования существующего мира после внедрения сервисов облака дорожного движения. В пределе, через 10 лет, следует ожидать появления сервиса автоматического движения автомобиля по заданному маршруту без водителя. Тем не менее, на пути к полной автоматизации ниже представлены отдельные и очевидные доказательные инновационные научно-технические решения социальных, гуманитарных, экономических и экологических проблем, связанные с появлением облака мониторинга и управления.
Научная новизна заключается в системной интеграции трех компонентов: облака мониторинга и управления, блоков радиочастотной идентификации транспорта, а также средств мониторинга и управления дорожной инфраструктуры, что дает возможность автоматизировать процессы оптимального управления транспортом и дорожным движением в режиме реального времени для решения социальных, гуманитарных, экономических и экологических проблем.
Практическая значимость:
1. Сервис специального управления переключением дорожных светофоров в режиме on-line для автоматического обеспечения беспрепятственного движения по заданному маршруту специализированных машин или кортежей (перевозка детей, важные государственные чиновники, скорая помощь, пожарная служба, военные колонны, опасные грузы).
2. Сервис оптимального управления светофорами в режиме on-line на дорогах и перекрестках с помощью точного цифрового мониторинга дорожного движения путем использования RFID меток автомобиля, дающий возможность минимизировать время прохождения маршрута всеми участниками дорожного движения.
3. Сервис планирования оптимального маршрута для достижения одного или нескольких пунктов назначения автомобилем во времени и в пространстве, дающий возможность уменьшить временные и материальные затраты при заданном качестве комфорта (время суток, года, дорожное покрытие, левые повороты, погодные условия, пробки, ремонтные работы) передвижения транспортного средства.
4. Сервис интеллектуальной истории передвижения автомобиля, имеющего виртуальную модель в киберпространстве - индивидуальную ячейку в облаке, инвариантную по отношению к водителям, обслуживающим транспортное средство, что дает возможность отследить любые передвижения транспортного средства в прошлом, а также прогнозировать желаемые маршруты и поездки в будущем без участия водителя.
5. Сервис интеллектуального управления контроллером светофора, когда сигналы переключения формируются в зависимости от наличия (количества) транспортных средств, посылающих запросы от автомобильных блоков радиочастотной идентификации C-RFID.
6. Сервис облачного мониторинга меток радиочастотной идентификации транспортных средств в режиме on-line устраняет автомобильные номера из системы учета, что дает возможность: 1) Исключить непосредственное участие дорожной милиции в фиксации нарушений правил дорожного движения (превышение скорости, проезд на запрещающие сигналы светофоров, нарушение правил маневрирования). 2) Сэкономить тысячи тонн металла на изготовление номеров и упростить регистрацию автомобилей при покупке с нескольких дней до нескольких минут. 3) Автоматизировать оформление ДТП без участия сотрудников дорожной милиции путем цифрового мониторинга цифровой карты происшествия, скопированного с облака. 4) Существенно (х2-х5) сократить численный состав дорожной милиции, поскольку история перемещений автомобиля и его дорожных нарушений становится абсолютно прозрачной для облака, что позволит автоматически списывать со счетов водителя стоимость нарушения в соответствии с законодательством данной страны. 5) Полностью исключить коррупцию в отношениях водителя с дорожной полицией, благодаря невозможности стереть информацию о нарушении в облаке. 6) Практически ликвидировать криминалитет в области угона автомобилей благодаря встроенному в машину блока радиочастотной идентификации, что обеспечивает круглосуточную наблюдаемость транспорта в режиме on-line, если автомобиль физически не уничтожен. 7) Упростить легализацию водителя путем идентификации водительской лицензии (driver's license) в списке разрешенных лиц блока радиочастотной идентификации автомобиля по протоколу "blue tooth", что позволяет устранить изготовление бумаг и доверенностей на вождение автомобиля другими лицами. 8) В несколько раз уменьшить количество ДТП и существенно повысить качество жизни водителей и пассажиров благодаря тотальному мониторингу нарушений и неотвратимости наказаний за них. 9) Уменьшить на 30 % автомобильные выбросы углекислого газа за счет уменьшения времени простоев на перекрестках и выбора оптимальных режимов и маршрутов передвижения транспорта. 10) Обеспечить высокую рыночную привлекательность облака путем продажи сервисов компаниям и частным лицам, что гарантирует получение высокой прибыли - от сотен миллионов до десятков миллиардов долларов, масштабируемой в зависимости от площади покрытия сервисами: города, области, страны, всего мира. При наличии в стране 10 миллионов автомобилей и стоимости одной метки RFID, равной 100 долларов, затраты на оснащение всего транспортного парка равны 1 миллиарду долларов. Затраты на создание масштабируемого прототипа ИИДД - 10 миллионов долларов плюс накладные расходы по технической поддержке и эксплуатации инфраструктуры - 10 миллионов долларов в год. Годовая стоимость продажи облачного сервиса - не более 100 долларов для каждого автомобиля. Это составляет почти 2 миллиарда долларов прибыли после трех лет эксплуатации облака. Срок окупаемости ИИДД - 1,5 года. 11) Недалекое будущее. Реальный мир нуждается в совершенных и точных процессах облачного мониторинга и управления. Проблема будет решена только с помощью радиочастотной цифровой идентификации всей произведенной продукции и природных объектов на планете, включая человека и животных. Следующие шаги - создание облачных виртуальных цифровых моделей субъектов (объектов) реального мира и всех возможных отношений (природных, социальных, технических, технологических) между ними для создания сервисов точного цифрового моделирования, мониторинга и управления процессами и явлениями на планете.
Список литературы: 1. БондаренкоМ.Ф.,ХахановВ.И., ЛитвиноваЕ.И. Структура логического ассоциативного мультипроцессора //Автоматика и телемеханика. 2012. № 10. С. 71-92. 2. Хаханов В.И., Литвинова Е.И., Чумаченко С.В., Гузь О.А. Логический ассоциативный вычислитель // Электронное моделирование. 2011. № 1(33). С. 73-89. 3. Hahanov V., Wajeb Gharibi, Litvinova E., Chumachenko S. Information analysis infrastructure for diagnosis // Information an int. interdisciplinary journal. 2011. Japan. Vol.14. № 7. Р. 2419-2433. 4. Хаханов В.И., Литвинова Е.И. Мультипроцессор для анализа информационного пространства. 1. Архитектура логического ассоциативного мультипроцессора // Вестник Томского государственного университета. 2011. №1. С. 95-108. 5. Хаханов В.И., Чумаченко С.В. Мультипроцессор для анализа информационного пространства. 2 // Инфраструктура векторно-логического анализа. Вестник Томского государственного университета. 2011. №2. С. 108-116. 6. Хаханов В.И., Мурад Али А.,
ЛитвиноваЕ.И., Гузь О.А., Хаханова И.В. Квантовые модели вычислительных процессов // Радиоэлектроника и информатика. 2011. № 3. С.35-40. 7. ChenXue-Mei, WeiZhong-Hua. Vehicle management system based on multi-node RFID cards // 30th Chinese Control Conference (CCC).2011. P. 5497-5499. 8. Jiang Lin-ying, Wang Shuai, Zhang Heng, Tan Han-qing. Improved Design of Vehicle Management System Based on RFID // International Conference on Intelligent System Design and Engineering Application (ISDEA). 2010. Vol. 1. P. 844-847. 9. ManikondaP., Yerrapragada A.K., Annasamudram S.S. Intelligent traffic management system // IEEE Conference on Sustainable Utilization and Development in Engineering and Technology (STUDENT). 2011. P. 119-122. 10. Lu Antao, Li Yushan, Sun Yufang, Cao Chongzhen, Gao Kuigang, Xu Jing. Research on the Integrated Management of Highway Based on Radio Frequency Identification Technology // Third International Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation (ICMTMA). 2011. Vol.3. P. 116-119. 11. EnzhanZhang, Weili Jiang, YujunKuang, UmerM.A. Active RFID positioning of vehicles in road traffic // 11th International Symposium on Communications and Information Technologies (ISCIT). 2011. P. 222-227. 12. Pandit A.A., Talreja J., MundraA.K. RFID Tracking System for Vehicles (RTSV) // First International Conference on Computational Intelligence, Communication Systems and Networks. 2009. P.160-165. 13. Preradovic S., Karmakar N., Chipless RFID for intelligent traffic information system // IEEE International Symposium on Antennas and Propagation (APSURSI). 2011.P. 992995. 14. EskerF. RFID in Vehicles. NetWorld Alliance LLC. 2012. 3 p. 15. FungB., Al-Hussaeni K., CaoM. Preserving RFID data privacy // IEEE International Conference on RFID. 2009. P. 200-207. 16. Hallowell S.F., Jankowski P.Z. Transportation security technologies research and development // IEEE Military Communications Conference. 2005. Vol. 3. P. 1753-1756. 17. Oka T., Inoue S., Kakuda Y. An adaptive automobile control system using scheduling by imprecise computation and multiagent-based traffic information exchange and its experimental evaluation // 24th International Conference on Distributed Computing Systems Workshops. 2004. P. 610. - 615. 18. Samad T. Perspectives in Control Engineering Technologies, Applications, and New Directions. Intelligent Transportation Systems: Roadway Applications. Wiley-IEEE Press. 2001. P. 348 -369. 19. Schutte J. Recent trends in automatic train controls // IEEE Intelligent Transportation Systems. 2001. P. 813 -819. 20.Tewolde G.S. Sensor and network technology for intelligent transportation systems // IEEE International Conference on Electro/Information Technology (EIT). 2012. P. 1-7. 21. Guzzella L. The Automobile of the Future. Options for Efficient Individual Mobility // IEEE Control Applications, (CCA) & Intelligent Control, (ISIC). Plenary talk. 2009. 22. Khodayari A., Ghaffari A., Nouri M., Salehinia S., Alimardani F. Model Predictive Control system design for car-following behavior in real traffic flow // IEEE International Conference on Vehicular Electronics and Safety (ICVES). 2012. P. 87-92. 23. Sunghan Lim. Road Management System of National Highway ITS // Fourth International Conference on Computer Sciences and Convergence Information Technology. 2009. P. 624-626. 24. GavrilaD.M. Smart Cars for Safe Driving // IEEE International Conference on Intelligent Computer Communication and Processing (ICCP). Keynote Lecture. 2012. 25. Zingirian N., Valenti C. Sensor clouds for Intelligent Truck Monitoring // IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV). 2012. P. 999-1004. 26. Branisso L.B., Kato E.R.R., Pedrino E.C., Morandin O., Tsunaki R.H. An Intelligent Autonomous Vehicle Management System // Second Brazilian Conference on Critical Embedded Systems (CBSEC). 2012. P. 42-47. 27. Brizgalov V. V., Chukhantsev V., Fedorkin E., Architecture of traffic control systems using cloud computing // International Conference and Seminar on Micro/Nanotechnologies and Electron Devices (EDM).2010. P. 215-216. 28. Шахов, Д.В. Проблема P=NP/ Официальный сайт компании НОВАКО. http://novako.ucoz.ru/files/pvsnp/P_eq_NP_publication.pdf. 29. Дудников С., Боен-ко И. Бесконтактная идентификация транспорта, основанная на RFID // Компоненты и технологии №1. 2007.- http://www.kit-e.ru/assets/files/pdf/2007_01_140.pdf 30. Remko van der Togt. Electromagnetic Interference From Radio Frequency Identification Inducing Potentially Hazardous Incidents in Critical Care Medical Equipment // Journal of the american medical association June 25, 2008, Vol 299, No. 24. http:// jama.jamanetwork.com/article.aspx?articleid=182113_31. Aeronautical Telecommunications Surveillance Radar and Collision Avoidance Systems, International Civil Aviation Organization. 2002. 213p.32. Surveillance Transition Scenario for German Airspace. Results of the DFS ADS-B Study Group. DFS Deutsche Flugsicherung GmbH. Heribert Lafferton, Dr.Roland Mallwitz. January 31, 2007. 33. RTCA Special Committee 186, Working Group 3, ADS-B 1090 MOPS, Revision B, Meeting #30, 1090-WP30-12, August 18-21, 2009, 47p. 34. Ipatov V., Spread Spectrum and CDMA Principles and Applications, // Valery P. Ipatov /, John Wiley & Sons Ltd, The Atrium, Southern Gate, Chichester, West Sussex PO19 8SQ, England. 2005. 383p. 35. FinkenzellerK., RFID-Handbuch, // K. Finkenzeller /, John Wiley & Sons Ltd. The Atrium, Southern Gate, Chichester, West Sussex, PO19 8SQ, United Kingdom. 2010. 480p. 36. Shih-Lin Wu, Wireless ad hoc networking// Shih-Lin Wu, Yu-Chee Tseng /, Auerbach Publications, Taylor & Francis Group, 6000 Broken Sound Parkway NW, Suite 300, Boca Raton, FL 33487 2742. 2007. 660 p. 37. Verkehrssteuergeräte SITRAFFIC C900/C800: Erfolgreiche Referenzen auf drei Kontinenten / Siemens AG, Mьnchen, 2007 // Die Quelle der Daten: http:// transportation.siemens.com/shared/data/pdf/www/infrastructure_logistics/ verkehrssteuerger_e4te_20sitraffic_20c900-c800.pdf 38. ЭнглезиИ.П., Полетайкин А.Н. Немецкий опыт организации и обеспечения безопасности дорожного движения в крупных городах // Вестник Донецкой академии автомобильного транспорта. Донецк, 2012. №3. С. 49-57. 39. Денисенко В.В. Компьютер-
ное управление технологическим процессом, экспериментом, оборудованием. М.: Горячая линия-Телеком. 2009. 258 с. 40. БеловЮ.В., Гузь О.А., Полетайкин А.Н. Трехуровневая архитектура системы распределенной автоматизации управления дорожным движением // Обеспечение безопасности и комфорта дорожного движения: проблемы и пути решения / Материалы международной научно-практической конференции. Харьков: ХНУРЭ, ХНАДУ, 2011. С. 123 - 126. 41. Гузь О.А., Полетайкин А.Н., Дунаев А.А. Организация распределенного управления светофорными объектами на основе контроллеров SIMATIC S7-1200 // Логистика промышленных регионов: Материалы III Международной научно-практической конференции. Донецк, Святогорск, 2011: Сборник научных работ / ДААТ, ПДТУ. Донецк: ЛАН-ДОН-ХХ1, 2011. С. 454 - 457.
Поступила в редколлегию 20.09.2012 Хаханов Владимир Иванович, д-р техн. наук, декан факультета КИУ, профессор кафедры АПВТ ХНУРЭ. Научные интересы: техническая диагностика цифровых систем, сетей и программных продуктов. Увлечения: баскетбол, футбол, горные лыжи. Адрес: Украина, 61166, Харьков, пр. Ленина, 14, тел. 70-21-326. E-mail: hahanov@kture.kharkov.ua. Бондаренко Михаил Федорович, д-р техн. наук, проф., член-корреспондент АН Украины, ректор ХНУРЭ. Научные интересы: мозгоподобные структуры. Адрес: Украина, 61166, Харьков, пр. Ленина, 14, e-mail: rector@kture.kharkov.ua
Энглези Ирина Павловна, канд. техн. наук, доцент, ректор Донецкой академии автомобильного транспорта. Научные интересы: интеллектуальные инфраструктуры дорожного движения. Адрес: Украина, Донецк, ул. Артема, 1, e-mail: rector@diat.edu.ua Убар Раймунд, д-р техн. наук, профессор Таллиннского технологического университета. Научные интересы: design&test. Адрес: Эстония, Таллинн, ул. Райа, 15.
Лобур Михаил Васильевич, д-р техн. наук, профессор, зав. каф. систем автоматизированного проектирования Национального университета "Львовская политехника". Научные интересы: проектирование МЭМС. Адрес: Украина, 79013, Львiв, вул. Степана Бандери, 12, тел. +38 (032) 258-26-74, e-mail: mlobur@polynet.lviv.ua
Меликян Вазген, д-р техн. наук, профессор Государственного инженерного университета Армении. Научные интересы: design&test. Адрес: Армения, Ереван, ул. Теряна, 105, тел: (374 10) 524 629.
Дохов Александр Иванович, канд. техн. наук, профессор, начальник НИЧ ХНУРЭ. Научные интересы: радиоэлектронные системы. Адрес: Украина, 61166, Харьков, пр. Ленина, 14.
Бодянский Евгений Владимирович, д-р техн. наук, профессор, зав. ПНИЛ АСУ ХНУРЭ. Научные интересы: интеллектуальные системы. Адрес: Украина, 61166, Харьков, пр. Ленина, 14.
Филатов Валентин Александрович, д-р техн. наук, профессор, научный руководитель ЦИСТ ХНУРЭ. Научные интересы: информационные системы. Адрес: Украина, 61166, Харьков, пр. Ленина, 14.
Тевяшев Андрей Дмитриевич, д-р техн. наук, профессор, зав. каф. прикладной математики ХНУРЭ. Научные интересы: инфраструктура коммуникационных сетей. Адрес: Украина, 61166, Харьков, пр. Ленина, 14.
Ткаченко Владимир Филиппович, канд. техн. наук, профессор, зав. каф. медиасистем и технологий ХНУРЭ. Научные интересы: геоинформационные системы и технологии (включая системы мониторинга подвижных объектов). Адрес: Украина, 61166, Харьков, пр. Ленина 14, тел. (057)702-18-91. E-mail: tvfil@mail.ru.
Филиппенко Олег Игоревич, канд. техн. наук, доцент кафедры телекоммуникационных систем ХНУРЭ. Научные интересы: системы с шумоподобными сигналами, телеметрические системы, системы управления. Увлечения: радиолюбитель, тяжелая музыка, велоспорт. Адрес: Украина, 61166, Харьков, пр. Ленина, 14, тел. +380635906001, E-mail: oleg.filippenko@rambler.ru.
Шахов Дмитрий Валерьевич, частный предприниматель, разработка программного обеспечения. Научные интересы: разработка алгоритмов решения NP-полных задач. Адрес: Украина, 61032, Харьков, пр. Московский, 294, тел.097-365-50-40. E-mail: dmitriyshahov@gmail.com
Саатчян Армен Георгиевич, соискатель ХНУРЭ. Научные интересы: техническая диагностика цифровых систем, сетей и программных продуктов. Адрес: Украина, 61166, Харьков, пр. Ленина, 14.
Чумаченко Светлана Викторовна, д-р техн. наук, профессор кафедры АПВТ ХНУРЭ. Научные интересы: математическое моделирование, теория рядов, методы дискретной оптимизации. Увлечения: путешествия, любительское фото. Адрес: Украина, 61166, Харьков, пр. Ленина, 14, тел. 70-21-326. E-mail: ri@kture.kharkov.ua.
Литвинова Евгения Ивановна, д-р техн. наук, профессор кафедры АПВТ ХНУРЭ. Научные интересы: техническая диагностика цифровых систем, сетей и программных продуктов. Увлечения: плаванье, горные лыжи. Адрес: Украина, 61166, Харьков, пр. Ленина, 14, тел. 70-21-326. E-mail: kiu@kture.kharkov.ua.
Хаханова Ирина Витальевна, д-р техн. наук, профессор кафедры автоматизации проектирования вычислительной техники ХНУРЭ. Научные интересы: проектирование и тестирование цифровых систем и сетей на кристаллах. Адрес: Украина, 61166, Харьков, пр. Ленина, 14, тел. 70-21-326. E-mail: hahanov@kture.kharkov.ua.
Гузь Олеся Алексеевна, канд. техн. наук, доцент, проректор Донецкой академии автомобильного транспорта. Научные интересы: интеллектуальные инфраструктуры дорожного движения. Адрес: Украина, Донецк, ул. Артема, 1.
Белоус Наталья Валентиновна, канд. техн. наук, профессор кафедры программной инженерии ХНУРЭ. Научные интересы: интеллектуальные инфраструктуры управления. Адрес: Украина, 61166, Харьков, пр. Ленина, 14, тел. 70-21-326. E-mail:
Полетайкин Алексей Николаевич, старший преподаватель кафедры специализированных компьютерных систем Донецкой академии автомобильного транспорта. Научные интересы: интеллектуальные системы на транспорте, современные компьютерные средства анализа дорожно-транспортной аварийности, прогрессивные информационные технологии в сфере образования. Увлечения: практическая психология, плавание, пчеловодство. Адрес: Украина, 83086, Донецк, пр. Дзержинского, 7, тел. (066) 728-82-64, е-mail: alex.poletaykin@gmail.com.
Чугуров Игорь Николаевич, предприниматель, руководитель веб-студии Eclips-design. Научные интересы: оптимизация киберпространства. Увлечения: баскетбол, футбол, горные лыжи. Адрес: Украина, 61166, Харьков, пр. Ленина, 14, комн. 318, тел. 70-21-326, е-mail: igorchugurov@gmail.com.
