IX. Перспективные сферы использования беспилотных и подключенных транспортных средств, а также получаемых от них данных

В настоящее время основной акцент в сфере развития технологий автоматизированного вождения сосредоточен на нескольких ключевых направлениях, в число которых входят пассажирские перевозки в городах и грузовые перевозки по автомагистралям.

В ближайшей и среднесрочной перспективе ожидается активное внедрение в практику перевозок беспилотного такси, сопровождаемое расширением применения бизнес-моделей совместного использования транспортных средств в крупных мегаполисах (каршеринг, райдшеринг).

Высокоавтоматизированное, подключенное, совместно используемое и с высокой степенью вероятности электрическое транспортное средство является наиболее перспективным видом транспортного средства в крупных городах с развитой инфраструктурой.

Другими примерами возможного использования высокоавтоматизированных транспортных средств в городских условиях являются:

транспорт общего пользования - высокоавтоматизированные городские автобусы, выполняющие перевозки по выделенным линиям на магистральных маршрутах (шаттлы);

высокоавтоматизированные низкоскоростные грузовые транспортные средства городских служб доставки (почта, интернет-торговля);

транспортные средства городских коммунальных и оперативных служб.

Обеспечение безопасности дорожного движения будет достигаться не только повышением уровня автоматизации, но и, главным образом, посредством подключения к дорожно-транспортной инфраструктуре.

Для ускорения внедрения подключенных транспортных средств в городах могут использоваться не только стационарные, но и мобильные устройства связи для обеспечения обмена данными с дорожно-транспортной инфраструктурой, в том числе:

придорожные устройства обмена информацией;

мобильные устройства, устанавливаемые на легковые автомобили;

мобильные устройства, устанавливаемые на транспортные средства городского пассажирского транспорта;

смартфоны пешеходов.

Автомагистрали являются перспективной средой для первоочередного внедрения технологий автоматизации транспортных средств по следующим причинам:

как правило, встречные направления транспортных потоков физически разделены;

пересечение проезжих частей организовано по многоуровневым развязкам, отсутствуют перекрестки;

на автомагистралях запрещено движение пешеходов, велосипедистов, прогон животных;

эти дороги содержатся лучше других, на них отрабатываются и проверяются передовые технологии сетевого взаимодействия транспортного средства с другими транспортными средствами, с объектами дорожно-транспортной инфраструктуры, с любыми объектами, которые могут повлиять на транспортное средство.

Совокупность перечисленных факторов делает автомагистрали менее требовательными к уровню технологий, который должен быть достигнут для безопасного автоматизированного управления грузовыми автомобилями, и наиболее подходящими объектами для раннего развертывания систем автоматизации, начиная с внедрения усовершенствованных автоматизированных систем помощи водителям.

Примерами возможного использования высокоавтоматизированных транспортных средств в условиях движения по автомагистрали на ближнюю и среднесрочную перспективу являются:

автопоезда в составе организованных групп, осуществляющие движение в полуавтоматическом или автоматическом режиме;

автоматизированные грузовики, осуществляющие перевозки по участкам магистралей, оснащенных интеллектуальной инфраструктурой;

уборочные и дорожно-патрульные транспортные средства.

Весомым преимуществом от внедрения технологий подключения транспортных средств является возможность коммерческого использования таких технологий в различных областях, в том числе в области:

страхования, посредством получения достоверной информации об обстоятельствах дорожно-транспортного происшествия в целях установления причин и виновника происшествия, а также информации об особенностях и о стиле вождения водителя;

пассажирских перевозок, посредством контроля за движением транспорта общего пользования в режиме реального времени, соблюдением маршрута, скоростного режима и расписания движения;

грузовых перевозок, посредством мониторинга работы транспортных средств в режиме реального времени, дистанционного контроля технического состояния и отдельных параметров транспортного средства, в том числе его весовых характеристик;

контроля перемещения и охраны грузов, посредством мониторинга и отслеживания различных параметров перевозки грузов, в том числе их сохранности, предотвращения возможных случаев противоправных действий при транзитных перевозках;

жилищно-коммунального хозяйства, посредством мониторинга движения транспортных средств и специальной техники коммунального хозяйства, осуществляющей вывоз мусора, уборку улиц, ремонт дорог и др.;

служб экстренного реагирования, посредством получения и документирования достоверной информации о происшествиях.

В процессе своего функционирования посредством набора сенсоров и программного обеспечения высокоавтоматизированные транспортные средства собирают значительный объем данных. Необработанные (так называемые "сырые") данные собираются в режиме реального времени и используются для реагирования на окружающую среду в ходе динамического управления и процессов обучения автоматизированной системы вождения. Традиционные методы обработки и хранения такого количества данных не смогут обеспечить удовлетворение потребностей отрасли экономически эффективным способом. Для корректной обработки и организации массива данных необходимо разработать специальные алгоритмы вычисления.

Дополнительный поток данных генерирует дорожно-транспортная инфраструктура. Это сведения о других участниках дорожного движения и динамической обстановке, получаемые от любых доступных сенсоров - дорожных камер и камер городского видеонаблюдения, различных детекторов, сетей Wi-Fi, сотовых операторов.

Среди вероятных сфер использования данных, получаемых от высокоавтоматизированных транспортных средств и дорожно-транспортной инфраструктуры, выделяются:

развитие и совершенствование автоматизированных технологий;

выявление индивидуального поведения и привычек водителя для предложения ему персонализированных услуг или товаров;

управление и организация дорожного движения;

информация для правоохранительных органов о нарушениях правил дорожного движения.

Основной функцией единой информационно-коммуникационной среды интеллектуальной транспортной системы должны стать интеллектуальные методы обработки данных из широкого перечня различных источников для последующего использования системами управления. В настоящее время такие задачи и связанные с ними технологии называют "большими данными". На основе собираемых данных может строиться многоуровневая цифровая модель всей транспортной сети, включая данные по перемещению всех динамических объектов в реальном времени. На основе полученной модели, представляющей полную информацию об объекте управления на всех уровнях, могут рассчитываться управляющие воздействия любого характера и степени детализации.