С развитием современных информационно-электронных технологий искусственный интеллект (ИИ) постепенно внедряется во все сферы жизни. Современные городские дороги характеризуются увеличением транспортной нагрузки, усложнением дорожной ситуации и взаимодействием различных видов транспорта. ИИ стал изменяющим правила игры в области транспортной инженерии, его преимущества включают повышение эффективности, безопасности и устойчивости. Он открывает новую эпоху в транспорте, поэтому необходимо уделить особое внимание применению ИИ в транспортной инженерии.
(1) Снижение заторов и времени в пути. Заторы на дорогах — это давняя проблема во многих городах, приводящая к потере времени, увеличению расхода топлива и раздражению пассажиров. Искусственный интеллект (ИИ) играет ключевую роль в сокращении заторов и улучшении времени поездок через различные механизмы. Системы управления транспортом, основанные на ИИ, могут анализировать данные о дорожной ситуации в реальном времени из множества источников, включая датчики, камеры и GPS-устройства. Обрабатывая эти данные, алгоритмы ИИ могут выявлять узкие места и предсказывать проблемные участки на дорогах. Эта информация позволяет контролерам транспорта применять динамические стратегии управления, такие как корректировка времени светофоров в реальном времени или перепланировка маршрутов для автомобилей, что помогает уменьшить заторы и оптимизировать время в пути пассажиров [1]. Кроме того, навигационные приложения и платформы, управляемые ИИ, предоставляют водителям актуальные данные о дорожной ситуации и альтернативные маршруты, помогая им избегать заторов. Такие системы используют исторические данные о трафике, информацию о дорожном движении в реальном времени и алгоритмы машинного обучения для точного прогнозирования самого быстрого маршрута, что способствует сокращению времени в пути и расхода топлива.
(2) Улучшение управления транспортными потоками. Искусственный интеллект также способствует улучшению управления транспортными потоками, оптимизируя координацию светофоров, управление распределением полос движения и регулирование потоков на перекрестках. Традиционные системы светофорного регулирования обычно фиксированы и не могут адаптироваться к постоянно меняющимся транспортным моделям. Системы адаптивного управления светофорами на основе ИИ постоянно анализируют данные о дорожном движении и соответственно корректируют время светофорных фаз. Эти системы могут отдавать приоритет определенным маршрутам или направлениям в зависимости от потребностей движения, что уменьшает время ожидания и улучшает общий поток транспорта. Оптимизация светофорного регулирования в режиме реального времени также помогает свести к минимуму количество остановок и запусков, делая движение более плавным и снижая расход топлива [2]. Кроме того, системы управления на основе ИИ могут прогнозировать транспортные инциденты, такие как аварии или закрытие дорог, и перенаправлять потоки транспорта, чтобы минимизировать последствия. нию движением позволяет минимизировать влияние непредвиденных событий на общий транспортный поток.