The use of computer simulation to improve road safety at the intersection of Volgogradskaya and Korolenko Streets in Kazan, Republic of Tatarstan

封面

如何引用文章

全文:

详细

A traffic accident is a phenomenon that has already become an integral part of human life, and although it is often taken for granted, accidents have serious consequences for people, resulting in physical injury, emotional stress, financial loss, and death. In addition, accidents can cause traffic jams, which leads to delays, creating inconveniences for movement.

Therefore, the fight against road accidents is an important task around the world. This requires effective measures to prevent and reduce the risk of accidents. First of all, proper planning of the road network contributes to safety, and in order to assess them, it is necessary to substantiate the effectiveness of the proposed measures. One of the methods of substantiating the possibilities of optimizing intersections is computer simulation, which allows not only analyzing, but also predicting the behavior of transport processes.

The purpose of the study is to develop practical tools for improving road safety.

Methodology. Theoretical and practical research methods were used: system analysis, information synthesis, observations, measurements, experiments and comparisons.

Results. The possibilities of practical tools in the formation and development of transport infrastructure are presented. Scenarios for solving the problem of road safety at one of the intersections of the Kazan city road network have been developed.

Practical implications. When optimizing intersections, when assessing the risks of deterioration in case of incorrect design, or when evaluating effectiveness, use computer modeling methods.

作者简介

Ramil Zagidullin

Kazan (Volga region) Federal University

编辑信件的主要联系方式.
Email: Ramil.Zagidullin@kpfu.ru
ORCID iD: 0000-0001-5185-2690
Scopus 作者 ID: 57193743308
Researcher ID: E-5671-2018

Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Department of Structural and Design Engineering, Institute of Design and Spatial Arts

俄罗斯联邦, 18, Kremlin Str., Kazan, 420008, Russian Federation

Ivan Bannikov

Kazan (Volga region) Federal University

Email: banan200088@mail.ru
ORCID iD: 0009-0003-9602-2465
Researcher ID: NLN-9180-2025

2nd year Graduate Student at the Institute of Artificial Intelligence, Robotics and System Engineering

俄罗斯联邦, 18, Kremlin Str., Kazan, 420008, Russian Federation

参考

  1. Official Website of the State Auto Inspectorate. Retrieved June 1, 2025, from http://stat.gibdd.ru
  2. Shemyakin, A. V., Andreev, K. P., Terent'ev, V. V., Ryabchikov, D. S., & Marusin, A. V. (2018). Development of road traffic organization project. Bulletin of Civil Engineers, (2), 254–257. https://doi.org/10.23968/1999-5571-2018-15-2-254-257 EDN: https://elibrary.ru/USSNBE
  3. Bakanov, K. S., Lyakhov, P. V., Aysanov, A. S., Isaev, M. M., Koblov, P. S., Nikulin, E. D., Tsaregorodtseva, E. A., Smirnov, I. A., Naumov, S. B., & Gavrilenko, A. A. (2024). Road accidents in the Russian Federation in 2023. Informational-Analytical Overview. Moscow.
  4. Bakanov, K. S., Lyakhov, P. V., Aysanov, A. S., Isaev, M. M., Koblov, P. S., Nikulin, E. D., Tsaregorodtseva, E. A., Smirnov, I. A., & Naumov, S. B. (2024). Road accidents in the Russian Federation for nine months of 2024. Informational-Analytical Overview. Moscow.
  5. Pyankova, A. I., & Fatkhov, T. A. (2019). Mortality from road traffic accidents in Russia: approaches to assessment, tendencies, and prospects. Demographic Review, 6(3), 58–84. EDN: https://elibrary.ru/TONMYF
  6. Korchagin, V. A., Lyapin, S. A., Klyavin, V. E., & Sitnikov, V. V. (2015). Improving road safety through analysis of accident rates and traffic accident modelling. Fundamental Research, (6-2), 251–256. EDN: https://elibrary.ru/UBKBYX
  7. Federal Law No. 196-FZ dated December 10, 1995 (as amended on August 8, 2024). On road safety.
  8. Road Safety Index in the Russian Federation. Retrieved June 1, 2025, from https://ibdd.spetsdor.ru/map
  9. Kiselev, V. A., Shemyakin, A. V., Polishchuk, S. D., Terent'ev, V. V., Andreev, K. P., & Churilov, D. G. (2018). Optimization of urban transport infrastructure. Transportation Affairs of Russia, (5), 138–140. EDN: https://elibrary.ru/HFAGZO
  10. Kostyuchenko, V. V. (2016). Intelligent systems for managing road transport. In Relevant Directions of Scientific Research in the XXI Century: Theory and Practice (Vol. 4, No. 5-3, pp. 256–261). EDN: https://elibrary.ru/WZQDRB
  11. Andreev, K. P., Terent'ev, V. V., & Agureev, I. E. (2017). Development of measures to optimize urban route network. Freight Truck, (8), 6–9. EDN: https://elibrary.ru/ZQPXTB
  12. Mitiugin, V. A., & Frolov, N. A. (2015). Methodology for investigating traffic flow characteristics exemplified by the city of Tula. Izvestiya TulGU. Technical Sciences, (6), Part 1, 118–125. EDN: https://elibrary.ru/UJLJGT
  13. Kuraksin, A. A., & Shemyakin, A. V. (2016). Method for identifying bottlenecks in urban transport networks based on mesoscopic-level dynamic traffic flow simulation. Energy Conservation and Resource Saving: Industry and Transport, (4), 39–45. EDN: https://elibrary.ru/WMTOBB
  14. Andreev, K. P., Terent'ev, V. V., & Shemyakin, A. V. (2018). Field investigation using mobile road laboratory. Bulletin of Transport Information, (4), 16–19. EDN: https://elibrary.ru/CKRAUL
  15. Decree of the Government of the Russian Federation No. 1090 dated October 23, 1993 (as amended on December 6, 2024). On traffic rules.
  16. Zagidullin, R. R. (2021). Banning left turns at controlled intersections with bypass arrangements. Vehicle and Transport Technology, (2), 11. EDN: https://elibrary.ru/HZAASM
  17. ODM 218.4.004-2009. Guidance on Elimination and Prevention of Locations with High Rates of Road Accidents during Highway Operation (Recommended by Order of Rosavtodor No. 260-r dated July 21, 2009).
  18. Baskov, V. N., Borisov, B. I., & Kokushkin, A. B. (2013). Modern methods for eliminating locations with high accident rates and increasing road capacity. Saratov State Technical University Bulletin, 2(71), 337–341. EDN: https://elibrary.ru/RCNIZJ
  19. Vorobyov, A. I., Shadrin, A. V., Gavril'yuk, M. V., & Zhankaziyev, S. V. (2016). Simulation Modelling in Projects of Intelligent Transport Systems. Moscow.
  20. Zhankaziyev, S. V. (2016). Development of Intelligent Transport Systems Projects. Textbook. Moscow: MADI. 104 p. EDN: https://elibrary.ru/VUOCCP
  21. Vorobyov, A. I., & Mordanov, I. S. (2013). Research Complex for Simulating Intelligent Transport Systems. Commercial Carrier, (12), 40–41. EDN: https://elibrary.ru/ROMJKR
  22. Kuftinova, N. G. (2017). Development of regional transport model using simulation. In Collection of Articles of the XII International Scientific and Practical Contest (pp. 25–28). EDN: https://elibrary.ru/ZQMCTZ
  23. Kuftinova, N. G., & Borovkov, A. O. (2017). Analysis of traffic flows using simulation software. Automation and Control in Technical Systems, (2), 10. EDN: https://elibrary.ru/YVNEFQ
  24. Decree of the Government of the Russian Federation No. 1379 dated November 16, 2018 (as amended on May 23, 2024). On approval of rules for defining main road traffic parameters and maintaining records thereof.
  25. Decision of the Kazan City Council No. 8-12 dated December 14, 2016 (amended on February 28, 2024, No. 8-28). On Local Norms of Urban Planning for the Municipality of Kazan.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Zagidullin R.R., Bannikov I.A., 2025

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».