Применение имитационного компьютерного моделирования для повышения безопасности дорожного движения на пересечении улиц Волгоградская и Короленко г. Казани Республики Татарстан

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Дорожно-транспортное происшествие (ДТП) – явление, которое уже стало неотъемлемой частью человеческой жизни, и, хотя часто его воспринимают как данность, ДТП же имеет серьезные последствия для людей, несущие в себе физические травмы, эмоциональный стресс, финансовые потери, а также смерть. Кроме того, ДТП могут вызывать пробки на дорогах, что приводит к задержкам, создавая неудобства для перемещения.

Поэтому борьба с ДТП является важной задачей по всему миру. Для этого необходимы эффективные меры по предупреждению и снижению риска ДТП. В первую очередь безопасности способствует надлежащее планирование улично-дорожной сети, а для их оценки необходимо подкрепление обоснований эффективности предложенных мероприятий. Одним из методов обоснований возможностей оптимизации перекрестков выступает компьютерное имитационное моделирование, которое позволяет не только анализировать, но и прогнозировать поведение транспортных процессов.

Целью исследования является формирование практических инструментов для повышения безопасности дорожного движения.

Метод и методология проведения работы. Использованы теоретические и практические методы исследования: системного анализа, синтеза информации, наблюдений, измерений, эксперимента и сравнений.

Результаты. Представлены возможности практических инструментов при формировании и развитии транспортной инфраструктуры. Разработаны сценарии решения проблемы с безопасностью дорожного движения на одном из пересечений улично-дорожной сети г. Казани.

Область применения результатов. При оптимизации перекрестков, при оценке рисков ухудшения ситуации при неверном проектировании или при оценке эффективности использовать методы компьютерного моделирования.

Об авторах

Рамиль Равильевич Загидуллин

Казанский (Приволжский) федеральный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: Ramil.Zagidullin@kpfu.ru
ORCID iD: 0000-0001-5185-2690
Scopus Author ID: 57193743308
ResearcherId: E-5671-2018

кандидат технических наук, доцент кафедры конструктивно-дизайнерского проектирования Института дизайна и пространственных искусств

Россия, ул. Кремлевская, 18, г. Казань, 420008, Российская Федерация

Иван Андреевич Банников

Казанский (Приволжский) федеральный университет

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

магистрант 2 курса Института искусственного интеллекта, робототехники и системной инженерии

Россия, ул. Кремлевская, 18, г. Казань, 420008, Российская Федерация

Список литературы

  1. Официальный сайт Госавтоинспекции. Получено с http://stat.gibdd.ru (обращение 1 июня 2025 г.)
  2. Шемякин, А. В., Андреев, К. П., Терентьев, В. В., Рябчиков, Д. С., & Марусин, А. В. (2018). Разработка проекта организации дорожного движения. Вестник гражданских инженеров, (2), 254–257. https://doi.org/10.23968/1999-5571-2018-15-2-254-257 EDN: https://elibrary.ru/USSNBE
  3. Баканов, К. С., Ляхов, П. В., Айсанов, А. С., Никулин, Е. Д., Исаев, М. М., Коблов, П. С., Царегородцева, Е. А., Смирнов, И. А., & Наумов, С. Б. (2024). Дорожно-транспортная аварийность в Российской Федерации в 2023 году. Информационно-аналитический обзор. Москва.
  4. Баканов, К. С., Ляхов, П. В., Айсанов, А. С., Исаев, М. М., Коблов, П. С., Никулин, Е. Д., Царегородцева, Е. А., Смирнов, И. А., Наумов, С. Б., & Гавриленко, А. А. (2024). Дорожно-транспортная аварийность в Российской Федерации за 9 месяцев 2024 года. Информационно-аналитический обзор. Москва.
  5. Пьянкова, А. И., & Фаттахов, Т. А. (2019). Смертность от дорожно-транспортных происшествий в России: подходы к оценке, тенденции и перспективы. Демографическое обозрение, 6(3), 58–84. EDN: https://elibrary.ru/TONMYF
  6. Корчагин, В. А., Ляпин, С. А., Клявин, В. Э., & Ситников, В. В. (2015). Повышение безопасности движения автомобилей на основе анализа аварийности и моделирования ДТП. Фундаментальные исследования, (6-2), 251–256. EDN: https://elibrary.ru/UBKBYX
  7. Федеральный закон от 10 декабря 1995 г. № 196-ФЗ (ред. от 8 августа 2024 г.). О безопасности дорожного движения (с изменениями и дополнениями, вступающими в силу с 1 сентября 2024 г.).
  8. Индекс безопасности дорожного движения в Российской Федерации. (нет года). Получено с https://ibdd.spetsdor.ru/map (обращение 1 июня 2025 г.)
  9. Киселев, В. А., Шемякин, А. В., Полищук, С. Д., Терентьев, В. В., Андреев, К. П., & Чурилов, Д. Г. (2018). Оптимизация транспортной инфраструктуры городов. Транспортное дело России, (5), 138–140. EDN: https://elibrary.ru/HFAGZO
  10. Костюченко, В. В. (2016). Интеллектуальные системы управления автомобильным транспортом. В Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика (т. 4, № 5-3, с. 256–261). EDN: https://elibrary.ru/WZQDRB
  11. Андреев, К. П., Терентьев, В. В., & Агуреев, И. Е. (2017). Разработка мероприятий по оптимизации городской маршрутной сети. Грузовик, (8), 6–9. EDN: https://elibrary.ru/ZQPXTB
  12. Митюгин, В. А., & Фролов, Н. А. (2015). Методика исследования характеристик транспортных потоков на примере города Тулы. Известия ТулГУ. Технические науки, (6), ч. 1, 118–125. EDN: https://elibrary.ru/UJLJGT
  13. Кураксин, А. А., & Шемякин, А. В. (2016). Метод выявления узких мест в транспортной сети города на основе динамического моделирования транспортных потоков на мезоскопическом уровне. Энерго- и ресурсосбережение: промышленность и транспорт, (4), 39–45. EDN: https://elibrary.ru/WMTOBB
  14. Андреев, К. П., Терентьев, В. В., & Шемякин, А. В. (2018). Натурное обследование с помощью передвижной дорожной лаборатории. Бюллетень транспортной информации, (4), 16–19. EDN: https://elibrary.ru/CKRAUL
  15. Постановление Правительства РФ от 23 октября 1993 г. № 1090 (ред. от 6 декабря 2024 г.). О правилах дорожного движения.
  16. Загидуллин, Р. Р. (2021). Запрет левого поворота для движения на регулируемом перекрестке с организацией объезда по кварталам. Техника и технология транспорта, (2), 11. EDN: https://elibrary.ru/HZAASM
  17. ОДМ 218.4.004-2009. Руководство по устранению и профилактике возникновения участков концентрации ДТП при эксплуатации автомобильных дорог (рекомендован распоряжением Росавтодора от 21 июля 2009 г. № 260-р).
  18. Басков, В. Н., Борисов, Б. И., & Кокушкин, А. Б. (2013). Современные методы по ликвидации мест концентрации ДТП и увеличению пропускной способности дорог. Вестник Саратовского государственного технического университета, 2(71), 337–341. EDN: https://elibrary.ru/RCNIZJ
  19. Воробьев, А. И., Шадрин, А. В., Гаврилюк, М. В., & Жанказиев, С. В. (2016). Имитационное моделирование в проектах интеллектуальных транспортных систем. Москва.
  20. Жанказиев, С. В. (2016). Разработка проектов интеллектуальных транспортных систем. Учебное пособие. Москва: МАДИ. 104 с. EDN: https://elibrary.ru/VUOCCP
  21. Воробьев, А. И., & Морданов, И. С. (2013). Исследовательский комплекс моделирования интеллектуальных транспортных систем. Автотранспортное предприятие, (12), 40–41. EDN: https://elibrary.ru/ROMJKR
  22. Куфтинова, Н. Г. (2017). Разработка региональной транспортной модели с помощью имитационного моделирования. В Сборнике статей XII Международного научно-практического конкурса (с. 25–28). EDN: https://elibrary.ru/ZQMCTZ
  23. Куфтинова, Н. Г., & Боровков, А. О. (2017). Анализ транспортных потоков с помощью программных средств имитационного моделирования. Автоматизация и управление в технических системах, (2), 10. EDN: https://elibrary.ru/YVNEFQ
  24. Постановление Правительства Российской Федерации от 16 ноября 2018 г. № 1379 (ред. от 23 мая 2024 г.) «Об утверждении Правил определения основных параметров дорожного движения и ведения их учета».
  25. Решение Казанской городской Думы от 14 декабря 2016 г. № 8-12 «О местных нормативах градостроительного проектирования городского округа Казань» (с изменениями от 28 февраля 2024 г. № 8-28).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Загидуллин Р.Р., Банников И.А., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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».