Умный маршрут что это
Российское общество «Знание» проведет просветительские форумы для молодежи в рамках проекта «Умный маршрут»
Городские форумы в рамках проекта «Умный маршрут» состоятся в октябре и ноябре 2021 года в разных городах России. Для каждого региона выбрана отдельная тема: искусство, карьера, наука, ораторское искусство и экономика, лидерство и soft skills, финансовая грамотность и основы дипломатии.
В течение двух дней в городах пройдут лекции, дискуссии, мастер-классы от деятелей науки и искусства, политиков, спортсменов и бизнесменов, на которые сможет бесплатно прийти любой желающий — понадобится только онлайн-регистрация. Тематические форумы пройдут в Твери, Санкт-Петербурге, Владивостоке, Пятигорске, Майкопе, Махачкале, Волгограде, Тамбове, Великом Новгороде, Таганроге, Хабаровске, Сургуте, Владимире, Мурманске, Челябинске, Астрахани, Иркутске и других городах.
Участников «Умного маршрута» ждет широкая палитра тем: например, в Вологде пройдет форум о достижениях современности, трендах и навыках будущего «PRO Будущее». Эксперты познакомят слушателей с секретами отношений человека и искусственного интеллекта, профессиями будущего. В Пятигорске состоится лекториум «Чему не учили в школе», в Махачкале — «Культура и дипломатия боевых искусств», в Майкопе — карьерный форум, в Волгограде, Хабаровске и Тамбове — форум «Наука». Бесплатно зарегистрироваться на форум в своем городе и узнать подробную программу можно на сайте Российского общества «Знание».
Стартует «Умный маршрут» 27 октября в Краснодаре и Вологде. Хедлайнером и главным спикером форума «Искусство: вчера, сегодня, завтра» в Краснодаре станет певица Клава Кока. Вести мастер-классы, лекции и дискуссии приедут певец, участник шоу «Голос» Василий Пасечник, хореограф Юрий Летючий, актер Георгий Жвания, программный директор фестиваля «ФАНК», член экспертного совета Министерства культуры РФ по неигровому кино Ирина Белых, продюсер, диджей и битмейкер Сергей Бохин, заслуженный художник России Алексей Паршков, член Союза художников России Ольга Королёва, актеры театра импровизации «ВСЕгДА» и многие другие.
В насыщенной программе краснодарского форума: мастер-классы по современному танцу, классической хореографии, искусству импровизации, психологии артиста, лекции по сценическому мастерству, новым трендам в искусстве, сочинению песен и балету, а также о том, как превратить хобби в заработок и самостоятельно продвигать свое творчество в Сети. Гости форума смогут поучаствовать в мозговых штурмах, подготовив под руководством профессиональных модераторов собственное выступление на тему кино и театра, музыки и танцев, а потом представить свои выступления зрителям и жюри. В завершение театр импровизации «ВСЕгДА» представит зрителям свою постановку, а самые активные участники форума получат награды и, конечно, всех ждет формула успеха от Клавы Коки.
«Умный маршрут» — наш постоянно действующий проект, ориентированный на тех, кто интересуется новым, кто активен и хочет развиваться, кто ищет дело своей жизни или уже нашел его и хочет поделиться своим опытом. Мероприятия в таком формате мы будем организовывать в том числе и в небольших городах, чтобы у всех жителей России была возможность участвовать в трендовых дискуссиях, узнавать современную повестку в науке, искусстве, экономике или спорте. На сайте нашего общества «Знание» вы всегда сможете узнать, что вскоре ожидается в вашем городе,
— отметил генеральный директор Российского общества «Знание» Максим Древаль.
За время своего существования проект «Умный маршрут» охватил 63 региона России, в его рамках состоялось уже более 6 тысяч лекций. Лекции и панельные дискуссии призваны мотивировать молодое поколение на созидательную деятельность, саморазвитие и реализацию своих талантов в стране.
Интеллектуальные транспортные системы
В настоящее время во всем мире наблюдается рост дорожного движения. Из-за существенного увеличения автомобильного парка и ограниченной пропускной способности улично-дорожной сети возникает большое количество конфликтных ситуаций и резко снижается транспортная мобильность.
Опыт крупных городов мира показывает, что проблему загруженности дорог нельзя решить одним лишь строительством магистралей: на новый участок дороги сразу же устремляется огромное количество машин, образуя затор. Для эффективной регуляции транспортного потока необходимо внедрение ИТС.
Интеллектуальная транспортная система – это комплекс систем, который помогает более эффективно эксплуатировать транспортную сеть, используя информационные, коммуникационные и управленческие технологии, встроенные в транспортное средство или дорожную инфраструктуру. Основой интеллектуальных транспортных систем является информация, которую необходимо собирать, обрабатывать, интегрировать и распространять. Комплекс ИТС способен выполнять функции диспетчерского ситуационного и оперативного координирования взаимодействий всех участников дорожного движения, спецслужб и ведомств.
Для построения интеллектуальных транспортных систем в дорожном движении в первую очередь требуется организовать сбор информации о состоянии трафика. Один из способов это сделать – обеспечить получение данных непосредственно от пользователей. Практически у каждого человека есть смартфон с GPS и другими полезными датчиками, которые позволяют передавать актуальные сведения о транспортной системе. Для сбора информации может быть разработано приложение, где пользователь будет указывать свой маршрут, помогая системе собрать данные о скорости, задержках на определенных участках, высоте над уровнем моря и многих других факторах, которые могут быть использованы для анализа дорожной обстановки.
Второй способ сбора сведений не требует непосредственного участия человека: он предполагает использование современной аналитики Big Data. Уже сегодня существуют программы и целые системы, которые помогают анализировать передвижение людей через SIM-карты в телефонах, собирая большие массивы анонимных данных.
Собранные с помощью смартфонов сведения позволяют получать и использовать реальную информацию о положении и динамике перемещения населения в любой части дорожной сети. Используя подобные решения, можно начать строительство современных систем управления городским пассажирским транспортом, а также целых «умных городов».
В дополнение к вышеупомянутому мониторинг транспорта на дороге можно организовать с помощью высококачественных камер и дорожных радаров. Эти технологии позволяют получить необходимую информацию о скорости, расстоянии между транспортными средствами, маршрутах, движении через перекрестки, задержках и распределении между отдельными полосами движения.
Населенные пункты должны располагать максимально точными сведениями об обстановке на транспортных маршрутах, чтобы правильно планировать и выстраивать городскую дорожную инфраструктуру, оптимизировать ее с учетом потребностей граждан и текущих условий.
Построение интеллектуальных транспортных систем города требует:
Все вышеперечисленное требуется для управления интеллектуальными транспортными системами, для обеспечения эффективной работы дорог, перекрестков и автомагистралей:
Что такое «умные» дороги и как будет выглядеть цифровой транспорт
Об эксперте: Дмитрий Казаринов, генеральный директор «СофтТелематика» ( входит в «Национальные телематические системы»).
Москва пока единственный российский мегаполис, который фигурирует в мировых рейтингах умных городов. Почему? Городское хозяйство — довольно консервативная сфера, в которую медленно проникают новые технологии. Чтобы трансформировать такую сложную систему, необходимо для начала оценить ее состояние. Без диагностики невозможно понять, с какой стороны за это браться. Но чем менее цифровым является город, тем сложнее понять картину в целом и разобрать на составляющие его компоненты и процессы. Этот первый этап — один из наиболее трудоемких.
В марте 2020 года Минстрой выпустил первый индекс IQ городов России по итогам 2018 года. Исследование показывает, насколько они близки к статусу «умный город». Оценка проводилась по десяти критериям:
инновации для городской среды;
умный городской транспорт;
инфраструктура сетей связи;
интеллектуальные системы общественной и экологической безопасности;
Кто за это отвечает?
Трансформация российских городов в Smart City предусмотрена федеральной программой «Цифровая экономика РФ».
Рыночные эксперты сходятся в том, что индекс IQ города определяется в первую очередь тем, насколько хорошо в нем умеют собирать, обобщать и анализировать различные данные, а также использовать цифровые технологии для повышения качества жизни. Вместе с тем, в категорию приоритетов всегда попадает мобильность, транспорт и безопасность движения.
Развитием и цифровизацией дорожной инфраструктуры в России занимается Министерство Транспорта, Федеральное Дорожное Агентство «Росавтодор» и другие организации в рамках национального проекта «Безопасные и качественные автомобильные дороги». В этом году разработаны и утверждены все принципы создания систем ИТС (интеллектуальная транспортная система) в городах. Что это даст?
Повысится средняя скорость движения транспортных средств;
сократится время задержек в пути;
уменьшится площадь зоны повышенного износа дорожного полотна;
снизятся объемы вредных выбросов;
уменьшится количество ДТП;
снизится расход топлива.
Цифровой транспорт
Умный город — это, в первую очередь, информационная среда, которая собирает и оперативно обрабатывает разнородную информацию. Например, ИТС компании «Национальные телематические системы» позволяет создать полного цифрового двойника дороги, включая транспорт, который по ней движется. То есть из любой точки страны можно будет видеть, что происходит на транспортном участке. Это переводит возможности управления дорожной экосистемой на принципиально новый уровень.
В будущем эти системы станут основой для движения автономного транспорта. Поначалу беспилотники будут передвигаться по специальным полосам, что позволит отработать все технологии и ситуации в реальных условиях. Уже в 2035 году, по нашему прогнозу, на умных дорогах не останется ни одного автомобиля с водителем. Благодаря технологии V2X (Vehicle-to-Infrastructure) автомобили смогут взаимодействовать с умной дорожной инфраструктурой с помощью RSU (сокращение от Road Side Unit — компьютеризированный модуль, подключенный к скоростной магистральной сети передачи данных и оснащенный функцией высокоточного спутникового геопозиционирования). Благодаря этому машины станут передвигаться по наиболее оптимальным маршрутам и смогут избегать столкновений.
Развитие V2X будет происходить в несколько этапов:
На первом этапе транспортные средства начнут общаться между собой, используя ИТС и подключенную инфраструктуру для того, чтобы обеспечить безопасное движение, особенно в опасных местах, таких как перекрестки. Водители будут получать базовую информацию о пробках, пешеходах, авариях, погодных условиях, статусах светофоров, наличии препятствий (например, машина едет на желтый, или на дорогу выпал груз).
Второй этап развития технологий — до 2024 года — подразумевает, что автомобили начнут пользоваться данными, которые собирают другие машины через бортовую камеру (или лидар) во время движения, передавая их также через RSU. Например, автомобиль остановился перед переходом, потому что по нему идет пешеход. Другая машина пока находится за углом и не видит этого — тогда первая сигнализирует «коллеге» о ситуации. Принципиальное отличие в том, что на первом этапе эти данные собирает умная инфраструктура и обрабатывает их в интеллектуальной транспортной системе, а затем передает автомобилям конкретные инструкции и оповещения. Во втором случае машины обходятся без посредника в виде централизованной системы, и могут общаться между собой напрямую.
На третьем этапе, который по прогнозам должен наступить к 2028 году, появится возможность коллективной автоматической координации маневров. Суть в том, что бортовые компьютеры автомобилей будут договариваться о согласовании маршрута и скорости друг с другом. Это позволит, например, скорой помощи даже не включать звуковую сигнализацию — путь будет свободным, благодаря тому, что водители (или автопилот) получат инструкцию отъехать на обочину или сменить полосу.
Сбудется этот прогноз или нет, зависит от того, насколько «умными» станут сами автомобили. Интеллект бортовых компьютеров — такой же необходимый компонент для этого, как и умная дорожная инфраструктура. Но технологии развиваются так быстро, что они вряд ли станут препятствием для беспилотного будущего. Самое сложное здесь — решить вопросы в области нормативно-правового регулирования. В России уже идет работа над изменениями законодательства. Когда все основные нормативы, правила и стандарты будут утверждены, индустрия автономного транспорта станет развиваться с большой скоростью и к 2035 году беспилотники станут такими же привычными, как, например, каршеринг или заказ такси с помощью приложения.
Подписывайтесь на Telegram-канал РБК Тренды и будьте в курсе актуальных тенденций и прогнозов о будущем технологий, эко-номики, образования и инноваций.
Самостоятельный город: 3 технологии «разумного» управления дорожным движением
Городские проблемы, такие как пробки, могут решаться консервативным способом, то есть физическим увеличением пропускной способности дорог, или же «разумным» (от анг. smart). В таком случае весь транспорт и люди объединяются в экосистему, и сам город «принимает решение», как распределять транспортные потоки. О нашем видении подобной экосистемы мы рассказывали на одном из форумов «Открытые инновации». А в этой статье обсудим, как именно работают «умные» системы управления трафиком и почему они так важны для всех нас.
Зачем городам «умная» транспортная система
По данным ВОЗ, более 50 процентов населения мира проживает в городах. Мегаполисы в большинстве своем страдают от транспортных проблем. Дорожные пробки — их самое явное и часто встречающееся проявление. Они негативно влияют на локальные экономики и качество жизни всех участников дорожного движения, поэтому, безусловно, требуют устранения.
Если в качестве примера рассмотреть типичную причину образования пробок — ремонтные работы — консервативный подход к ее решению будет заключаться в перенаправлении движения на ближайшие параллельные дороги. В результате, вероятнее всего, они будут перегружаться вслед за основной магистралью, и вблизи ремонтируемого участка в час-пик не останется ни одной свободной полосы движения.
Разумеется, власти постараются выстроить прогноз, на каких дорогах быстрее возникнет затор. Для этого они будут учитывать наличие светофоров на перекрестках, среднюю загруженность дорог и другие статичные факторы. Однако в тот момент, когда 8-балльная пробка парализует центр города, уже вряд ли получится что-то предпринять, кроме «ручного управления» ситуацией, например, с помощью отключения светофоров и срочной замены их служащим-регулировщиком.
Есть и другой сценарий развития того же сюжета. В «разумном» городе данные поступают не только из традиционных источников, но и от датчиков и устройств как установленных внутри самих автомобилей, так и выступающих элементами инфраструктуры. Сведения о местоположении транспортных средств позволяют перераспределять дорожное движение в реальном времени, а дополнительные системы, такие как «умные» светофоры и парковки, обеспечивают эффективное управление трафиком.
Разумный подход стал выбором для целого ряда городов и доказал свою эффективность. В немецком Дармштадте датчики помогают обеспечивать безопасность пешеходов и отсутствие пробок на дорогах. Они обнаруживают большие группы людей, собирающихся перейти дорогу, и адаптируют под них смену фаз светофора. К тому же они определяют, нет ли поблизости потока автомобилей, и «дают команду» переключить свет, только когда машины закончат движение.
А система распределения транспортного потока в датском городе Орхус позволила не только сократить пробки на дорогах, но и снизить общий расход топлива. Интеллектуальная система Лондона уведомляет водителей о перегруженности отдельных дорожных участков. «Умная» система управления трафиком помогла Сингапуру стать одним из наименее «загруженных» крупных городов мира.
Из чего состоит «умная» система управления движением
Ключевой инструмент «разумного» города — это данные. Поэтому сердцем системы является платформа, которая объединяет все потоки информации, поступающие в реальном времени, интерпретирует их и принимает самостоятельное решение об управлении движением (или помогает принять такое решение ответственному лицу). Как правило, вокруг платформы формируется командный центр управления движением.
Фото Highways England / CC
Географическая информационная система (ГИС) открывает возможность для связи данных с конкретными точками на дорожной карте. Для непосредственного управления движением служат отдельные подсистемы. Их количество, сложность и уровни взаимодействия друг с другом могут отличаться в различных моделях в зависимости от поставленных задач.
Например, в китайском Ланфане действуют следующие подсистемы: светофорное регулирование, сбор информации о движении, наблюдение и оповещение, геолокационное позиционирование служебных автомобилей и другие составляющие. В румынской Тимишоаре, кроме уже описанных элементов, реализованы подсистемы приоритизации общественного транспорта и распознавания номерных знаков.
Систему «умного» распределения транспортных потоков можно усложнять различными элементами, но главной в ней остается платформа, которая управляет всеми подсистемами на основе поступающих данных. С этой точки зрения важной составляющей любой модели «разумного» города являются автомобили. Они не только способны принимать информацию (с помощью таких устройств, как, например, WayRay Navion) и адаптироваться под конкретную дорожную ситуацию, но и сами выступают поставщиками значимых сведений о загруженности дорог.
Предлагаем подробнее рассмотреть устройство важнейших подсистем «разумного» города.
Интеллектуальная система мониторинга и реагирования
Мониторинг — это основа работы командного центра. Своевременное выявление инцидентов и реагирование на них гарантирует безопасность на дорогах и снижение пробок. Пользователь чаще всего видит результаты мониторинга на карте с цветовой схемой, отображающей загруженность потока в реальном времени.
Источниками данных выступают камеры, которые автоматически анализируют ситуацию на дорогах по мере движения автомобилей в зоне их действия, а также пьезоэлектрические датчики. Еще один способ мониторинга в экосистеме «умного» города — трекинг потока на основе беспроводного сигнала, например, от Bluetooth-устройств.
Например, предложенный компанией Libelium вариант способен дифференцировать сигналы от различных девайсов, в том числе и телефонов пешеходов. Полученные данные датчиков передаются на сервер, где, после анализа, система (при необходимости) принимает решение по устранению перегрузки автомобильного или пешеходного движения.
Эта же концепция реализуется и с помощью более широких групп датчиков, объединенных в сети. Основной принцип работы — сенсор или датчик идентифицирует транспортное средство, сравнивая сигналы при отсутствии и наличии препятствия/затора/пробки. Базовая станция рассчитывает скорость на основе расстояния между двумя узлами-датчиками и среднего времени их прохождения автомобилем.
Пример работы подобной системы описывает Матье Дюмулен (Mathieu Dumoulin), специалист по обработке данных из компании MapR Data Technologies. Схема работы с сигналами датчиков, предложенная MapR, строится на присвоении правил событиям, возникающим при потоковой передаче данных, например, сведениям об инцидентах на отдельных участках. Предложенные командой Матье бизнес-правила позволяют применять в ответ на них полезные действия.
Для демонстрации работы своего подхода MapR смоделировали дорожную ситуацию с одним датчиком, измеряющим скорость проходящих автомобилей для обнаружения заторов и информирования командного центра. Использование данных об уже произошедших на участке авариях и подключение модулей аналитики помогают мониторить ситуацию и принимать эффективные решения по разрешению дорожных инцидентов в режиме реального времени.
В городской «разумной» экосистеме мониторинг ценен, во-первых, с точки зрения своевременного реагирования властей, во-вторых, как дополнительный канал связи с водителями. Как отмечают в MapR, данные в режиме реального времени могут поступать не только в командный центр, но и на информационные панели вдоль дорог. Объединение сведений о загруженности дорог с системами дополненной реальности внутри автомобилей поможет в составлении важных советов, прогнозов и маршрутов движения.
Фото Matthias Ripp / CC
«Умные» светофоры
Принцип работы этой подсистемы прост: так называемые «адаптивные» светофоры используют средства для измерения объема трафика, которые сигнализируют о необходимости смены фаз. При затрудненном транспортном потоке зеленая фаза светофора для автомобилей активна дольше, чем обычно. Во время пиковых периодов светофоры на перекрестках синхронизируют свои фазы так, чтобы обеспечить «зеленые коридоры» для транспорта.
В «разумном» городе система усложняется за счет комплекса датчиков, которые передают алгоритмам данные для анализа. В Тайлере, штат Техас, такое решение в составе интегрированной системы управления трафиком от Siemens уменьшило задержки движения на 22%. Время в пути по одной из главных магистралей города Бельвю, штат Вашингтон, сократилось на 36% в течение часа-пик с момента установки адаптивных светофоров.
Так функционирует эта подсистема в своем базовом воплощении: инфракрасные датчики, установленные в одном из элементов дорожной инфраструктуры, например, в световых опорах, обнаруживают возникновение или отсутствие автомобильного потока. Эти данные служат входящим сигналом для системы, которая генерирует выходные сигналы для красной, зеленой и желтой фаз и контролирует длительность цикла, учитывая количество транспортных средств на каждой дороге.
Та же информация в качестве выходного сигнала может передаваться участнику дорожного движения. Адаптивные светофоры способны работать и в аварийном режиме, когда средства видеофиксации распознают движущееся транспортное средство как машину скорой помощи или полицейский автомобиль с включенными сигнальными маячками. В таком случае для автомобилей, которые пересекают маршрут следования служебной машины, сигналы светофора сменятся на красные.
Источниками входящих данных для системы могут служить также камеры, распознающие объем трафика. В комплексной модели «разумного» города информация от камер о ситуации на дороге передается одновременно в программную среду для алгоритмической обработки и в систему управления, где она визуализируется и выводится на экраны в командном центре.
Существуют и вариации «умных» светофоров. Например, технологии искусственного интеллекта улучшают координацию дорожных сигналов в единой экосистеме. В этом случае цикл также запускают датчики и камеры. Алгоритмы ИИ используют полученные данные для создания тайминга циклов, эффективного прохождения потока по траектории и сообщают информацию следующим светофорам. Впрочем, такая система остается децентрализованной, и каждый светофор «принимает свои собственные решения» по длительности фаз.
Исследователи Наньянского технологического университета в этом году представили алгоритм распределения трафика, основанный на машинном обучении. Маршрутизация в данном случае имеет несколько нюансов: учитывается текущая нагрузка на транспортную систему и прогнозируемая неизвестная величина, отвечающая за дополнительную нагрузку, которая может попасть в сеть в любой момент времени. Далее алгоритм отвечает за разгрузку сети на каждом узле или, иначе говоря, перекрестке. Такая система в сочетании со светофорами с искусственным интеллектом может стать решением для распространенных городских проблем.
«Умные» светофоры играют важную роль для водителей не только благодаря очевидному эффекту — снижению числа пробок, — но и из-за обратной связи, поступающей на пользовательские устройства, такие, как WayRay Navion. Например, водители в Токио получают сигналы от инфракрасных датчиков прямо на навигаторы, которые выстраивают на основе этого оптимальный маршрут.
То же происходит в канадском Эдмонтоне, где бортовой компьютер автомобиля уведомляется звуковым или текстовым сообщением о скорой смене фаз светофора. В Питтсбурге, штат Пенсильвания, где светофоры «наделены» интеллектом, главной задачей исследовательской группы является именно налаживание связи между системой и автомобилем. Адаптация навигаторов под поступающую от светофоров информацию — это будущее вождения.
Фото Oran Viriyincy / CC
«Умные» парковки
Отсутствие парковочных мест или их неэффективное использование — не просто бытовая проблема, но вызов для городской инфраструктуры и еще одна причина загруженности дорог. Согласно Navigant Research, число «умных» парковочных мест в мире, как ожидается, достигнет 1,1 млн к 2026 году. От обычных парковок их отличают автоматизированные системы поиска свободных мест и информирования пользователей.
В качестве одного из решений проблемы команда Университета Райса разработала модель, в которой для поиска свободных мест используется камера, делающая ежеминутные фотографии. После чего проводится их анализ с помощью алгоритма обнаружения объектов. Однако в рамках экосистемы «разумного» города это решение не является оптимальным.
«Умная» система парковки должна не только знать статус каждого места («занято/свободно»), но и уметь направлять пользователя к нему. Деваврат Кулкарни (Devavrat Kulkarni), старший бизнес-аналитик в IT-компании Maven Systems, предлагает использовать для этого сеть датчиков.
Информация, полученная от них, может быть обработана алгоритмом и представлена конечному пользователю через приложение или другой пользовательский интерфейс. В момент парковки приложение сохраняет информацию о местоположении транспортного средства, что упрощает поиск автомобиля в дальнейшем. Это решение можно назвать локальным, подходящим, например, для отдельных торговых центров.
Действительно масштабные проекты в этой области реализуются прямо сейчас в некоторых городах США. Инициатива по развертыванию единой сети «умных» парковок LA Express Park проводится в Лос-Анджелесе. Стартап StreetLine, отвечающий за воплощение идеи в жизнь, использует методы машинного обучения для объединения нескольких источников данных — сенсоров и камер наблюдения — в единый канал передачи сведений о занятости парковочных мест.
Эти данные рассматриваются в контексте парковочной системы в масштабах всего города и поступают к ответственным лицам. StreetLine предоставляет SDK, систему автоматического распознавания номерных знаков и API для работы со всеми источниками данных, связанных с парковкой.
Интеллектуальные парковочные системы могут быть полезны и для управления плотностью движения. В основе такого решения заранее заложен инструмент регулирования трафика — изменение тарифных ставок в платных зонах парковки. Это позволяет распределять загруженность парковочных мест в определенные дни, тем самым снижая пробки на дорогах.
Для конечных пользователей данные о свободных местах и более дешевых тарифах помогают планировать поездку и в целом качественно повышают водительский опыт — с помощью носимых или встроенных в автомобиль устройств пользователь получает практические указания по поиску парковочного места в реальном времени.
Будущее управления движением
Три основных элемента, рассмотренных нами, — это уже готовая экосистема, способная значительно облегчить ситуацию на дорогах современного города. Однако инфраструктура будущего создается в первую очередь для транспорта будущего. Автоматизированные системы мониторинга, паркинга и управления облегчают переход к использованию беспилотных автомобилей.
Однако и здесь не все так однозначно: инфраструктура, которая используется в «разумных» городах сейчас, беспилотникам может быть просто не нужна. Например, если сегодня в смене фаз светофора еще есть смысл, то, по версии исследователей Массачусетского технологического института, беспилотным автомобилям привычные нам сигналы не потребуются вовсе — скорость транспортных средств и остановка на перекрестках будет автоматически осуществляться с помощью сенсоров.
Вероятно, даже самые развитые системы управления трафиком переживут глобальную модернизацию после того, как беспилотники вытеснят с дорог традиционные автомобили, и мы увидим новый мир без светофоров, дорожных камер и «лежачих полицейских». Однако пока полный переход на беспилотные авто маловероятен. А вот рост числа «разумных» городов — это вполне реальная перспектива.