Эксперты ФАУ «РОСДОРНИИ» рассказали о потенциальных рисках развития и внедрения ИТС, о возможностях ИИ в отрасли
Более 50 регионов России в рамках федерального проекта «Общесистемные меры развития дорожного хозяйства» национального проекта «Безопасные качественные дороги» внедряют на своих территориях Интеллектуальные транспортные системы (ИТС), которые базируются на искусственном интеллекте (ИИ). Разработчиком концепции национальной сети ИТС – важной составляющей цифровой трансформации транспортного комплекса – является институт ФАУ «РОСДОРНИИ». Он проводит научно-методическое сопровождение реализации таких проектов. Подробнее об использовании искусственного интеллекта в дорожно-транспортной отрасли, в частности в работе ИТС, - в нашем материале.
Инновационные технологии становятся неотъемлемой частью жизни, затрагивая и дорожную отрасль. Как рассказал «ДорИнфо» заместитель директора департамента развития интеллектуальных транспортных систем и проектирования ФАУ «РОСДОРНИИ» Игорь Евстигнеев, все, что связано с интеллектуальными транспортными системами, привлекает внимание и повышает спрос на доступный научный контент. ИТС имеют уникальную эффективность в экономических и социальных вопросах.
Так, искусственный интеллект используется в исследованиях для повышения безопасности беспилотных транспортных средств. Это позволяют сделать алгоритмы и передовые методы моделирования, использующиеся для генерации данных датчиков, которые имитируют различные условия и объекты, например, пешеходов, автомобили или велосипеды. Кроме того, его можно использовать для проигрывания различных сценариев: летом тестировать работу в зимних условиях и наоборот. Многие датчики, предоставляющие данные для центрального компьютера автомобиля, нуждаются в искусственном интеллекте, интеллектуальных алгоритмах и машинном обучении для обработки информации. Это приведет к более безопасному и экономному движению беспилотного транспортного средства. Массовое внедрение ИТС, к которому планируется прийти в перспективе, повлияет не только на экономику, но и на общественную жизнь и культуру, считает специалист.
Вместе с тем необходимо сформировать основные подходы технического и социального контроля над искусственным интеллектом. У современных технологий отмечаются «темные» стороны и даже не исключается угроза безопасности. Прежде всего это связано с отсутствием прозрачности алгоритмов, по которым работает искусственный интеллект, поскольку большинство алгоритмов разрабатывается частными компаниями, в приоритете у которых прибыль, а не безопасность. В то же время современный ИИ способен решать только ограниченный круг задач. Погодные условия, разный стиль вождения, проблема распознавания образов – все это должно учитываться ИТС и входить в сценарии управления движением высокоавтоматизированными транспортными средствами.
Кооперативные К-ИТС в системе ИТС
Предоставление расчетным алгоритмам серьезной роли в цифровой жизни людей сопряжено с большими рисками. Наибольший интерес из ИТС представляет такая его часть как кооперативные К-ИТС, рассказал Игорь Евстигнеев. Являясь частью интеллектуальных транспортных систем, кооперативные ИТС (К-ИТС, C-ITS) охватывают группу технологий и приложений, обеспечивающих эффективный обмен данными с помощью технологий беспроводной связи между компонентами и участниками транспортной системы. Например, между транспортными средствами (V2V) или между транспортными средствами и инфраструктурой (V2I).
Делая акцент на важности регулирования индустрии беспилотных автомобилей при помощи ИТС, представитель РОСДОРНИИ предлагает вспомнить трагический случай, произошедший за рубежом. В марте 2018 года в результате столкновения с беспилотным автомобилем впервые погиб человек - 49-летняя Элейн Херцберг. Женщину сбил беспилотный автомобиль, который испытывала группа передовых технологий Uber в американском штате Аризона. Именно этот инцидент поднял вопросы контроля производства беспилотных автомобилей. По мнению некоторых экспертов, аварии со смертельным исходом мог бы избежать человек, сидящий в этот момент за рулем транспорта. После трагедии с американкой Национальный совет по безопасности на транспорте NTSB выпустил рекомендации и резко раскритиковал Uber. Компании пришлось приостановить тестирование беспилотников в Аризоне.
Таким образом, должны быть выработаны и апробированы оптимальные способы обеспечения рационального и безопасного сосуществования человека и роботов в самом широком их понимании. Дорожно-транспортная инфраструктура должна обеспечивать максимальную ситуационную осведомленность транспортных средств. Право самостоятельного принятия решения может быть ограничено в установленном законом случае при наличии соответствующей технической возможности со стороны ИТС. Предполагается, что государство должно обладать технической и правовой возможностью тестировать любые системы, где применяется искусственный интеллект и, в частности, ИТС. При этом необходимы строгая проверка, контроль и постоянные испытания. Открытое тестирование, исследования и испытания – это основа для формирования адекватной и обоснованной регуляторной базы, которая бы минимизировала потенциальные риски развития и внедрения искусственного интеллекта, в том числе в транспортной сфере.
Санкционные риски при внедрении ИТС
В июне прошлого года в России состоялась конференция на тему «ИТС в городских агломерациях. Проблемы и перспективы развития», в которой приняли участие представители Правительства страны, Минтранса, Минобороны, Федерального дорожного агентства, регионов страны, ведущих отраслевых предприятий, научных и образовательных организаций, специалистов в области развития дорожной инфраструктуры и компаний-интеграторов цифровых решений. Тогда было отмечено, что уход с рынка зарубежного оборудования открыл пространство для отечественных разработок и стал новым вызовом. Генеральный директор РОСДОРНИИ Александр Бедусенко подчеркивал, что российские дорожники накопили большой опыт реализации ИТС на крупных трассах и смогут использовать его для работы с загруженными городскими дорогами. Он призвал объединить эффективные методики и выработать общую концепцию работы для федерального и регионального уровней.
При обсуждении проблем формирования ИТС в городах были названы санкционные риски, которые также оказали влияние на реализацию проектов в области ИТС. Детально об этом рассказал заместитель начальника управления ИТС РОСДОРНИИ Михаил Белов. С его слов, системы критически зависимы от иностранных комплектующих. Например, зарубежные детали нужны для работы подсистем светофорного управления, мониторинга параметров транспортного потока, метеомониторинга и видеонаблюдения. Исправить проблему мог бы «параллельный импорт» или замена уже внедренного оборудования на отечественные аналоги и формирование госзаказа оборудования для отечественных производителей на основе заявок регионов. Здесь в очередной раз встает вопрос правового регулирования в области ИТС. Сегодня в структуре действующего российского законодательства отсутствует такой федеральный закон. Вместе с тем развитие интеллектуальной транспортной системы невозможно без главного нормативного документа.
В середине 2022 года РОСДОРНИИ сообщал об идущей разработке проекта Федерального закона «О национальной сети интеллектуальных транспортных систем на автомобильных дорогах общего пользования и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации». Организация призвала отраслевых экспертов подключиться к этой работе.
Разработанная РОСДОРНИИ Концепция создания и функционирования национальной сети интеллектуальных транспортных систем на автодорогах общего пользования была утверждена Распоряжением Министерства транспорта РФ № АК-247-р от 30 сентября 2022 года.
Частный случай: в Мурманске при помощи ИИ контролируют состояние дорог
В начале 2023 года в ММБУ «Управление дорожного хозяйства» г. Мурманска поступил автономный мобильный программно-аппаратный комплекс контроля объектов городского хозяйства и благоустройства территории. Внутри автомобиля установлены две видеокамеры высокого разрешения и бортовой компьютер с искусственным интеллектом. При движении комплекс анализирует объекты в зоне видимости и сравнивает полученные данные с эталонными значениями в базе. Любые несоответствия автоматически фиксируются и передаются в облачную платформу управления через каналы сотовой связи. Система не требует наличия хранилища данных и не нагружает сети и каналы связи. При этом ИИ способен видеть большой набор дефектов и недостатков, как в летний, так и в зимний периоды. В ответ на запрос «ДорИнфо» в ведомстве рассказали, как проходила подконтрольная эксплуатация программно-аппаратного комплекса по контролю технико-эксплуатационного состояния улично-дорожной сети Мурманска.
Работа комплекса основана на ИИ с использованием данных нейросети. Система в непрерывном режиме получает и анализирует визуальную информацию о состоянии элементов улично-дорожной сети и путем сравнения с базой эталонных состояний в автоматизированном режиме фиксирует отклонения и выявляет дефекты содержания. При этом используется большая база данных эталонных состояний элементов обустройства автодорог, с которой система в текущем режиме сравнивает получаемые при движении изображения. В случае отклонений фиксируется событие и помещается в качестве отметки на интерактивную карту. Активная метка позволяет дорожникам точечно просмотреть фотографии и видео, на основе которых дистанционно можно принять оперативные решения по вопросам содержания.
Комплекс позволяет в автоматическом режиме выявлять такие дефекты как ямы на проезжей части, разрушение бортовых камней иди дорожного полотна, неочищенные дорожные знаки, переполненные корзины, наличие наклеек и объявлений на вертикальных поверхностях, неработающие светофоры, разрушенные элементы пешеходных ограждений и искусственных неровностей. Выявление и фиксация дефектов происходит без участия человека. Данные систематизируются и в наглядном формате представляются пользователю.
Работа с системой не требует специальных знаний и навыков
Директор «Управления дорожного хозяйства» Денис Рысев отмечает, что комплекс имеет удобный пользовательский интерфейс и позволяет эффективно и быстро диагностировать дефекты на большом протяжении улично-дорожной сети. В ходе прошедшего тестирования комплекс с минимальной погрешностью показал участки, на которые следует обратить внимание при выполнении работ по содержанию. Работа с системой не требует специальных знаний и навыков. Комплекс устанавливается на лобовое стекло патрульного автомобиля, подключается к штатному питанию автомобиля и в непрерывном режиме передает информацию о дефектах. По результатам тестирования специалисты приняли решение об использовании комплекса при патрулировании улично-дорожной сети. Система позволяет минимизировать негативное влияние человеческого фактора при оценке текущего состояния улиц, а также контролировать работу ответственных за содержание участков должностных лиц: если мусорные корзины переполнены, на остановочных павильонах наклеены несанкционированные объявления, а на проезжей части имеются аварийные ямы, то комплекс безусловно зафиксирует данные факты.
Добавим, в конце марта 2023 года на ежегодной конференции и выставке «ИТС регионам», которая в этот раз прошла в Тюмени, обсудили цифровое развитие транспортной инфраструктуры в регионах и практические решения по внедрению ИТС. Подробнее об этом - в материале «ИТС регионам: от теории к практике».
Напомним, ИТС внедряют в городских агломерациях с населением свыше 300 тыс. человек с 2020 года. В 2022 году эти мероприятия прошли в 49 городских агломерациях 42 регионов, при этом 18 субъектов принимали участие в программе впервые. Из федерального бюджета на эти цели было выделено порядка 7,35 млрд рублей. В декабре 2022 года Правительство РФ дополнило программу внедрения ИТС в регионах. В этом году ИТС по БКД внедряют уже в 57 агломерациях.
