В 2021 году в Самарской области на участке автомагистрали М-5 протяженностью около 240 км была запущена Система мониторинга автомобильных дорог на базе распределенного акустического сенсора. Это первое подобное решение, применяемое для обеспечения контроля дорожной обстановки, и оно может стать неотъемлемой частью интеллектуальной транспортной системы.
Акустический мониторинг позволяет контролировать ситуацию на дороге на участках протяженностью до 100 км без подключения к энергетической инфраструктуре и с высокой точностью геопозиционирования событий на карте даже в условиях ограниченной видимости. Система способна в режиме реального времени распознавать дорожные события и визуализировать на картах обстановку. О создании этого решения и его перспективах рассказал Константин Голец, руководитель проекта «Цифровые дороги» компании «СМАРТС» и номинант премии Data Award 2022 .
- Какие проблемы решались при создании системы акустического мониторинга, почему они важны?
Для организации стабильной работы транспортно-логистического коридора через Самарскую область, сбора аналитических данных, моделирования положения на дороге в режиме реального времени и, конечно, оповещений о нештатных ситуациях необходима система, которая способна осуществлять мониторинг автодороги на всей ее протяженности. С ростом трафика будет увеличиваться и число инцидентов на автодорогах, приводящих к коллапсам и негативно влияющих на социально-экономическую обстановку в регионе. В связи с этим необходимо оперативно выявлять и устранять причины возможных происшествий.
При авариях и нештатных ситуациях на автодорогах необходимо как можно быстрее передавать информацию о месторасположении транспортных средств в диспетчерский или ситуационный центр для последующего анализа и принятия необходимых мер — организации выезда на место происшествия служб экстренного реагирования: МЧС, ГИБДД, скорой помощи, пожарной службы.
Для решения этих задач, в 2020 году мы приступили к созданию автоматизированной системы сбора данных и аналитики транспортного автомобильного потока. Такая система требуется для своевременного реагирования, принятия решений, моделирования ситуаций.
- Что такое акустический мониторинг, зачем он нужен?
Упрощенно можно сказать, что волоконно-оптический кабель, расположенный в теле автомобильной дороги, является своеобразным микрофоном, который «слышит» низкочастотные вибрации на участке длиной 70–100 км. При этом на всем протяжении не требуется наличия электропитания, оно необходимо только для оборудования распределенного акустического сенсора. Система акустического мониторинга работоспособна в любое время суток, в том числе в условиях ограниченной видимости. Этим она принципиально отличается от комплексов фотовидеофиксации, которые контролируют небольшой участок дороги и работа которых зависит от условий видимости. Таким образом, акустический мониторинг и фотовидеофиксация гармонично дополняют друг друга.
- Какова история этого проекта? Как он задумывался, как появилась идея?
История проекта началась в 2019 году, и изначальная задумка заключалась в контроле состояния линейно-кабельных сооружений, находящихся в теле автомобильной дороги. Поскольку АО «СМАРТС» занимается строительством телекоммуникационной инфраструктуры в автомобильных дорогах, мы задались вопросом, какова интенсивность вибраций, действующих на волоконно-оптический кабель в дороге. Нас интересовало, не приведут ли они к ускоренной деградации оптического волокна.
Для проведения измерений мы применили технологию виброакустического мониторинга. Полученный результат натолкнул нас на мысль о создании целой системы мониторинга автодорог. В ноябре 2019 года мы подали заявку в Российский фонд развития информационных технологий на внедрение «Системы мониторинга автомобильных дорог на базе распределенного акустического сенсора». Она оказалась в числе победителей, и, заключив соглашение с РФРИТ, мы приступили к ее внедрению.
- То есть это тот случай, когда «побочный» эффект может быть важнее основного?
Действительно, помимо первоначальной задачи — выявления проблем в работе линейно-кабельных сооружений транспортной многоканальной коммуникации и предупреждения аварий, связанных с механическим повреждением волоконно-оптических линий, система может быть задействована в работе сразу над несколькими важнейшими направлениями.
Самое очевидное из них — снижение аварийности на дорогах и реализация механизмов своевременного реагирования на события дорожного движения. Кроме того, появляется возможность визуально моделировать ситуацию на контролируемых участках в режиме реального времени и анализировать трафик на определенных участках дорог для подготовки рекомендаций по оптимизации дорожного движения. Наконец — повысить качество управленческих решений в области организации дорожного движения за счет оперативного предоставления данных, их полноты, достоверности и удобства отображения информации.
- В чем суть созданного решения, что оно собой представляет?
Решение соответствует Дорожной карте развития сквозной цифровой технологии «Компоненты робототехники и сенсорика» и является комплексной системой, включающей в себя не только методы измерения физических величин, но и методы обработки сенсорной информации. Решение включает три уровня: периферийный (оборудование распределенного акустического сенсора, комплексы фотовидеофиксации, чувствительный волоконно-оптический кабель, система передачи данных), серверный (средства хранения и обработки данных) и автоматизированную информационную систему «Акустический мониторинг» (АИС АМ).
АИС АМ получает и хранит информацию из распределенных акустических сенсоров, комплексов фото- и видеофиксации, обрабатывает ее в режиме реального времени, формирует отчеты в различных форматах по запросам пользователей и других подсистем.
Функционал системы достаточно богат. Например, есть возможность работы с картами и HD-картами местности, доступна визуализация ситуации на дороге: на картах отображаются все классифицированные транспортные средства, технические средства организации дорожного движения, а также другие объекты и события. У каждого объекта и события есть наименование, координаты, визуальный индикатор и т. п. Операторы системы могут переходить к просмотру детальной информации по представленным на карте объектам. Весь перечень объектов можно фильтровать по различным критериям или выполнять по нему полнотекстовый поиск. Для пользователей доступна навигация: переключение между разными слоями карт, изменение масштаба, фокусировка на выбранных объектах или событиях. Карта местности и список объектов и событий автоматически обновляются в режиме реального времени. Можно настраивать уведомления о событиях (например, об обрыве кабеля или вскрытии колодца) и их параметры, хранить исторические события, разграничивать роли пользователей.
Система способна выявлять такие события, как движение техники, выход на дорогу пешеходов, проведение дорожных работ, проникновение в колодцы кабельной канализации, затор, съезд транспортных средств на обочину и т. д. При помощи математических алгоритмов и нейросетей решение может выделять в общем потоке событий конкретный автомобиль и траекторию его движения.
- Кого можно отнести к потенциальным пользователям системы? Это только ГИБДД или кто-то еще?
На наш взгляд, это прежде всего ГИБДД. Кроме того, система может быть полезна региональному ситуационному центру для последующего анализа и принятия необходимых мер (выезд на место происшествия служб экстренного реагирования), а также организациям, осуществляющим эксплуатацию автомобильной дороги.
Очевидны и перспективы использования данной технологии в кооперации с другими системами. Например, в 2020 году мы реализовали участок «умной дороги» на Московском шоссе в Самаре. На протяжении примерно 1,5 км была развернута сеть V2X (vehicle-to-everything communications — система беспроводной связи, делающая возможным обмен информацией между транспортными средствами и другими объектами инфраструктуры без участия человека) в стандарте ITS G5. В ходе этого пилотного запуска мы отработали ряд сценариев с участием акустического мониторинга: предотвращение опасных ситуаций, связанных с переходом людей через нерегулируемый пешеходный переход, с работой уборочной техники, с открытым люком колодца.
Перспективы взаимодействия акустического мониторинга с инфраструктурой V2X прежде всего важны для функционирования высокоавтоматизированного и беспилотного автотранспорта. Поэтому в настоящий момент мы сконцентрировались на подготовке проекта внедрения такой сети на автодороге, связывающей два крупнейших города Самарской агломерации — Самару и Тольятти. Результатом проекта станет полноценная инфраструктура для отработки технологий и запуска высокоавтоматизированных транспортных средств.
- Какие именно практические задачи решаются? Что реализовано уже сейчас, что планируется делать в дальнейшем?
Система предназначена для работы в основном вне городских условий. Она умеет идентифицировать события, влияющие на безопасность дорожного движения: выявляет превышение скорости транспортных средств; выделяет места внепланового снижения скорости, что может указывать на вероятное препятствие на дороге; обнаруживает съезд автомобиля на обочину, в том числе в неположенном месте. Система может фиксировать движение пешеходов на определенных участках вдоль трассы, что особенно актуально в ночное время суток и в периоды ограниченной видимости. Отдельное направление — движение тяжелой техники вдоль дороги и проведение дорожных работ. Техника перемещается со скоростью, значительно меньшей средней скорости потока, и создает повышенную опасность для других транспортных средств. Наконец, существенное снижение скорости сразу нескольких транспортных средств подряд может свидетельствовать о заторе.
В дальнейшем планируем работать с потенциальными потребителями и расширять функционал системы с учетом их требований.
- Что «под капотом»? Из каких основных частей состоит решение?
Мы полагались на экспертизу нашего партнера — «Холмонт БР», который являлся исполнителем проекта по разработке и внедрению решения.
При создании АИС АМ использовались несколько платформ с открытым кодом. Подсистема сбора данных базируется на Hadoop, Hive, PostgreSQL, Kafka и Zookeeper; подсистема бизнес-анализа — на ClickHouse и Grafana; модуль мониторинга — на Grafana, Prometheus и AlertManager. В качестве геоинформационной системы применяется платформа GeoServer.
- Какие этапы включало создание решения, сколько времени потребовала их реализация?
Проект был рассчитан на два года: 2020-й и 2021-й. Мы закончили внедрение в декабре и в настоящий момент ведем переговоры с потенциальными заказчиками.
- В чем состояли основные проблемы в ходе проекта, как они решались?
В ходе реализации системы главными сложностями стали организация обработки, многоуровневое хранение и отображение большого количества событий от источников данных. В сутки система обрабатывает порядка 100 млн событий с перспективой увеличения. Каждое событие обогащается дополнительными данными системы; генерируются вторичные события и оповещения; события записываются в архив, в систему визуализации для оперативной работы и в OLAP для статистической обработки.
- Как появляющиеся новые объемы данных влияют на процессы управления компанией?
В настоящий момент в компании происходит цифровая трансформация. Мы переходим на облачную инфраструктуру, оцифровываем бизнес-процессы с целью использования data-ориентированного подхода, обучаем персонал.
- Какие результаты уже достигнуты, чем можно похвастаться? И что еще ожидается в будущем?
В режиме реального времени мы «слышим» 240 км автомобильных дорог Самарской области. Вам не кажется, что это фантастика?
В настоящее время установлено удаленное рабочее место в ГИБДД Самарской области. Ожидается, что в результате внедрения системы появится механизм, который позволит своевременно принимать управленческие решения за счет оперативного предоставления данных, их полноты, достоверности и удобства отображения информации. Это даст возможность значительно снизить аварийность и смертность на дорогах.
Конечно, мы не стоим на месте. Ключевое направление работ — взаимодействие акустики с V2X.
- Как будете развивать это решение?
Внедрение распределенного акустического сенсора в полотно автомобильной дороги позволяет развивать сквозную цифровую технологию дальше — уже с применением огромной базы дата-сетов, записываемых на реальной дороге. С помощью этих данных можно будет обучать нейросети распознавать новые события. Решение является масштабируемым, и опыт, полученный в Самарской области, мы будем распространять на другие регионы страны. И уже страны из ближнего зарубежья проявляют заинтересованность во внедрении нашей системы.