Детальная информация
Название | Разработка интеллектуальной системы управления транспортными потоками высокой интенсивности: научный доклад: направление подготовки 09.06.01 «Информатика и вычислительная техника» ; направленность 09.06.01_02 «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)» |
---|---|
Авторы | Сазанов Арсений Михайлович |
Научный руководитель | Шкодырев Вячеслав Петрович |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2024 |
Коллекция | Научные работы аспирантов/докторантов ; Общая коллекция |
Тематика | интеллектуальная транспортная система ; управление транспортными потоками ; высокая интенсивность движения ; алгоритмы обучения с подкреплением ; синхронизация дорожных контроллеров ; микросервисная архитектура ; светофорное регулирование ; оптимизация дорожного движения ; интернет вещей (iot) ; умный город ; intelligent transportation system ; traffic flow management ; high-intensity traffic ; reinforcement learning algorithms ; traffic controller synchronization ; microservice architecture ; traffic light regulation ; traffic optimization ; internet of things (iot) ; smart city |
Тип документа | Научный доклад |
Тип файла | Другой |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Аспирантура |
Код специальности ФГОС | 09.06.01 |
Группа специальностей ФГОС | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
Права доступа | Текст не доступен в соответствии с распоряжением СПбПУ от 11.04.2018 № 141 |
Дополнительно | Новинка |
Ключ записи | ru\spstu\vkr\34810 |
Дата создания записи | 23.05.2025 |
В работе рассматривается разработка интеллектуальной системы управления транспортными потоками высокой интенсивности для крупных городов. Исследование включает анализ современных технологий управления дорожным движением, разработку архитектуры системы, центрального микросервиса, алгоритма синхронизации дорожных контроллеров и модели адаптивного управления циклами светофоров с использованием алгоритмов обучения с подкреплением. Применение предложенных решений позволяет повысить пропускную способность дорожной сети, уменьшить время ожидания на перекрестках и интегрировать интеллектуальные транспортные технологии в городскую инфраструктуру. Практическая значимость подтверждена внедрением разработок в транспортную систему Москвы.
This study focuses on the development of an intelligent traffic management system for high-intensity urban traffic. It includes an analysis of modern traffic control technologies, the development of system architecture, a central microservice, a synchronization algorithm for traffic controllers, and a model for adaptive traffic light cycle management using reinforcement learning algorithms. The proposed solutions enhance road network capacity, reduce waiting times at intersections, and integrate intelligent transportation technologies into urban infrastructure. The practical relevance is confirmed by the implementation of the developments in Moscow's traffic management system.