Визначення замісних показників безпеки дорожнього руху (TTC, PET) на основі SSAM-підходу та програми зі штучним інтелектом

Abstract

У роботі проведено дослідження методів автоматизованої оцінки безпеки дорожнього руху з використанням технологій штучного інтелекту та аналізу траєкторій транспортних засобів, отриманих шляхом імітаційного моделювання. Основу порівняння становлять замісні показники безпеки – час до зіткнення (TTC) та час після вторгнення (PET), які дозволяють ідентифікувати потенційні конфлікти у транспортних потоках та застосовуються в програмних середовищах DataFromSky і SSAM. Методику апробовано на прикладі кільцевої розв’язки 95-го кварталу у м. Кривий Ріг. Отримані результати свідчать, що різниця середніх значень замісних показників між програмами становить: для TTC – 28,5%, для PET – 92,2%. Виявлено, що DataFromSky демонструє меншу дисперсію TTC (0,069 проти 0,10) та більш високу для PET (2,05 проти 0,11), що вказує на різну чутливість методів. За якісними критеріями SSAM забезпечує більш оптимістичну оцінку безпеки (TTC=0,10 с проти 0,14 с; PET=0,19 с проти 2,44 с). Порівняння з моделлю прогнозу дорожньо-транспортних пригод показало, що DataFromSky точніше відтворює взаємодію транспортних потоків на кільцевій розв’язці (4 конфлікти при PET=0), тоді як SSAM моделює більшу кількість конфліктів (18 при PET=0). Разом з тим, використання зв’язки VISSIM/SSAM дозволяє зменшити витрати на автоматизацію оцінки безпеки на 52% у порівнянні з DataFromSky.