Читать статью 'Многоагентные системы для кооперативных ИТС' в журнале Тренды и управление на сайте nbpublish.com
Рус Eng За 365 дней одобрено статей: 1613,   статей на доработке: 234 отклонено статей: 279 
Библиотека
ваш профиль

Вернуться к содержанию

Тренды и управление
Правильная ссылка на статью:

Многоагентные системы для кооперативных ИТС

Душкин Роман Викторович

Директор по науке и технологиям, Агентство Искусственного Интеллекта

127473, Россия, Москва, г. Москва, пер. 1-Й волконский, 15

Dushkin Roman

Director of Science and Technology, Artificial Intelligence Agency

127473, Russia, Moskva, g. Moscow, per. 1-I volkonskii, 15

roman.dushkin@gmail.com
Другие публикации этого автора
 

 

DOI:

10.7256/2454-0730.2021.1.34169

Дата направления статьи в редакцию:

23-10-2020


Дата публикации:

11-06-2021


Аннотация: В настоящей статье представлено видение автора на проблему создания интеллектуальных транспортных систем в условиях использования высокоавтоматизированных транспортных средств, свободно перемещающихся по улично-дорожным сетям городов. Рассмотрены вопросы организации из таких транспортных средств многоагентной системы для решения задач более высокого уровня, нежели доступных для решения каждым отдельным агентом (в случае настоящей работы — транспортным средством). Также рассмотрены различные типы взаимодействия транспортных средств друг с другом и агентами иной природы, а кроме того приведено несколько примеров новых задач, в которых организация такого взаимодействия будет иметь решающее значение.   Научная новизна представленной работы основана на применении отдельных методов и технологий теории многоагентных систем из области искусственного интеллекта к созданию интеллектуальных транспортных систем и организации безостановочного движения высокоавтоматизированных транспортных средств. Показано, что при помощи теории многоагентных систем можно решать более сложные задачи, чем доступно каждому отдельному агенту по отдельности и даже простой сумме невзаимодействующих агентов. Из этого следует возможности получения эмерджентных эффектов так называемого роевого интеллекта множества взаимодействующих агентов. Статья будет интересна всем, кто занят в транспортной отрасли и с интересом смотрит в будущее.


Ключевые слова: интеллектуальная транспортная система, кооперативная ИТС, многоагентная система, автономный агент, высокоавтоматизированное транспортное средство, автономность, взаимодействие, V2X, искусственный интеллект, безостановочное движение

Abstract: This article presents an original perspective upon the problem of creating intelligent transport systems in the conditions of using highly automated vehicles that freely move on the urban street-road networks. The author explores the issues of organizing a multi-agent system from such vehicles for solving the higher level tasks rather than by an individual agent (in this case – by a vehicle). Attention is also given to different types of interaction between the vehicles or vehicles and other agents. The examples of new tasks, in which the arrangement of such interaction would play a crucial role, are described. The scientific novelty is based on the application of particular methods and technologies of the multi-agent systems theory from the field of artificial intelligence to the creation of intelligent transport systems and organizing free-flow movement of highly automated vehicles. It is demonstrated the multi-agent systems are able to solve more complex tasks than separate agents or a group of non-interacting agents. This allows obtaining the emergent effects of the so-called swarm intelligence of the multiple interacting agents. This article may be valuable to everyone interested in the future of the transport sector.



Keywords:

autonomy, highly automated vehicle, autonomous agent, multi-agent system, cooperative ITS, intelligent transportation system, interaction, V2X, artificial intelligence, non-stop traffic

Развитие интеллектуальных транспортных систем (ИТС) закономерно приводит к появлению новых и инновационных методов организации и управления дорожным движением и дорожной деятельностью. Этому же способствует и появление высокоавтоматизированных транспортных средств (ВАТС), в том числе и обладающих полной автономностью подключённых беспилотных автомобилей [Жанказиев и др., 2016]. Вместе с тем выход ВАТС на автомобильные дороги общего пользования, причём как городские, так и региональные и межмуниципальные дороги, является серьёзным технологическим вызовом существующим практикам и инструментам управления дорожным движением [Приходько & Жанказиев, 2016].

Если говорить об устройстве и принципе функционирования ВАТС, то на самом верхнем уровне абстракции технология осуществления автономного управления транспортным средством основана на точном позиционировании автомобиля на детальной карте местности с нанесением на неё всех текущих статичных и динамичных препятствий, которые окружают автомобиль во время его движения. Для этого с высокой частотой автомобиль сканирует окружающее пространство при помощи своих сенсорных систем, выявляет препятствия, распознаёт и классифицирует их и наносит на карту. После этого осуществляется текущее тактическое целеполагание, планирование собственных действий и их осуществление [Galar et al., 2020].

Тем не менее, несмотря на целенаправленное развитие инструментария для беспилотного управления транспортными средствами, сегодня всё ещё остаётся ряд серьёзных проблем, среди которых необходимо отметить следующие:

1. Недетерминированное поведение самого ВАТС . Несмотря на то, что обычно технические средства, лежащие в основе ВАТС, делаются высоконадёжными, отдельные блоки и агрегаты могут иногда выполнять свои функции некорректно. Это приводит к некоторой степени недетерминированности поведения ВАТС, когда система управления им выдаёт управляющий сигнал на определённое действие, а ВАТС реагирует некорректно и выполняет другое действие (или не выполняет никакого). Существуют методы минимизации такой недетерминированности поведения, однако в целом задача остаётся нерешённой.

2. Недетерминированная и частично наблюдаемая среда . Информация, получаемая ВАТС из внешней среды, по своей природе с необходимостью является недетерминированной и неполной. Первое означает, что в одном и том же состоянии среды на обработку в систему управления ВАТС может прийти разная информация. Второе — то, что некоторые аспекты среды принципиально недоступны сенсорным системам ВАТС для наблюдения. Это серьёзная проблема, ставящая перед разработчиками ВАТС сложные задачи, для некоторых из которых до сих пор нет полноценного решения.

3. Непрогнозируемое поведение других агентов . Все другие агенты, которые действуют в той же среде, что и ВАТС (другие транспортные средства, велосипедисты, пешеходы и даже животные), обладает трудно прогнозируемым поведением. ВАТС, наблюдающее за окружающей обстановкой, может только предположить целый набор возможных вариантов траекторий других агентов с приписыванием каждому варианту некоторой вероятности, что в совокупности по ансамблю агентов ведёт к комбинаторному взрыву возможных интегральных вариантов развития событий в среде.

4. Отсутствие целостного описания воспринимаемого окружения . Разные сенсорные системы ВАТС поставляют в его систему управления данные различных сенсорных модальностей (видео, радар, лидар и т. д.), однако на основании этих данных не формируется целостного описания окружающего пространства, а как будто бы в одном «ящике» собрано несколько подсистем управления, работающих независимо друг от друга, и каждая из которых отвечает за какой-то определённый аспект функционирования ВАТС.

5. Разнообразные атаки на автомобиль . Наконец, нельзя не отметить возможность осуществления разнообразных атак на информационные и интеллектуальные системы автомобиля от традиционных кибератак на аппаратное и программное обеспечения до новых типов атак, направленных на интеллектуальную систему управления, работающую на методах искусственного интеллекта. Можно отметить так называемые атаки оптическими иллюзиями, когда система компьютерного зрения ВАТС подвергаются воздействию изображений, которые могут поменять поведение автомобиля на противоположное тому, которое требуется в текущей ситуации.

Само собой разумеется, что все перечисленные проблемы не представляют собой фундаментальных непреодолимых препятствий, поэтому в конечном итоге они будут разрешены. В частности, в работах [Душкин & Андронов, 2020] и [Душкин & Ильинский, 2019] предложены схемы решения проблем отсутствия целостного восприятия и атак на ВАТС соответственно. Целью настоящей работы является описать направление исследований для решения трёх первых из перечисленных проблем. И для этого пригодится теория многоагентных систем [Тарасов, 2002] из области искусственного интеллекта.

Основное положение теории многоагентных систем (МАС) заключается в том, что в некоторой среде взаимодействует множество автономных, независимых друг от друга агентов, которые могут быть различной природы и функционировать на основании различных принципов. Важный элемент МАС — именно взаимодействие агентов друг с другом. Само собой разумеется, что каждый агент, в свою очередь, тоже представляет собой систему, которая в то же самое время взаимодействует и со средой, в которой агент функционирует. И таким образом, в рамках МАС получается два вида взаимодействия — между агентами и средой, и среди агентов друг с другом. Так что МАС — это система более высокого уровня системной иерархии, которая может решать задачи, принципиально недоступные как одному агенту, так и простому их невзаимодействующему набору.

Теорема о необходимом разнообразии [Эшби, 1959] из области кибернетики говорит о том, что для успешного управления разнообразие системы управления должно быть не меньше, чем разнообразие объекта управления. Это может быть достигнуто принципиально двумя путями — при помощи повышения разнообразия системы управления или при помощи снижения разнообразия объекта управления.

Снижение разнообразия объекта управления достигается введением различных норм и правил поведения. Фактически, правила дорожного движения — это и есть мера по снижению разнообразия в условиях, когда воздействовать на среду и участников дорожного движения иными мерами не представляется возможным. Наличие оговорённых правил поведения на автомобильных дорогах обуславливает то, что от участников дорожного движения будут ожидаться определённые действия в заданных ситуациях. Использование нормативно-технического регулирования (различные ГОСТ на обустройство автомобильных дорог и придорожной инфраструктуры) позволяет снизить разнообразие окружающего ВАТС пространства.

Тем не менее, все перечисленные меры, являющиеся в целом достаточными для водителей-людей, недостаточны для полноценной организации беспилотного и безостановочного движения, в том числе и потому, что на автомобильных дорогах остаются транспортные средства, управляемые людьми — и это самый серьёзный источник недетерминированности и неопределённости ситуации в среде для ВАТС. Повышение уровня автоматизации транспортного средства чуть-чуть снижает уровень недетерминированности поведения агентов на дороге, но не исключает его полностью. К тому же, среда остаётся частично наблюдаемой, какой бы набор сенсоров не использовался в составе ВАТС.

Теория МАС даёт важную концепцию, которую можно использовать для развития ВАТС. Если рассмотреть всё множество ВАТС на дороге, то оно представляет собой именно МАС. Вместе с тем сами по себе ВАТС — это отдельные, автономные единицы, и множество таких транспортных средств представляет собой лишь простую совокупность агентов. В такой простой совокупности не возникает эмерджентных эффектов, которые возникают в МАС тогда, когда агенты взаимодействуют между собой. Другими словами, если МАС состоит из взаимодействующих друг с другом агентов, то такая МАС обладает намного большим разнообразием, чем простая совокупность невзаимодействующих агентов.

Вместе с тем разработка ВАТС предполагает возможность организации взаимодействия между подключённым автомобилем и другими агентами на автомобильной дороге и дорожной инфраструктуре. Все типы таких взаимодействий объединяют под названием «V2X-взаимодействие», от английского выражения «vehicle to everything» — «автомобиль со всем, что вокруг» [Kiela et al., 2020]. В современной практике выделяют следующие типы V2X-взаимодействия:

1. V2V — взаимодействие автомобилей друг с другом (V = vehicle, англ. «автомобиль»). Обычно такое взаимодействие осуществляется напрямую, но в некоторых случаях взаимодействие может происходить через пиринговую сеть VANET [Kugali & Kadadevar, 2020], либо через центральную систему управления по схеме V2C+C2V.

2. V2C и C2V — взаимодействие подключённого автомобиля с центральной системой управления (C = center, англ. «центр»). Если есть связь с общей сетью передачи данных, то взаимодействие с центральной системой управления позволяет как получать и передавать значимую информацию для конкретного транспортного средства, так и осуществлять все остальные типы взаимодействия через центр. В этом случае центральная система управления выступает V2X-платформой, транспортной средой, в которой и благодаря которой осуществляется взаимодействие, а также происходят все низкоуровневые технологические операции, типа контроля доступа, журналирования, информационного аудита и т. д.

3. V2I и I2V — взаимодействие транспортного средства с элементами инфраструктуры, обычно периферийным оборудованием ИТС (I = infrastructure, англ. «инфраструктура»). Один из важнейших типов прямого взаимодействия, когда подключённый автомобиль получает важную информацию непосредственно от технических средств организации дорожного движения (ТСОДД). В этом типе взаимодействия может быть огромное количество сценариев того, как движение оптимизируется из-за самого факта наличия такого взаимодействия. Ну и автомобили также могут передавать элементам ТСОДД разнообразную информацию, в том числе и для передачи далее в рамках организации VANET. То есть элементы ТСОДД также могут выступать узлами VANET.

4. V2P и P2V — это варианты взаимодействия автомобиля с устройствами пешеходов и пассажиров (P = pedestrian или passenger, англ. «пешеход» или «пассажир» соответственно). В основном это взаимодействие носит характер информационного оповещения людей, использующих транспорт, однако могут быть сценарии, когда, например, устройство пешехода оповещает приближающееся ВАТС о наличии человека на проезжей части. Другим примером такого класса взаимодействий может быть целеуказание для ВАТС с пассажирского гаджета.

5. V2D и D2V — наконец, это вариант двухстороннего взаимодействия с произвольными устройствами, не входящими в предыдущие классы (D = device, англ. «устройство»). Например, это могут быть периферийные устройства иных систем, располагающихся в непосредственной близости от автомобильной дороги. Обычно этот тип взаимодействия предназначен для организации стабильных VANET.

6. V2G — по объективной необходимости ВАТС является электромобилем, и этот тип взаимодействия предполагает непосредственное взаимодействие ВАТС с электроснабжающей сетью (G = grid, англ. «сеть», обычно имеется в виду сеть электроснабжения). Это довольно экзотический тип взаимодействий, который на практике не используется для организации многоагентной системы.

7. V2N — это также экзотический тип взаимодействия, при котором ВАТС взаимодействует непосредственно с сетью передачи данных как актором (N = network, англ. «сеть», и здесь имеется в виду именно сеть передачи данных). Под этим типом взаимодействия имеются в виду технологические низкоуровневые транзакции, которые обеспечивают сам факт подключения ВАТС к сети. Этот тип V2X-взаимодействия также не используется для организации МАС.

Все эти типы взаимодействия между агентами, функционирующими в рамках дорожного движения и дорожной деятельности, могут использоваться для создания эмерджентных эффектов в рамках многоагентной ИТС. В этом случае такая многоагентная ИТС может быть названа «кооперативной», поскольку взаимодействие агентов направлено на достижение общих целей ИТС. В качестве примера такой цели, которая может входить в противоречие с частными целями каждого конкретного ВАТС и других агентов, можно привести задачу достижения системного равновесия на улично-дорожной сети населённого пункта [Lien et al., 2019].

Важно отметить, что новые технологии открывают новые возможности по организации и управления дорожным движением с использованием ВАТС. Автоматизация старого порядка приводит только к тому, что остаётся старый порядок, только автоматизированный. Однако при использовании средств автоматизации всегда необходимо искать возможности по решению новых задач [Глушков, 1972].

В качестве примеров такой автоматизации новых задач можно привести следующие варианты применения V2X-взаимодействия:

1. Организация VANET . Сеть VANET — это пиринговая (одноранговая) автономная сеть передачи данных, которая может динамически создаваться на основе подключающихся друг к другу устройств, физически разнесённых в пространстве. Предназначением такой сети может быть как информационный обмен между подключёнными устройствами, так и организация передачи данных от устройства, у которого нет прямого доступа к общей сети связи. Таким образом, если у конкретного ВАТС нет связи с общей сетью и, соответственно, недоступно V2C-взаимодействие, то такое ВАТс может передать своё сообщение в центр через VANET-сеть из ближайших автомобилей и других устройств таким образом, чтобы сообщение попало в центральную систему управления через транспортное средство, которое в текущий момент имеет связь с общей сетью.

2. Общий старт со светофора . Одним из аспектов движения транспортного потока через светофорный объект является то, что при включении разрешающего сигнала светофора каждый автомобиль стартует с небольшой задержкой после того, как стартовал автомобиль перед ним. Это приводит к тому, что транспортный поток движется как растягивающаяся пружина. Однако если бы все автомобили стартовали одновременно при включении разрешающего сигнала, то транспортный поток двигался бы как единое целое, что серьёзным образом увеличило бы пропускную способность светофорного объекта. В случае водителей-людей это, тем не менее, снизило бы общий уровень безопасности дорожного движения, так как в идеале при наборе скорости дистанция между транспортными средствами не увеличивалась бы. Тем не менее при функционировании ВАТС вопрос реакции на возникающие проблемы не стоит так остро, как в случае водителя-человека, поэтому для ВАТС возможно организовать общий старт со светофора. В этом случае светофорный контроллер рассылает синхронизирующие сигналы (I2V-взаимодействие), а стоящие в очереди ВАТС осуществляют переговоры друг с другом (V2V-взаимодействие), определяя точное время старта каждого автомобиля так, чтобы учесть его физические особенности, обеспечить безопасность движения и повысить пропускную способность светофорного объекта.

3. Обгон на трассе . На межмуниципальных, региональных и федеральных автомобильных дорогах с интенсивным движением пассажирский ВАТС может ехать за медленно перемещающимся грузовым транспортным средством. Для качественного оказания услуг пассажиру ВАТС может принять решение осуществить обгон по встречной полосе, однако грузовой автомобиль впереди мешает системам компьютерного зрения и лидарам ВАТС получить текущее описание сцены для принятия решения и осуществления безопасного манёвра. В этом случае легковое ВАТС подаёт сигнал впереди едущему грузовику о намерении обгона, а грузовик сообщает ему текущее описание наблюдаемой дорожной обстановки в динамике. Это позволяет обгоняющему автомобилю корректно принять решение и совершить безопасный манёвр, тем самым обеспечив безопасное и качественное оказание транспортной услуги своему пассажиру.

Одной из главных задач многоагентной ИТС является организация так называемого безостановочного движения, когда транспортное средство ни разу не останавливается на маршруте своего следования от точки старта к месту назначения. Это вполне можно осуществить, если все 100 % автомобилей на дорогах общего пользования будут именно ВАТС (впрочем, это не относится к наземному транспорту, который должен останавливаться на остановочных пунктах). Безостановочное движение позволит существенным образом улучшить все показатели дорожного движения, как прямые (например, уровень транспортного обслуживания), так и косвенные (например, экологические показатели).

Необходимо отметить, что любой тип транзакции в рамках V2X-взаимодействия должен использоваться в рамках некоторого сценария. Осуществлять взаимодействие между агентами МАС только ради самого взаимодействия решительно нет никакого смысла. Поэтому одной из главных задач архитектора или инженера, который проектирует многоагентную ИТС, является разработка сценариев V2X-взаимодействия для решения текущих и новых задач в рамках организации и управления дорожным движением и дорожно деятельностью. Только подобный сценарный подход позволит проявить те самые эмерджентные эффекты от использования множества взаимодействующих агентов в рамках автомобильной ИТС.

Тема настоящей работы является, в целом, открытой — в ней большое число белых пятен, которые ещё ждут своих внимательных исследователей. Однако будущее стремительно наступает, и поэтому научно-исследовательские и прикладные работы в этом направлении необходимо интенсифицировать. Более того, необходимо готовить специалистов-транспортников, транспортных инженеров, проектировщиков и аналитиков, которые будут понимать будущие проблемы беспилотного транспорта и V2X-взаимодействия в рамках многоагентной ИТС. В связи с этим автор приглашает заинтересованных специалистов к работе над методическим пособием по проектированию и разработке V2X-взаимодействия и многоагентных транспортных систем.

Библиография
1.
Galar D., Kumar U., Seneviratne D. (2020) Development of Autonomous Vehicles // In book: Robots, Drones, UAVs and UGVs for Operation and Maintenance. — May 2020. — DOI: 10.1201/9780429452260-2.
2.
Kiela K., Jurgo M., Navickas R. (2020) Structure of V2X-IoT framework for ITS applications / 2020 43rd International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP). — Romualdas Navickas's Lab, July 2020. — DOI: 10.1109/TSP49548.2020.9163539.
3.
Kugali S., Kadadevar S, (2020) Vehicular ADHOC Network (VANET): A Brief Knowledge // International Journal of Engineering and Technical Research, № 9(6), June 2020. — DOI: 10.17577/IJERTV9IS060784.
4.
Lien J. W., Mazalov V., Zheng J. (2019) Pricing equilibrium of transportation systems with behavioral commuters // Journal of Dynamics & Games, January 2019. — DOI: 10.3934/jdg.2020026.
5.
Глушков В. М. (1972) Введение в АСУ. — Киев: Техника, 1972. — 312 с.
6.
Жанказиев С. В., Воробьёв А. И., Морозов Д. Ю. (2016) Тенденции развития автономных интеллектуальных транспортных систем в России // Транспорт РФ. 2016. №5 (66). С. 26-28.
7.
Душкин Р. В., Андронов М. Г. (2020) Мультисенсорная интеграция для повышения качества распознавания образов при обеспечении транспортной безопасности // Мир дорог, № 127, март 2020. — С. 55-57.
8.
Душкин Р. В., Ильинский И. И. (2019) Использование V2V-и I2V-взаимодействий для преодоления проблемы «оптических иллюзий» // Мир Дорог, № 121 (2019). — СПб: «ИД Мир». — С. 81-83.
9.
Приходько В. М., Жанказиев С. В. (2016) Ну пути к автономным транспортным средствам // Научные школы МАДИ. — М.: ПЕРО, 2016.
10.
Тарасов В. Б. (2002) От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: Философия, психология, информатика. — М.: Едиториал УРСС, 2002. — 352 с. (Науки об искусственном).
11.
Эшби У. Р. (1959) Введение в кибернетику. — М.: Изд. иностр. лит., 1959. — 432 с
References
1.
Galar D., Kumar U., Seneviratne D. (2020) Development of Autonomous Vehicles // In book: Robots, Drones, UAVs and UGVs for Operation and Maintenance. — May 2020. — DOI: 10.1201/9780429452260-2.
2.
Kiela K., Jurgo M., Navickas R. (2020) Structure of V2X-IoT framework for ITS applications / 2020 43rd International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP). — Romualdas Navickas's Lab, July 2020. — DOI: 10.1109/TSP49548.2020.9163539.
3.
Kugali S., Kadadevar S, (2020) Vehicular ADHOC Network (VANET): A Brief Knowledge // International Journal of Engineering and Technical Research, № 9(6), June 2020. — DOI: 10.17577/IJERTV9IS060784.
4.
Lien J. W., Mazalov V., Zheng J. (2019) Pricing equilibrium of transportation systems with behavioral commuters // Journal of Dynamics & Games, January 2019. — DOI: 10.3934/jdg.2020026.
5.
Glushkov V. M. (1972) Vvedenie v ASU. — Kiev: Tekhnika, 1972. — 312 s.
6.
Zhankaziev S. V., Vorob'ev A. I., Morozov D. Yu. (2016) Tendentsii razvitiya avtonomnykh intellektual'nykh transportnykh sistem v Rossii // Transport RF. 2016. №5 (66). S. 26-28.
7.
Dushkin R. V., Andronov M. G. (2020) Mul'tisensornaya integratsiya dlya povysheniya kachestva raspoznavaniya obrazov pri obespechenii transportnoi bezopasnosti // Mir dorog, № 127, mart 2020. — S. 55-57.
8.
Dushkin R. V., Il'inskii I. I. (2019) Ispol'zovanie V2V-i I2V-vzaimodeistvii dlya preodoleniya problemy «opticheskikh illyuzii» // Mir Dorog, № 121 (2019). — SPb: «ID Mir». — S. 81-83.
9.
Prikhod'ko V. M., Zhankaziev S. V. (2016) Nu puti k avtonomnym transportnym sredstvam // Nauchnye shkoly MADI. — M.: PERO, 2016.
10.
Tarasov V. B. (2002) Ot mnogoagentnykh sistem k intellektual'nym organizatsiyam: Filosofiya, psikhologiya, informatika. — M.: Editorial URSS, 2002. — 352 s. (Nauki ob iskusstvennom).
11.
Eshbi U. R. (1959) Vvedenie v kibernetiku. — M.: Izd. inostr. lit., 1959. — 432 s

Результаты процедуры рецензирования статьи

В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается.
Со списком рецензентов издательства можно ознакомиться здесь.

Рецензируемая статья посвящена анализу проблем дорожного движения. Авторы рассматривают проблемы минимизации ошибок функционирования отдельных блоков, вероятностного прогнозирования поведения объектов, формирования целостного описания среды по данным различных датчиков. Подробно рассматриваются виды взаимодействий на дороге между участниками движения (автомобили, центральная система управления, элементы инфраструктуры, устройствами пешеходов, произвольными устройствами, электроснабжающей сетью и др.). Авторы подчеркивают необходимость внедрения новых методик организации движения, а не автоматизации технологий старого порядка.
Предметом исследования являются процессы управления движением беспилотного транспорта. Работа носит аналитический характер и построена на анализе разработок других авторов, анализе организационных основ движения и методик обработки сигналов с различных физических датчиков.
Актуальность исследования не вызывает сомнения. Авторы предлагают несколько вариантов взаимодействия автомобиля с элементами дорожной инфраструктуры: организация сети с использованием устройств, физически разнесенных в пространстве в т.ч. без прямого доступа к общей сети; увеличение пропускной способности на светофорах путем минимизация временной задержки старта находящихся друг за другом автомобилей; повышение безопасности маневров на трассе при необходимости обгона впереди идущего транспортного средства по встречной полосе. Предлагаемые Авторами решения позволят улучшить показатели дорожного движения, однако в статье отмечается необходимость продолжения работ и подготовки специалистов в данном направлении.
В рецензируемой статье отсутствует экспериментальная часть, представленные материалы носят аналитический характер.
Стиль изложения материала научный. Структура соответствует обзорной статье.
Библиография достаточна, содержит отечественные и зарубежные источники, в т.ч. статьи в рецензируемых изданиях. 50% публикаций за последние 2 года.
Статья представляет интерес для специалистов в области робототехники, распознавания образов, проектирования беспилотных устройств.
Замечания.
В названии статьи необходимо убрать аббревиатуру.
В статье не выделены основные разделы. Желательно в представленных материалах выделить основные разделы научной работы (введение, теоретические положения, материалы и методы, анализ результатов) с учетом специфики работы (отсутствует экспериментальная часть, аналитическое исследование). В обзоре необходимо указать результаты, достигнутые другими авторами (первые 2 ссылки), желательно расширить обзор.
В представленном виде статья содержит только текстовую часть, не содержит рисунков, таблиц, формул. Для повышения наглядности желательно добавить 1-2 схемы, рисунка или таблицы. Например, схему взаимодействия участников движения или иллюстрацию примеров из раздела автоматизация задач. Необходимо добавить количественные оценки, например, насколько (в относительных величинах) увеличится пропускная способность при одновременном старте на светофоре.
В заключительной части Авторы говорят о существующих проблемах, направлениях дальнейших исследований, существовании открытых задач. Однако желательно сформулировать конкретные выводы по проведенному анализу или сформулировать рекомендации для дальнейших исследований.
Библиографию необходимо оформить в соответствии с требованиями.
Статья рекомендуется к публикации в журнале «Транспортный вестник».