Пять уроков по безопасности дорожного движения

Безопасность дорожного движения в значительной степени зависит от нашей личной ответственности и навыков вождения, содержания наших транспортных средств в хорошем состоянии, ограничений на вождение и от хорошего управления нашими дорожными системами. Однако ситуация меняется, и в следующие 10 лет технологии Интернета вещей значительно повысят общественную безопасность в наших дорожных сетях.

Транспортная отрасль уже является крупнейшим инвестором в промышленный Интернет вещей (IIoT), потратив около $78 млрд (65,62 миллиарда евро) по всему миру в период с 2016 по 2018 год. Безопасность – ключевая часть транспортного Интернета вещей, жизненно важная для общего успеха.

Ник Койза, глава отдела безопасности в компании Plextek, приводит пять основных областей транспортной безопасности, которые можно повысить с помощью технологий Интернета вещей.

1. Данные в реальном времени и AI.

Кажется, что знать, когда следует избегать перегруженных зон или зон повышенного риска, просто, но это – первый шаг к снижению риска. Благодаря аналитике, мы можем принимать более обоснованные решения как на центральном, так и на индивидуальном уровнях.

Данные могут поступать из самых разных источников. Подключённые данные о парковках могут способствовать лучшему движению транспортных средств в городской среде. Интеллектуальное уличное освещение использует данные в реальном времени, чтобы оценить, когда достаточно темно, чтобы включить свет. Эти фонари можно использовать в будущем в качестве «хаба» для сбора других данных, таких как загрязнение, погода и транспортный поток.

2. Интеллектуальные транспортные маршруты.

Люди часто используют привычные маршруты или «проторенный путь» вместо поиска более эффективных маршрутов. Когда маршруты внезапно закрываются, они вынуждены менять свой обычный пригородный маршрут. Это серьёзное изменение поведения. Привычный – не всегда значит лучший, и разумный транспорт может найти оптимальный маршрут, а не тот, к которому привыкли люди. Инновации в области транспорта могут включать в себя технологии, позволяющие людям делать лучший и безопасный выбор транспорта, включая управление общественным транспортом.

3. Информация о поведении водителя.

Человеческую ошибку трудно предотвратить. Как побуждать водителей быть более осторожными? Сбор точных данных с высоким разрешением от бортовых устройств и приложений о поведении водителя позволяет страховым компаниям предлагать премии на основе реального, а не предполагаемого риска. Это, в свою очередь, может побудить водителей быть более осторожными на дорогах. Для коммерческих компаний продукты для управления активами транспортных средств (VAM) обеспечивают уверенность в том, что транспортные средства хорошо управляются, работают эффективно и находятся там, где должны находиться. Производители оригинального автомобильного оборудования (OEM) всё чаще инвестируют в данные о подключённых транспортных средствах, включая поведение водителей, через платформы, которые поддерживают повестку дня в области безопасности дорожного движения.

4. Умная логистика.

Умная логистика делает цепочки поставок более эффективными и безопасными. Использование интеллектуального программного обеспечения для выявления слабых мест в цепочке поставок может снизить опасность при транспортировке. Интеллектуальные цифровые платформы отслеживают холодильные цепочки, начиная от производителя и через всю последовательность сред с контролируемой температурой. Такой уровень автоматизации и интеллекта теоретически избавляет от проблем, связанных с температурой, и даже взрывов при транспортировке, и позволяет доставить продукт без потери качества.

5. Автономные автомобили и умные дороги.

Нам нужно очень осторожно подходить к внедрению автономных транспортных средств на наших дорогах, чтобы все участники дорожного движения в конце концов оказались в большей безопасности, чем раньше. Ключевым моментом является соблюдение строжайших стандартов безопасности на борту и их сочетание с умным дорожным оборудованием. Практическое распознавание объектов и транспортных средств в интеллектуальных и автономных транспортных системах остается опять же проблемой, связанной с данными.

К снижению рисков приведёт тестирование с использованием реальных сценариев в контролируемой среде. Качество решений, принимаемых бортовыми системами транспортных средств, необходимо подтверждать внешними источниками информации о дорогах. Чем больше уникальных данных будет собрано и идентифицировано, тем более точными могут быть модели принятия решений.

Транспортная отрасль сильно пострадала от Covid-19, но есть надежда, что она восстановится после снятия ограничений. Инновационные технологии делают большие успехи в развитии всех видов транспорта, которые помогут улучшить впечатления от путешествий и сделать использование транспортной сети более безопасным.

Подписывайтесь на журнал «Вестник ГЛОНАСС» и навигационный канал на TamTam