Интеллектуальные транспортные системы в мегаполисах: комплексный анализ состояния, вызовов и перспектив развития для оптимизации и безопасности дорожного движения (на примере Российской Федерации)

Современные мегаполисы, являясь центрами экономической и социальной активности, сталкиваются с беспрецедентными вызовами в сфере транспортного обеспечения. Ежегодный прирост автомобильного парка, ограниченность улично-дорожной сети и стремительное развитие городов приводят к хроническим заторам, ухудшению экологической обстановки, росту аварийности и, как следствие, значительным экономическим потерям. В этих условиях традиционные подходы к управлению дорожным движением оказываются недостаточными, ведь простое строительство новых дорог, как показывает практика, не решает проблему: новые участки быстро заполняются автомобилями, создавая новые заторы.

Интеллектуальные транспортные системы (ИТС) представляют собой не просто технологическое решение, но и комплексную философию управления городской мобильностью, способную преобразить транспортную инфраструктуру, повысить ее эффективность, безопасность и устойчивость. Настоящая дипломная работа ставит своей целью проведение всестороннего анализа современных систем управления дорожным движением в мегаполисах, охватывающего анализ текущего состояния, используемых технологий, оценку их эффективности, выявление ключевых вызовов и определение перспектив внедрения для повышения безопасности и оптимизации транспортных потоков.

В рамках исследования будут рассмотрены ключевые проблемы дорожного движения в мегаполисах, концептуальные основы и архитектура ИТС, инновационные технологии, лежащие в их основе, а также методы моделирования транспортных потоков. Отдельное внимание будет уделено анализу международного и российского опыта внедрения ИТС, оценке их экономической эффективности, а также изучению вызовов, нормативно-правового регулирования и вопросов кибербезопасности, с которыми сталкиваются российские мегаполисы. Структура работы призвана обеспечить глубокий теоретический анализ, систематизацию данных, оценку практического применения и формулирование обоснованных выводов и рекомендаций, соответствующих высоким академическим требованиям.

Теоретические основы и проблемы дорожного движения в современных мегаполисах

Основные проблемы дорожного движения в мегаполисах

В начале XXI века урбанизация достигла своего пика, и города мира продолжают стремительно расти, концентрируя в себе значительную часть населения и экономической активности. Однако этот рост, как оборотная сторона медали, неизбежно сопровождается усиливающимся давлением на транспортную инфраструктуру. На 1 июля 2024 года в одном только Санкт-Петербурге было зарегистрировано 1,82 миллиона автомобилей, что на 100 тысяч больше, чем четырьмя годами ранее. По всей России к середине 2023 года число легковых автомобилей превысило 45,7 миллиона единиц, демонстрируя ежегодный прирост в 0,7%. Даже парк автобусов за последние пять лет увеличился на 10%, достигнув 486 тысяч единиц. В среднем по стране на 1000 жителей приходится 322 автомобиля, при этом в Санкт-Петербурге этот показатель составляет 321, а в Москве — 301. При этом продажи новых легковых автомобилей в Санкт-Петербурге за первые девять месяцев 2024 года выросли на 47% по сравнению с прошлым годом, хотя и остаются ниже докризисного уровня 2021 года на 25%.

Такой колоссальный рост автомобильного парка при ограниченной пропускной способности улично-дорожной сети порождает целый каскад проблем, среди которых наиболее острые:

• Постоянные автомобильные пробки и снижение транспортной мобильности. Мегаполисы задыхаются в заторах. В Москве экономический ущерб от пробок оценивается в колоссальные 39 миллиардов рублей в год. В 2021 году уровень загруженности дорог в столице достиг 61%, что означает увеличение времени в пути более чем на 60% по сравнению с движением в условиях свободного трафика. Это на 7% больше, чем в 2019 году. Простое строительство новых дорог, как показывает практика, не решает проблему: новые участки быстро заполняются автомобилями, создавая новые заторы.
• Ухудшение экологической ситуации. Транспорт является одним из основных источников загрязнения воздуха. В большинстве стран на его долю приходится от 50% до 60% общего объема выбросов, а в крупных мегаполисах эта цифра достигает 80-90% и более. В Москве транспорт обеспечивает 84% всех выбросов загрязняющих веществ в атмосферу, в Санкт-Петербурге — 85%. Наиболее токсичные вещества, попадающие в атмосферу, включают оксид углерода (CO), оксиды азота (NO_x) и несгоревшие углеводороды (CH). Кроме того, около 40 миллионов россиян испытывают шумовые неудобства, причем половина из них подвергается воздействию шума свыше 65 дБ. Износ шин и тормозных колодок также приводит к образованию микропластика, загрязняющего почву и водоемы.
• Повышение аварийности, травматизм и смертность на дорогах. Несмотря на долгосрочную тенденцию к снижению смертности, абсолютные цифры остаются тревожными. За первое полугодие 2024 года в России зарегистрировано более 56,3 тысячи ДТП с пострадавшими, при этом число погибших увеличилось на 0,4%, составив 5,9 тысячи человек. Москва является лидером среди российских регионов по числу погибших в ДТП – 146 человек за первые шесть месяцев 2024 года. За весь 2023 год в России произошло 132 466 ДТП, в которых погибло 14,5 тысячи человек.
• Проблемы с парковками. Нехватка парковочных мест остается одной из наиболее острых проблем. В Москве 48% опрошенных москвичей жалуются на большое количество машин во дворах, а 43% — на нехватку парковочных мест и гаражей. Эта проблема входит в тройку самых острых для большинства российских мегаполисов.

Все эти факторы в совокупности создают сложную и многогранную картину вызовов, требующих не просто точечных решений, а системного, интеллектуального подхода к управлению дорожным движением, ведь без этого мегаполисы рискуют столкнуться с транспортным коллапсом.

Концепция, компоненты и архитектура интеллектуальных транспортных систем (ИТС)

В ответ на нарастающие проблемы городской мобильности возникла концепция интеллектуальных транспортных систем (ИТС), которая представляет собой не просто сумму технологий, а комплекс программных и аппаратно-технических решений, разработанных для радикальной оптимизации транспортной сети, повышения её надёжности, эффективности, безопасности и комфортности как для водителей, так и для пассажиров. По своей сути, ИТС представляют собой мост между физической инфраструктурой и цифровым миром, используя информационные, коммуникационные и управленческие технологии, интегрированные как в транспортные средства, так и в дорожную инфраструктуру.

Несмотря на своё название, ИТС всё ещё находятся на промежуточном этапе между информационными и по-настоящему интеллектуальными системами, особенно в части реализации сложных задач управления транспортом. Их «интеллект» проявляется в способности более эффективно эксплуатировать существующую транспортную сеть, но они пока отстают от информационных систем в развитии программных, лингвистических и логико-математических средств. Важной особенностью ИТС является их пространственная распределённость, что диктует необходимость учёта и использования пространственно-временной информации, усложняя процессы анализа и управления.

Основные элементы ИТС формируют сложную, но единую экосистему:

• Детекторы транспортного потока: Сюда относятся индуктивные петли, видеодетекторы, радарные датчики, которые собирают данные об интенсивности, скорости, плотности потока.
• Информационные табло: Динамические дорожные знаки и экраны, предоставляющие водителям актуальную информацию о дорожной обстановке, заторах, ограничениях скорости, погодных условиях и альтернативных маршрутах.
• Дорожные видеокамеры: Используются для визуального мониторинга ситуации на дорогах, выявления инцидентов, анализа поведения участников движения.
• Средства автоматической фиксации нарушений: Камеры, регистрирующие превышение скорости, проезд на красный свет, нарушения правил парковки и другие правонарушения, что способствует повышению дисциплины водителей.
• Электронные средства оплаты проезда: Системы для автоматической оплаты платных участков дорог, парковок, проезда в общественном транспорте.
• Умные светофоры: Адаптивные светофорные объекты, способные изменять режимы работы в реальном времени в зависимости от интенсивности транспортных потоков, сокращая задержки и оптимизируя движение.
• Автоматизированное управление освещением: Системы, регулирующие интенсивность уличного освещения в зависимости от времени суток, погодных условий и наличия движения, что экономит энергию и повышает безопасность.
• Центр управления: Мозг всей системы, объединяющий все компоненты, анализирующий данные и принимающий решения.

Комплекс ИТС способен выполнять функции диспетчерского ситуационного и оперативного координирования взаимодействий всех участников дорожного движения, а также спецслужб и ведомств.

Подсистемы ИТС подразделяются на несколько ключевых направлений, определенных, в частности, ГОСТ Р 56294-2014 «Интеллектуальные транспортные системы»:

• Управление дорожным движением;
• Информирование участников дорожного движения;
• Метеомониторинг;
• Контроль движения грузового транспорта;
• Фотовидеофиксация нарушений ПДД;
• Мониторинг транспортных потоков.

Архитектура ИТС может быть представлена как многоуровневая структура. Один из распространённых подходов предполагает трёхступенчатую модель:

1. Локальный уровень (периферийное оборудование): Это датчики, камеры, светофоры, табло — всё, что непосредственно взаимодействует с дорожной инфраструктурой и собирает первичные данные.
2. Тактический уровень: Здесь происходит взаимодействие оборудования и специализированного программного обеспечения. На этом уровне данные агрегируются, обрабатываются, и принимаются оперативные решения по управлению локальными участками дорожной сети.
3. Стратегический или модульный уровень: Это уровень централизованного управления, где происходит интеграция данных со всех подсистем, формируются долгосрочные стратегии, осуществляется прогнозирование и глобальная оптимизация транспортной системы мегаполиса.

Альтернативный подход к реализации ИТС — принцип «снизу вверх», включающий четыре уровня, а также федеральный уровень контроля:

• Уровень периферийных устройств: Сбор первичных данных.
• Уровень сети передачи данных: Обеспечение надёжной и быстрой связи между всеми компонентами.
• Уровень инструментальных транспортных подсистем региона: Обработка и анализ данных на региональном уровне.
• Уровень интеграционной платформы управления информационными модулями транспортных подсистем региона: Единая платформа для централизованного управления.
• Федеральный уровень контроля и сбора статистической информации: Для общенационального анализа и стратегического планирования.

Сбор информации о состоянии трафика является краеугольным камнем любой ИТС. Это может быть реализовано двумя основными путями: путём получения данных непосредственно от пользователей (например, через смартфоны с GPS, как это делают популярные навигационные приложения) или без их участия (через стационарные датчики и камеры, интегрированные в дорожную инфраструктуру). Только на основе достоверных и актуальных данных возможно построение по-настоящему эффективных и адаптивных систем управления.

Инновационные технологии и методы моделирования в ИТС

Инновационные технологии в ИТС и их применение

Эволюция интеллектуальных транспортных систем неразрывно связана с прогрессом в области информационных технологий. Сегодня ИТС — это не просто набор устройств, а сложный организм, использующий передовые инструменты для анализа, прогнозирования и принятия решений. В основе этой трансформации лежит активное применение аналитики данных, искусственного интеллекта (ИИ), больших данных (Big Data) и интернета вещей (IoT).

Аналитика данных является фундаментом для понимания динамики транспортных потоков. Системы собирают огромные массивы информации: от скорости движения и плотности потока до погодных условий и информации об инцидентах. Анализ этих данных позволяет прогнозировать заторы, выявлять проблемные участки и принимать оперативные решения для перераспределения трафика или изменения режимов работы светофоров.

Искусственный интеллект и нейронные системы играют ключевую роль в переходе от реактивного к предиктивному управлению. В России, например, ИИ-системы уже активно используются для:

• Выявления инцидентов и проблемных ситуаций на дорогах в режиме реального времени, что позволяет оперативно реагировать на аварии или необычные скопления транспорта.
• Формирования рекомендаций по управлению дорожным движением, предлагая оптимальные стратегии для диспетчеров.
• Построения адаптивных моделей управления светофорными объектами, которые динамически регулируют интервалы сигналов в зависимости от текущей загруженности перекрёстка.
• В Москве, в частности, технологии компьютерного зрения стали неотъемлемой частью мониторинга транспортных потоков, анализа нарушений ПДД и динамического управления светофорами.
• Генеративный ИИ открывает новые горизонты в управлении перевозками, предлагая оптимизацию логистических цепочек, высокоточное прогнозирование спроса на перевозки, а также автоматизацию планирования маршрутов и ресурсов.

Развитие транспортной отрасли в целом тесно связано с повсеместным внедрением ИИ, не только в оперативное управление, но и в автоматизацию документооборота и клиентских коммуникаций.

Перспективы применения инновационных технологий в российских ИТС выглядят многообещающими:

• В среднесрочной перспективе (3-5 лет) ожидается появление умных транспортных хабов (аэропорты, порты, железнодорожные узлы), которые будут функционировать как единые цифровые экосистемы.
• Прогнозируется интеграция транспорта и инфраструктуры в единый цифровой контур, что обеспечит бесшовное взаимодействие всех элементов системы.
• Массовое применение ИИ для обеспечения безопасности движения и развитие ассистентов для оперативного планирования движения станут нормой.
• ИТС с технологиями искусственного интеллекта предлагается масштабировать на дороги общего пользования, распространяя преимущества интеллектуального управления за пределы крупных городов.

Важным направлением является информационное моделирование, в частности BIM-технологии (Building Information Modeling). Они позволяют создавать полные цифровые двойники дорог, учитывая все нюансы строительства, особенности эксплуатации и оптимизируя себестоимость жизненного цикла объекта. Цифровой двойник дороги — это не просто 3D-модель, а динамическая система, способная имитировать поведение реальной инфраструктуры и прогнозировать её состояние.

Наконец, без развития инфраструктуры ИТС невозможно представить появление беспилотного транспорта. Беспилотным автомобилям необходим постоянный поток данных в онлайн-режиме об интенсивности потока, возможных заторах или инцидентах на маршруте, а также о метеоусловиях для оперативного принятия решений. ИТС обеспечивает эту критически важную информацию.

Долгосрочные прогнозы (2027-2029 годы) обещают интеграцию сквозных ИИ-решений, появление полных цифровых двойников цифровых логистических систем и даже автоматизацию морских перевозок. Это свидетельствует о том, что интеллектуальные транспортные системы находятся лишь в начале своего пути, и их потенциал для преобразования транспортной отрасли огромен.

Теоретические основы и методы моделирования транспортных потоков в ИТС

Фундаментом для эффективного функционирования интеллектуальных транспортных систем является глубокое понимание и точное моделирование транспортных потоков. Без способности предсказывать поведение потоков и оценивать последствия управляющих воздействий, ИТС остаются на уровне простых информационных систем. Моделирование транспортных потоков делится на два основных вида: макромоделирование и микромоделирование.

Макромоделирование оперирует агрегированными характеристиками потока, такими как плотность, интенсивность и средняя скорость. Оно рассматривает транспортный поток как непрерывную среду, подобную жидкости или газу. Примером такого подхода является использование программного обеспечения PTV Visum, которое позволяет анализировать транспортные сети городов и регионов в целом, оценивать влияние крупных инфраструктурных проектов или изменений в транспортной политике.

Микромоделирование, в отличие от макромоделирования, подробно описывает действие и взаимодействие отдельных транспортных средств, составляющих транспортный поток. Каждое транспортное средство в такой модели имеет свои характеристики (скорость, ускорение, предпочтения водителя) и взаимодействует с другими участниками движения и дорожной инфраструктурой. Это позволяет более точно моделировать сложные ситуации, такие как движение в заторах, смены полос, поведение на перекрёстках.

Методология построения и работы с транспортными моделями представляет собой итерационный процесс, включающий следующие ключевые шаги:

1. Предварительный анализ и выбор программного обеспечения для моделирования: На этом этапе определяются цели моделирования, масштабы проекта и доступные ресурсы. Выбор ПО зависит от сложности задачи, требуемой детализации и бюджета.
2. Сбор и подготовка исходных данных: Самый трудоёмкий этап, включающий сбор данных об интенсивности движения, составе потока, скоростном режиме, задержках, характеристиках улично-дорожной сети, расположении светофорных объектов, остановок общественного транспорта и т.д. Данные могут быть получены как из стационарных источников (детекторы, камеры), так и от мобильных (GPS-трекеры).
3. Ввод полученных данных в модель: Подготовленные данные загружаются в выбранное программное обеспечение.
4. Верификация модели: Проверка модели на соответствие логике и физическим законам, а также на отсутствие внутренних ошибок.
5. Калибровка модели: Настройка параметров модели таким образом, чтобы результаты моделирования максимально точно соответствовали реальным наблюдаемым транспортным условиям. Это достигается путём сравнения смоделированных и фактических данных и корректировки коэффициентов.

В ИТС активно используются различные алгоритмы управления движением. Примером такого алгоритма является «Зелёная волна», целью которого является обеспечение непрерывного движения транспорта по определённой магистрали за счёт синхронизации светофорных объектов. Это достигается путём настройки интервалов зелёного сигнала на последовательных перекрёстках с учётом средней скорости потока.

В качестве основного критерия оптимальности в моделировании и управлении транспортными потоками часто выбирается средняя задержка транспортного средства на перекрёстке или на участке улично-дорожной сети. Минимизация этого показателя является прямой целью большинства оптимизационных алгоритмов. Другими критериями могут быть пропускная способность, количество остановок, расход топлива или уровень выбросов.

Для более глубокого и сложного моделирования транспортных потоков применяются квазигазодинамические модели. Эти модели рассматривают транспортный поток как некий «газ», где «молекулами» являются автомобили. Один из вариантов двумерной модели описывается следующим уравнением:

∂ρ/∂t + ∂/∂x(ρU) + ∂/∂y(ρV) = ∂/∂x[ τ_x]

Где:

• ∂ρ/∂t обозначает изменение плотности транспортного потока (ρ) со временем (t). Это показывает, как быстро меняется количество автомобилей на единице длины или площади дороги.
• ∂/∂x(ρU) и ∂/∂y(ρV) представляют собой потоки плотности вдоль осей X и Y соответственно. Здесь U и V — компоненты средней скорости потока. Эти члены описывают, как автомобили перемещаются в пространстве и как это влияет на плотность.
• ∂/∂x[ τ_x] описывает влияние диссипативных процессов, таких как внутреннее трение (аналог вязкости в жидкости) или распространение возмущений. Например, резкое торможение одного автомобиля вызывает «волну» замедления, которая распространяется по потоку. Этот член помогает учесть неидеальное, «вязкое» поведение транспортного потока, где движение не всегда является абсолютно равномерным и предсказуемым.

Такие модели позволяют не только описывать текущее состояние потока, но и прогнозировать его динамику, выявлять точки возникновения заторов и оценивать эффективность различных стратегий управления. Использование подобных теоретических основ позволяет ИТС переходить от простого сбора данных к глубокому анализу и интеллектуальному управлению.

Эффективность внедрения ИТС: мировой и российский опыт

Международный опыт внедрения ИТС

Мировой опыт убедительно демонстрирует, что интеллектуальные транспортные системы являются мощным инструментом для решения насущных проблем городской мобильности. Международные кейсы служат ориентиром и подтверждением значительного потенциала ИТС.

Один из ярких примеров – Сингапур. Этот город-государство, столкнувшись с ограниченностью территории и стремительным ростом автомобилизации, стал пионером в комплексном внедрении ИТС. Система динамического управления транспортными потоками в сочетании с концепцией платного въезда в центральную часть города позволила добиться впечатляющих результатов:
* Сокращение времени в пути на 20-30%, что значительно повысило эффективность использования дорожной сети и сократило потери времени для жителей и бизнеса.
* Существенное уменьшение заторов в часы пик, что является прямым следствием адаптивного управления и перераспределения трафика.

Европейские страны также активно используют ИТС для повышения безопасности и эффективности движения. Исследования, проведённые в **Великобритании** в период 2000–2002 годов, показали, что на участках дорог с установленными камерами фиксации нарушений число погибших или серьёзно пострадавших в ДТП уменьшилось на 31–67%. Это наглядно демонстрирует, как даже отдельные элементы ИТС могут оказывать мощное превентивное воздействие на безопасность.

В **Германии** внедрение систем динамической информации и контроля привело к снижению числа ДТП с травмами и материальным ущербом на 20-25% на оборудованных участках дорог. Аналогичные результаты были получены в **Швейцарии**, где комплексные системы информации и контроля также способствовали значительному сокращению аварийности.
Все эти данные, конечно, подталкивают к вопросу: «А что это означает для каждого из нас?» По сути, это означает, что внедрение ИТС напрямую ведет к повышению личной безопасности на дорогах, экономии времени в пути и снижению стресса от вождения, что в конечном итоге улучшает качество жизни в городе.

В целом, международный опыт свидетельствует, что ИТС способствуют:
* Сокращению задержек транспорта на маршрутах на 10%.
* Увеличению пропускной способности дорог на 15%.

Эти цифры подтверждают, что инвестиции в интеллектуальные транспортные системы оправдывают себя, обеспечивая не только повышение безопасности, но и значительное улучшение транспортной эффективности и качества жизни в мегаполисах.

Российский опыт и динамика показателей

Российская Федерация активно интегрирует интеллектуальные транспортные системы в свою дорожную инфраструктуру, и уже можно говорить о значительных успехах и положительной динамике по ряду ключевых показателей, подтверждающих эффективность такого подхода.

Одним из наиболее показательных примеров является внедрение ИТС на платных трассах России. Благодаря автоматизированным системам управления дорожным движением (АСУДД) нового поколения удалось достичь тройного сокращения количества ДТП. Это свидетельствует о высокой эффективности интеллектуальных решений в условиях скоростного движения, где цена ошибки особенно велика. Так, на участке Центральной кольцевой автомобильной дороги (ЦКАД) система АСУДД за два года предупредила водителей о 182 000 потенциально опасных событий, что позволило предотвратить множество аварий и спасти жизни.

Снижение смертности от ДТП является одной из важнейших национальных задач, закреплённых в проекте «Безопасные качественные дороги», который ставит цель снизить число погибших в ДТП с 13 до 4 человек на 100 тыс. населения за период 2017-2024 гг. Россия демонстрирует устойчивую положительную динамику в этом направлении:

• В 2010 году показатель смертности составлял 19,9 случаев на 100 тысяч населения.
• К 2021 году он снизился до 9,1 случаев.
• В 2022 году этот показатель составил 8,6 случая.
• В 2023 году смертность от ДТП в России сократилась до 8,0 случаев на 100 тысяч населения.

Несмотря на то что в 2023 году зафиксирован небольшой рост абсолютного числа погибших в ДТП (14,5 тысячи человек, что на 2,3% больше, чем в 2022 году), общая долгосрочная тенденция по снижению смертности сохраняется, и ИТС играют в этом ключевую роль.

Внедрение 16 модулей ИТС компанией «Мегаполис ИТ» привело к росту пропускной способности на 18% и дальнейшему снижению смертности в ДТП, что является прямым доказательством мультипликативного эффекта от комплексных решений.

Экологический эффект от ИТС также неоспорим. Оптимизация движения, сокращение времени простоя в пробках и организация «зелёной волны» способствуют снижению выбросов вредных веществ в атмосферу на 15-20%. Это достигается за счёт уменьшения количества разгонов и торможений, что, в свою очередь, оптимизирует расход топлива. Мониторинг транспортных потоков, технологии контроля скорости, «умные светофоры» и знаки переменной информации являются инструментами для достижения этих целей.

ИТС помогают снижать заторы на дорогах за счёт:

• Комплексного контроля транспортных потоков: Использование датчиков, метеостанций, видеокамер и автоматических систем весогабаритного контроля позволяет получать полную картину дорожной обстановки.
• Оперативного информирования водителей: Оповещение о дорожных условиях и маршрутах объезда помогает перераспределять трафик.
• Оптимизации маршрутов общественного транспорта: Что повышает его привлекательность и снижает нагрузку на личный автотранспорт.
• Распределения загруженности парковочных мест: Системы управления парковками помогают водителям быстрее находить свободные места, сокращая трафик в поисках.

В итоге, внедрение ИТС приводит к целому ряду положительных изменений: повышению уровня безопасности дорожного движения, увеличению пропускной способности дорог, снижению негативного влияния на экологическую ситуацию и улучшению организации движения на платных участках за счёт автоматизации оплаты. Все это подтверждает, что ИТС – это не просто набор технологий, а стратегически важный инструмент для устойчивого развития транспортных систем российских мегаполисов.

Вызовы, экономические аспекты и нормативно-правовое регулирование развития ИТС в России

Вызовы и проблемы развития ИТС в российских мегаполисах

Несмотря на очевидные преимущества и первые успехи, развитие интеллектуальных транспортных систем в российских мегаполисах сталкивается с целым рядом серьёзных вызовов и проблем, замедляющих их полномасштабное внедрение и эффективную эксплуатацию.

Во-первых, масштабные инвестиции при ограниченных региональных бюджетах. ИТС — это долгосрочный и капиталоёмкий проект. Хотя на внедрение ИТС в 56 субъектах РФ из федерального бюджета в период 2020-2024 годов было выделено 42 миллиарда рублей, региональные бюджеты часто не позволяют полноценно финансировать столь комплексные программы. Требования к вычислительным мощностям для обработки огромного количества данных могут достигать десятков терафлопс для систем городского масштаба, что влечёт за собой значительные капитальные и операционные затраты.

Во-вторых, проблемы с предиктивной аналитикой. Огромные объёмы баз данных, собираемых ИТС, парадоксальным образом могут затруднять составление точных прогнозов развития ситуации. Сложность алгоритмов, необходимость интеграции разнородных источников информации и калибровки моделей требуют значительных ресурсов и глубоких компетенций.

В-третьих, фрагментация систем и трудности интеграции. Распространённой проблемой при проектировании региональных ИТС в России является наличие отдельных систем, модулей и оборудования от разных поставщиков. Эти разрозненные компоненты сложно объединить в единую, бесшовную сеть. Отсутствие данных о состоянии движения в масштабах всего города становится основной проблемой для полной автоматизации и требует постоянного расширения системы, что усложняется упомянутой фрагментацией.

В-четвёртых, дефицит квалифицированных кадров и трудности с импортом электроники. В сфере ИТС в России наблюдается дефицит квалифицированных специалистов, который оценивается в 20-30%. Это замедляет не только темпы внедрения, но и эффективную эксплуатацию систем, а также их развитие. Текущая геополитическая ситуация усугубляет проблему, вызывая трудности с импортом электроники и высокотехнологичных компонентов, что требует активного развития отечественного производства и поиска альтернативных решений.

Наконец, неподготовленность регионов и риски недостижения целевых показателей. Эксперты отмечают, что некоторые регионы оказались не готовы к внедрению ИТС. Это проявляется в отсутствии необходимой нормативно-правовой базы на местном уровне, нехватке финансирования для интеграции разрозненных систем и дефиците обученных специалистов. В результате целевой показатель национального проекта «Безопасные качественные дороги» по снижению числа погибших в ДТП до 4 человек на 100 тысяч населения к концу 2024 года остаётся под угрозой.

Перспективы развития ИТС в России, несмотря на существующие вызовы, остаются обнадеживающими. Страна активно работает над улучшением качества жизни граждан и созданием более эффективной и безопасной транспортной системы. Будущее транспортной отрасли связано с мультимодальными ИИ-системами, которые будут интегрировать различные виды транспорта и использовать искусственный интеллект для оптимизации всех процессов. Существует огромный потенциал для роста и развития ИТС, и текущие достижения являются лишь первой третью пути. ИТС становятся ключевым инструментом для оптимизации городского движения, повышения безопасности дорожного движения и сокращения экологического воздействия транспорта на окружающую среду. Важнейшим фактором успеха является обучение и повышение квалификации специалистов, что позволит подготовить необходимый кадровый резерв для успешного внедрения и эксплуатации новых технологий.

Экономические аспекты внедрения ИТС

Оценка экономической целесообразности внедрения интеллектуальных транспортных систем является ключевым этапом в процессе принятия решений о масштабных инвестициях. Экономический эффект от внедрения средств автоматизации в сфере транспорта, как правило, является косвенным. Он проявляется в улучшении общих экономических и хозяйственных показателей за счёт повышения оперативности управления, снижения трудозатрат на реализацию процесса управления, уменьшения потерь от заторов и аварий, а также улучшения экологической ситуации. Это означает, что инвестиции в ИТС не приносят прямой прибыли в виде выручки, но значительно сокращают издержки и повышают общую эффективность городской среды.

Оценка экономической эффективности любого ИТ-проекта, включая ИТС, является обязательной составляющей его технико-экономического обоснования. Для этой цели чаще всего применяются три основных финансовых метода:

• NPV (Net Present Value — чистый приведённый доход): Метод, оценивающий текущую стоимость всех будущих чистых денежных потоков, генерируемых проектом, дисконтированных к текущему моменту времени. Положительный NPV указывает на экономическую привлекательность проекта.
• IRR (Internal Rate of Return — внутренняя норма доходности): Это процентная ставка, при которой NPV проекта становится равным нулю. Если IRR превышает требуемую норму доходности (стоимость капитала), проект считается экономически выгодным.
• Payback (срок окупаемости инвестиций): Показывает, за какой период времени первоначальные инвестиции в проект будут возмещены за счёт генерируемых им денежных потоков. Чем короче срок окупаемости, тем быстрее проект возвращает вложенные средства.

Реальные затраты на ИТС включают в себя не только непосредственные денежные вложения на разработку и внедрение системы (покупка оборудования, ПО, монтаж), но и существенные расходы на обучение персонала, создание и поддержку необходимой инфраструктуры, а также дальнейшее сопровождение и модернизацию системы. Все эти факторы должны быть учтены при комплексной оценке.

Однако, несмотря на высокие первоначальные затраты, внедрение ИТС в контексте управления ИТ может привести к значительной оптимизации операционных расходов. Так, например, было установлено, что комплексное внедрение ИТС способно снизить совокупную стоимость владения (ТСО) на 15% и повысить эффективность работы команд на 20%. Это достигается за счёт автоматизации рутинных процессов, сокращения времени реагирования на инциденты, оптимизации использования ресурсов и снижения ошибок.

Государство играет ключевую роль в финансировании развития ИТС. В рамках федерального проекта «Общесистемные меры развития дорожного хозяйства» на период 2020–2024 годов субъектам Российской Федерации из федерального бюджета было предоставлено 22,15 млрд рублей на внедрение интеллектуальных транспортных систем. Конкретно в 2022 году регионам было направлено 7,35 млрд рублей на эти цели в рамках национального проекта «Безопасные качественные дороги». На пятилетний период 2020–2024 гг. запланировано массовое внедрение ИТС в 56 субъектах страны, на что из федерального бюджета будет выделено 42 млрд рублей. Эти цифры подчёркивают стратегическую важность ИТС для развития страны и готовность государства инвестировать в эту сферу.

Нормативно-правовое регулирование и кибербезопасность ИТС

Эффективное функционирование и развитие интеллектуальных транспортных систем неразрывно связано с наличием адекватной нормативно-правовой базы и обеспечением высокого уровня кибербезопасности. В России процесс формирования законодательной и нормативной основы для ИТС начался в 2008 году с принятия «Транспортной стратегии РФ до 2030 года», где были обозначены основные направления развития транспортного комплекса страны, включая интеллектуализацию.

С 2018 по 2024 год мероприятия по внедрению ИТС активно проводились в рамках национального проекта «Безопасные качественные дороги». Этот проект задал темп и определил основные векторы развития ИТС на региональном уровне. В 2025 году в силу вступает новый национальный проект — «Инфраструктура для жизни», который продолжит работу по модернизации транспортной системы. А в 2026 году проекты по внедрению ИТС вновь будут интегрированы в рамки обновленного национального проекта «Безопасные качественные дороги» (НП БКАД), что свидетельствует о долгосрочной государственной стратегии.

Однако, несмотря на активное развитие, существует серьёзная проблема: отсутствие единой и достаточной нормативно-технической базы для создания ИТС. Это негативно проявляется уже на этапе проектирования, приводя к фрагментации систем, проблемам совместимости оборудования и программного обеспечения от различных поставщиков. Отсутствие чётких регламентов и стандартов для интеграции различных модулей ИТС на региональном уровне усугубляет эту ситуацию, делая каждый проект уникальным и усложняя масштабирование. Состав инструментальных подсистем ИТС частично определяется ГОСТ Р 56294-2014 «Интеллектуальные транспортные системы», но этого недостаточно для всеобъемлющего регулирования. В настоящее время готовится обновление методики оценки зрелости интеллектуальных транспортных систем, однако радикального пересмотра имеющихся требований и параметров не планируется.

Особое внимание уделяется кибербезопасности ИТС. В соответствии с 187 Федеральным Законом «О безопасности критической информационной инфраструктуры Российской Федерации», ИТС и сам транспорт являются субъектами критической информационной инфраструктуры (КИИ) Российской Федерации. Это налагает на них самые высокие требования к защите данных и противодействию кибератакам.

ИТС представляют собой системы закрытого уровня с хранением данных на локальных серверах и передачей информации по шифрованным каналам. Учитывая потенциальный ущерб от сбоев или несанкционированного доступа к ИТС (от паралича городского движения до массовых аварий), государство предъявляет беспрецедентные требования к их кибербезопасности. Разработка и внедрение передовых методов защиты данных и информационных систем от кибератак является важнейшей задачей, требующей постоянного развития технологий шифрования, систем обнаружения вторжений, резервного копирования и восстановления данных, а также регулярного аудита безопасности. Только комплексный подход к нормативно-правовому регулированию и кибербезопасности позволит в полной мере реализовать потенциал ИТС и обеспечить устойчивое и безопасное развитие транспортных систем мегаполисов.

Перспективы развития ИТС и рекомендации по оптимизации

Будущее транспортных систем мегаполисов немыслимо без дальнейшего развития интеллектуальных транспортных систем. Россия активно движется в этом направлении, стремясь улучшить качество жизни граждан и создать более эффективную и безопасную транспортную среду.

Перспективы развития ИТС в России:

• Масштабирование ИИ-систем: Ожидается дальнейшее расширение применения искусственного интеллекта для решения всё более сложных задач — от адаптивного управления светофорами и прогнозирования трафика до автоматизированного выявления инцидентов и оптимизации логистических цепочек с использованием генеративного ИИ.
• Развитие мультимодальных ИИ-систем: В среднесрочной перспективе будет происходить интеграция различных видов транспорта (личный, общественный, беспилотный, грузовой) в единую интеллектуальную систему, где ИИ будет координировать их взаимодействие для обеспечения максимально эффективного и бесшовного перемещения. Это включает появление умных транспортных хабов (аэропорты, порты, железнодорожные узлы).
• Создание цифровых двойников: К 2027-2029 годам прогнозируется появление полных цифровых двойников цифровых логистических систем и даже автоматизация морских перевозок. Цифровые двойники дорожной инфраструктуры и транспортных потоков позволят проводить глубокое моделирование, тестирование гипотез и оптимизацию без вмешательства в реальную систему.
• Повышение безопасности и экологичности: ИТС станут ещё более мощным инструментом для снижения аварийности и минимизации негативного воздействия транспорта на окружающую среду за счёт предиктивных аналитических систем, более точного управления потоками и активного информирования участников движения.
• Интеграция с беспилотным транспортом: Появление беспилотных автомобилей неразрывно связано с развитием ИТС, которые будут обеспечивать их всей необходимой информацией в режиме реального времени.

Несмотря на значительные достижения, текущие успехи являются лишь первой третью пути. Потенциал для роста и развития ИТС огромен, и он требует системного подхода.

Рекомендации по оптимизации и дальнейшему развитию систем управления дорожным движением в российских мегаполисах:

1. Развитие единой нормативно-технической базы: Необходимо ускорить разработку и принятие комплексных государственных стандартов и регламентов, охватывающих все аспекты проектирования, внедрения, эксплуатации и интеграции ИТС. Это позволит избежать фрагментации систем и обеспечит их совместимость на всех уровнях.
2. Увеличение инвестиций и повышение эффективности финансирования: Необходимо не только увеличивать федеральное финансирование, но и стимулировать регионы к более активному участию, возможно, через механизмы государственно-частного партнёрства. Важно оптимизировать процесс распределения средств и усилить контроль за их эффективным использованием.
3. Преодоление кадрового дефицита: Крайне важно разработать и реализовать программы по подготовке и переподготовке специалистов в области ИТС. Это включает сотрудничество с вузами, создание специализированных образовательных программ, привлечение молодых специалистов и постоянное повышение квалификации уже работающих кадров.
4. Стимулирование импортозамещения и развитие отечественных технологий: В условиях геополитических вызовов необходимо активно поддерживать отечественных разработчиков оборудования и программного обеспечения для ИТС. Это не только снизит зависимость от импорта, но и будет способствовать развитию собственной научно-технической базы.
5. Развитие предиктивной аналитики и ИИ-моделирования: Инвестировать в исследования и разработки в области продвинутых алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для более точного прогнозирования транспортных потоков и оперативного принятия решений.
6. Укрепление кибербезопасности: Учитывая статус ИТС как объектов КИИ, необходимо непрерывно совершенствовать системы защиты данных, внедрять передовые методы противодействия кибератакам, проводить регулярные аудиты безопасности и разрабатывать планы реагирования на инциденты.
7. Комплексная интеграция данных: Развивать единые платформы сбора и обработки данных из всех источников (датчики, камеры, пользовательские данные, метеостанции) для создания полной картины дорожной обстановки в режиме реального времени.
8. Опыт Сингапура и Европы: Активное изучение и адаптация лучших мировых практик, таких как динамическое управление тарифами на въезд или комплексные системы информирования водителей, с учетом российской специфики.

Реализация этих рекомендаций позволит значительно ускорить процесс трансформации транспортных систем российских мегаполисов, сделав их более безопасными, эффективными и экологически устойчивыми.

Заключение

Проведенное исследование подтверждает, что современные мегаполисы сталкиваются с острыми и многогранными проблемами в сфере дорожного движения, вызванными экспоненциальным ростом автомобильного парка. Хронические заторы, колоссальный экономический ущерб, ухудшение экологической ситуации (до 85% загрязнений воздуха от транспорта в крупных городах) и высокая аварийность (56,3 тысячи ДТП с пострадавшими за первое полугодие 2024 года в РФ) требуют немедленных и системных решений. Простое расширение дорожной сети, как показано, не является панацеей, лишь временно сглаживая симптомы, но не устраняя коренные причины.

Интеллектуальные транспортные системы (ИТС) выступают в качестве ключевого инструмента для решения этих вызовов. Они представляют собой комплекс программно-аппаратных решений, объединяющих инновационные технологии, такие как аналитика данных, искусственный интеллект, большие данные и Интернет вещей, для оптимизации транспортной сети, повышения её надёжности, эффективности и безопасности. Международный опыт, в частности Сингапура, Великобритании и Германии, наглядно демонстрирует способность ИТС сокращать время в пути на 20-30% и снижать аварийность на 20-67%. Российский опыт также подтверждает эту тенденцию: внедрение ИТС на платных трассах привело к троекратному снижению ДТП, а общая смертность от ДТП в стране стабильно снижается с 2011 года (с 19,9 до 8,0 случаев на 100 тыс. населения к 2023 году). Экологический эффект выражается в сокращении выбросов вредных веществ на 15-20% за счёт оптимизации транспортных потоков.

Однако развитие ИТС в российских мегаполисах сопряжено с серьёзными вызовами, включая ограниченность региональных бюджетов, высокие требования к вычислительным мощностям, фрагментацию систем от разных поставщиков, дефицит квалифицированных кадров (до 30%) и трудности с импортом электроники. Отсутствие единой нормативно-технической базы усугубляет эти проблемы, приводя к несовместимости и неэффективности разрозненных решений. Экономический эффект от ИТС, хотя и является преимущественно косвенным, подтверждается снижением совокупной стоимости владения на 15% и значительными государственными инвестициями (42 млрд рублей из федерального бюджета на 2020-2024 гг.). Особое внимание уделяется кибербезопасности ИТС, которые рассматриваются как объекты критической информационной инфраструктуры (КИИ) согласно 187-ФЗ, что требует высочайшего уровня защиты данных и систем.

Перспективы развития ИТС в России связаны с дальнейшим масштабированием ИИ-систем, появлением мультимодальных решений, созданием полноценных цифровых двойников и активным развитием отечественных технологий. Для достижения этих целей необходимы следующие шаги: создание единой нормативно-технической базы, увеличение и оптимизация финансирования, системное решение проблемы кадрового дефицита через образовательные программы, стимулирование импортозамещения, развитие предиктивной аналитики и ИИ-моделирования, а также дальнейшее укрепление кибербезопасности.

Таким образом, ИТС являются не просто веянием времени, а стратегически важным направлением для устойчивого развития российских мегаполисов. Их полноценное внедрение и развитие способны радикально повысить безопасность дорожного движения, оптимизировать транспортные потоки, улучшить экологическую обстановку и, в конечном итоге, значительно повысить качество жизни граждан, подтверждая гипотезу о ключевой роли интеллектуальных систем в решении современных транспортных проблем.

Список использованной литературы

1. Конституция Российской Федерации (принята на всенародном голосовании 12 декабря 1993 г.). // Российская газета. 1993. 25 декабря.
2. Кодекс Российской Федерации об административных правонарушениях от 30 декабря 2001 г. № 195-ФЗ (ред. от 24.07.2007) // СЗ РФ. 2002. № 1. Ст. 1.
3. Гражданский Кодекс Российской Федерации (часть вторая) от 26.01.1996 N 14-ФЗ (принят ГД ФС РФ 22.12.1995) (ред. от 26.01.2007) // Собрание законодательства РФ. 1996. № 5. Ст. 410.
4. Гражданский процессуальный кодекс Российской Федерации от 14.11.2002 N 138-ФЗ (принят ГД ФС РФ 23.10.2002) (ред. от 05.12.2006) // Собрание законодательства РФ. 2002. № 46. Ст. 4532.
5. Уголовно-процессуальный кодекс Российской Федерации от 18 декабря 2001 г. № 174-ФЗ (с изм. и доп. 02.02.2006) // СЗ РФ. 2001. № 52 (ч. 1). Ст. 4921.
6. Гражданский Кодекс Российской Федерации (часть первая) от 30.11.1994 N 51-ФЗ (принят ГД ФС РФ 21.10.1994) (ред. от 05.02.2007) // Собрание законодательства РФ. 1994. № 32. Ст. 3301.
7. Уголовный кодекс Российской Федерации (ред. от 5 января 2006 г.) // СЗ РФ. 1996. № 25. Ст. 2954.
8. Федеральный закон от 10 декабря 1995 г. N 196-ФЗ «О безопасности дорожного движения» (в ред. Федеральных законов от 02.03.1999 N 41-ФЗ, от 25.04.2002 N 41-ФЗ, от 10.01.2003 N 15-ФЗ, от 22.08.2004 N 122-ФЗ, от 18.12.2006 N 232-ФЗ, от 08.11.2007 N 257-ФЗ, от 01.12.2007 N 309-ФЗ) // Российская газета. 1995. № 245, 26 декабря; 2007. № 309-ФЗ, 5 декабря.
9. Федеральный закон от 27 мая 1996 г. № 57-ФЗ «О государственной охране» (с изм. и доп. от 13 июня 1997 г., 7 ноября 2000 г., 7 мая 2002 г., 30 июня 2003 г., 22 августа, 29 декабря 2004 г., 26 июня 2007 г.).
10. Закон РФ от 18 октября 1991 г. N 1759-I «О дорожных фондах в Российской Федерации» (с изменениями от 25 декабря 1992 г., 1 июля, 11 ноября 1994 г., 23 июня, 22 августа, 27 декабря 1995 г., 26 мая 1997 г., 28 марта, 27 июня, 29 декабря 1998 г., 10 февраля, 12 апреля, 4 мая 1999 г., 5 августа, 27 декабря 2000 г., 24 марта, 30 декабря 2001 г., 24, 25 июля, 24 декабря 2002 г., 23 декабря 2003 г.).
11. Закон Российской Федерации «О Государственной границе Российской Федерации» от 1 апреля 1993 г. N 4731-1.
12. Указ Президента РФ от 22 сентября 2006 г. № 1042 «О первоочередных мерах по обеспечению безопасности дорожного движения».
13. Инструкция по перевозке крупногабаритных и тяжеловесных грузов автомобильным транспортом по дорогам Российской Федерации (утв. Минтрансом РФ, МВД РФ и Федеральной автомобильно-дорожной службой РФ 27 мая 1996 г.) (с изменениями от 22 января 2004 г.).
14. Основные положения по допуску транспортных средств к эксплуатации и обязанности должностных лиц по обеспечению безопасности дорожного движения, утвержденные постановлением Совета Министров – Правительства Российской Федерации от 23 октября 1993 г. N 1090.
15. Положение о Госавтоинспекции безопасности дорожного движения Министерства внутренних дел Российской Федерации (утв. Указом Президента РФ от 15 июня 1998 г. N 711) (с изменениями от 2 июля 2002 г., 3 мая 2005 г.).
16. Положение о Государственной автомобильной инспекции Министерства внутренних дел Российской Федерации, утвержденное постановлением Правительства Российской Федерации от 28 мая 1992 г. N 354.
17. Постановление Правительства Российской Федерации от 26 сентября 1995 г. N 962 «О взимании платы с владельцев или пользователей автомобильного транспорта, перевозящего тяжеловесные грузы, при проезде по автомобильным дорогам общего пользования» (с изменениями от 1 декабря 1997 г., 2 февраля 2000 г.).
18. Постановление Правительства Российской Федерации от 8 января 1996 г. N 3 «Об упорядочении использования специальных сигналов и особых государственных регистрационных знаков на автотранспорте».
19. Постановление Правительства РФ от 17 января 2007 г. № 20 «Об утверждении Положения о сопровождении транспортных средств автомобилями Государственной инспекции безопасности дорожного движения Министерства внутренних дел Российской Федерации и военной автомобильной инспекции».
20. Постановление Правительства РФ от 24 декабря 1991 г. N 61 «О классификации автомобильных дорог в Российской Федерации» (с изменениями от 27 декабря 1994 г., 1 декабря 1997 г., 2 февраля 2000 г., 11 апреля 2006 г.).
21. Правила дорожного движения Российской Федерации, утвержденные постановлением Совета Министров – Правительства Российской Федерации от 23 октября 1993 г. N 1090.
22. Приказ Минтранса РФ от 22 января 2004 г. N 8 «О внесении изменения в Инструкцию по перевозке крупногабаритных и тяжеловесных грузов автомобильным транспортом по дорогам Российской Федерации».
23. Доклад о 61-й сессии Совета управляющих 15-16 апреля 1982 г. ЮНИДРУА, 1982 г., 61-я сессия, п. 5 «f» повестки дня.
24. Аксенов И.Я. Единая транспортная система. Москва: Высшая школа, 2004.
25. Амбарцумян В. В. и др. Безопасность дорожного движения: Учеб. пособие для подготовки и повышения квалификации кадров автомобильного транспорта / Под ред. чл.-корр. РАН, проф. В. Н. Луканина. Москва: Машиностроение, 2006.
26. Амбарцумян В. В. и др. Системный анализ проблем обеспечения безопасности дорожного движения: Учеб. пособие. Санкт-Петербург: Изд-во СПбГАУ, 1999.
27. Анзек М., Звонко Кавран, Владо Клобусар Адаптивные системы управления дорожным движением как функция безопасности // Интеллектуальные и телематические автоматизированные системы управления дорожным движением. Москва, 2004.
28. Бабков В. Ф. Дорожные условия и безопасность движения: Учеб. для вузов. Москва: Транспорт, 2003.
29. Бахтина О.Н. Принципы образования заторов в дорожном движении // Интеллектуальные и телематические автоматизированные системы управления дорожным движением. Москва, 2004.
30. Ваксман С.А., Гальперин А.И., Отдельнова Е.Е. Совершенствование работы пассажирского общественного транспорта в крупных городах // Проблемы больших городов: Обзорная информация. Москва: МГЦНТИ, 1989. Вып. 21. 24 с.
31. Варелопуло Г.А. Организация движения и перевозок на ГПТ. Москва: Транспорт, 1990. 128 с.
32. Ганичев А.И. Совершенствование организации и управления дорожным движением в крупных городах // Интеллектуальные и телематические автоматизированные системы управления дорожным движением. Москва, 2004.
33. Ганс Шаде Влияние АСУДД на уровень дорожной безопасности Холм К. Международная гармонизация и проблемы дорожной безопасности на регулируемых перекрестках // Интеллектуальные и телематические автоматизированные системы управления дорожным движением. Москва, 2004.
34. Гордана Стефаник, Марио Анзек, Звонко Кавран Развитие телекоммуникаций и транспорта в городах // Интеллектуальные и телематические автоматизированные системы управления дорожным движением. Москва, 2004.
35. Гудков В.А., Миротин Л.Б. Технология, организация и управление пассажирскими автомобильными перевозками. Москва: Транспорт, 2007. 254 с.
36. Дацюк А.М., Шершунович А.С. Система приоритетного проезда общественного транспорта в Санкт-Петербурге // Интеллектуальные и телематические автоматизированные системы управления дорожным движением. Москва, 2004.
37. Егиазаров В.А. Транспортное право: Учебник для вузов. 4-е изд., стер. Юстицинформ, 2006.
38. Жанказиев С. В. Интеллектуальные системы управления дорожным движением // Интеллектуальные и телематические автоматизированные системы управления дорожным движением. Москва, 2004.
39. Живоглядов В.Г. Методология повышения эффективности управления транспортными и пешеходными потоками // Интеллектуальные и телематические автоматизированные системы управления дорожным движением. Москва, 2004.
40. Живоглядов В.Г. Рекомендации по применению методологии повышения эффективности управления транспортными и пешеходными потоками // Интеллектуальные и телематические автоматизированные системы управления дорожным движением. Москва, 2004.
41. Зырянов В.В., Кочерга В.Г. Моделирование транспортных потоков на городской сети // Интеллектуальные и телематические автоматизированные системы управления дорожным движением. Москва, 2004.
42. Искандеров Ю.М. Проблемы интеллектуализации управления сетью инфотелекоммуникаций дорожного движения мегаполиса // Интеллектуальные и телематические автоматизированные системы управления дорожным движением. Москва, 2004.
43. Клинковштейн Г. И., Афанасьев М. Б. Организация дорожного движения: Учебник для вузов. 6-е изд., перераб. и доп. Москва: Транспорт, 2007.
44. Кондратьев В.Д., Войтенков А.И., Кузьмин О.Н. О федеральной целевой программе «Повышение безопасности дорожного движения в 2006 – 2012 годах».
45. Коноплянко В. И. и др. Организация и безопасность дорожного движения: Учебник для вузов. Кемерово: Кузбассвузиздат, 2006.
46. Косолапов А.В. Оценка уровня загрузки городских улиц // Интеллектуальные и телематические автоматизированные системы управления дорожным движением. Москва, 2004.
47. Кот Е.Н. Исследование конфликтных ситуаций при взаимодействии поворотных транспортных потоков и пешеходов // Интеллектуальные и телематические автоматизированные системы управления дорожным движением. Москва, 2004.
48. Котиков Ю.Г. Моделирование безопасности движения транспортных потоков по сети средствами ППП ArcGIS // Интеллектуальные и телематические автоматизированные системы управления дорожным движением. Москва, 2004.
49. Кочерга В. Г., Зырянов В. В., Коноплянко В. И. Интеллектуальные транспортные системы в дорожном движении: Учеб. пособие. Ростов-на-Дону: Ростовский государственный строительный университет, 2005.
50. Кухаренок Г.М., Кот Е.Н., Карпилович В.Ю., Пустовойт Е.Н. Многофункциональные дополнительные секции светофоров // Интеллектуальные и телематические автоматизированные системы управления дорожным движением. Москва, 2004.
51. Михеева Т.И., Михеев С.В., Ярцев В.С. О методике разработки подсистемы исследования распределения транспортных потоков условиям // Интеллектуальные и телематические автоматизированные системы управления дорожным движением. Москва, 2004.
52. Ногова Е.Г. Интеллектуализация транспортных систем в задаче стабилизации транспортной ситуации в крупных городах условиям // Интеллектуальные и телематические автоматизированные системы управления дорожным движением. Москва, 2006.
53. Организация и безопасность движения: Учебное пособие / И. Н. Пугачёв. Хабаровск: Изд-во Хабар. государственного технического университета, 2006.
54. Отчет о научно-исследовательской работе «Разработка концепции оперативного управления движением на улично-дорожной сети г. Москвы», договор N 10-Тр/02 от 29 июля 2002 г.
55. Петров М.К., Олещенко Е.М. Региональная целевая программа «повышение безопасности дорожного движения в ленинградской области на 2006 – 2010 годы».
56. Плешивцев В.С., Дмитриева Е.В., Соцков Д.А., Кунаков А.П., Назаров А.Г., Ершов А.И. Диагностирование транспортных потоков федеральной автотрассы «Волга м-7».
57. Погребняк А.Н., Талавиря Ю.А. «Система приоритетного проезда общественного транспорта» как подсистема автоматизированной системы управления дорожным движением (АСУДД).
58. Поздняков М.Н. Динамическое управление организацией движения на кольцевом пересечении. условиям // Интеллектуальные и телематические автоматизированные системы управления дорожным движением. Москва, 2004.
59. Приходько В.М. Современные пути совершенствования деятельности по обеспечению безопасности дорожного движения в РФ // Интеллектуальные и телематические автоматизированные системы управления дорожным движением.
60. Пугачёв И. Н., Пегин П. А. Экологические проблемы надёжности системы «Водитель – автомобиль – дорога – среда» / Проблемы безопасности и совершенствования учебного процесса: Сб. науч. ст. / Под ред. Л. П. Майоровой, Л. Ф. Юрасовой, Т. В. Гомза. Хабаровск: Изд-во Хабар. гос. техн. ун-та, 2004. С. 65-68.
61. Сарбаев В.И., Еремин В.М., Бадалян А.М., Королев П.Н. Оценка степени опасности дорожного движения на двухполосных нерегулируемых пересечениях методом компьютерной имитации конфликтных ситуаций условиям // Интеллектуальные и телематические автоматизированные системы управления дорожным движением. Москва, 2004.
62. Сильянов В.В., Чубуков А.Б. Приоритеты научных исследований в области безопасности дорожного движения в России. С. 78.
63. Тарасюк Ю.В. Повышение эффективности функционирования стоянок автомобильного транспорта условиям // Интеллектуальные и телематические автоматизированные системы управления дорожным движением. Москва, 2004.
64. Файт Аппельт, Кристиан Беттгер Транспортное планирование в Германии с помощью программного обеспечения условиям // Интеллектуальные и телематические автоматизированные системы управления дорожным движением. Москва, 2004.
65. Иносэ Х., Хамада Т. Управление дорожным движением. Москва: Транспорт, 1983.
66. Шмейдлер К. Оценка выполнимости городских транспортных проектов на перспективу условиям // Интеллектуальные и телематические автоматизированные системы управления дорожным движением. Москва, 2004.
67. Якимов А.Ю., Смирнов Е.А. Организация дорожного движения в крупных городах (проблемы и пути их решения).
68. Daganzo C.F. Remarks on Traffic Flow Modeling and its Applications // Dept. of Civil and Environmental Engeneering University of California, Berkeley.
69. Влияние ИТС на безопасность дорожного движения и развитие регионов. Secuteck.Ru. URL: https://www.secuteck.ru/articles2/traffic/vliyanie-its-na-bezopasnost-dorozhnogo-dvizheniya-i-razvitie-regionov (дата обращения: 16.10.2025).
70. Интеллектуальные транспортные системы как инструмент управления. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/intellektualnye-transportnye-sistemy-kak-instrument-upravleniya (дата обращения: 16.10.2025).
71. Интеллектуальные транспортные системы — основная суть, задачи и цели. smik.ru. URL: https://smik.ru/blog/chto-takoe-its/ (дата обращения: 16.10.2025).
72. Интеллектуальные транспортные системы снизили аварийность на дорогах. ComNews.ru. 2024. 28 октября. URL: https://comnews.ru/content/235773/2024-10-28/2024_43_intellektualnye_transportnye_sistemy_snizili_avariynost_na_dorogah (дата обращения: 16.10.2025).
73. Новость — Интеллектуальные транспортные системы: ключ к снижению аварийности на дорогах. CFO Russia. 2024. 28 октября. URL: https://www.cfo-russia.ru/news/2024-10-28-intellektualnye-transportnye-sistemy-klyuch-k-snizheniyu-avariynosti-na-dorogah/ (дата обращения: 16.10.2025).
74. Как интеллектуальные транспортные технологии помогают снижать заторы на дорогах? Яндекс Нейро. URL: https://yandex.ru/search/question/как%20интеллектуальные%20транспортные%20технологии%20помогают%20снижать%20заторы%20на%20дорогах (дата обращения: 16.10.2025).
75. Интеллектуальные транспортные системы: проблемы и решения. Росдорнии. URL: https://rosdornii.ru/media/press-tsentr/intervyu/intellektualnye-transportnye-sistemy-problemy-i-resheniya (дата обращения: 16.10.2025).
76. Интеллектуальные транспортные системы простыми словами: примеры, технологии, элементы. Центр 2М. URL: https://center2m.ru/blog/intellektualnye-transportnye-sistemy (дата обращения: 16.10.2025).
77. Интеллектуальная транспортная система – Повышение безопасности дорожного движения. Корда Групп. URL: https://korda-group.ru/blog/intellektualnaya-transportnaya-sistema/ (дата обращения: 16.10.2025).
78. Интеллектуальные транспортные системы: из 2024 в 2025. TAdviser. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Интеллектуальные_транспортные_системы:_из_2024_в_2025 (дата обращения: 16.10.2025).
79. Инновационные технологии для снижения аварийности на дорогах. ComNews. 2021. 16 августа. URL: https://comnews.ru/content/214878/2021-08-16/2021-08-16-innovacionnye-tehnologii-dlya-snizheniya-avariynosti-na-dorogah (дата обращения: 16.10.2025).
80. Что такое интеллектуальные транспортные системы в 2021 году? ЕвроМобайл. URL: https://euromobile.ru/news/chto-takoe-intellektualnye-transportnye-sistemy-v-2021-godu/ (дата обращения: 16.10.2025).
81. Безопасность интеллектуальных транспортных систем – новая реальность. ГЛОНАСС/ГНСС. URL: https://glonassunion.ru/news/bezopasnost-intellektualnykh-transportnykh-sistem-novaya-realnost/ (дата обращения: 16.10.2025).
82. Применение ИТС на трассах сокращает число аварий в три раза. IKSMEDIA.RU. URL: https://www.iksmedia.ru/news/6407068-Primenenie-ITS-na-trassax-sokrashhaet.html (дата обращения: 16.10.2025).
83. Информационная безопасность в сфере интеллектуальных транспортных систем. Secuteck.Ru. URL: https://www.secuteck.ru/articles2/infosec/informacionnaya-bezopasnost-v-sferu-intellektualnyh-transportnyh-sistem (дата обращения: 16.10.2025).
84. Эффекты внедрения интеллектуальных транспортных систем в регионах России. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/effekty-vnedreniya-intellektualnyh-transportnyh-sistem-v-regionah-rossii (дата обращения: 16.10.2025).
85. Моделирования транспортных потоков в интеллектуальных транспортных системах. Электронный научный архив ЮУрГУ. URL: https://elib.susu.ru/viewer/docviewer/docview/susu/e74a8a9a-32c9-4b6e-827d-92931215b0b2/download (дата обращения: 16.10.2025).
86. Расчет экономического эффекта от внедрения системы автоматизации. Antegra.ru. URL: https://antegra.ru/articles/raschet-ekonomicheskogo-effekta-ot-vnedreniya-sistemy-avtomatizacii (дата обращения: 16.10.2025).
87. Экологические проблемы автомобильного транспорта и пути решения. Scilead.ru. URL: https://scilead.ru/article/6537-ekologicheskie-problemi-avtomobilnogo-transpo (дата обращения: 16.10.2025).
88. Экологические проблемы транспортной системы. Skypro. URL: https://sky.pro/media/ekologicheskie-problemy-transportnoj-sistemy/ (дата обращения: 16.10.2025).
89. Транспорт и окружающая среда. Экология. URL: https://ru-ecology.info/page/113192/ (дата обращения: 16.10.2025).
90. Создание и эксплуатация ИТС: актуальные проблемы и перспективы. ТБ Форум. URL: https://tbforum.ru/news/sozdanie-i-ekspluataciya-its-aktualnye-problemy-i-perspektivy (дата обращения: 16.10.2025).
91. Превышая скорость: риски и уязвимости в сфере интеллектуальных транспортных систем. Хабр. URL: https://habr.com/ru/companies/trendmicro/articles/492576/ (дата обращения: 16.10.2025).
92. Интеллектуальные транспортные системы: обзор и перспективы. InteractiveNews.ru. URL: https://interactivenews.ru/articles/it-technologies/intellektualnye-transportnye-sistemy-obzor-i-perspektivy/ (дата обращения: 16.10.2025).
93. Эффективность ИТС, рейтинг субъектов и передовые технологии. ITS Russia. URL: https://its-russia.ru/news/its-rossii-effektivnost-rating-subektov-i-peredovye-tekhnologii (дата обращения: 16.10.2025).
94. Методические рекомендации по использованию программных продуктов математического моделирования транспортных потоков при оценке эффективности проектных решений. Министерство транспорта Российской Федерации. URL: https://rosavtodor.gov.ru/department/otraslevaya-deyatelnost/nauka/dokumenty-nauka/315991 (дата обращения: 16.10.2025).
95. Экологические проблемы автомобильного транспорта. ЭВЭН-ГАЗ. URL: https://even-gaz.ru/press_center/articles/ekologicheskie-problemy-avtomobilnogo-transporta/ (дата обращения: 16.10.2025).
96. Методы определения экономического эффекта от ИТ-проекта. iTeam. URL: https://www.iteam.ru/publications/it/section_51/article_3716 (дата обращения: 16.10.2025).
97. Есть четыре способа ускорить реальное внедрение ИИ. Global CIO / Digital Experts. URL: https://globalcio.ru/materials/18659 (дата обращения: 16.10.2025).
98. Расчет экономической эффективности от внедрения информационной системы. ELIBRARY.RU. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48425257 (дата обращения: 16.10.2025).
99. Экологические проблемы автомобильного транспорта и пути решения. Молодой ученый. URL: https://moluch.ru/archive/126/33712/ (дата обращения: 16.10.2025).
100. Экономическая эффективность ИТ: как превратить затраты в инвестиции. GlobalCIO. URL: https://globalcio.ru/materials/18655 (дата обращения: 16.10.2025).
101. Моделирование движения в интеллектуальной транспортной системе. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modelirovanie-dvizheniya-v-intellektualnoy-transportnoy-sisteme (дата обращения: 16.10.2025).
102. Моделирование транспортных потоков на осно��е квазигазодинамических уравнений. Computer Research and Modeling. URL: https://crm.ics.org.ru/journal/article/30356/ (дата обращения: 16.10.2025).
103. ИТС: с перспективами и без. spbit.ru. URL: https://www.spbit.ru/news/n290325/ (дата обращения: 16.10.2025).
104. ИТС в регионах: решения на базе Единой платформы управления транспортной системой SmartMegapolis. ITS Russia. URL: https://its-russia.ru/news/its-v-regionakh-resheniya-na-baze-edinoy-platformy-upravleniya-transportnoy-sistemoy-smartmegapolis (дата обращения: 16.10.2025).
105. Как правильно оценить экономический эффект от внедрения сложных заказных ИТ-проектов: факторы и риски. ComNews. 2023. 21 августа. URL: https://comnews.ru/content/228186/2023-08-21/2023_33_kak_pravilno_ocenit_ekonomicheskiy_effekt_ot_vnedreniya_slozhnyh_zakaznyh_it-proektov_faktory_i_riski (дата обращения: 16.10.2025).
106. Классификация методов моделирования транспортных потоков. European Scientific Journal. URL: https://esj.today/PDF/87SAVN619.pdf (дата обращения: 16.10.2025).
107. Перспектива и проблематика внедрения ИТС. Автодор-Инвест. URL: https://avtodor-invest.ru/press-center/articles/perspektiva-i-problematika-vnedreniya-its/ (дата обращения: 16.10.2025).
108. ИТС для безопасных и качественных дорог. ITS Russia. URL: https://its-russia.ru/news/its-dlya-bezopasnykh-i-kachestvennykh-dorog (дата обращения: 16.10.2025).
109. Городские и региональные ИТС. TAdviser. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:ИТС_в_регионах (дата обращения: 16.10.2025).
110. Интеллектуальные транспортные системы по нацпроекту внедряют в 42 субъектах страны. Федеральное дорожное агентство. URL: https://rosavtodor.gov.ru/press-center/vesti-regionov/398031 (дата обращения: 16.10.2025).