Е.И. Кублик1, М.С. Чипчагов2, И.Е. Цветков3, А.С. Вьюгина4

1–3 Финансовый университет при Правительстве РФ (Москва, Россия)

1,4 Российский технологический университет МИРЭА (Москва, Россия)

1 ewkub@mail.ru, 2 MSCHipchagov@fa.ru, 3 ietsvetkov@fa.ru, 4 annasvyugina@yandex.ru

Постановка проблемы. С увеличением интенсивности дорожного движения в мире растёт не только возможность для водителей быстро, удобно и легко добраться из одного места в другое, но и риск возникновения дорожно-транспортных происшествий. Для более эффективной регуляции транспортного потока необходимо внедрять интеллектуальные транспортные системы, которые могли бы оптимизировать движение транспорта. Для достижения этой цели необходимо разрабатывать специальные алгоритмы с минимальными затратами времени на путь из одного узла графа в другой, учитывающие безопасность на дорогах.

Цель. Разработать алгоритм нахождения кратчайшего маршрута в графе, учитывающий погодные и дорожные условия на пути, а также автоматизированную информационную систему-навигатор, использующую этот алгоритм.

Результаты. Разработаны алгоритм нахождения кратчайшего маршрута в графе, учитывающий погодные и дорожные условия на пути, и автоматизированная информационная система-навигатор, использующая этот алгоритм. Выявлен ряд закономерностей в процессе разработки алгоритма.

Практическая значимость. Разработанная система-навигатор помогает избежать аварийных ситуаций на дороге по причине неблагоприятных погодных условий или невнимательности водителя к дорожным знакам. Реализуемый алгоритм мог бы оказаться хорошим подспорьем для начинающих водителей, недавно получивших права.

Кублик Е.И., Чипчагов М.С., Цветков И.Е., Вьюгина А.С. Автоматизированная информационная система для навигации транспортных средств с учетом погодных условий // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2024. T. 26. № 6. С. 114-125. DOI: https://doi.org/10.18127/j19998554-202406-14

1. Как интеллектуальные транспортные системы изменят российские города. [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://trends.rbc.ru/trends/innovation/cmrm/61ade61e9a794742054cb6d1, дата обращения 25.02.2024.
2. Характеристики дорожного движения. [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://ppt-online.org/762393, дата обращения 25.02.2024.
3. Ефанов В.Н., Саяпова Л.Р. Принципы формирования телематической платформы для интеллектуальных транспортных систем // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2011. Т. 9. № 12. С. 121–127.
4. Интеллектуальные транспортные системы простыми словами: примеры, технологии, элементы. [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://center2m.ru/intellektualnye-transportnye-sistemy, дата обращения 25.02.2024.
5. Фильчев Р.В. Разработка алгоритма нахождения оптимального пути для нефтеперевозок с учетом расположения общественных мест // Форум молодых ученых. 2019. № 3(31). С. 824–829.
6. Рахматуллина А.Р. Алгоритм построения оптимального маршрута транспортировки опасных грузов с учетом габаритов транспорта и качества дорожного покрытия // Инновации. Наука. Образование. 2021. № 31. С. 252–258.
7. Воронин В.В., Бахрушина Г.И. Поиск кратчайшего пути во взвешенном орграфе с помощью алгоритма Беллмана-Форда // Материалы студен. нац. научн. конф. «Far East Math». 2021. С. 53–55.
8. Как оценить время в пути? [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://habr.com/ru/companies/2gis/articles/674230/, дата обращения 25.02.2024.
9. Лебедева О.А., Кулакова И.М. Решение транспортной задачи с использованием алгоритма Дейкстры для грузовых перевозок // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. 2022. № 2(54). С. 24–31. DOI 10.20291/2079-0392-2022-2-24-31.
10. Алгоритмы поиска пути: Алгоритм Дейкстры и А*. [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://habr.com/ru/compa-nies/otus/articles/748470/, дата обращения 17.03.2024.
11. Алгоритм Беллмана-Форда. [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/484382/, дата обращения 17.03.2024.
12. Floyd Warshall Algorithm (Python) | Dynamic. [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://favtutor.com/blogs/floyd-warshall-algorithm, дата обращения 17.03.2024.
13. Кирильчук И.О., Иорданова А.В., Юшин В.В., Попов В.М. Разработка авторского метода построения маршрутов ликвидации стихийных несанкционированных свалок // Известия Юго-Западного государственного университета. 2020. Т. 24. № 2. С. 153–169. DOI 10.21869/2223-1560-2020-24-2-153-169.
14. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Стадии создания. Information technology. Set of standards for automated systems. Stages of development: ГОСТ 34.601-90. М.: Стандартинформ. 2002.
15. Тирни Б., Келлехер Д. Наука о данных. М: Альпина нон-фикшн. 2020. 220 с.
16. РД 50-34.698-90. Методические указания. Информационная технология. Комплекс стандартов и руководящих документов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Требования к содержанию документов. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://a-podkidyshev.ru/GOST/RD-50-34-698-90-AS.pdf, дата обращения 17.03.2024.
17. Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. Сборник научных статей в 4 т. Под ред. Бачевского С.В. Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича. 2021. Т. 2. 623 с.
18. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Техническое задание на создание автоматизированной системы. Information technology. Set of standards for automated systems. Technical directions for automated system making: ГОСТ 34.602-20. М.: Стандартинформ. 2009.