Также в системе ведется встроенный контроль достоверности отчетных данных об оплате и выполнении объема транспортной работы, на основании которых начисляются налоги, выплачиваются бюджетные субсидии перевозчикам. Получаемая информация обрабатывается с помощью математических алгоритмов. Воспользоваться этими данными смогут как коммерческие структуры, например, страховые компании, так и государственные организаторы перевозок, сообщает пресс-служба вуза.
Сейчас разработка тестируется на нескольких автобусах ГУП «Пассажиравтотранс».
Система состоит из комплекса устройств: видеокамер, датчиков состояния водителя, акселерометра и других. Информация с них передается в процессинговый центр, где обрабатывается и формируется в отчеты. С помощью специальных графиков можно, например, проследить зависимость возникновения аварийных ситуаций от стиля вождения и состояния дорожного полотна.
В Эр-Рияде с нуля построят крупнейшую сеть общественного транспорта
Идеи
«Мы можем формировать представление об эталонном водителе или, иными словами, о том, как следует управлять ТС на конкретном маршруте. В ходе наших исследований, например, обнаружилось, что зачастую те водители, которых организаторы перевозок считают лучшими, чаще других нарушают правила дорожного движения. Так, у постоянных водителей одного из маршрутов процент нарушений расписания в сторону запаздывания по отношению к графику составил 87%, а у новичка он оказался в пределах единиц процентов», — привел пример руководитель проекта, профессор кафедры управления государственными информационными системами Университета ИТМО Самуил Горелик.
В разрабатываемой системе вместо специализированных аппаратных средств используются массово выпускаемые мобильные коммуникаторы, а мобильные приложения, установленные на них, позволяют координировать действия пассажиров и водителей при планировании и реализации поездки по аналогии с системами, используемыми в такси. Такой инновационный подход позволяет резко снизить затраты на масштабирование системы, обеспечить повышенный комфорт пассажирам и лучше спланировать движение по маршрутам.
Ноу-хау системы заключается в том, что для оценки качества дорожного полотна используются не одиночные измерения, а данные от многих, идущих друг за другом, транспортных средств. Это позволяет уменьшить погрешность в определении дефекта дороги до нескольких миллиметров.