О дорогах
— В чем отличие вашего метода математического моделирования транспортных потоков от других подходов?
— Он позволяет моделировать весь транспортный поток как специальную жидкость или газ. Это макроскопический подход, при котором мы используем усреднённые параметры транспортного потока: скорость, интенсивность, плотность. При этом объём вычислений существенно ниже и производить его на компьютере можно значительно быстрее, чем при микроскопическом подходе. Последний учитывает поведение каждого водителя, но при критической плотности транспортного потока действия отдельных водителей на ситуацию не влияют и оценивать их бессмысленно.
— Многие страны и большие города стремятся ограничить пользование автомобилями — делают упор на платные парковки, велосипеды. Как это соотносится с темой моделирования транспортных потоков?
— Это всё можно включить в математическую модель. Например, задача оптимизации урбанистического пространства — где и сколько нужно парковок, где проложить велосипедную дорожку, где построить новую дорожную развязку — это та же задача многокритериальной оптимизации. Более того: специалисты рассчитывают матрицу корреспонденции — строят на карте городской транспортной сети маршруты и определяют количество людей, которые по ним проезжают в течение дня из одной точки в другую. Зная распределение этих транспортных потоков, можно понять, где узкое место, а где ситуация приближается к критической.
— А развитие общественного транспорта?
— Общественный транспорт — замечательный вариант. Но эта часть городского планирования тесно связана с экономикой: чтобы пользователь пересел на общественный транспорт, его должна устраивать цена, время в пути и уровень комфорта. Можно поднять цену на парковочные места — тогда перед поездкой, допустим, в центр, человек задумается, а стоит ли оно того, и будет внимательнее рассматривать возможности общественного транспорта.
Лучший пример этому — Япония, отличающаяся высокой урбанизацией. С личным транспортом японцы борются экономически — практически все крупные дороги платные и очень активно развивается общественный транспорт. Поэтому люди предпочитают пользоваться общественным транспортом до такой степени, что пассажирам в крупных городах порой может быть некомфортно.
— Один из проектов, в котором вы участвовали, — адаптивное управление светофорами. В чем его идея?
— Идея простая: управлять транспортным потоком так, чтобы он не превышал предельную пропускную способность дороги. Чтобы справиться с дорожной ситуацией на трудных участках, делать прогноз с учетом потенциальных ДТП, нужна информация о загрузке дорог, — для этого необходимы специальные детекторы транспорта (они работают также, как камеры ГИБДД). Мы опробовали метод в Москве, Казани и Туле; главный успех для меня как учёного в том, что все использованные мною алгоритмы и подходы доказали свою эффективность. Движение на Московской кольцевой автодороге можно оптимизировать так, чтобы скорость на ней не падала ниже 60 км/ч. К сожалению, не удалось наладить контакт с людьми, отвечающими за поддержку и обслуживание системы управления светофорной сигнализацией (в Москве это Центр организации дорожного движения).
— В одной из ваших работ вы сравниваете прогноз транспортных потоков с прогнозом погоды на неделю вперед — это можно сделать не всегда точно. Почему в условиях, когда у человечества есть огромное количество данных (например GPS) и мощностей, чтобы обрабатывать эти данные, мы пока не научились контролировать потоки автомобилей?
— Как правило, сведения о передвижении пользователей GPS подпадают под закон о персональных данных. Мы много раз пытались, но очень сложно получить у агрегаторов — Яндекса и Google — даже обезличенные данные. Компании боятся обвинений в нарушении законодательства: даже когда мы говорим, что ничего не можем узнать о пользователе, кроме номера устройства GPS, нам отвечают, что при желании человека можно вычислить по маршруту.
Выход я вижу такой: нужно уходить от централизованных систем агрегации и анализа данных. С помощью электронной начинки современные машины могут общаться между собой и взаимодействовать с дорожной и придорожной инфраструктурой, образуя peer-to-peer-сеть. Каждый участник сети будет получать информацию о том, что происходит и будет происходить на маршруте, — вплоть до того, на какой скорости водителю желательно проехать следующий перекрёсток, чтобы не попасть на красный свет.
Эту сеть можно организовать подобно облачным вычислениям, не привязывая к централизованной системе контроля и учёта. Для ее внедрения водителям нужно будет установить специальное приложение — а мы сможем запрашивать их согласие на сбор данных для научных целей (естественно, мы гарантируем обезличенность данных и невмешательство со своей стороны).
В Лаборатории интеллектуальных транспортных систем сейчас ведётся работа в этом направлении. К сожалению, внедрение такой системы зависит не только от нас, но и от производителей автомобилей. Автоконцерны — закрытые структуры. Но постепенно платформы для разработки ПО для автомобилей становятся универсальными. Поэтому, как и для мобильных устройств, сторонние разработчики вскоре смогут писать софт для машин.
— А какие страны лучше всего моделируют транспортные потоки?
— Германия. Там транспортные системы оборудованы датчиками движения транспорта. Они эффективно анализируют и моделируют данные, а в крупных городах внедрены системы адаптивного управления. Япония также находится на острие прогресса.
…и машинах, которые по ним ездят
— Один из возможных проектов общественного транспорта — воздушный. Возможен ли отказ от планирования потоков на земле с помощью дорог и переход на воздушный транспорт?
— Не думаю. Воздушный транспорт в перспективе будет дорогим. К тому же, такой транспорт опасен для городской среды, потому что если он упадёт на голову, то это будет катастрофой.
Скорей уж перемен стоит ждать от наземного беспилотного транспорта: концептуально он более удобен именно для общего пользования, и в первую очередь беспилотники начнут использоваться в общественном транспорте. Как только будут решены юридические вопросы, связанные с использованием таких автомобилей, концепция беспилотного транспорта сольется с концепцией каршеринга. Как показывает статистика, люди пользуются личным транспортом не более 7% своего времени, при том что это вторая по важности покупка после квартиры. От использования каршеринга многих удерживает отсутствие свободного автомобиля поблизости. А представьте, что с помощи кнопки на смартфоне можно вызвать автономный транспорт в нужное место, а после поездки просто забыть о нём — он сам уедет! Это сэкономит место на дорогах, уменьшит вредные выбросы и шум.
— Эра беспилотников уже наступила? Есть рабочие примеры применения беспилотного транспорта?
— На территории штата Техас официально разрешено движение беспилотников по скоростным автострадам — а это 90% пути грузового автомобиля; человеку нужно сесть за руль только после съезда с хайвея. Это уже существенный прорыв, позволяющий ограничить количество водителей, которых необходимо нанимать для перевозок. Но говорить о наступлении эры беспилотного транспорта можно будет тогда, когда человек будет сидеть не на месте водителя, а где-то сбоку или сзади.
Технологиями общественного автономного транспорта занимаются в Сколково, на КАМАЗе. Они разрабатывают электрические беспилотные автобусы, которые будут ездить по определенному маршруту. Единственный барьер — законодательство. Если завтра законодательная база для беспилотных машин будет готова, то послезавтра они поедут.
— Как оценить риск использования технологии беспилотного транспорта во вред?
— Как и остальные технологии. Это всегда палка о двух концах. Люди могут использовать любую доступную им технологию как в хороших, так и в плохих целях — но проблема не в технологии, а в решениях, которые принимает каждый человек самостоятельно.
— В последнее время много новостей о введение биометрии в личном и общественном транспорте.
— Я знаю, что сейчас в автомобили ставят датчики, которые перед запуском двигателя проверяют состояние водителя, а также определяют, кто сел за руль — владелец или нет. Вряд ли это будет чем-то прорывным, потому что сейчас развитие идёт в сторону автономного транспорта, а там биометрия не нужна. Нужно только достаточное количество денег на кредитной карте, его не волнует кто и в каком состоянии сел в автомобиль, ведь не вы за рулём.
— А что вам кажется самым перспективным из наиболее амбициозных проектов? Hyperloop Илона Маска, 3D Express Coach, траволаторы?
— Мне нравится идея Hyperloop — с точки зрения развития скоростного направления транспорта это впечатляет. Есть большие шансы, что этот проект будет работать. Илона Маска многие критиковали, но он последователен в своих действиях для достижения цели. По остальным примерам надо дождаться историй успеха.