stringtranslate.com

Интеллектуальная транспортная система

Графический пользовательский интерфейс ITS , отображающий венгерскую сеть автомагистралей и ее точки данных

Интеллектуальная транспортная система ( ИТС ) — это передовое приложение, целью которого является предоставление инновационных услуг, связанных с различными видами транспорта и управлением дорожным движением , а также предоставление пользователям возможности быть лучше информированными и более безопасно, скоординированно и «умно» использовать транспортные сети. [1]

Некоторые из этих технологий включают вызов экстренных служб в случае аварии, использование камер для контроля за соблюдением правил дорожного движения или знаков, обозначающих изменение ограничения скорости в зависимости от условий.

Хотя ИТС может относиться ко всем видам транспорта, директива Европейского союза 2010/40/EU, принятая 7 июля 2010 года, определила ИТС как системы, в которых информационные и коммуникационные технологии применяются в области автомобильного транспорта , включая инфраструктуру, транспортные средства и пользователей, а также в управлении дорожным движением и управлении мобильностью, а также для интерфейсов с другими видами транспорта. [2] ИТС может использоваться для повышения эффективности и безопасности транспорта во многих ситуациях, т. е. автомобильный транспорт, управление дорожным движением, мобильность и т. д. [3] Технология ИТС внедряется во всем мире для увеличения пропускной способности загруженных дорог, сокращения времени в пути и обеспечения сбора информации о ничего не подозревающих участниках дорожного движения. [4]

Фон

Правительственная [ какая? ] деятельность в области ИТС дополнительно мотивируется растущим вниманием к внутренней безопасности . [ когда? ] Многие из предлагаемых систем ИТС также включают наблюдение за дорогами, что является приоритетом внутренней безопасности. [5] Финансирование многих систем осуществляется либо напрямую через организации внутренней безопасности, либо с их одобрения. Кроме того, ИТС может играть роль в быстрой массовой эвакуации людей в городских центрах после крупных событий с жертвами, таких как стихийное бедствие или угроза. Большая часть инфраструктуры и планирования, связанных с ИТС, соответствует потребности в системах внутренней безопасности.

В развивающихся странах миграция из сельской местности в городские места обитания происходила по-разному. Многие районы развивающихся стран урбанизировались без значительной моторизации и образования пригородов . Небольшая часть населения может позволить себе автомобили , но автомобили значительно увеличивают заторы в этих мультимодальных транспортных системах. Они также значительно загрязняют воздух , представляют значительный риск для безопасности и усугубляют чувство неравенства в обществе. Высокая плотность населения может поддерживаться мультимодальной системой пешеходного, велосипедного транспорта, мотоциклов , автобусов и поездов .

Другие части развивающегося мира, такие как Китай , Индия и Бразилия, остаются в основном сельскими, но быстро урбанизируются и индустриализируются. В этих районах моторизованная инфраструктура развивается наряду с моторизацией населения. Большое неравенство в уровне благосостояния означает, что только часть населения может моторизоваться, и поэтому высокоплотная мультимодальная транспортная система для бедных пересекается высокомоторизованной транспортной системой для богатых.

Интеллектуальные транспортные технологии

Интеллектуальные транспортные системы различаются по применяемым технологиям: от базовых систем управления, таких как автомобильная навигация ; системы управления светофорами ; системы управления контейнерами; знаки с изменяющимися сообщениями; автоматическое распознавание номерных знаков или камеры контроля скорости для мониторинга приложений, таких как системы видеонаблюдения безопасности и системы автоматического обнаружения инцидентов или обнаружения остановившихся транспортных средств; до более продвинутых приложений, которые интегрируют данные в реальном времени и обратную связь из ряда других источников, таких как системы управления парковкой и информационные системы; информация о погоде ; системы противообледенительной обработки мостов ( противообледенительная обработка в США ); и тому подобное. Кроме того, разрабатываются прогностические методы, позволяющие проводить расширенное моделирование и сравнение с историческими исходными данными. Некоторые из этих технологий описаны в следующих разделах. [6]

Беспроводная связь

Портал мониторинга дорожного движения с беспроводной антенной связи

Для интеллектуальных транспортных систем были предложены различные формы технологий беспроводной связи. Радиомодемная связь на частотах UHF и VHF широко используется для связи на короткие и большие расстояния в ИТС.

Связь на короткие расстояния в 350 м может быть реализована с использованием протоколов IEEE 802.11 , в частности 802.11p (WAVE) или стандарта выделенной связи на короткие расстояния (DSRC) 802.11bd, продвигаемого Intelligent Transportation Society of America и Министерством транспорта США . Теоретически диапазон этих протоколов может быть расширен с использованием мобильных сетей ad hoc или ячеистых сетей .

Для связи на большие расстояния используются инфраструктурные сети. Связь на большие расстояния с использованием этих методов хорошо известна, но, в отличие от протоколов на короткие расстояния, эти методы требуют обширного и очень дорогого развертывания инфраструктуры.

Вычислительные технологии

Недавние достижения в области электроники транспортных средств привели к переходу к меньшему количеству более производительных компьютерных процессоров на транспортном средстве. Типичное транспортное средство в начале 2000-х годов имело бы от 20 до 100 отдельных сетевых микроконтроллерных / программируемых логических контроллерных модулей с операционными системами не в реальном времени . Текущая тенденция направлена ​​на меньшее количество более дорогостоящих микропроцессорных модулей с аппаратным управлением памятью и операционными системами в реальном времени . Новые встраиваемые системные платформы позволяют внедрять более сложные программные приложения , включая управление процессами на основе моделей , искусственный интеллект и повсеместные вычисления . Возможно, самым важным из них для интеллектуальных транспортных систем является искусственный интеллект . [ требуется ссылка ]

Плавающие данные автомобиля/плавающие данные сотовой связи

Считыватель RFID E-ZPass , прикрепленный к столбу, и его антенна (справа) используются для мониторинга дорожного движения в Нью-Йорке с использованием метода повторной идентификации транспортных средств.

Данные "плавающего автомобиля" или "зонда" собирали другие транспортные маршруты. В целом, для получения необработанных данных использовались четыре метода:

В мегаполисах расстояние между антеннами короче, и в теории точность увеличивается. Преимущество этого метода в том, что вдоль дороги не нужно строить инфраструктуру; используется только сеть мобильной связи. Но на практике метод триангуляции может быть сложным, особенно в районах, где одни и те же вышки мобильной связи обслуживают два или более параллельных маршрута (например, автомагистраль с примыкающей дорогой, автомагистраль и пригородная железнодорожная линия, две или более параллельных улиц или улица, которая также является автобусной линией). К началу 2010-х годов популярность метода триангуляции пошла на спад. [ необходима цитата ]

Технология плавающих данных об автомобилях обеспечивает преимущества по сравнению с другими методами измерения трафика:

Ощущение

Активная RFID- метка, используемая для электронного взимания платы за проезд

Технологические достижения в области телекоммуникаций и информационных технологий в сочетании с ультрасовременными/современными микрочипами, RFID (радиочастотная идентификация) и недорогими интеллектуальными технологиями зондирования маяков расширили технические возможности, которые будут способствовать повышению безопасности автомобилистов для интеллектуальных транспортных систем во всем мире . Системы датчиков для ИТС представляют собой сетевые системы на основе транспортных средств и инфраструктуры, т. е. интеллектуальные технологии транспортных средств. Датчики инфраструктуры представляют собой неразрушимые (например, дорожные отражатели) устройства, которые устанавливаются или встраиваются в дорогу или вокруг дороги (например, на зданиях, столбах и знаках) по мере необходимости и могут вручную распространяться во время профилактического обслуживания дорожного строительства или с помощью оборудования для впрыскивания датчиков для быстрого развертывания. Системы датчиков транспортных средств включают развертывание электронных маяков «инфраструктура-транспортное средство» и «транспортное средство-инфраструктура» для идентификационных коммуникаций, а также могут использовать технологии автоматического распознавания видеономеров или обнаружения магнитной сигнатуры транспортных средств с желаемыми интервалами для повышения постоянного мониторинга транспортных средств, работающих в критических зонах мира.

Обнаружение индуктивной петли

Детекторы петель для обнаружения транспортных средств, срезанных спилом, закопаны в тротуар на этом перекрестке, как видно по прямоугольным формам герметика детектора петель в нижней части этого изображения.

Индуктивные петли могут быть размещены на дорожном полотне для обнаружения транспортных средств, проходящих через магнитное поле петли. Простейшие детекторы просто подсчитывают количество транспортных средств за единицу времени (обычно 60 секунд в Соединенных Штатах ), которые проезжают через петлю, в то время как более сложные датчики оценивают скорость, длину и класс транспортных средств, а также расстояние между ними. Петли могут быть размещены на одной полосе или на нескольких полосах, и они работают как с очень медленными или остановленными транспортными средствами, так и с транспортными средствами, движущимися на высокой скорости.

Видеообнаружение транспортных средств

Измерение потока движения и автоматическое обнаружение инцидентов с помощью видеокамер — еще одна форма обнаружения транспортных средств. Поскольку системы видеообнаружения, такие как те, которые используются для автоматического распознавания номерных знаков, не требуют установки каких-либо компонентов непосредственно на поверхность дороги или дорожное полотно, этот тип системы известен как «неинтрузивный» метод обнаружения дорожного движения. Видео с камер подается в процессоры, которые анализируют изменяющиеся характеристики видеоизображения по мере проезда транспортных средств. Камеры обычно устанавливаются на столбах или конструкциях над проезжей частью или рядом с ней. Большинству систем видеообнаружения требуется некоторая начальная настройка, чтобы «научить» процессор базовому фоновому изображению. Обычно это включает ввод известных измерений, таких как расстояние между линиями полос или высота камеры над проезжей частью. Один процессор видеообнаружения может обнаруживать движение одновременно с одной до восьми камер, в зависимости от марки и модели. Типичным выходным сигналом системы видеообнаружения являются скорости транспортных средств по полосам, количество и показания занятости полос. Некоторые системы предоставляют дополнительные выходные данные, включая зазоры, интервалы, обнаружение остановившегося транспортного средства и сигналы тревоги транспортного средства, движущегося в противоположном направлении.

Bluetooth-обнаружение

Bluetooth — это точный и недорогой способ передачи местоположения из движущегося транспортного средства. Устройства Bluetooth в проезжающих транспортных средствах обнаруживаются датчиками вдоль дороги. Если эти датчики соединены между собой, они могут рассчитывать время в пути и предоставлять данные для матриц отправления и назначения. По сравнению с другими технологиями измерения трафика, измерение Bluetooth имеет некоторые отличия:

Поскольку устройства Bluetooth становятся все более распространенными на борту транспортных средств, а также с ростом популярности портативной электроники, объем данных, собираемых с течением времени, становится более точным и ценным для целей оценки времени в пути. Более подробную информацию можно найти в [11] .

Также возможно измерить плотность движения на дороге, используя аудиосигнал , который состоит из совокупного звука от шума шин, шума двигателя, шума холостого хода двигателя, гудков и шума турбулентности воздуха . Установленный на обочине дороги микрофон улавливает звук, который включает в себя различные шумы транспортных средств, и методы обработки аудиосигнала могут быть использованы для оценки состояния дорожного движения. Точность такой системы хорошо сопоставима с другими методами, описанными выше. [12]

Радарное обнаружение

Радары устанавливаются на обочине дороги для измерения потока движения и для обнаружения остановившихся и застрявших транспортных средств. Как и видеосистемы, радар изучает окружающую среду во время настройки, поэтому может различать транспортные средства и другие объекты. Он также может работать в условиях плохой видимости. Радар потока движения использует технику «бокового огня», чтобы просматривать все полосы движения в узкой полосе, чтобы подсчитать количество проезжающих транспортных средств и оценить плотность движения. Для обнаружения остановившихся транспортных средств (SVD) и автоматического обнаружения инцидентов используются 360-градусные радарные системы, поскольку они сканируют все полосы вдоль больших участков дороги. Сообщается, что радар имеет лучшую производительность на больших расстояниях, чем другие технологии. [13] Радар SVD будет установлен на всех интеллектуальных автомагистралях в Великобритании. [14]

Объединение информации из нескольких модальностей зондирования дорожного движения

Данные от различных сенсорных технологий могут быть объединены интеллектуальными способами для точного определения состояния дорожного движения. Подход на основе слияния данных , который использует собранные на обочине дороги акустические данные, изображения и данные датчиков, как было показано, объединяет преимущества различных отдельных методов. [15]

Интеллектуальные транспортные приложения

Системы оповещения о транспортных средствах экстренных служб

В 2015 году ЕС принял закон, требующий от автопроизводителей оснащать все новые автомобили системой eCall — европейской инициативой, которая помогает автомобилистам в случае столкновения. [16] Система eCall в автомобиле генерируется либо вручную пассажирами транспортного средства, либо автоматически посредством активации датчиков в автомобиле после аварии. [17] При активации устройство eCall в автомобиле устанавливает экстренный вызов, передающий как голос, так и данные непосредственно в ближайший пункт экстренной помощи [17] (обычно ближайший пункт экстренного вызова E 1-1-2 , PSAP). Голосовой вызов позволяет пассажиру транспортного средства общаться с обученным оператором eCall. В то же время минимальный набор данных будет отправлен оператору eCall, принимающему голосовой вызов.

Минимальный набор данных содержит информацию об инциденте, включая время, точное местоположение, направление движения транспортного средства и идентификационные данные транспортного средства. Общеевропейская система eCall должна быть действующей для всех новых транспортных средств, имеющих одобрение типа, в качестве стандартной опции. В зависимости от производителя системы eCall она может быть основана на мобильном телефоне (подключение Bluetooth к интерфейсу в автомобиле), интегрированном устройстве eCall или функциональности более широкой системы, такой как навигация, телематическое устройство или устройство взимания платы. Ожидается, что eCall будет предложен не ранее конца 2010 года, в ожидании стандартизации Европейским институтом стандартов в области телекоммуникаций и обязательств со стороны крупных государств-членов ЕС, таких как Франция и Великобритания.

Пункт взимания платы за проезд по перегруженной дороге на Норт-Бридж-роуд, Сингапур

Проект SafeTRIP, финансируемый ЕС [ требуется цитата ], разрабатывает открытую систему ITS, которая повысит безопасность дорожного движения и обеспечит устойчивую связь за счет использования спутниковой связи S-диапазона. Такая платформа позволит расширить охват службы экстренного вызова в пределах ЕС.

Автоматическое обеспечение соблюдения правил дорожного движения

Автоматическая система контроля скорости или lombada eletrônica с наземными датчиками в Бразилиа, DF

Система камер контроля за соблюдением правил дорожного движения, состоящая из камеры и устройства мониторинга транспортных средств , используется для обнаружения и идентификации транспортных средств, нарушающих ограничение скорости или некоторые другие требования дорожного движения, и автоматически выписывает штрафы нарушителям на основе номерного знака. Штрафы за нарушение правил дорожного движения отправляются по почте. Приложения включают:

Изменяемые ограничения скорости

Пример знака переменного ограничения скорости в США

Недавно некоторые юрисдикции начали экспериментировать с переменными ограничениями скорости, которые меняются в зависимости от загруженности дорог и других факторов. Обычно такие ограничения скорости изменяются в сторону снижения только при плохих условиях, а не улучшаются при хороших. Одним из примеров является британская автомагистраль M25 , которая опоясывает Лондон. На самом загруженном 14-мильном (23-километровом) участке (развязка 10–16) M25 переменные ограничения скорости в сочетании с автоматизированным контролем действуют с 1995 года. Первоначальные результаты показали экономию времени в пути, более плавное движение и снижение количества аварий, поэтому внедрение стало постоянным в 1997 году. Дальнейшие испытания на M25 пока не дали окончательных результатов. [18]

Системы предотвращения столкновений

Япония установила на своих автомагистралях датчики, которые оповещают автомобилистов о том, что впереди заглох автомобиль. [19]

Кооперативные системы на дороге

Коммуникационное сотрудничество на дороге включает в себя взаимодействие между автомобилями, между автомобилями и инфраструктурой и наоборот. Данные, доступные с транспортных средств, собираются и передаются на сервер для централизованного слияния и обработки. Эти данные могут использоваться для обнаружения таких событий, как дождь (работа дворников) и заторы (частое торможение). Сервер обрабатывает рекомендации по вождению, предназначенные для одного или определенной группы водителей, и передает их по беспроводной связи на транспортные средства. Целью кооперативных систем является использование и планирование инфраструктуры связи и датчиков для повышения безопасности дорожного движения. Определение кооперативных систем в дорожном движении дано Европейской комиссией : [20] [21]

«Операторы дорожного движения, инфраструктура, транспортные средства, их водители и другие участники дорожного движения будут сотрудничать для обеспечения максимально эффективной, безопасной, надежной и комфортной поездки. Системы сотрудничества «транспортное средство-транспортное средство» и «транспортное средство-инфраструктура» будут способствовать достижению этих целей сверх улучшений, достижимых с помощью автономных систем».

Всемирный конгресс по интеллектуальным транспортным системам (Всемирный конгресс ITS) — ежегодная торговая выставка для продвижения технологий ITS. ERTICO– ITS Europe, ITS America и ITS AsiaPacific спонсируют ежегодный Всемирный конгресс и выставку ITS. Каждый год мероприятие проходит в другом регионе (Европа, Америка или Азиатско-Тихоокеанский регион). [22] Первый Всемирный конгресс ITS состоялся в Париже в 1994 году. [23]

Умный транспорт – новые бизнес-модели

Новые модели мобильности и интеллектуального транспорта появляются во всем мире. Схемы совместного использования велосипедов , автомобилей и скутеров , такие как Lime или Bird, продолжают набирать популярность; схемы зарядки электромобилей набирают популярность во многих городах; подключенные автомобили являются растущим сегментом рынка; в то время как новые интеллектуальные решения для парковки используются пассажирами и покупателями по всему миру. Все эти новые модели предоставляют возможности для решения проблем последней мили в городских районах .

ИТС в связанном мире

Мобильные операторы становятся значимым игроком в этих цепочках создания стоимости (помимо предоставления просто подключения). Специализированные приложения могут использоваться для приема мобильных платежей , предоставления аналитических данных и инструментов навигации, предложения поощрений и скидок, а также выступать в качестве средства цифровой коммерции .

Гибкость платежей и выставления счетов

Эти новые модели мобильности требуют высокой гибкости монетизации и возможностей управления партнерами. Гибкая платформа расчетов и выставления счетов позволяет быстро и легко делиться доходами и обеспечивает общее улучшение клиентского опыта . Помимо лучшего обслуживания, пользователи также могут быть вознаграждены скидками, баллами лояльности и наградами, а также вовлечены через прямой маркетинг .

Европа

Сеть национальных ассоциаций ИТС представляет собой объединение национальных интересов ИТС. Официально было объявлено 7 октября 2004 года в Лондоне. Секретариат находится в ERTICO – ITS Europe. [24]

ERTICO – ITS Europe – это государственно-частное партнерство, способствующее развитию и внедрению ИТС. Они объединяют государственные органы, участников отрасли, операторов инфраструктуры, пользователей, национальные ассоциации ИТС и другие организации. Рабочая программа ERTICO фокусируется на инициативах по улучшению безопасности на транспорте, надежности и эффективности сетей, принимая во внимание меры по снижению воздействия на окружающую среду.

Соединенные Штаты

В Соединенных Штатах в каждом штате есть отделение ITS, которое проводит ежегодную конференцию для продвижения и демонстрации технологий и идей ITS. Представители каждого Департамента транспорта (штата, городов, поселков и округов) в пределах штата посещают эту конференцию.

Латинская Америка

Колумбия

В промежуточных городах Колумбии, где реализуются стратегические системы общественного транспорта, городские транспортные сети должны работать в соответствии с параметрами, которые улучшают качество предоставления услуг. Некоторые из проблем, с которыми сталкиваются транспортные системы в этих городах, направлены на увеличение количества пассажиров, перевозимых в системе, и технологическое внедрение, которое должно быть интегрировано для управления и контроля парков общественного транспорта. [25] Достижение этого требует, чтобы стратегические системы интегрировали решения, основанные на интеллектуальных транспортных системах и информационно-коммуникационных технологиях для оптимизации контроля и управления парком, электронного сбора платы за проезд, безопасности дорожного движения и предоставления информации пользователям. [26] Функциональные возможности, которые должна охватывать технология в этих транспортных системах, включают: планирование парка; местоположение и отслеживаемость транспортных средств; облачное хранение операционных данных; совместимость с другими информационными системами; централизация операций; подсчет пассажиров; контроль и визуализация данных. [27]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Махмуд, Аднан; Сиддики, Сара Али; Шэн, Куан З.; Чжан, Вэй Эмма; Сузуки, Хаджиме; Ни, Вэй (июнь 2022 г.). «Доверие на колесах: на пути к безопасным и ресурсоэффективным сетям IoV». Computing . 104 (6): 1337–1358. doi :10.1007/s00607-021-01040-7. ISSN  0010-485X. S2CID  246434811.
  2. ^ ДИРЕКТИВА 2010/40/EU ЕВРОПЕЙСКОГО ПАРЛАМЕНТА И СОВЕТА от 7 июля 2010 г. eur-lex.europa.eu
  3. ^ "Сокращение задержек из-за пробок на дорогах. [Социальное воздействие]. ITS. Центр и испытательный стенд интеллектуальных транспортных систем". SIOR, Открытый репозиторий социального воздействия . Архивировано из оригинала 2017-09-05 . Получено 2017-09-05 .
  4. ^ «Умная технология, позволяющая положить конец перегруженности рейсов» . Перт сейчас . 07.07.2020 . Проверено 7 октября 2020 г.
  5. ^ Монахан, Торин (2007). ««Военные комнаты» улицы: методы наблюдения в центрах управления транспортом» (PDF) . The Communication Review . 10 (4): 367–389. CiteSeerX 10.1.1.691.8788 . doi :10.1080/10714420701715456. S2CID  44101831. Архивировано (PDF) из оригинала 2022-10-10. 
  6. ^ "Часто задаваемые вопросы". Intelligent Transportation Systems Joint Program Office . Министерство транспорта США . Получено 10 ноября 2016 г.
  7. ^ Бен-Гал, И., Вайншток, С., Сингер, Г. и Бамбос, Н. (2019). «Кластеризация пользователей по моделям их мобильного поведения» (PDF) . ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD), 13(4), 45. Архивировано из оригинала (PDF) 2019-10-14 . Получено 2022-05-29 .{{cite web}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка ) CS1 maint: числовые имена: список авторов ( ссылка )
  8. ^ Тарнофф, Филип Джон, Буллок, Дарси М., Янг, Стэнли Э. и др. «Продолжение эволюции сбора и обработки данных о времени в пути», Ежегодное заседание Совета по транспортным исследованиям 2009 г., доклад № 09-2030. Сборник докладов 88-го ежегодного заседания TRB, DVD
  9. ^ "Спутниковая навигация GPS". 2017-01-12.
  10. ^ Мохан, Прашант, Венката Н. Падманабхан и Рамачандран Рамджи. Nericell: расширенный мониторинг дорожных условий и условий движения с использованием мобильных смартфонов. Труды 6-й конференции ACM по встроенным сетевым сенсорным системам. ACM, 2008.
  11. ^ Ахмед, Хазем; Эль-Дариби, Мохамед; Абдулхай, Бахер; Морган, Яссер (13.01.2008). «Платформа ячеистой сети на базе Bluetooth и Wi-Fi для мониторинга дорожного движения». 87-е ежегодное заседание Совета по транспортным исследованиям .
  12. ^ Tyagi, V., Kalyanaraman, S., Krishnapuram, R. (2012). «Оценка состояния плотности транспортного потока на основе совокупной дорожной акустики». Труды IEEE по интеллектуальным транспортным системам . 13 (3): 1156–1166. doi :10.1109/TITS.2012.2190509. S2CID  14434273.{{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  13. ^ "Сравнение технологий обнаружения остановившихся транспортных средств (SVD) для приложений на интеллектуальных автомагистралях". Ogier Electronics . Получено 4 мая 2020 г.
  14. ^ "Инвентаризация данных по интеллектуальным автомагистралям и план действий". GOV.UK . Получено 2020-04-12 .
  15. ^ Джоши, В., Раджамани, Н., Такаюки, К., Пратапанени, Н., Субраманиам, Л. В. (2013). Обучение на основе слияния информации для экономичного определения состояния дорожного движения . Труды Двадцать третьей Международной совместной конференции по искусственному интеллекту.{{cite conference}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  16. ^ Китинг, Дэйв. «Все автомобили в Европе теперь могут сами вызывать полицию». Forbes . Получено 25.09.2019 .
  17. ^ ab Gleeson, Colin. «Новые автомобили будут автоматически информировать власти об авариях». The Irish Times . Получено 25.09.2019 .
  18. Отчет (HC 15, 2004–05): Борьба с перегрузками путем более эффективного использования автомагистралей и магистральных дорог Англии (полный отчет) (PDF) , Национальное аудиторское управление , 26 ноября 2004 г., архив (PDF) из оригинала 2005-03-11 , извлечено 2009-09-17
  19. ^ Тенденции дорожно-транспортных происшествий в Японии. Архивировано 21 мая 2009 г. на Wayback Machine . nilim.go.jp
  20. 3-й форум по электронной безопасности, 25 марта 2004 г.
  21. ^ Европейская комиссия, Генеральный директорат «Информационное общество», Директорат C «Миниатюризация, встроенные системы и социальные приложения», Подразделение C.5 «ИКТ для транспорта и окружающей среды», «На пути к кооперативным системам для автомобильного транспорта», Совещание по транспортному кластеру, 8 ноября 2004 г.
  22. ^ "ITS World Congress". Рекламный веб-сайт . Получено 10 ноября 2016 г.
  23. ^ "ITS World Congress 2025". www.ntradeshows.com . Получено 2023-09-02 .
  24. ^ "Представляем сеть национальных ассоциаций ИТС!". Рекламный веб-сайт . Получено 10 ноября 2016 г.
  25. ^ Рамирес-Герреро, Томас; Торо, Маурисио; Вильегас Лопес, Густаво; Кастаньеда, Леонель (2022). «Функциональные требования к управлению и контролю транспортных средств общественного транспорта, применяемые к устойчивой мобильности в городах среднего размера». Коммуникации, интеллектуальные технологии и инновации для общества . Интеллектуальные инновации, системы и технологии. Том 252. С. 673–683. doi :10.1007/978-981-16-4126-8_60. ISBN 978-981-16-4125-1. S2CID  244182421 . Получено 23 мая 2022 г. . {{cite book}}: |periodical=проигнорировано ( помощь )
  26. ^ Рамирес-Герреро, Т.; Торо, М.; Вильегас Лопес, ГА; Кастаньеда, Л.Ф. (2020). «Недорогие вычислительные системы, применяемые к физическим архитектурам в системах общественного транспорта средних городов». Журнал физики: Серия конференций . 1702 (1): 012018. Bibcode : 2020JPhCS1702a2018R. doi : 10.1088/1742-6596/1702/1/012018 .
  27. ^ Рамирес-Герреро, Томас; Торо, Маурисио; Табарес, Марта С.; Салазар-Кабрера, Рикардо; Пачон де ла Крус, Альваро (2022). «Ключевые аспекты интеграции ИТ-услуг в городское транзитное обслуживание средних городов: качественное разведывательное исследование в Колумбии». Устойчивость . 14 (5): 2478. doi : 10.3390/su14052478 .

Внешние ссылки