Navigation Data Exchange for Traffic Control

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

An increase in the number of cars is higher than rates of transport infrastructure development, resulting in a reduction of cargo and passenger transportation efficiency in city conditions. Simulation of flow irregularity in time (peak hour) shows the key role of a car motion interval as a factor of overcoming accumulation at average speed reduction in conditions of highly loaded roads. To reduce the effective time of driver reaction, defining the least distance between cars, it is necessary to minimize the influence of human factors. Automation of the process (unmanned control) requires an effective exchange of navigation and route data between traffic participants. A summary of requirements for such an information exchange system defines the priority of the suggested communication and navigation system (CNS) on the base of radio broadcast communication. Its application gives an opportunity to rise simultaneously traffic safety and efficiency. An increase in neighbor driver action predictability leads to traffic safety ensuring. The exchange of data with traffic control centers (TCC) enables the centralization of motion regulation. A distributed network of transceiver stations forms a local positioning system based on trilateration principles. Algorithms of onboard positioning result verification and automatic resolution of communication conflicts ensure high reliability of CNS functioning. Refusal from point-to-point communication principles allows it to operate even in conditions of high car density up to several thousand per square kilometer. In cooperation with advanced technologies of traffic organization (formation of city highway grid and “total green wave” mode), CNS and TCC are capable of rising the average speed in city conditions higher than 45 km/hour. The aggregate economy of expense on last mile transportation because of the suggested innovations is to be at the level of several GDP percent due to a decrease in accidents and congestion even without accounting for social and ecological effects.

About the authors

N. A Gryaznov

State Marine Technical University

Email: gna@corp.smtu.ru
Lotsmanskaya St. 3

References

  1. Babu A.M. Study of Urban Cities Traffic Problems Due to Delay and Overcrowding // International Journal of Latest Engineering and Management Research. 2017. vol. 02, no. 11. pp. 01-08.
  2. Parupalli S.C. Trends in global urbanization // Engineering Review. 2022. Aug 23. URL: engmag.in/trends-in-global-urbanization (дата обращения: 17.09.2022).
  3. Cheevarunothai P., Kaewpikul R. Empirical Study on Maximum Traffic Throughputs at Intersections // MATEC Web of Conferences. 2019. vol. 259. art. no.02008.
  4. Dhamaniya A., Chandra S. Influence of Operating Speed on Capacity of Urban Arterial Midblock Sections // International Journal of Civil Engineering. 2017. vol. 15, pp. 1053–1062.
  5. Sardari R., Hamidi S., Pouladi R. Effects of Traffic Congestion on Vehicle Miles Traveled // Transportation Research Record. 2018. vol. 2672(47). pp. 92-102.
  6. Zhenga Z., Wanga Z., Zhub L., et al. Determinants of the congestion caused by a traffic accident in urban road networks // Accident Analysis & Prevention. 2020. vol. 136, art. no. 105327.
  7. Retallack A.E., Ostendorf B., Current Understanding of the Effects of Congestion on Traffic Accidents // International Journal of Environmental Research and Public Health, 2019. vol. 16. iss. 18. art. no. 3400.
  8. Sharifi, A. Urban form resilience: A meso-scale analysis // Cities. 2019. vol. 93, pp. 238-252.
  9. Wijnen W., Weijermars W., Vanden Berghe W., et al. Crash cost estimates for European countries // Report “Deliverable 3.2 of the H2020 project SafetyCube”. 2017. URL: swov.nl/nl/publicatie/crash-cost-estimates-european-countries (дата обращения: 17.09.2022).
  10. Suwa A., Iguchi M. Sustainability and the Automobile Industry in Asia: Policy and Governance // Routledge. 2020. 178 p.
  11. Черемисина Н.В., Черемисина Т.Н., Гришко Ю.С. Дорожно-транспортные происшествия в России: экономико-статистический анализ // Вестник Северо-Кавказского федерального университета. 2020. № 3 (78). С. 113-121.
  12. Sun C., Pei X., Hao J., Wang Y., et al. Role of road network features in the evaluation of incident impacts on urban traffic mobility // Transportation Research Part B: Methodological, 2018. vol. 117. pp. 101-116.
  13. Koźlak A., Wach D. Causes of traffic congestion in urban areas. Case of Poland // SHS Web of Conferences. 2018. vol. 57, art. no. 01019.
  14. Song J., Zhao C., Zhong S., et al. Mapping spatiotemporal patterns and detecting the factors of traffic congestion with multi-source data fusion and mining techniques // Computers, Environment and Urban Systems. 2019. vol. 77. art. no. 101364.
  15. He F., Yan X., Liu Y., et al. A traffic congestion assessment method for urban road networks based on speed performance index // Procedia Engineering. 2016. vol. 137, pp. 425-433.
  16. Официальный сайт Администрации Санкт-Петербурга. URL: www.gov.spb.ru (дата обращения: 17.09.2022).
  17. Toma S. Take your time for the two-second rule: This is what it means and how it's done // Autoevolution, 2022. Apr 16. URL: www.autoevolution.com/news/take-your-time-for-the-two-second-rule-this-is-what-it-means-and-how-it-s-done-186579.html (дата обращения: 17.09.2022).
  18. Stählin U., Menzel M.Dr., Baier R. Communication device for vehicle for wireless transmission of vehicle-relevant data to another vehicle or to infrastructure, has communication unit for transmitting vehicle-relevant data to other vehicle. Patent DE102008009330A1. Germany. 2008.
  19. Hee B.L. Navigation system and method for exchange mutual location information using messenger. Patent CN101910797A, China, 2007.
  20. Kenney J.B. Dedicated Short-Range Communications (DSRC) Standards in the United States // Proceedings of the IEEE. 2011. vol. 99. no. 7. pp. 1162-1182.
  21. Грязнов Н.А. Коммуникационно-навигационная система для управления транспортными потоками. Патент на изобретение № 2770938. Россия. 2022.
  22. Djuknic G.M., Richton R.E. Geolocation and Assisted GPS // Computer. 2001. pp. 123-125.
  23. Huixi Z., Yuhuai W., Kang A. et al. Urban road traffic control signal generation method. Patent CN113763729A. China. 2021.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».