Главная Научный журнал Автоматизированная оценка качества перевозки

Автоматизированная оценка качества перевозки

от Редакция

Обеспечение высокого качества пассажирских и грузовых перевозок является главной задачей наземных транспортных систем. Качество перевозки обычно оценивается группой показателей, в которую входят оценки объема выполненной транспортной работы, качества вождения, качества дорожного покрытия, параметров технического состояния транспортного средства, расхода топлива и уровня вредных выбросов в атмосферу, точности выполнения маршрутных заданий и правил дорожного движения. Автоматизированный мониторинг этих параметров — необходимый элемент системы управления наземным пассажирским транспортом [12]. По результатам мониторинга вычисляются показатели качества перевозки, подготавливаются и принимаются управленческие решения. Для мониторинга движущихся транспортных средств используются системы бортовых датчиков, соединенных через бортовой компьютер с центральным процессингом транспортной системы. При подготовке проектов решений используются интеллектуальные алгоритмы, в которых производится предварительная обработка данных на уровне бортового компьютера, формирование и накопление базы знаний, выработка и исполнение управляющих решений. Система мониторинга формируется на основе феноменологических моделей управляемых объектов, т.е. моделей, не предполагающих исследования внутренней структуры и базирующейся на анализе зависимости выходных информационных потоков от входных сигналов и управляющего воздействия (раздел 3.2.). В качестве интегрального параметра мониторинга выбирается динамика информационной энтропии управляемого объекта. Математическое обоснование использования феноменологических моделей и информационной энтропии в целях мониторинга состояния сложных стохастических систем рассмотрено в других работах этого издания.

          УПРАВЛЕНИЕ НАЗЕМНЫМ ПАССАЖИРСКИМ ТРАНСПОРТОМ

  • Наземный пассажирский транспорт является важнейшим составляющим элементом городской экосистемы, значимость которого трудно переоценить. Вместе с тем, наземный пассажирский транспорт относится к классу динамических систем, имеющих сложную структуру управления, обусловленную, в том числе, постоянно взаимодействующими социально-экономическими и техническими подсистемами. Структура системы управления наземным пассажирским транспортом включает три уровня – стратегический, тактический и оперативный, на каждом из которых в идеальном случае выполняется цикл «планирование – выполнение – контроль – анализ» (PDCA). На этапе планирования осуществляется анализ целей, а также выработка мероприятий по их достижению; при переходе на этап выполнения запускается цикл более низкого уровня, обеспечивающий дальнейшую декомпозицию целей до задач и элементарных операций. Важно, что на каждом уровне необходимо учитывать нерегламентированные интересы участников системы, а также требования информационно взаимодействующих элементов. На этапах контроля и анализа выполняется мониторинг результатов деятельности, а также выработка управленческих решений, что обеспечивает реализацию обратной связи в системе управления. На практике показатели выполнения услуг перевозки пассажиров обычно сводятся к «объему выполненной транспортной работы» и таким показателям, как превышение водителем разрешенной скорости, нарушение расписания, количество жалоб пользователей. Для принятия эффективных управленческих решений необходимо гораздо более глубокое и полное представление о «качестве выполнения услуги перевозки пассажиров».
  • При анализе системы управления наземным пассажирским транспортом со стратегического уровня и с рассмотрения интересов стейкхолдеров (Рисунок 1), можно выделить ключевое назначение наземного пассажирского транспорта как «Обеспечение качественных транспортных услуг». При этом под «качеством» транспортных услуг предполагается удовлетворение таким требованиям, как безопасность (для окружающей среды и пользователей), экономическая эффективность, своевременность и стабильность перевозок, точность и «юзабилити» информационного обслуживания, простота и надежность системы оплаты проезда, точность и достоверность отчетных показателей. Оценка качества транспортных услуг является дорогой и трудоемкой задачей ввиду отсутствия прямых и простых показателей и методов их оценивания.

Рисунок 1. Стратегические цели наземных транспортных перевозок

  • Удовлетворенность пользователей, явно характеризующая качество, оценивается совокупностью экспертных оценок и оценок, полученных с помощью социологических опросов. Из рисунка 1 видно, что ключевым элементом, реализующим назначение наземного пассажирского транспорта, является перевозчик. Декомпозируя цели перевозчика стратегического уровня на тактический и операционный, видно, что качество транспортных услуг может быть косвенно оценено по степени достижения целей оперативного уровня, которые реализуются в процессе движения ТС (Рисунок 2).

Иллюстрации

Рисунок 2. Система целей перевозчика

  • Регулярная калибровка процесса по результатам мониторинга параметров позволяет своевременно корректировать стратегические и тактические планы, снижая при этом общие риски. Степень достижения той или иной цели задается конкретными значениями соответствующих параметров, например, скорости движения транспортного средства или расхода топлива за рейс. При этом факт достижения заданных значений свидетельствует о том, что процесс движения ТС находится в состоянии динамического равновесия, т.е. в таком состоянии, при котором воздействия внешней среды, а также совокупность влияющих на результат внутренних факторов не приводят к отклонениям показателей за пределы допустимых значений. Такое состояние характеризуется постоянством количества информации, необходимого для описания процесса.
  • Планирование и, в частном случае для оперативного уровня – прогнозирование, для наземного пассажирского транспорта носит вероятностный характер, поскольку степень достижения заданных значений является сильно зависимой от таких внешних и низко предсказуемых условий, как погодные условия, качество дорожного покрытия, пробки, время суток, самочувствие водителя и т.д. Степень неопределенности в описании характеризуется энтропией. Неточность прогнозирования приводит к наступлению критических рисков (аварий), дополнительным затратам и другим негативным последствиям. Если бы не было указанных случайных факторов, то движение транспортного средства по маршруту можно было бы предсказать со стопроцентной точностью и проложить оптимальную («идеальную») траекторию движения. Оптимальная траектория обеспечивает выполнение заданных экспертами ключевых параметров критериев, которые устанавливаются с учетом специфики конкретной транспортной системы. Критериями обычно являются обеспечение показателей безопасности, экономической и энергетической эффективности, качества выполнения услуги перевозки пассажиров или грузов. Однако рассчитать заранее оптимальную траекторию можно только приблизительно, из-за неопределенности исходных данных о дороге, внешних погодных факторах, состоянии водителя и транспортного средства и т.п. Каждое очередное измерение параметров транспортной системы, которое проводится в процессе мониторинга, позволяет сравнить реальное состояние с прогнозируемым, которое основано на априорных знаниях (недостаточно точных и полных). Это сравнение позволяет уточнить знания (снизить неопределенность), а результат очередной оценки используется для прогнозирования следующей. Например, прогнозируется движение в момент времени t1 со скоростью V1=V0 (где V0 – скорость ТС в предыдущий момент). Такой прогноз означает, что никаких изменений в движении не предполагается (дорога ровная, остановка расписанием не ожидается, приборы показывают достаточно стабильные параметры состояния ТС и т.д.). Соответственно, риски для пассажиров или грузов, а также расход топлива, минимальные, расчетное время прибытия на очередную остановку соответствует расписанию и т.д. Например, из-за неожиданно появившегося препятствия (повреждение дорожного покрытия, животное на дороге и т.п.) водитель вынужден изменить скорость путем воздействия на педали тормоза и акселератора, а также, изменить направление движения (объезд препятствия). Таким образом, результат прогнозирования и данные с бортовых датчиков ТС не совпадут. Это факт можно интерпретировать как получение информационного сообщения об изменении характера движения ТС (если бы сбылся прогноз, то нового сообщения не было бы и апостериорная информация о движении ТС равнялась бы априорной). Новое сообщение означает увеличение объема информации, которое требуется для описания движения ТС и соответствующее изменение информационной энтропии системы. Таким образом, очевидно, что любая ситуация, связанная с изменением трехмерного вектора скорости транспортного средства, влияет на уровень информационной энтропии. Чем больше изменяется энтропия, тем сложнее траектория, выше риски повреждений и травм, затраты топлива, выбросы в атмосферу и т.п. Отслеживая изменения энтропии через динамику показаний трехмерного акселерометра [5], установленного на борту ТС, можно не только интегрально оценить качество выполнения перевозки, но и дифференцировать оценки по рискам, расходу топлива, объему и точности выполнения транспортной работы. Причем, можно разделить движение по участкам (на каждом из них могут быть специфические критерии), оценить общий стиль вождения и качество дорожного покрытия, что является очень важной информацией для выработки управленческих решений. Результаты обработки данных мониторинга по всему маршруту и по его отдельным характерным участкам, полученные с разными водителями и транспортными средствами и в разное время, запоминаются и обрабатываются для формирования базы знаний, которая используется для подготовки управленческих решений разного уровня. «Идеальный маршрут» (движение с равномерной скоростью и плавным торможением на остановках) является недостижимой абстракцией. Реально, оптимальный маршрут, к которому стремится транспортная система, должен быть максимально близок по показателям к усредненному по базе данных («эталонному») маршруту, который получен при сходных внешних условиях опытными высококвалифицированными водителями. Таким образом, эталонный маршрут становится основой для оценки динамики изменения «информационной энтропии» в процессе мониторинга.

         ПОКАЗАТЕЛИ КАЧЕСТВА ВЫПОЛНЕНИЯ УСЛУГ ПЕРЕВОЗКИ

  • Результаты обработки данных мониторинга по всему маршруту и по его отдельным характерным участкам, полученные с разными водителями, транспортными средствами и в разное время, заносятся в единую базу знаний, которая используется для подготовки управленческих решений разного уровня. Качество выполнения услуг перевозки оценивается на основании сравнения текущих значений со значениями аналогичных параметров эталонного маршрута, предварительно определенного на основе данных опытной эксплуатации и экспертных оценок. Оценка производится по двум показателям: интегральному показателю качества выполнения транспортной работы на основе динамики изменения энтропии и интегральному показателю объема транспортной работы и точности выполнения маршрутных заданий (количество перевезённых пассажиров и/или грузов, время движения, количество выполненных рейсов и др.). В случае, если динамика интегральных показателей качества и объема показывает статистически значимые отклонения от эталонных значений, то производится детализация оценок, которая позволяет выявить влияние того или иного фактора на интегральные показатели. Оценка производится на основе набора первичных данных, получаемых с устройств геопозиционирования и трехмерного акселерометра. В частности, оцениваются: качество маршрута (ровность дорожного покрытия, препятствия, некачественная разметка, работа светофоров, рациональность установки дорожных знаков и т.п.); качество вождения с учетом данных по типовым участкам маршрутов; точность отправления и прибытия в заданные точки маршрута; данные по расходу топлива.
  • Последовательность событий Y случайна и тем самым повышает количество информации, которая должна быть обработана водителем в дорожной ситуации, оказывая тем самым дестабилизирующее воздействие (Рисунок 3).

Рисунок 3. Функционирование системы «Водитель – Транспортное средство»

  • Находящийся под постоянным воздействием водитель может оставаться в устойчивом состоянии или же перейти в неустойчивое, что, в свою очередь, повлияет на управляемое им транспортное средство (Рисунок 4).

Рисунок 4. Оценка устойчивости состояния водителя

«Устойчивость состояния водителя» может быть оценена по устойчивости его работы, по выработке управляющего воздействия на транспортное средство (продукт управления). Метрикой осуществляемого управления является измеряемая последовательность ускорений ai транспортного средства в моменты времени ti. Базой для сравнений устойчивости последовательности ai, принимается последовательность прогнозируемых ускорений airoute, которая может быть получена различными способами – в частности как линейная интерполяция предыдущих значений или что применимо для транспортных средств периодически движущихся по одному и тому же маршруту – значения ускорений полученных при прохождении транспортным средством определённого участка пути ранее и при том не однократно.

  • Важной особенностью последовательности выбранной в качестве базы для сравнения, является то, что она является результатом целенаправленного отбора из возможных вариантов однозначно характеризуемого экспертами, как полученной для «устойчивого состояния водителя» на всем маршруте. Альтернативным вариантом получения «базовой последовательности» является получение для каждого из отсчетов (участков маршрута) медианного значения ускорения – отражающего наиболее типичное поведение водителя (водителей) в одной и той же ситуации, не приведшей к аварии. Получаемое в результате сравнения величин ai и airoute значение Ni (1).

Ni = ai – airoute (1)

используется для получения, характеристики водителя, называемой – «показатель качества вождения», отражающий степень устойчивости и адаптации водителя к изменению дорожной ситуации (энтропии), и на этом основании являющийся непосредственным показателем безопасности управления.

  • Метод позволяет оценить изменение энтропии системы и выделить факторы, которыми это изменение обусловлено. К этим факторам относятся: плохой или неопытный водитель, изменения на участке (новый светофор, дорожный знак, ремонтные работы, новая яма на дороге, пешеход в неположенном месте, авария). В случае изменения энтропии системы, проверка осуществляется в следующем порядке: сначала запрашивается информация о том, который раз водитель проходит текущий маршрут, затем проверяется наличие изменений на маршруте. Первоначально эти данные будут получены методом опроса водителей, с камер в автобусах и камер наружного видеонаблюдения. В дальнейшем на основе накопленной статистики на каждом участке маршрута, на котором зафиксировано возрастание энтропии системы (ухудшение качества вождения) системой будут оцениваться вероятности возникновения той или иной форс-мажорной ситуации. Для последующей идентификации новых факторов (признаков), влияющих на качество предоставления услуг перевозки будет использован метод нейронных сетей.

         РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТОВ

  • Рассмотренный подход экспериментально проверен на пассажирских автобусах (маршрутные перевозки) и легковых автомобилях (случайные поездки и движение по заданным маршрутам). В результате разработана система, позволяющая оценить качество управления с учетом специфики маршрутного характера движения, обеспечивать возможность тренировки водителей перед выходом на новый маршрут или после длительного перерыва в работе, обеспечить оперативные данные для фиксации опасных и нестандартных ситуация с последующим обучением системы. Эксперимент проводился на протяжении 6 месяцев: с октября 2015 по март 2016. На пассажирский автобус были установлены GPS-трекер и трёхмерный акселерометр. Четыре водителя различной квалификации на протяжении этого периода проходили маршрут. Для каждого водителя была произведена оценка основных показателей качества выполнения услуг перевозки: качество вождения, частота прохода по маршруту, количество расходуемого бензина, соблюдение водителем графика движения автобуса, качество маршрута (дорожного покрытия). На первом этапе маршрут, по которому проходил автобус, был разбит на 55 участков в соответствии с расположением автобусных остановок, затем в случае наличия поворотов или круговых участков между остановками проводилось дополнительное разбиение на однотипные участки (прямолинейные, круговые и с поворотами). Таким образом, маршрут был разделен на 306 участков. На каждом участке был вычислен показатель качества вождения в соответствии с методом, описанным в разделе 2. Для расчета были использованы показания как опорного, так и рассматриваемого массива данных, в качестве нормирующего коэффициента была выбрана разница минимального и максимального ускорения опорного массива. Наилучшими значениями являются значения, близкие к нулю, что будет обозначать соответствие опорному. За опорное прохождение было взято прохождение маршрута водителем ID-3 10.11.2015 с 6:00 до 14:00.
  • На Рисунке 5 отображён первый рассматриваемый показатель качества выполнения услуг перевозки – средние показатели качества вождения для всех водителей за каждый день недели. Из 4 водителей, принимавших участие в эксперименте, у троих (ID-1, ID-2, ID-3) более высокая квалификация (2 класс), а также лучшее знание маршрута и у одного (ID-4) менее высокая (3 класс). По итогам эксперимента у водителя 4 наблюдается более высокое значение показателя качества вождения за все дни, что совпадает с данными о его квалификации. Также у всех водителей наблюдается резкое ухудшение качества вождения по воскресениям и улучшение по субботам, что связано с трафиком на маршруте следования автобуса.

Рисунок 5. Средний показатель качества вождения по 4 водителям по дням недели

  • На Рисунке 6 отображён второй рассматриваемый показатель качества выполнения услуг перевозки – точность соблюдения графика прихода и ухода с автобусных остановок водителями.

Рисунок 6. Точность соблюдения графика прихода и ухода с автобусных остановок. Процент отклонения от графика.

В соответствии с расписанием, интервал движения автобуса – 15-20 минут, за смену автобус совершает 3 рейса, в день – 6 (2 смены). Для расчёта оптимального времени прибытия автобуса на остановки все данные о прибытии на каждую из 55 остановок по каждому водителю были отсортированы по возрастанию и разделены на смены исходя из того, что среднее время между предыдущим и текущим автобусом 18 минут. Точность соблюдения графика определялась как отклонение от медианы по каждой остановке для каждого водителя не более 4 минут. Лучший результат показал водитель 2, что совпадает с его квалификацией и хорошим знанием маршрута. У трёх из четырёх водителей наблюдается резкое улучшение показателей – с 55-70% до 17-44% перед прибытием в конечную точку маршрута в связи с контролем времени прибытия в конец маршрута руководством парка.

Также был проведён анализ качества дорожного покрытия для каждого из 306 участков маршрута на основе анализа ускорений по оси Z и получен третий рассматриваемый показатель качества выполнения услуг перевозки — качество маршрута (Рисунок 7). Анализ проведён на основе данных о прохождении маршрута всеми водителями, принявшими участие в эксперименте за период 01.10.2015-14.03.2016. Пики на графике обозначают дефекты дорожного покрытия, проявлявшиеся у всех водителей на протяжении 6 месяцев.

Рисунок. 7. Качество дорожного покрытия (профиль дороги) на основе анализа ускорений по оси Z

         ВЫВОДЫ

  • Подтвержден экспериментально метод и алгоритм мониторинга транспортной системы, основанный на энтропийном подходе к оценке устойчивости в соответствии с информационной феноменологической моделью системы.
  • Предложен и экспериментально подтвержден метод оценки качества выполнения услуг перевозки на основе анализа группы показателей, таких как: качество вождения, расхода топлива, качество дорожного покрытия, объем выполненной транспортной работы, параметры технического состояния транспортного средства, точность выполнения маршрутных заданий и правил дорожного движения.
  • Получено экспериментальное подтверждение корреляции таких перечисленных показателей, как между собой, так и с квалификацией водителей.
  • Рассмотренный подход не привязан к конкретной прикладной области и может быть использован в сложных человеко-машинных системах различного назначения, для которых характерно совмещение принципов нечеткой логики и детерминированных технических систем.

Похожие статьи

Оставить комментарий

Подписаться на новые комментарии на e-mail. Вы также можете подписаться без необходимости комментировать.

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте как обрабатываются ваши данные комментариев.