АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук
Работа выполнена на кафедре «Транспортная телематика» Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность исследований.
Анализ существующих зарубежных решений интеллектуальных транспортных систем (ИТС) показывает возможность достижения улучшения транспортной обстановки. Адаптивное и прогнозное управление безопасностью и организацией дорожного движения в транспортно-дорожной системе регионов, приведёт в данных регионах к улучшению качества транспортных услуг и повысит экономическую конкурентоспособность региона.
ИТС сегодня представляет многоуровневую структуру, интегрирующую перечень комплексных подсистем; в т.ч. комплексную подсистему управления транспортными потоками, включающую подсистему директивного управления дорожным движением (АСУДД) и подсистему косвенного управления транспортными потоками (КУТП) и управления маршрутным транспортом; подсистему контроля дороги, а также блок подсистем сервисов ИТС. Одной из наиболее выраженных проблем проектирования и внедрения проектов ИТС является отсутствие полноценной методической база для внедрения КУТП.
Система КУТП и включенная в неё динамическая система маршрутного ориентирования за счет не директивных методов воздействия на транспортный поток обеспечивает сокращение времени в пути, рационально распределяя нагрузку улично-дорожной сети, повышая фактическую пропускную способность транспортной сети.
В основе технического комплекса КУТП в комплексе задач управления информацией для транспортного потока лежит использование динамических информационных табло (ДИТ). В связи с этим важным моментом для эффективного функционирования ДИТ является формирование методики определения его параметров с учетом текущих условий эксплуатации. Следует отметить, что в настоящий момент в РФ отсутствуют какие-либо нормативные требования, предъявляемые к ДИТ.
Можно сделать вывод, что оптимизация технического и телематического обеспечения динамических информационных табло является актуальной задачей.
Объектом исследования является техническое и телематическое обеспечение ДИТ как комплексного средства организации дорожного движения.
Предметом исследования являются параметры динамических информационных табло, в зависимости от места установки ДИТ, а именно показателей распределения внимания водителей в предполагаемом месте установки ДИТ скоростных показателях участка, загруженности транспортом, дисперсии скоростей и т.д.
Целью исследования является повышение эффективности работы комплексной подсистемы КУТП за счет оптимизации технических параметров ДИТ, повышения качества информирования участников при условии не повышения рисков ДТП при информировании. Введение комплекса мер по повышению эффективности информирования и снижению рисков, оптимизация материальных затрат на покупку и установку ДИТ.
Направление исследования: исследование реагирования водителей на установленные ДИТ в различных дорожных и транспортных условиях, исследование психофизиологии водителей. Имитационное моделирование результатов исследований.
Основные задачи исследования:
1. Построение классификатора водителей с учётом психофизиологических особенностей.
2. Построение развернутого классификатора дорожных и транспортных условий с учетом их влияния на возможность прочтения сообщение КУТП.
3. Разработка математической модели определения оптимального технического решения ДИТ.
4. Проведение моделирования результатов исследования.
5. Разработка методики выбора оптимальных технических и телематических параметров ДИТ.
Научная новизна заключается:
1. В разработанной математической модели определения оптимального технического решения ДИТ.
2. В разработанном классификаторе водителей с учётом психофизиологических особенностей с целью оптимизировать информацию под доминантный тип водителей в потоке.
3. В разработанном развернутом классификаторе дорожных и транспортных условий, учитывающем психофизиологию восприятия на них информации и применяемым для определения оптимальных параметров ДИТ.
4. В разработанной методике выбора оптимальных технических и телематических параметров ДИТ.
Достоверность результатов достигается за счёт применения оборудования, сертифицированного как средство измерения, обладающего высокой точностью фиксирования психофизиологических параметров водителя, а также трехмерным симулятором дорожного движения типа SimTT, эмулирующем реальные дорожные условия с заданной точностью, аппаратно-программным комплексом имитационного моделирования AIMSUN NG.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении актуализируется исследование, излагается научная новизна и практическая ценность работы.
В первой главе анализируется зарубежный и отечественный опыт исследований, направленных на оптимизацию информирования участников дорожного движения, используя как статические дорожные знаки и указатели, так и динамические информационные табло. В результате было выяснено, что большинство стран с развитой транспортной системой проводят независимые исследования восприятия водителями информации, направленной на обеспечение косвенного управления дорожным движением. Это можно объяснить особенностями менталитета водителей конкретной страны, специфическими дорожными и транспортными условиями. Были выявлены основные подходы к определению оптимальных параметров ДИТ, среди которых самые важные:
1.Оценка понимания. Метод схожий с тем, что Крапмен назвал методом ранжирования, данный метод соответствует процедуре 2001 ИСО. Обычно водителям показывают группу пиктограмм одновременно. Эти пиктограммы расположены вокруг текста, который описывает потенциальное значение. Далее испытуемых просят написать долю водителей, которым было бы понятно значение данной пиктограммы для каждой пиктограммы. Практика показывает, что данный метод позволяет выделить самые плохие и самые хорошие варианты ДИТ с высокой достоверностью.
2. Тест на восприятие. Данный тест также соответствует требованиям стандарта ИСО 2001. Водителям долен быть известен только контекст в котором употребим данный знак, но не более того. Водители должны объяснить значение данного табло. Для признания ДИТ удачным 65% ответов должны быть корректными. ДИТ с результатом 50%-65% должны быть отправлены на доработку.
3. Лабораторные тесты. Третья ступень включает с себя различные виды тестирования, зависящие от национальных стандартов. Обычно эти тесты состоят из лабораторных испытаний, т.е. проводятся в условиях с контролируемыми параметрами. Основными примерами являются Т-скоп, симулятор и замкнутый полигон. Из-за высокой стоимости и трудоемкости проведения данных процедур выборки обычно сравнительно небольшие, около 30-50 человек на ДИТ.

Рисунок 1 - Входные и выходные параметры определения оптимального типа ДИТ

Т-скоп. Данный метод в основном используется во Франции. После предоставления соответствующего контекста (автомобили, дороги, ДИТ), водителям показывают табло на очень короткий промежуток времени (например, 150 мс). Затем водителей просят обозначить, что они поняли из увиденного и какие действия они бы предприняли. Время экспозиции постепенно увеличивается и водителям задаются все те же вопросы. В конце ограничение по времени снимается и картинка может быть экспонирована сколь угодно долго.
Симулятор. Такой метод применяется в Италии и Испании. Водители проезжают мимо ДИТ в трехмерном симуляторе. При этом водителей интервьюируют о значении представленных ДИТ, и записывают ответы. В данном методе время экспонирования наиболее приближено к реальному, а также водители могут выбирать удобную для них скорость движения.
Замкнутый полигон. Этот метод используется в Нидерландах. Испытуемые ездят по замкнутому полигону на скоростях равных скоростям на реальных магистралях. Они не ведут машину, а находятся в качестве пассажиров. При приближении к ДИТ у них спрашивают относительно дистанции чтения, значении знака и т.д.
4. Испытания в реальных условиях. Обычно для этих целей выбирается участок дороги не сильно загруженный транспортом, и на ДИТ данного участка отображается информация. Водителей останавливают и задают вопросы относительно увиденной информации.
Испытания на симуляторе являются на данный момент наиболее достоверными, т.к. позволяют без риска для испытуемого (респондента) оценить восприятие информации в близких к реальным условиях.
Предварительный системный анализ позволил определить границы процесса восприятия ДИТ и выявить параметры, оказывающие влияние на структуру ДИТ, а также рассчитываемые (выбираемые) параметры самого ДИТ (рисунок 1). Анализ математических моделей восприятия водителями информации ДИТ показывает недостаточную научную проработку существующих подходов к модели восприятия водителем информации, в частности, механистического, когда оператор представляется в виде фильтра низких частот, пропускающих объем информации ниже некоторого порога. Механистический подход не учитывает рисков неправильного восприятия и текущего состояния транспортного потока. Эти факторы актуализируют создание модели восприятия ДИТ с учетом реальных параметров психофизиологии водителя на участке.
На основании системного анализа была разработана обобщенная методика диссертационного исследования (рисунок 2).

Рисунок 2 - Методика диссертационного исследования

Во второй главе формируется целевая функция исследования, имеющая следующий вид:

,где Т_счит - время считывания сообщения (должно быть минимальным для заданного сообщения, для этого рекомендуется снижать длину сообщения и применять шрифт, который наилучшим образом считывается водителями).
Т_{обзора -} время обзора сообщения, то есть, это время нахождения надписи на ДИТ в поле видимости водителя, когда водитель может это сообщение прочитать.
Время обзора состоит из времени прохождения участка от максимальной дистанции обзор до минимальной дистанции обзора. Р_ош- вероятность возникновения ошибки, т.е. неправильной трактовке информации. Правильное трактовка возможна только при достаточном объеме полученной информации, при возрастании объема информации возникает высокая вероятность неполного чтения информации с ДИТ, что тоже приводит к вероятности возникновения ошибки.
V_инф – объем переданной информации, зависит от длинны сообщения, применяемых сокращений. Следует учитывать, что в отношении задач КУТП отмечается некоторая избыточность русского языка по сравнению с английским. Графические сообщения могут иметь сравнительно больший объем сообщения при низком времени считывания, поэтому при возможности и экономической целесообразности следует устанавливать графические указатели на ДИТ, когда цветом на дисплее отмечается плотность (скорость движения на участке). Такое решение представляется как более функциональное.
I_инф – представляет собой интегральный показатель эффективности отображенной на ДИТ информации, данный показатель зависит от осознанного объема информации, знания действий, которые необходимо предпринять и непосредственна побуждающего момента к действию.
С_дит – стоимость ДИТ. Адаптированный для данных конкретных условий ДИТ должен обладать минимальной стоимостью при условии выполнения всех возложенных функций, т.е. вмещать необходимый объем информации и быть в поле зрения водителя в течение, достаточного для прочтения, времени.
В представленной целевой функции можно провести группировку

Эти показатели, в свою очередь, являются зависимостью от типа опоры, размера шрифта, времени чтения, наличия пиктограммы. Зависимость этих показателей была проведена в рамках регрессионного анализа в среде SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), на основании исследования при скорости 40 км/ч. В рамках эксперимента было рассмотрено 10 моделей ДИТ.
В результате регрессионного анализа были получены следующие зависимости:

Таким образом, определяется: I_инф - эффективности информации (доля водителей, которые полностью восприняли информацию при данных условиях), рассчитываемая по формуле 3; C_дит - стоимость дит [0…1]; x₁ – оценка типа опоры; x₂ – высота шрифта в сантиметрах; x₃ – характеризует размер экрана; x₄ – характеризует качество пикселей экрана;
Для поиска оптимальных значений используется генетический алгоритм.
Первым этапом генетического алгоритма является создание начальной популяции (варианты ДИТ, которые могут иметь параметры, задаваемые формулами 3 и 4), которая генерируется случайным образом. В задаче оптимизации технических параметров ДИТ объекты начальной популяции характеризуются параметрами размера шрифта, времени чтения сообщения, наличием пиктограммы. Для каждого индивидуума начальной популяции рассчитывается значение функций стоимости и эффективности ДИТ. Далее осуществляется отбор наиболее подходящих индивидуумов, для данной задачи осуществляется отбор с помощью ранжирования, т.к. задача является многокритериальной. Для элементов, лучших по всем параметрам ранг принимается равным 1, для остальных он рассчитывается по формуле Rank(y)=1+bi, где bi – число элементов, лучших данного элемента.
Для каждого параметра ДИТ высчитывается функция качества:

γ(k) – число элементов ранга k. Для равномерного распределения точек вдоль фронта Парето, функции качества помножаются на нишевое число, которое в свою очередь определяется по формуле:

Где p(i,j) – расстояние между элементами yⁱ и y^j. Sh(p) – функция разделения, причем Sh(0)=1, Sh(p>=qshare)=0.

Рисунок 3 - Фронт Парето для критериев эффективности и стоимости ДИТ

Выбираются элементы с наименьшим значением функции качества, после чего выполняется мутация и появление нового поколения.
В результате проведенной работы был получен фронт Парето (рисунок 3) оптимальных решений целевой функции, смысл заключается в том, что на фронте невозможно улучшение одного из показателей целевой функции без ухудшения других показателей.
На фронте Парето отмечаются точки с эффектом от 0,6 до 0,9, что является общемировой практикой целесообразного применения ДИТ. Верхнее значение соответствует КУТП и директивному управлению, а нижнее соответствует применению ДИТ с целью информирования водителей. Оптимизация проведена для значения скорости 90 км/ч, что является верхним пределом эффективности КУТП.

Для определения зависимости эффективности от доверия к информации на ДИТ можно применить следующую систему дифференциальных уравнений:

Где E – эффективность КУТП, D-доверие к системе, N - нагрузка на транспортную сеть, B – рост благосостояния k_xy коэффициент влияния параметра у на х.
Если мы хотим найти графики доверия, эффективности и роста нагрузки на сеть, то можно получить численные значения, используя формулы 8 и 9.

Рисунок 4 - Изменение эффективности, доверия при росте нагрузки на сеть

Расчет показателей эффективности ИТС, доверия к системе и роста парка автомобилей представлен в виде графика (рисунок 4), где N-нагрузка на сеть (авт/ч), (1/С) эффективность (обратная стоимости поездки в рублях), D - доверие к информации (доля водителей, выполняющих требования ДИТ).
- Нагрузка на сеть(авт/ч)
- коофициент доверия к ИТС
- эффектиность ИТС теоретическая
- эффективность ИТС результат Aimsun

Рисунок 5 - Блок-схема нечеткой логики

Для решения данного описания научной задачи был осуществлен подбор математического аппарата. Для данной работы необходимо для качественного и количественного описания процесса восприятия водителями информации на ДИТ. Математическая модель является неотъемлемой частью данного исследования.
В качестве математического аппарата используется нечеткая логика с последовательной схемой функционирования (рисунок 5). Для обучения принята к использованию нейронная сеть – обучения с учителем.
Причиной выбора нечеткой логики является возможность применения данного контроллера для автоматического изменения параметров отображения информации на ДИТ в процессе эксплуатации.
Фазификация предназначена для отображения набора входных параметров в массив нечетких множеств, которые затем используются для реализации нечеткого вывода.
Нечеткая база знаний содержит сведения об отношении Y=f(X) в виде нечетких предикатов вида <Если - то>;
Система нечеткого логического вывода, которая на основе правил базы знаний преобразует выходные переменные в результирующие нечеткие множества.
Дефазификация переводит нечеткое результирующее множество в четкое число.

В диссертационное работе применялся аппарат нечеткого вывода Мамдани и Сугено.
Для поставленной научной задачи принять математический аппарат, который содержит нечеткую базу знаний следующего вида:

База знаний для определения необходимой высоты шрифта, рассчитываемой контроллером в процессе работы ДИТ показана в таблице 1.

Таблица 1 - Нечеткие правила для определения допустимой высоты шрифта

Где – нечеткий терм, которым оценивается переменная x_i в j-м правиле, - заключение в j-м правиле, m - количество правил в базе знаний, - логическая операция конкатенации, она принимает значения «и», «или». Логическая операция И соответствует t – норме, ИЛИ соответствует s-норме.
Введем следующие обозначения:
– функция принадлежности входа нечеткому терму , т.е.

– функция принадлежности выхода нечеткому терму , т.е.

Функция принадлежности для скорости и плотности движения показаны на рисунке 6 и рисунке 7 соответственно. Эти функции отражают полученные в результате экспериментов зависимости, соответствуя их форме. Степень выполнения посылки j-го правила для текущего входного вектора для скорости в населенном пункте 60 км/ч и средней плотности транспортного потока. рассчитывается так:

Рисунок 6 - Функция принадлежности для скорости потока	Рисунок 7 - Функция принадлежности для плотности потока

Где θ_j - обозначает t-норму, если используется операция И и s-норму, если ИЛИ. Результат нечеткого вывода можно представить в виде:

В результате логического вывода получаем следующее значение выходной переменной:

Расчет импликации проводится следующим образом:

Результат нечеткого вывода производится агрегацией, чаще всего применяется оператор максимума.

Выбирается правило с наибольшим значением агрегации (соответствует правилу №5 и №8 из таблицы 1).
Для дефазификации результирующего нечеткого множества использовался метод центра тяжести, в таком случае значение i-ой выходной переменной рассчитывается по формуле:

где: μ_i (x) - функция принадлежности нечеткого множества, max и min – границы универсума нечетких переменных, y_i – результат дефаззификации.
Помимо нечеткого вывода Мамдани также существует метод нечеткого вывода Сугено, причем в базе знаний этого метода нет весовых коэффициентов, в такой системе база правил содержит переключение с одного линейного закона вывода на другой.
Находятся пересечения с множествами входных переменных, затем по предикатам определяются соответствующие им точки пересечения и получается результирующее нечеткое множество. Вывод определяется нахождением центра тяжести результирующего множества.
Множества входных параметров, могут объединяться в факторы и таким образам каскадировать процессоры нечеткой логики.
Параметры функций принадлежности, используемых для определения максимальной длинны сообщения в текущих условиях, представлены в таблице 2.

Таблица 2 - Параметры функций принадлежности для определения максимального времени чтения

В рамках теоретического исследования рассчитывается объем выборки, для обеспечения необходимого уровня достоверности исследования.
Требуемый объем статистических исследований рассчитывается по формуле:

Где n – минимальный объем выборки, D – дисперсия, P_d- доверительная вероятность, Ф – функция Лапласа, δ - половина доверительного интервала. Для построения адекватной математической модели требуется выполнить ряд следующий шагов:
Расчеты показали, что для точности 90% необходимо порядка 100 с различными водителями.
Водители классифицируются по физиологической способности выполнить требования ДИТ, доверию к информации ДИТ и фактическому выполнению его требования. Для разбиения водителей на группы проводится кластеризация.
Использование разработанного классификатора дорожных условий (рисунок 8) позволит производить выбор рекомендуемых решений ДИТ для условий предполагаемой установки. Классификатор является развернутым, т.е. он дополняет существующие классификаторы.

Рисунок 8 - Классификатор дорожных условий

Классификатор не учитывает время суток и погодно-климатические условия и состояние дорожного покрытия, которые не требуются при выборе технических параметров ДИТ, но должны приниматься во внимание при его функционировании. Для этого устанавливаются датчики, которые контролируют природно-климатические условия и определяют параметры выводимых сообщений.
Для формирования методики определения параметров ДИТ требуется рассмотреть взаимодействие технологий КУТП, которое отображено на рисунке 9.
Со стороны технологии КУТП поступает требование по минимальной длине сообщения и желаемой зоне установки ДИТ. Методика определения технических параметров формирует рекомендуемый вид табло и опоры, в случае невозможности выполнения минимальных требований по установке формируется требование по изменению лоцирования.

Рисунок 9 - Взаимодействие технологий КУТП

Методика определение мест установки ДИТ определяет участок, на котором требуется замерить параметры транспортного потока, также формирует требования к банку стандартных сообщений ДИТ. Алгоритм методики определения оптимальных параметров ДИТ представлен на рисунке 10.

Рисунок 10 - Методика определения оптимальных параметров ДИТ

Время резерва характеризует запас времени, которое может быть уделено водителем обзору сообщения ДИТ, оно определяется по следующей формуле:

Т_обзора – время в течение которого водитель может читать текст ДИТ; T_{обз торм i} - время обзора торможения; T_{обз пер j} - время обзора перестроения; Т _упр - среднее время обзора объектов управления; n_упр – количество объектов управления на участке; T _дор+ст - время обзора дорожный и статических объектов; n_дор+ст – кличество объектов дороги и статических придорожных, на которые водитель обращает внимание.
Для группы время резерва T _z определяется по формуле 21.

T_резl- время резерва конкретного водителя; r – размер группы. Межгрупповое время (формула 22) определяется по формуле:

n_z – размер группы; N_общее - общее количество водителей. Изменение энтропии определяется по формуле 23, где - сумма количества объектов внимания на планируемом участке установки; - сумма количества объектов внимания на участке перед местом установки;

Для определения оптимума объема информирования был проведен эксперимент и разработана модель расчета количества смен экранов сообщения с учетом психологии водителей.
Подсистема информирования содержит объем информации M;
Информация предается от системы информирования к водителю, обозначаемая как Dv;
В свою очередь объем воспринимаемой водителем информации обозначим как E;
Водитель на текущий момент располагает информацией в объеме N.
Качество восприятия водителем сообщенной ему информации зависит от объема располагаемой информации (основанной на опыте, полученной из других источников), а также от объема передаваемой ему системой информирования информации. Обозначим качество воспринятой информации как:

Введем также понятие потерь информации, другими словами той долей информации, выводимой системами информирования, но не воспринимаемой водителем
Ценность информации может быть определена как

При положительном значении С водитель имеет мотивацию к восприятию информации, отрицательное значение говорит о недоверии и отказе от прочтения сообщения информирования.
Примем ценность информации для системы информирования как константу, в таком случае интенсивность информационного потока зависит только от способности и мотивации водителя воспринимать информацию.
Интенсивность передачи потока информации системой информирования водителя

Интенсивность приема информации водителем Pi < Pо, что можно объяснить долей информации не воспринятой водителем.
Рi=k(Po)Po; Причем
Величина k(Po) характеризует качество восприятия информации, оно может выражаться линейной, квадратичной или экспоненциальной зависимостью по отношению к потоку Po

Рисунок 11 - Зависимость усвоенной информации от переданной

Расчет по формуле 27 представлен в графическом виде на рисунке 11 (синим цветом). Черным цветом представлен результат практических замеров.

В третьей главе формируются требования к оборудованию, состав исследований в виде графа показан на рисунке 12. Методика исследования предполагает установку ДИТ в среде трехмерного моделирования, а затем проезды водителя мимо ДИТ. Перед поездкой водителя инструктируют по возможным маршрутам проезда и их альтернативам. Во время проезда водитель одевает очки прибора «визиоскан», что позволят оценить движения глаз при чтении сообщения.

Рисунок 12 - Требования к исследовательскому оборудованию

После проезда данные исследований могут быть обработаны, и определено направление и время чтения сообщения.
Выход водителя из легенды отслеживается по параметру утомление, которое также замеряется прибором. Утомление в начале эксперимента присутствует в обоих случаях, т.к. в любое время и независимо от состояния здоровья у человека наблюдается некоторая усталость.
Более резкое нарастание утомления в конце эксперимента на программно-аппаратном комплексе обуславливается повышенной нагрузкой на органы зрения водителя.
Все водители принимающие участие в исследованиях оцениваются по 3 параметрам: физиологическая готовность предпринять действие (оценивается по времени прочтения и объему усвоенной информации в баллах) уровню доверия и выполнению требований ДИТ. Уровень доверия определяется анкетированием, а выполнение требований подсчетом на 10 проездов мимо ДИТ с требованиями.
Условно принят минимальный размер кластера в 3 испытуемых, принятый для борьбы с излишней сложностью отбора испытуемых и для уменьшения количества проводимых исследования, кластеры с количеством представителей менее 3 в расчет не принимаются. Величины функций принадлежности для результирующих кластеров представлены на рисунке 13.

Рисунок 13 - Результаты кластеризации водителей

Анализ кластерной структуры показывает большее внимание в случае расположения пиктограммы слева по отношению к тексту.

В четвертой главе был построен аппарат нечеткой логики с использования тестовых данных
При обучении экспертной системы используются следующие соотношения

где D_обзора - дистанция обзора ДИТ, V_потока - скорость потока, T_{обзора эксп},-время обзора данного типа ДИТ в эксперименте. Принимая во внимание эмпирически выявленную зависимость дистанции обзора H/300 – 25, принятая для скоростей движения более 90 км/ч.

Т_{обзора треб} требуемое время обзора ДИТ инициированное технологией КУТП. L - длинна отображаемого на ДИТ сообщения. V_чт средняя скорость чтения, k - коэффициент, учитывающий концентрацию внимания водителя.

Рисунок 14 - Моделируемый участок в среде Aimsun

Сравнение с данными, полученными в реальных дорожных условиях на функционирующих ДИТ на Третьем Транспортном Кольце города Москвы показало необходимость коррекции времени обзора с уменьшением в 1,5 раза в связи с вибрациями в салоне автомобиля.
Для определения зависимости эффективности КУТП от доверия и транспортной нагрузки был проведен вычислительный эксперимент на сети, показанной на рисунке 14.
Сеть имеет протяженность 4,53 км и интенсивность вхождения автомобилей по всем маршрутам 5400 – 5900 автомобилей в час. Основные маршруты показаны сплошными линиями, а маршруты перенаправления пунктирными. Для этих условий были определены параметры эффективности и динамика изменения доверия к информации, что показано на рисунке 4. Зависимость показывает рост эффективности совместно с ростом доверия к ИТС. При интенсивности 5650 начинается спад эффекта от КУТП из-за выравнивания времени поездки по основным и объездным маршрутам. Это свидетельствует о большей эффективности ИТС в межпиковые интервалы.

Основные выводы и результаты работы.
1. Анализ зарубежного опыта внедрения систем КУТП показал важную роль применения ДИТ как средства организации дорожного движения за счет информирования водителей в транспортном потоке.
2. Построен развернутый классификатор дорожных и транспортных условий с учетом их влияние на физиологическое состояние водителя и возможности прочтения сообщение КУТП.
3. Разработана математическая модель оптимизации технических параметров ДИТ с учетом психофизиологии водителей.
4. Разработан классификатор водителей для задач определения параметров ДИТ.
5. Моделирование результатов исследования показало большую эффективность КУТП в межпиковые интервалы времени.
6. Разработана методика выбора оптимальных технических и телематических параметров ДИТ.
7. Дальнейшие исследования в рамках данной тематики целесообразно проводить в рамках разработки технологии функционирования КУТП, интеграции директивных и косвенных методов управления транспортными потоками, нахождения средств повышения мотивации следования рекомендациям средств информирования.