Совместная разработка документов транспортного планирования и интеллектуальных транспортных систем

В статье рассматривается проблема разрозненного применения инструментов транспортного планирования и интеллектуальных транспортных систем (ИТС) в городских агломерациях. Актуальность исследования обусловлена ростом уровня автомобилизации в Российской Федерации на 22% в 2013-2023 гг. и сохранением высокого уровня аварийности: в 2024 г. зарегистрировано 132 037 ДТП, в которых погибли 14 403 человека. Изолированное использование этих инструментов приводит к локальной оптимизации, когда улучшения на одном участке ухудшают ситуацию на смежных. Цель работы – анализ эффективности совместной разработки документов транспортного планирования и локальных проектов ИТС, выявление точек интеграции. Методология основана на системном и нормативно-правовом анализе, эмпирической базой стали данные Росстата, Минтранса России и результаты внедрения ИТС в 62 агломерациях. Формализованы четыре типа точек интеграции (информационная, целевая, оценочная, нормативная). Предложена система ключевых показателей эффективности по критериям безопасности дорожного движения, организации дорожного движения, комфорта и экологии. Установлены нормативные барьеры, включая отсутствие обязательной транспортной модели для начальных уровней зрелости ИТС. Обоснована итерационная схема «модель - проект - данные - модель». Сделан вывод о необходимости институциональных изменений для достижения синергетического эффекта.

1. Дорожно-транспортная аварийность в Российской Федерации в 2024 году: Информационно-аналитический обзор / К. С. Баканов, П. В. Ляхов, А. С. Айсанов [и др.]. – Москва: ФКУ «НЦ БДД МВД России», 2025. – 148 с. – ISBN 978-5-6046954-5-6. – EDN ITIUJH.

2. Майборода, О. В. Анализ путей уменьшения выбросов CO2 транспортными средствами / О. В. Майборода, А. Е. Чебышев, Н. В. Павлов // Автомобильные дороги. – 2023. – № 4(1097). – С. 108–112. – EDN RCKOGC.

3. Свистельников, А. А. Тенденции стандартизации: разработка и применение нормативных правовых и нормативно технических документов в сфере искусственного интеллекта в дорожно-транспортном комплексе / А. А. Свистельников, Н. В. Павлов, А. А. Вальковская // ИТ-Стандарт. – 2025. – № 4(45). – С. 50–57. – EDN DJFKDV.

4. Свистельников, А. А. Искусственный интеллект в дорожно-транспортном комплексе / А. А. Свистельников, Н. В. Павлов, А. А. Вальковская // Безопасные и качественные дороги. – 2025. – № 5(34). – С. 42–44.

5. Солодкий, А. И. Развитие интеллектуальных транспортных систем в России: проблемы и пути их решения. Новый этап / А. И. Солодкий // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2020. – № 6. – С. 10–19. – DOI 10.25198/2077-7175-2020-6-10. – EDN PDUSFR.

6. Метелкин, П. В. Влияние ИТС на безопасность дорожного движения и развитие регионов / П. В. Метелкин // Системы безопасности. – 2025. – № 1(181). – С. 40–43.

7. Белов, М. Ю. Цифровизация управления транспортными потоками – партнерство технологий моделирования и реализации / М. Ю. Белов, А. А. Свистельников, Н. В. Павлов // Автомобильные дороги. – 2025. – № 12(1129). – С. 100–103. – EDN QJNEMD.

8. Павлов, Н. В. Эволюция архитектуры интеллектуальных транспортных систем в контексте цифровой трансформации транспортного комплекса Российской Федерации / Н. В. Павлов, А. В. Солдатенков, А. Р. Платова // ИТ-Стандарт. – 2026. – № 1(46). – С. 11–19. – EDN EBHDNV.

9. Mahrez, Z. Smart Urban Mobility: When Mobility Systems Meet Smart Data / Z. Mahrez, E. Sabir, E. Badidi [et al.] // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. – 2022. – Vol. 23, No. 7. – P. 6222–6239. – DOI 10.1109/TITS.2021.3084907.

10. Маркелов, В. М. Интеллектуальные транспортные системы как инструмент управления / В. М. Маркелов, И. В. Соловьев, В. Я. Цветков // Государственный советник. – 2014. – № 3(7). – С. 42–49. – EDN SQYTIT.

11. Жанказиев, С. В. Автоматизированный инцидент-менеджмент как инструмент снижения времени реагирования на дорожно-транспортные происшествия / С. В. Жанказиев, Д. Н. Кондык // Вестник Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ). – 2026. – № 1(84). – С. 42–50. – EDN AZEYAN.

12. Department for Transport. TAG Unit M3.1: Highway Assignment Modelling. – London: Department for Transport, 2026. – 119 p. – URL: https://www.gov.uk/government/publications/tag-unit-m3-1-highway-assignment-modelling (дата обращения: 30.07.2026).

13. Принципы доступности, безопасности и комфорта в проектировании трамвайных узлов Москвы / Н. В. Павлов, А. Р. Платова, А. Е. Чекмарев, Д. Г. Плотников // Московский транспорт. Наука и проектирование. – 2026. – № 1(5). – С. 8–18. – EDN NKFAXV.

14. Жабриков, М. В. Прогноз развития ИТС России до 2030 года / М. В. Жабриков, Р. Д. Давыдов, Г. Д. Ахмадов // Автомобильные дороги. – 2026. – № 2(1131). – С. 94–101. – EDN YABAQU.