Оптимизация городского движения с помощью интеграции IoD и IoT

Почему важны более разумные улицы

Каждый, кто сидел в пробке в час пик, знает, насколько это раздражает и расточительно. Транспортные заторы отнимают время, расходуют лишнее топливо и ухудшают качество воздуха в городе. В этом исследовании рассматривается, как сочетание наземных датчиков и дронов с камерами может помочь городам управлять движением как живой системой: постоянно фиксируя ситуацию на дорогах и перенаправляя автомобили до того, как задержки и загрязнение выйдут из-под контроля.

Как город узнаёт, что происходит

Авторы представляют себе город, где сами дороги усеяны простыми электронными «глазами» и «ушами». Эти небольшие устройства считают автомобили, измеряют их скорость и оценивают объём выхлопов. Близлежащие дорожные боксы служат локальными узлами, собирая эту информацию и выявляя проблемы, такие как внезапное замедление или растущая очередь на перекрёстке. Вместо опоры на фиксированные тайминги светофоров или ожидания сообщений людей о ДТП, система постоянно обновляет картину движения в реальном времени.

Добавляя глаза в небо

Что отличает этот подход, так это использование дронов в роли летающих коммуникативных помощников. Многие существующие системы движения испытывают трудности, когда сигналы нужно передавать на большие расстояния или через здания, блокирующие радиосвязь. В этой работе дроны зависают над ключевыми зонами и функционируют как мобильные антенны. Они ретранслируют оповещения между дорожными узлами и транспортными средствами, расширяя покрытие до участков, которые иначе были бы слабо связаны. Команда тщательно планировала размещение этих дронов с помощью поискового метода, вдохновлённого роением: он перебирает множество возможных позиций и сохраняет те, которые дают наибольшее покрытие при минимальном числе аппаратов.

Помощь водителям в выборе чище и быстрее маршрута

Когда обнаруживается авария или сильная заторность, система делает больше, чем просто предупреждает водителей об осторожности. Каждое оснащённое транспортное средство может автоматически пересмотреть свой маршрут с помощью цифровой карты. Метод маршрутизации одновременно учитывает два фактора: время в пути и ожидаемый объём выхлопов, включая дополнительные выбросы, вызванные остановками и троганием в очередях. Исследователи сознательно придали больший вес более чистому движению, чем чистой скорости, чтобы предлагаемые объезды снижали загрязнение, не делая поездки необоснованно длинными.

Тестирование идеи на реальных схемах городов

Чтобы проверить, работает ли эта концепция не только в теории, авторы построили детальные компьютерные модели движения для двух ближневосточных городов — Даммама в Саудовской Аравии и Дохи в Катаре — на основе данных OpenStreetMap. Тысячи смоделированных легковых автомобилей, грузовиков и автобусов двигались по этим сетям в условиях обычного часа пик. Исследователи сравнили три конфигурации: только прямое общение между транспортными средствами, добавленные дорожные узлы и полную систему с дронами. В самом продвинутом варианте оповещения о ДТП или пробках распространялись быстрее по сети, поэтому автомобили могли раньше менять курс и избегать формирования длинных очередей.

Что говорят цифры

Результаты оказались впечатляющими. Когда дроны дополнили наземные датчики и дорожные узлы, общее время в пути для всех транспортных средств сократилось примерно на одну четверть до почти половины, в зависимости от города и числа дронов. Одновременно общие выбросы — включая основные загрязнители, такие как углекислый газ и оксиды азота — снизились в схожих или даже больших масштабах, до примерно 41% в Даммаме и 49% в Дохе. Добавление большего числа дронов помогало до тех пор, пока сеть дорог не оказалась хорошо покрыта; после этого дополнительные аппараты давали мало преимущества, но увеличивали вычислительную нагрузку, что указывает на то, что умерённый флот может быть достаточен.

Что это значит для повседневных водителей

Для горожан посыл исследования прост: лучшее и быстрое обмен информацией может сделать движение и плавнее, и чище. Связывая недорогие дорожные датчики с интеллектуальными ретрансляторами на дронах и маршрутизацией, учитывающей загрязнение так же, как и скорость, города могли бы сократить потери времени в пробках и уменьшить вредные выбросы, не перестраивая улицы. Хотя реальный развёртывание потребует решения таких вопросов, как радиопомехи, регламенты для дронов и различия в стиле вождения, это исследование показывает практический путь к улицам, которые адаптируются на ходу, облегчая ежедневные поездки и улучшая качество воздуха.

Цитирование: Yusuf, A., Sheltami, T.R., Mahmoud, A. et al. Smart city traffic optimization using IoD and IoT integration. Sci Rep 16, 11989 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-42334-0

Ключевые слова: умное движение, дроны, городская мобильность, перенаправление транспортных средств, сокращение выбросов