СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД К ПОСТРОЕНИЮ КОГНИТИВНЫХ ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМ И СЕТЕЙ
И.Г. Малыгин, доктор технических наук, профессор. Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России. В.И. Комашинский, доктор технических наук, доцент. Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. Бонч-Бруевича.
П.Н. Афонин, доктор технических наук, доцент.
Санкт-Петербургский им. В.Б. Бобкова филиал Российской таможенной академии
Рассмотрены актуальные направления дальнейшей интеллектуализации транспортных систем и сетей, а также особенности архитектурного построения когнитивных транспортных инфраструктур.
Ключевые слова: когнитивная транспортная система, когнитивная информационно-телекоммуникационная система, интеллектуальный транспорт, интеллектуальная транспортная магистраль, сети сенсоров, сети исполнительных устройств
SYSTEM APPROACH TO THE CONSTRUCTION OF COGNITIVE TRANSPORT SYSTEMS AND NETWORKS
I.G. Malygin. Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia. V.I. Komashinskiy.
Saint-Petersburg state university of telecommunications names prof. Bonch-Bruevich. P.N. Aphonin. Saint-Petersburg dranch V.B. Bobkov of Russian customs academy
Deals with current trends in the further intellectualization of transport systems and networks, as well as the architectural features of the construction of cognitive transport infrastructures.
Keywords: cognitive transport system, cognitive information and telecommunications system, intelligent transportation, intelligent transportation highway, network of sensors, actuators network
В понятиях, связанных с экономическим и социальным развитием цивилизации, всегда подразумевается движение и перемещение людей, информации, знаний, сырья, товаров, услуг и других атрибутов развития. Чем быстрее и в больших объемах могут перемещаться (посредством транспортных систем) в пространстве перечисленные атрибуты, тем выше потенциальные темпы развития общества. В самом общем представлении транспортные системы включают транспортные средства (автомобильные, авиационные, морские, железнодорожные и др.) и их транспортные магистрали (автодорожные, воздушные, водные, железнодорожные и др.). Значительная часть отмеченных атрибутов развития перемещается по различным (наземным, воздушным, морским и т.д.) транспортным магистралям посредством разнородных транспортных средств. Другими словами ускорение развития транспортных инфраструктур естественным образом стимулирует ускорение развития экономики и общества в целом.
Анализируя траекторию развития технологий построения транспортных средств и транспортных магистралей (рис. 1), трудно не заметить положительную ее корреляцию
68
с траекторией развития информационных и телекоммуникационных технологий (в широком их смысле). Это объясняется, прежде всего, тем, что технологии построения транспортных систем знание-емки (для их реализации требуется некоторый, критичный объем знаний). Например, для перехода от гужевого транспорта к паровозам и железным дорогам потребовалось несколько тысяч лет формирования, технологий сбора, накопления и применения знаний в самых разных областях, прежде чем появилась возможность научно обосновать и разработать технологии построения транспортных систем на паровой тяге.
Рис. 1. Коэволюция информационных, индустриальных и транспортных технологий
Переход от паровых двигателей к двигателям внутреннего сгорания и современным транспортным системам произошел гораздо быстрее в связи с ускорением прогресса в области информационных, телекоммуникационных и индустриальных технологий и формированием новых, электронных методов получения, хранения, переноса и применения данных информации и знаний.
Особенностью наступающей постинформационной эпохи является усиление акцента на технологиях получения новых знаний и разработке технологий их применения посредством специальных технических систем, получивших название искусственных когнитивных технических систем [1, 2]. Применительно к транспортной сфере эти технологии уже находят применение в рамках создания когнитивных (автономных) транспортных средств и глобальных транспортных магистралей [2, 3].
Решение проблемы построения перспективной когнитивной транспортной системы (КТС) декомпозируется на ряд взаимосвязанных подпроблем, важнейшей из которых является разработка и построение ее инфокоммуникационной подсистемы (рис. 2), посредством которой появляется возможность интегрировать другие подсистемы КТС.
Рис. 2. Стратифицированное представление когнитивной транспортной системы
Стратифицированное представление КТС:
- нижняя страта отражает подсистему транспортных сенсоров и исполнительных устройств (сети беспроводных и проводных сенсоров и исполнительных устройств), которые обеспечивают сбор данных (о транспортных средствах и транспортных магистралях) и реализацию разнородных управляющих воздействий;
- страта телекоммуникационных подсистем - отображены функции обеспечения надежного и качественного, полно профильного взаимодействия (на основе обмена данными, информацией и знаниями между техническими системами - М2М, между людьми - Р2Р, а также между людьми и техническими системами - Р2М);
- страта информационной подсистемы отражает процессы, отвечающие за сбор, хранение, обновление и представление информации (оперативно или по требованию) сетевым устройствам;
- страта когнитивной подсистемы отражает функции структуризации данных и информации, преобразование, их в знания (контекстные для различных устройств транспортной системы), их хранение, обновление и предоставление (оперативно или по требованию) сетевым устройствам;
- страта прикладных процессов отражает процесс реализации различного рода прикладных процессов, протекающих в когнитивной транспортной системе.
Когнитивные процессы в наиболее общем виде могут быть представлены в виде когнитивных циклов (рис. 3), включающих процессы наблюдения, ориентации, принятия решений и осуществления действий.
Рис. 3. Когнитивный цикл транспортной системы
Когнитивный цикл транспортной системы, представленный на рис. 3 включает ее инфраструктурные элементы (автомобили, светофоры, остановки и т.д., и т.п.) разной степени интеллектуальности. При более тщательном рассмотрении в когнитивном цикле транспортной системы могут быть выделены подциклы, охватывающие отдельно каждое транспортные средство (рис. 4) и транспортные магистрали (рис. 5).
Циклы транспортного средства начинаются с сетей датчиков, охватывающих его различные активные и пассивные элементы и оканчиваются исполнительными устройствами, оказывающими управляющие воздействия на основные активные элементы транспортного средства.
Рис. 4. Когнитивный цикл транспортного средства
71
Определение приоритетов
Рис. 5. Когнитивный цикл транспортной магистрали
Циклы транспортной магистрали берут свое начало в сетях датчиков, охватывающих основные активные (светофоры, шлагбаумы, управляемые дорожные видеокамеры и т.д.) и пассивные (дорожные знаки, элементы разметки, дорожное покрытие и т.д.) элементы, и оканчиваются на исполнительных устройствах, оказывающих управляющее воздействие на активные элементы транспортной магистрали.
Бесконфликтность и эффективность взаимодействия различных элементов когнитивной транспортной системы может быть обеспечена, благодаря использованию ее общего информационного и интеллектуального пространств, которые, в свою очередь, могут опираться на сетевые облачные инфраструктуры [4].
Логическая многоуровневая архитектура когнитивной транспортной системы представлена на рис. 6, на котором отражена семиуровневая сетевая модель, индивидуальные прикладные процессы (ИПП) пользователей - людей и пользователей -машин, сетевые прикладные процессы (СПП) различных общих инфраструктурных элементов и облачные инфраструктуры, поддерживающие информационное и интеллектуальное пространства.
Рис. 6. Логическая, многоуровневая архитектура когнитивной транспортной системы (SDR - Software-defined radio; ФУ - физический уровень; УЗД - уровень звена данных; СУ - сетевой уровень; ТУ - транспортный уровень; Сес.У - сессионный уровень; Предст.У - представительный уровень; Прикл.У - прикладной уровень)
Таким образом, из проведенного анализа направлений дальнейшего развития (интеллектуализации) транспортных систем и сетей следует, что основные надежды целесообразно связывать с расширенным применением в различных транспортных подсистемах элементов искусственного интеллекта и поддерживающих их информационной подсистемы и подсистемы предоставления знаний. Важно также отметить, что успешное и опережающее исследование и решение вопросов построения когнитивной транспортной системы может стать мощным двигателем для развития всех других областей экономики Российской Федерации.
Литература
1. Малыгин И.Г. Методы принятия решения при разработке сложных пожарно-технических систем: монография / под ред. В.С. Артамонова. СПб.: С.-Петерб. ун-т ГПС МЧС России, 2007. 288 с.
2. Комашинский В.И., Мардер Н.С., Парамонов А.И. От телекоммуникационной к когнитивной инфокоммуникационной системе // Технологии и средства связи. 2011. № 4. С. 52-54.
3. Комашинский В.И., Парамонов А.И., Юрасова Л. ИТКС и ГЛОНАСС для решения транспортных проблем в крупных и средних городах // Технологии и средства связи. 2012. № 1. С. 16-17.
4. Комашинский В.И., Комашинский Д.В. Когнитивная метафора в развитии телекоммуникационных и индустриальных сетевых инфраструктур или первые шаги к постинформационной эпохе // Технологии и средства связи. 2015. № 1. С. 62-67.