Предиктивное управление потребительскими свойствами автомобильных дорог: технологии непрерывного мониторинга в процессах эксплуатации транспортной инфраструктуры

Аннотация

В статье рассматривается переход от традиционных методов периодической диагностики автомобильных дорог к системе предиктивного управления их потребительскими свойствами на основе непрерывного мониторинга. Потребительские свойства трактуются как измеримые характеристики, воспринимаемые пользователем при движении (скорость и стабильность сообщения, безопасность, комфорт, надежность/доступность, информационная обеспеченность), и предлагается управлять ими через связку показатель → метрика → источник данных → управленческое действие . Исследование базируется на анализе современных инструментов сбора данных, таких как интернет вещей (IoT), системы межмашинного взаимодействия (V2X / M2M) и интеллектуальные датчики, установленные у участников движения и на дорожных машинах (в том числе мобильных диагностических комплексах) в связке с телематикой и сервисными регламентами, интегрированными в единую цифровую экосистему. В работе предложена концепция сервисно-ориентированного управления, где дорожная инфраструктура рассматривается не как статичный объект, а как динамический сервис, качество которого поддерживается за счет оперативного взаимодействия парка техники и систем предиктивной аналитики. Предложена целевая архитектура, включающая цифровой двойник дорожного объекта (в том числе для моделирования износа покрытий), сенсорные сети (IoT) и распределенные измерения, облачную ГИС-платформу и модули машинного обучения для обнаружения дефектов и прогнозирования деградации с учетом неопределенности. Показано, что внедрение предлагаемого подхода может повысить эксплуатационную надежность дорог, обеспечить достижение целевых показателей надежности/доступности сети и эффективности работ техники при выполнении условий качества данных и готовности парка техники. Практическая значимость работы заключается в возможности применения предложенных алгоритмов предприятиями дорожной отрасли для повышения эффективности использования парка машин и минимизации рисков возникновения аварийных ситуаций, вызванных техническим состоянием автомобильных дорог. Эффекты (снижение аварийности/затрат) рассматриваются как ожидаемые и обоснованные мировым опытом и литературными данными, при этом подчеркивается необходимость пилотных внедрений и строгой валидации качества данных для переноса в конкретные региональные условия.