От V2X к A2X
- -
- 100%
- +
Предисловие: как агентный взгляд пришёл в транспорт — от сенсорики и кооперативных ИТС до A2X
Интеллектуальные транспортные системы перестали быть лишь частным направлением цифровизации дорожной отрасли. За последние годы стало очевидно, что транспорт входит в фазу глубокого качественного преобразования, в которой уже недостаточно рассматривать автомобиль, дорожную инфраструктуру, средства управления движением и информационные сервисы как отдельные технические объекты. Современная транспортная среда постепенно превращается в сложную, насыщенную данными, связями и вычислениями систему, в рамках которой устойчивость, безопасность и эффективность определяются не столько совершенством каждого отдельного элемента, сколько качеством их взаимодействия. Именно поэтому в центре внимания всё чаще оказываются не изолированные устройства и подсистемы, а архитектуры кооперации, обмена сообщениями, распределённого восприятия и совместного принятия решений.
Эта логика особенно важна сегодня, когда транспортная отрасль одновременно испытывает давление сразу нескольких тенденций. С одной стороны, продолжается усложнение городской и магистральной мобильности: растут плотность потоков, цена задержек, чувствительность дорожной сети к локальным сбоям, требования к экологичности и энергетической эффективности. С другой стороны, происходит ускоренное внедрение технологий автоматизации и интеллектуализации, ассистирования водителю, машинного зрения, навигации, телематики, связи и искусственного интеллекта. Наконец, всё более реалистичной становится перспектива широкого использования высокоавтоматизированных и беспилотных транспортных средств, для которых вопрос индивидуальной автономности уже не может решаться в отрыве от среды, инфраструктуры и других участников движения.
На ранних этапах развития подобных систем естественный интерес был сосредоточен на самом транспортном средстве: насколько хорошо оно способно «видеть» окружающий мир, распознавать объекты, строить маршрут, удерживаться в полосе, оценивать расстояния, прогнозировать поведение других участников движения. Такой взгляд был необходим и в значительной степени сохраняет своё значение до сих пор. Однако по мере развития отрасли стало ясно, что даже самое совершенное транспортное средство остаётся ограниченным собственной сенсорикой, собственным контекстом, собственной перспективой и собственной локальной вычислительной инфраструктурой. Камеры, лидары, радары, навигационные приёмники и другие средства восприятия существенно расширяют машинное представление о дорожной обстановке, но не устраняют фундаментальной проблемы ограниченной наблюдаемости среды. Транспортное средство не может «увидеть» то, что скрыто за поворотом, закрыто зданием или рельефом, искажено погодными условиями, отражает особенности разметки, архитектуру перекрёстка или поведение объектов вне прямой зоны доступности для сенсоров.
Именно здесь возникает принципиально важный сдвиг, который и лежит в основе настоящей антологии. Вопрос начинает ставиться уже не так: «Насколько интеллектуален отдельный автомобиль?», а так: «Насколько интеллектуальна транспортная система в целом и насколько хорошо её элементы умеют кооперироваться между собой?». Этот поворот означает переход от логики индивидуальной автономии к логике кооперативной автономии. В такой рамке транспортное средство должно не только воспринимать мир самостоятельно, но и получать знания от других транспортных средств, от инфраструктуры, от центров обработки данных, от цифровых сервисов и, в перспективе, от других интеллектуальных агентов, действующих в общей среде. На практике это означает переход к системам V2V, I2V, V2I, V2X и далее — к более широким многоагентным системам в сложных средах, в которых коммуникация становится не вспомогательной функцией, а основой самой архитектуры движения.
Собранные в этой книге статьи отражают именно такую эволюцию взгляда. В них последовательно прослеживается путь от анализа ограничений восприятия и роли мультисенсорной интеграции до понимания транспортной системы как многоагентной, в которой взаимодействие между участниками позволяет решать задачи, недоступные каждому из них по отдельности. В этом отношении особенно показательной является проблема так называемых «оптических иллюзий» в транспортной среде. Речь идёт не о случайных ошибках или редких зрительных феноменах, а о системном несоответствии между реальной дорожной обстановкой и тем, как она воспринимается и интерпретируется человеком или даже автономной системой в условиях неполной информации. V2V- и I2V-взаимодействия позволяют в значительной степени преодолевать эти ограничения, вводя в контур принятия решений внешний, распределённый слой знания о происходящем.
С другой стороны, важнейшим предварительным условием для развития таких взаимодействий становится мультисенсорная интеграция. Для транспортной отрасли это не просто инженерный приём объединения данных с нескольких датчиков, а базовый принцип построения надёжного машинного восприятия. Камеры дают богатую визуальную картину, но чувствительны к освещению и погоде; радары устойчивы в неблагоприятных условиях, но дают иной класс представлений; лидары обеспечивают точное трёхмерное описание сцены, однако имеют собственные ограничения; навигационные данные помогают позиционированию, но не решают всех задач локального понимания ситуации. Лишь объединение всех этих каналов в единую архитектуру позволяет повысить устойчивость распознавания, качество ориентирования и достоверность оценки дорожной сцены. Но даже эта интеграция сама по себе ещё не делает транспортную систему кооперативной. Она лишь подготавливает почву для следующего шага — для включения транспортного средства в распределённую сеть взаимодействий.
Именно поэтому в антологии столь заметное место занимают сюжеты, связанные с кооперативными интеллектуальными транспортными системами и многоагентным подходом. В какой-то момент становится ясно, что дорожная сеть будущего не может быть адекватно описана ни исключительно через централизованное управление, ни через набор независимых автономных транспортных средств. Более продуктивной оказывается модель, в которой отдельные машины, элементы инфраструктуры, сервисные узлы, центры управления, а в перспективе и более сложные цифровые компоненты рассматриваются как агенты, обладающие собственными состояниями, целями, ролями и возможностями взаимодействия. Такой взгляд позволяет анализировать не только обмен сообщениями, но и кооперацию, конкуренцию, согласование действий, возникновение эмерджентных эффектов и организацию коллективного поведения. Для транспортных инженеров это принципиально важный сдвиг: транспортная система предстаёт не как сумма объектов, а как система организованного взаимодействия.
Практическая ценность такого подхода особенно ясно проявляется в задачах безостановочного движения и управления перекрёстками. Долгое время перекрёсток оставался едва ли не самым концентрированным выражением транспортной сложности: здесь сходятся конкурирующие потоки, возникают конфликты траекторий, накапливаются задержки, формируются очереди и каскадные эффекты перегрузки дорожной сети. В классической модели управление перекрёстком строилось вокруг жёстких фаз и усреднённых сценариев. Но в кооперативной, связанной и интеллектуализированной транспортной системе перекрёсток превращается в пространство согласования, в котором обмен данными, прогнозирование, подбор рекомендуемых скоростей и координация траекторий способны обеспечить принципиально иной режим движения. Именно этим объясняется интерес к безостановочному проезду перекрёстков, к методам GLOSA и к инфраструктурным сервисам, которые помогают как высокоавтоматизированным транспортным средствам, так и обычным водителям двигаться более плавно, безопасно и экономично.
Следующий уровень развития темы связан уже не просто с внедрением отдельных V2X-решений, а с интеллектуализацией всей среды мобильности. В этой рамке V2X перестаёт быть только технологией передачи телематических сообщений между автомобилем и инфраструктурой. Оно становится платформой, на которой строятся более сложные формы кооперации, согласования и распределённого управления. Взаимодействия между участниками движения начинают рассматриваться как часть более широкой экосистемы, включающей не только транспорт, но и цифровые сервисы, энергетическую инфраструктуру, городские системы, облачные вычисления, аналитические контуры и средства поддержки принятия решений. Такой подход позволяет говорить уже не только о подключённых транспортных средствах, но о подключённой мобильности в полном смысле этого слова: о мобильности как согласованном, интеллектуальном, распределённом процессе.
Логическим продолжением этой линии становится переход от V2X к A2X. Если V2X описывает взаимодействия транспортного средства со всем остальным, то A2X фиксирует более высокий уровень абстракции, на котором действующими единицами становятся уже не просто физические транспортные средства, а автономные агенты различной природы. Это могут быть агенты транспортных средств, агенты инфраструктурных компонентов, агенты цифровых платформ, роботы, дроны, сервисные подсистемы, координационные контуры и иные интеллектуальные единицы, действующие в общей среде. В таком контексте на первый план выходят не только протоколы связи, но и стратегии кооперации, правила согласования интересов, модели распределения ресурсов, механизмы достижения устойчивого коллективного поведения. Именно поэтому завершающие материалы антологии обращаются к теоретико-игровому проектированию кооперации агентов в A2X-средах для беспилотных и робототехнических систем. Здесь транспорт уже очевидным образом оказывается частью более общей агентной и киберфизической реальности нового мира.
По этой причине настоящая антология выпускается именно в рамках серии «Алгоритмы нового мира». Это не просто авторское решение и не только способ тематически объединить материалы. Само название серии точно указывает на ту историческую ситуацию, в которой находятся сегодня транспорт, индустрия автоматизации, искусственный интеллект и инженерное мышление в целом. Новый мир возникает не одномоментно и не в виде абстрактного технологического скачка; он складывается из множества конкретных инженерных решений, протоколов, архитектур, методов координации и форм машинно-человеческого взаимодействия. Алгоритмы этого мира — это не только процедуры вычисления в узком программном смысле. Это способы организации сложных сред, способы управления неопределённостью, способы кооперации множества распределённых участников, способы превращения данных в знание, а знания — в согласованное действие. Транспортная отрасль оказывается одним из наиболее наглядных полигонов, на которых эти алгоритмы проявляются с максимальной практической остротой.
Антология «От V2X к A2X» поэтому может читаться сразу в нескольких регистрах. Для транспортного инженера это собрание текстов о конкретных технологических направлениях: мультисенсорная интеграция, V2V и I2V, кооперативные ИТС, V2X, GLOSA, безостановочное движение, интеллектуализированная мобильность, A2X-среды. Для исследователя искусственного интеллекта и многоагентных систем это материал о том, как агентный подход выходит из области абстрактных моделей и становится инструментом проектирования реальных инфраструктурных систем. Для управленца и архитектора сложных технических систем это свидетельство того, что будущее транспорта зависит уже не столько от совершенствования отдельных компонентов, сколько от способности выстраивать согласованные, наблюдаемые и устойчивые контуры взаимодействия между множеством действующих единиц.
Важно и то, что собранные здесь статьи не являются внешне нейтральным обзором чужих решений. Напротив, они фиксируют определённую исследовательскую и инженерную траекторию, в которой шаг за шагом вырабатывался взгляд на транспорт как на кооперативную интеллектуальную среду. В этом смысле антология не просто собирает публикации под одной обложкой, а позволяет увидеть внутреннюю логику их появления: от постановки локальных проблем восприятия и взаимодействия — к моделям коллективного поведения; от анализа отдельных каналов передачи информации — к идее связанной среды; от описания технологических механизмов — к проектированию агентных архитектур; от прикладных дорожных задач — к более общим вопросам организации мобильности в киберфизическом мире. Для читателя это важно не меньше, чем сами частные результаты, потому что позволяет увидеть не только набор решений, но и направление движения мысли.
Современные условия делают такую постановку особенно актуальной. Рост требований к безопасности, развитие высокоавтоматизированного транспорта, усложнение городской среды, необходимость повышения пропускной способности без бесконечного наращивания инфраструктуры, переход к платформенным и дата-центричным моделям управления, сближение транспортных и робототехнических систем — всё это требует новых понятийных рамок и нового инженерного языка. Одного языка механики, связи или локальной автоматизации уже недостаточно. Всё настойчивее требуется язык кооперации, распределённого (роевого) интеллекта, агентных взаимодействий и системного проектирования сложной системы в не менее ложной среде. Именно в этом контексте V2X и A2X перестают быть модными аббревиатурами и превращаются в обозначения реальных архитектурных поворотов, определяющих развитие отрасли на годы вперёд.
Настоящий сборник статей адресован прежде всего коллегам — транспортным инженерам, разработчикам ИТС, специалистам по автоматизации дорожной инфраструктуры, исследователям беспилотного движения и всем тем, кто работает на стыке транспорта, связи, вычислений и искусственного интеллекта. Вместе с тем антология может быть полезна преподавателям, аспирантам и студентам, которым важно увидеть, как формируется современная инженерная проблематика в области кооперативных транспортных систем и почему её дальнейшее развитие всё теснее связано с многоагентными подходами. Собранные тексты не претендуют на исчерпывающее описание всей области. Их задача иная: показать связную траекторию становления одного из ключевых направлений транспортной инженерии нового времени — направления, в котором взаимодействие, кооперация и интеллектуализация среды становятся основой движения вперёд.
Поэтому антология показывает не только то, как меняется транспорт, но и то, как через транспорт становятся видимыми более общие законы наступающей технологической эпохи: переход от изолированных объектов к сетям агентов, от локального восприятия к распределённому знанию, от индивидуального управления к кооперативному согласованию, от отдельных автоматизированных функций к целостным интеллектуальным системам. В этом и состоит, пожалуй, главный смысл собранных здесь работ: за частными инженерными решениями через них проступает новая архитектура мира, в котором движение, связь, вычисление и интеллект всё теснее переплетаются между собой.
Роман Душкин,
Серпухов, июль 2026
Часть I. Истоки: сенсорика, кооперативные ИТС и V2X
Развитие интеллектуальных транспортных систем началось не с беспилотности как таковой, а с более фундаментального вопроса: каким образом транспортная система может воспринимать окружающую обстановку достаточно полно, точно и своевременно, чтобы поддерживать безопасное и эффективное движение. На раннем этапе центральное место занимали задачи распознавания образов, ориентирования в пространстве, построения оптимальных маршрутов, обработки сигналов и повышения достоверности машинного восприятия. Именно отсюда возникает интерес к мультисенсорной интеграции, поскольку ни один отдельный сенсор — будь то камера, радар, лидар или навигационный модуль — не способен в одиночку обеспечить полноценную и устойчивую картину дорожной сцены во всём многообразии реальных условий эксплуатации.
Однако по мере развития этой тематики стало ясно, что даже совершенное техническое зрение не снимает главного ограничения: транспортное средство остаётся замкнутым в пределах собственной наблюдаемости. Оно может ошибаться в интерпретации сцены, сталкиваться с геометрическими искажениями, с ограничениями прямой видимости, с временными потерями данных, с погодными помехами и с иными эффектами неполной информации. В этом контексте особое значение приобретают те случаи, которые можно обозначить как «оптические иллюзии» транспортной среды: ситуации, в которых водитель или автоматизированная система строят решение на неполной, искажённой или запаздывающей картине происходящего. Именно здесь впервые особенно отчётливо проявляется необходимость вынести часть знания о ситуации за пределы отдельного автомобиля и превратить взаимодействие в самостоятельный инженерный ресурс.
Таким ресурсом становятся кооперативные интеллектуальные транспортные системы, в которых транспортные средства, инфраструктурные объекты, центры управления и иные элементы дорожной среды начинают рассматриваться как участники единого процесса обмена информацией и согласования действий. В этой логике задача уже не сводится к тому, чтобы сделать каждую машину как можно более автономной в изоляции. Напротив, ключевым становится вопрос о том, как организовать среду, в которой отдельные участники движения могут получать недостающие данные извне, учитывать состояние других агентов и действовать как элементы более крупной согласованной системы. Именно поэтому кооперативные ИТС естественным образом подводят к многоагентному взгляду на транспорт, когда взаимодействие становится не вспомогательной функцией, а основой системной архитектуры.
В этой перспективе особую роль начинают играть V2V- и I2V-взаимодействия. Если V2V позволяет транспортным средствам обмениваться сведениями о собственном состоянии, намерениях и параметрах движения, то I2V формирует инфраструктурный канал знания о дорожной обстановке, режимах регулирования, ограничениях и локальных особенностях конкретного участка улично-дорожной сети. В совокупности эти механизмы создают принципиально новый слой наблюдаемости, который дополняет локальную сенсорику и позволяет преодолевать ограничения индивидуального восприятия. Поэтому в первой части антологии вопрос о взаимодействии появляется не как технологическая мода, а как закономерный ответ на фундаментальные проблемы восприятия, координации и безопасности в транспортной отрасли.
Особое значение I2V-взаимодействия состоит в том, что оно фактически связывает транспортное средство с распределённым интеллектом инфраструктуры. В такой постановке дорога перестаёт быть пассивной поверхностью, по которой движутся автомобили, и становится активным участником дорожной деятельности, способным передавать сведения о светофорных фазах, ограничениях, состояниях узлов, потенциальных конфликтах и рекомендуемых режимах движения. Это делает I2V одним из важнейших оснований для перехода к высокоавтоматизированному и беспилотному транспорту, поскольку автономность в реальных дорожных условиях требует не только сильной бортовой вычислительной системы, но и доступа к внешнему, инфраструктурно организованному слою знания.
Наконец, первая часть антологии показывает, что переход к V2X не был одномоментным технологическим скачком. Ему предшествовало постепенное наращивание инженерного понимания: от задач распознавания и мультисенсорной интеграции — к осознанию ограниченности локального восприятия; оттуда — к кооперативным ИТС и многоагентным моделям; и далее — к V2V, I2V и более общей логике V2X как архитектуры транспортной кооперации. Именно в этом историческом и понятийном движении формируется фундамент всей последующей книги. Здесь закладывается тот язык, без которого невозможно обсуждать ни безостановочное движение, ни интеллектуализированную мобильность, ни будущие A2X-среды, в которых транспорт станет частью более общей агентной экосистемы.
Глава 1. Мультисенсорная интеграция в транспортной отрасли
1
В статье представлена авторская позиция по вопросу организации беспилотного движения на основе систем управления беспилотным транспортом нового поколения – систем, которые используют принципы мультисенсорной интеграции и обогащения данных с сенсоров различной модальности для более точного позиционирования себя в пространстве и построения пространственно-временной 3D-модели окружающей среды со взаимодействующими в ней агентами. Это позволяет решать сложные вопросы от прогнозирования развития ситуации в краткосрочном горизонте планирования до морально-этических вопросов типа «проблемы вагонетки». Новизна работы заключается в представлении авторской позиции относительно того, как должны функционировать бортовые системы беспилотного транспорта. Актуальность работы следует из повышенного интереса исследователей по всему миру к созданию систем беспилотного транспорта и беспилотных автомобилей, передвигающихся по автомобильным дорогам общего пользования. Статья будет интересна всем тем, кто живо интересуется новыми технологиями в транспорте и интеллектуализацией транспортных систем.
Ключевые слова: беспилотный автомобиль, беспилотное движение, интеллектуальная транспортная система, мультисенсорная интеграция, V2X-взаимодействие.
В настоящее время актуальнейшим научным и технологическим вопросом является запуск полноценного беспилотного движения автомобильного транспорта на дорогах общего пользования. Большое количество как производителей автомобилей, так и технологических компаний занимаются разработкой систем для беспилотного движения. Уже сегодня на улично-дорожных сетях пилотных городов по всему миру, в том числе и в России, ездят беспилотные автомобили в тестовом режиме [1]. Более того, производители беспилотных систем для автомобильного транспорта готовы уже сегодня запустить свои разработки в постоянную эксплуатацию для решения транспортных задач.
Широко используемой технологией для ориентации беспилотных автомобилей в окружающем пространстве является технология распознавания образов, которая сегодня базируется на применении нейросетевых методов глубокого обучения. Фактически, распознавание образов для ориентации беспилотных автомобилей в пространстве сводится к выделению на воспринимаемой через видеокамере сцене объектов (выделение объектов из фона) и отнесению выделенных объектов к заранее определённым классам (классификация распознанных образов) [2]. С технологической точки зрения эти задачи эффективно решены, и постоянно появляются новые методы для повышения точности распознавания и классификации [3].
Для выделения объектов на фоне и распознавания образов сейчас применяются искусственные нейронные сети со свёрточной архитектурой. Разнообразные свёрточные нейронные сети на данный момент являются наилучшими инструментами решения различных задач компьютерного зрения [4]. Для отдельных задач свёрточные нейронные сети позволяют получить точность распознавания визуальных образов даже выше, чем у человеческого глаза [5].
Действительно, сама по себе свёрточная архитектура нейронных сетей основана на устройстве зрительной коры головного мозга млекопитающих. Основной особенностью этой архитектуры является то, что в ней слой за слоем осуществляется операция свёртки (отсюда и наименование), которая позволяет выделять абстрактные характеристики воспринимаемых изображений [6]. И чем глубже слой нейронной сети, тем более абстрактными становятся распознаваемые нейронами этого слоя характеристики.Абстрактность характеристик означает, что на глубинных уровнях уже не важно – как сдвинут, повёрнут или масштабирован объект на сцене, соответствующий нейрон всё равно возбудится, если объект присутствует на ней. Эта находка стала прорывом в области решения задач распознавания образов.
Беспилотные автомобили используют технологию распознавания образов для ориентирования в пространстве. Это – главная задача компьютерного зрения, используемого в бортовых системах беспилотных транспортных средств. Ориентирование в окружающей среде подразумевает постоянное обновление оперативной карты локального участка вокруг транспортного средства с нанесением на неё всех помех и динамических объектов, которые участвуют в дорожной движении. Важность этой задачи обусловлена тем, что в процессе движения беспилотного автомобиля обозреваемая им сцена является важным источником информации для принятия решений о том, как осуществлять управление шасси транспортного средства, чтобы сделать поездку безопасной и эффективной.
Современные разработчики беспилотных автомобилей в своём большинстве используют для ориентирования в пространстве именно системы компьютерного зрения. Однако эта технология имеет существенные недостатки, которые делают её плохо применимой в так называемых областях доверия, к которым относится и управление беспилотными автомобилями при их движении по дорогам общего пользования. Это – состязательные атаки на системы компьютерного зрения, суть которых заключается в демонстрации видеокамерам автомобиля специально сконструированных изображений для того, чтобы ввести блок принятия решений беспилотного автомобиля в заблуждение относительно того, что происходит вокруг него [7].