Совершенствование методов оценки видимости и радиусов криволинейных участков автомобильных дорог по условиям обеспечения безопасности движения

Введение. Безопасность движения на участках автомобильных дорог в значительной степени определяется ее геометрическими параметрами, влияющими на условия восприятия дорожной обстановки водителем. К числу наиболее значимых факторов относятся расстояние видимости встречного автомобиля и параметры кривых в плане, от которых зависят своевременность обнаружения опасности и возможность безопасного выполнения маневров. В связи с этим актуальны исследования по разработке метода автоматизированной оценки указанных характеристик по минимальному набору исходных данных. 

Материалы и методы. Для обработки высотного профиля дороги, оценки видимости встречного автомобиля и визуализации результатов разработано приложение на языке программирования C#. В качестве исходных данных используются координаты маршрута высотные отметки с маршрутизатора GraphHopper, применяемые как при построении профиля дороги, так и при определении радиусов кривых в плане. Методика предусматривает преобразование координат, приведение данных к равномерному шагу по длине маршрута, расчета видимости по линии визирования, оценку локальной кривизны по трем точкам и вычисление радиуса кривых по выражению Менгера.

Результаты. На основании обработки и анализа исходных данных разработана методика оценки видимости встречного автомобиля по высотному профилю дороги и определения радиусов кривых в плане, позволяющая выявлять участки автомобильных дорог, геометрические параметры которых оказывают влияние на безопасность движения.

Заключение. Полученные результаты подтверждают целесообразность применения разработанных методик для комплексной оценки параметров автомобильной дороги, влияющих на безопасность движения. Предложенный подход позволяет по данным маршрута определять условия видимости встречного автомобиля и геометрические характеристики кривых в плане, что создает основу для выявления потенциально опасных участков и обоснования решений, направленных на повышение безопасности движения.

1. Петров А.И. Динамика и прогноз обеспечения безопасности дорожного движения в России до 2030 г. // Проблемы прогнозирования. 2024; (5): 152–164. https://doi.org/10.47711/0868-6351-206-152-164. EDN DYSJYY.

2. Ляхов П.В. Безопасность дорожного движения в Российской Федерации в условиях изменения внешней среды в 2023 г. // Безопасность дорожного движения. 2024; (1):78–80. EDN EHRLFB.

3. Печатнова Е.В., Нечаев К.С. Факторы формирования аварийно-опасных участков на автомобильных дорогах федерального значения // Вестник СибАДИ. 2023. Т. 20, № 1(89). С. 92–101. https://doi.org/10.26518/2071-7296-2023-20-1-92-101. EDN HFGKBJ.

4. Печатнова Е.В., Новиков И.А., Кирюшин И.И., Нагорный Н.Н. Факторы дорожно-транспортной аварийности в пригородной зоне // Вестник СибАДИ. 2024. Т.21, № 5. С. 714–725. https://doi.org/10.26518/2071-7296-2024-21-5-714-725. EDN BCXWHL.

5. Шевченко С.М., Алексеев С.В., Занин Д.И., Занина А.Д., Аверченко Г.А. Технологические процессы обеспечения безопасности дорожного движения на дорогах Санкт-Петербурга и Ленинградской области // Инновационные транспортные системы и технологии. 2024. Т. 10, № 1. С. 41–58. https://doi.org/10.17816/transsyst624226

6. Кондратьев В.Д., Лисин В.В. Безопасность дорожного движения – необходимость дальнейших мер // Безопасность дорожного движения. 2022; (3): 5–12. MOSURED 77/27-026-2022-1-266

7. Куракина Е.В., Склярова А.А. Повышение уровня безопасности дорожного движения в системе «Участник дорожного движения – транспорте средство – дорога – внешняя среда» // Вестник СибАДИ. 2020; 17(4):488–499. https://doi.org/10.26518/2071-7296-2020-17-4-488-499

8. Бакланова К.В. Влияние параметров транспортного потока и характеристик дорог на безопасность дорожного движения // Интеллект. Инновации. Инвестиции. 2023; (2): 99–110. https://doi.org/10.25198/2077-7175-2023-2-99

9. Меньшиков А.М., Осин Д.С., Шарова Т.М. Инновационный метод определения параметров закруглений лесных автомобильных дорог // Системы. Методы. Технологии. 2024. № 3(63). С. 105–112. https://doi.org/10.18324/2077-5415-2024-3-105-112

10. Синкович М.Р., Озорнин С.П. Обеспечение безопасности движения автотранспортных средств при совершении маневра обгон // Вестник ИрГТУ. Иркутск. 2011; (10):113–120.

11. Тихомиров П.В., Скрыпников А.А., Володина Ю.Ю. [и др.]. Определение видимости в плане лесовозной автомобильной дороги методом наземной стереофотограмметрии // Лесной вестник. Forestry Bulletin. 2023; 27(4):159–171. https://doi.org/10.18698/2542-1468-2023-4-159-171. EDN NNOHWI.

12. Gargoum S.A., El-Basyouny K., Sabbagh J. Assessing Stopping and Passing Sight Distance on Highways Using Mobile LiDAR Data. Journal of Computing in Civil Engineering. 2018; 32(4): https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000753

13. Agina S., Shalkamy A., Gouda M., El-Basyouny K. Automated Assessment of Passing Sight Distance on Rural Highways using Mobile LiDAR Data. Transportation Research Record. 2021; 2675(12):676-688 https://doi.org/10.1177/03611981211031235.

14. Ma Y., Easa S., Cheng J., Yu B. Automatic Framework for Detecting Obstacles Restricting 3D Highway Sight Distance Using Mobile Laser Scanning Data. Journal of Computing in Civil Engineering. 2021;35(4):04021008 https://doi.org/10.1061(ASCE) CP.1943-5487.0000973

15. Kilani O., Gouda M., Weib J., El-Basyouny K. Safety Assessment of Urban intersection Sight Distance Using Mobile LiDAR Data. Sustainability. 2021;13(16):9259. https://doi.org/10.3390/su13169259

16. Ai C., Tsai Y.J. Automatic Horizontal Curve Identification and Measurement Method Using GPS data. Journal of Transportation Engineering. 2015;141(2):04014078 https://doi.org/10.1061/(ASCE)TE.1943-5436-0000740

17. Bejleri I., Xu X., Brown D., Srinivasan S., Agarwal N. Automatic Horizontal Curve Identification for Large Areas from Geographic Information System Roadway Centerlines. Transportation Research Record.2021;2675(12):1088-1105. https://doi.org/10.1177/03611981211032220

18. Ge. H., Qiu S., Hou Q., Wang J., Ai C. Development of a Large-Scale Horizontal Curve Inventory for Safety Analysis Using Open GIS Data. Intelligent Transportation Infrastructure. 2024;3:liae015. https://doi.org/10.1093/iti/liae015

19. GraphHopper Directions API [сайт]. Graph-Hopper; [цитировано 20.04.2026]. Доступно: https://www.graphhopper.com/products/

20. Новиков И.А., Лазарев Д.А., Зиборова Е.И., Жихарев А.Г. Совершенствование дорожно-транспортной экспертизы в сфере безопасности дорожного движения путем внедрения методологии комплексного определения составляющих механизма дорожно-транспортных происшествий // Мир транспорта и технологических машин. 2024. № 1-3(84). С. 71–81. https://doi.org/10.33979/2073-7432-2024-1-3(84)-71-81