Автор: Urinova, Gulxayo Sarvarovna; Lee, Seungjik

Аннотация: В статье рассматривается подход к адаптивному управлению автономными и полуавтономными транспортными средствами в условиях Узбекистана на основе IoT-сенсоров и технологий компьютерного зрения. В исследовании с инженерно-технической позиции проанализированы динамика дорожно-транспортных происшествий в Узбекистане за 2021–2026 годы, рост количества транспортных средств, системы фото- и видеофиксации, национальная программа «Безопасная и свободная дорога», а также нормативно-правовые меры по цифровизации сферы безопасности дорожного движения. В качестве зарубежного опыта изучены практики Европейского союза, США, Сингапура, Китая, Великобритании, Южной Кореи, а также системы C-ITS/V2X. В статье предложена модель ICF-ABM, основанная на интеграции IoT, Computer Vision и Sensor Fusion. В рамках данной модели данные о состоянии дорожного покрытия, погоде, транспортном потоке, пешеходах, светофорах, дорожных знаках и опасных объектах объединяются в единый индекс риска. Предложенная модель направлена на оценку дорожной опасности в реальном времени, адаптацию скорости, поддержание безопасной дистанции, оптимизацию торможения и выбор безопасной траектории движения.

Ключевые слова: IoT-сенсоры, компьютерное зрение, автономный транспорт, адаптивное управление, sensor fusion, индекс риска, дорожные условия, V2X, C-ITS, edge computing.

Страницы в журнале: 293 - 306