mirtrМир транспортаWorld of Transport and Transportation1992-3252Russian University of Transport (RUT)10.30932/1992-3252-2020-18-06-26mirtr-1900Research ArticleВОПРОСЫ ТЕОРИИTHEORYПрименение моделей вероятностных ситуаций на железной дорогеApplication of Models of Probabilistic Situations regarding RailwaysЛёвинБ. А.LyovinB. A.

Лёвин Борис Алексеевич –доктор технических наук, профессор, президент

Москва

Lyovin, Boris A. – D.Sc. (Eng), Professor, President

Moscow

tu@miit.ruЦветковВ. Я.TsvetkovV. Ya.

Цветков Виктор Яковлевич –доктор технических наук, профессор, заместитель руководителя центра стратегического анализа и развития

Москва

Tsvetkov, Victor Ya. – D.Sc. (Eng), Professor, Deputy Head of the Centre for Strategic Analysis and Development

Moscow

cvj2@mail.ruОхотниковА. Л.OkhotnikovA. L.

Охотников Андрей Леонидович – заместитель руководителя центра стратегического анализа и развития

Москва

Okhotnikov, Andrey L. – Deputy Head of the Centre for Strategic Analysis and Development

Moscow

a.ohotnikov@vniias.ruРоссийский университет транспортаРоссияRussian University of TransportRussian FederationНаучно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспортеРоссияResearch and Design Institute for Informatization, Automation and Communication in Railway TransportRussian Federation202028062020183626Copyright © Лёвин Б.А., Цветков В.Я., Охотников А.Л., 20202020Лёвин Б.А., Цветков В.Я., Охотников А.Л.Lyovin B.A., Tsvetkov V.Y., Okhotnikov A.L.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/1900

Статья описывает применение моделей информационных вероятностных ситуаций для решения задач управления движением на железной дороге. Раскрывается содержание ситуационного управления. Показано различие между визуальной и «слепой» ситуацией при движении транспорта.

Информационная ситуация вокруг подвижного объекта может быть детерминированной и стохастической. Вводится понятие «стохастическая управленческая информационная ситуация». Выбор альтернатив в стохастических управленческих ситуациях характеризуется организационной, технологической и информационной неопределённостями. Это мотивирует разработку методов и алгоритмов управления, учитывающих неопределённость и многокритериальность при управлении подвижными объектами в таких ситуациях. Ситуационное управление может быть использовано в автоматизированном, кибер-физическом и интеллектуальном управлении.

Статья предлагает модель управления подвижными объектами, основанную на вероятностном подходе в стохастической ситуации и учёте ряда стохастических факторов. Модель основана на расчёте вероятности существования препятствия на пути движения транспортного объекта. Такая модель может применяться в условиях плохой видимости и возможности получения ошибочной информации от датчиков. Статья даёт систематику вероятностных характеристик стохастической информационной ситуации, сопровождающей подвижный объект. Обосновано применение дихотомического и оппозиционного анализа при изучении препятствий на трассе движения. Модель обнаружения постороннего объекта на трассе движения строится на предположении наличия достоверной и ошибочной информации. В качестве основы анализа используется теория Демпстера–Шафера. Модель стохастической информационной ситуации использует вероятностные характеристики наличия препятствия на трассе. Вероятность существования объекта оценивается с помощью теоремы Байеса. Предлагаемая модель учитывает три фактора стохастической ситуации: информационную неопределённость в сигнале, ложные сигналы, погрешность измерений датчиков. Область применения данной ситуационной модели: цифровая железная дорога, интеллектуальные транспортные системы, транспортные кибер-физические системы.

The article describes application of models of information probabilistic situations for solving problems of traffic control on the railway. The content of situational control is revealed. The difference between a visual and a «blind» situation during vehicle’s movement is shown.

The information situation around a moving object can be deterministic and stochastic. The concept of a stochastic information control situation is introduced. The choice of alternatives in stochastic control situations is characterized by organizational, technological, and informational uncertainties.

This motivates development of control methods and algorithms that consider uncertainty and multicriteria in control of moving objects in such situations. Situational control can be used in automated, cyber-physical and intelligent control.

The article proposes a model for controlling mobile objects based on a probabilistic approach in a stochastic situation and on the consideration of a number of stochastic factors. The model is based on calculating the probability of existence of an obstacle in the path of a vehicle. Such a model can be used under the conditions of poor visibility and a probability of receiving erroneous information from sensors. The article gives a systematics of the probabilistic characteristics of a stochastic information situation accompanying a moving object. The application of dichotomous and oppositional analysis in studying obstacles on the route has been substantiated. The model for detecting a foreign object on a traffic route is based on the assumption of the presence of reliable and erroneous information. The analysis is based on Dempster–Schafer theory. The stochastic information situation model uses the probabilistic characteristics of the presence of an obstacle on the track. The probability of an object’s existence is estimated using Bayes’ theorem. The proposed model considers three factors of the stochastic situation: informational uncertainty in the signal; false signals, sensor measurement error. The field of application of this situational model comprises digital railway, intelligent transport systems, transport cyber-physical systems.

транспортобнаружение объектовстохастическая информационная ситуациявероятность событийситуационный анализтеория Демпстера–Шафераtransportdetection of objectsstochastic information situationprobability of eventssituation analysisDempster–Schafer theoryReferencesЛёвин Б. А., Цветков В. Я. Объектные и ситуационные модели при управлении транспортом // Наука и технологии железных дорог. – 2017. – № 2 (2). – С. 2–10. [Электронный ресурс]: http://www.vniias.ru/images/img/online_journal/pdf/02_2017/06_2017.pdf. Доступ 11.05.2020.Lyovin, B. A., Tsvetkov, V. Ya. Object and situational models in transport management [Ob’ektnie i situatsionnie modeli pri upravlenii transportom]. Nauka i tekhnologii zheleznykh dorog, 2017, Iss. 2 (2), pp. 2–10. [Electronic resource]: http://www.vniias.ru/images/img/online_journal/pdf/02_2017/06_2017.pdf. Last accessed 11.05.2020.Титов Е. К. Информационное ситуационное управление // Государственный советник. – 2019. – № 1 (25). – С. 51–56. [Электронный ресурс]: https://cyberleninka.ru/article/n/informatsionnoe-situatsionnoe-upravlenie/pdf. Доступ 11.05.2020.Titov, E. K. Information situational management [Informatsionnoe situatsionnoe upravlenie]. Gosudarstvenniy sovetnik, 2019, Iss. 1 (25), pp. 51–56. [Electronic resource]: https://cyberleninka.ru/article/n/informatsionnoe-situatsionnoe-upravlenie/pdf. Last accessed 11.05.2020.Лёвин Б. А., Цветков В. Я. Кибер-физические системы в управлении транспортом // Мир транспорта. – 2018. – № 2 (75). – С. 138–145. [Электронный ресурс]: https://mirtr.elpub.ru/jour/article/viewFile/1441/1717. Доступ 11.05.2020.Lyovin, B. A., Tsetkov, V. Ya. Cybernetics and Physical Systems for Transport Management. World of Transport and Transportation, 2018, Vol. 16, Iss. 2 (75), pp. 138–145. [Electronic resource]: https://mirtr.elpub.ru/jour/article/viewFile/1441/1717. Last accessed 11.05.2020.Коваленко Н. И. Извлечение знаний для интеллектуальных транспортных систем // Перспективы науки и образования. – 2014. – № 5. – С. 45–52. [Электронный ресурс]: https://cyberleninka.ru/article/n/izvlechenie-znaniydlya-intellektualnyh-transportnyh-sistem/pdf. Доступ 11.05.2020.Kovalenko, N. I. Knowledge extraction for intelligent transport systems [Izvlechenie znanii dlya intellektualnykh transportnykh system]. Perspektivy nauki i obrazovaniya, 2014, Iss. 5, pp. 45–52. [Electronic resource]: https://cyberleninka.ru/article/n/izvlechenie-znaniy-dlya-intellektualnyh-transportnyh-sistem/pdf. Last accessed 11.05.2020.Tsvetkov, V. Ya. Information Situation and Information Position as a Management Tool. European researcher. Series A. 2012, Vol. 36, Iss. 12 (1), pp. 2166–2170. [Электронный ресурс]: http://docplayer.ru/25906936-Information-situationand-information-position-as-a-management-tool-viktor-yatsvetkov.html. Доступ 11.05.2020.Tsvetkov, V. Ya. Information Situation and Information Position as a Management Tool. European researcher. Series A, 2012, Vol. 36, Iss. 12–1, pp. 2166–2170. [Electronic resource]: http://docplayer.ru/25906936-Information-situation-and-information-position-as-a-management-tool-viktor-ya-tsvetkov.html. Last accessed 11.05.2020.Павловский А. А., Охотников А. Л. Информационная транспортная ситуация // Наука и технологии железных дорог. – 2018. – № 2 (6). – С. 16–24. [Электронный ресурс]: http://www.vniias.ru/images/img/online_journal/pdf/02_2018/2_2018.pdf. Доступ 11.05.2020.Pavlovsky, A. A., Okhotnikov, A. L. Information transport situation [Informatsionnaya transportnaya situatsiya]. Nauka i tekhnologii zheleznykh dorog, 2018, Iss. 2 (6), pp. 16–24. [Electronic resource]: http://www.vniias.ru/images/img/online_journal/pdf/02_2018/2_2018.pdf. Last accessed 11.05.2020.Павловский А. А. Формальная интерпретация // Перспективы науки и образования. – 2017. – № 4 (28). – С. 18–22. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary_29904637_56184823.pdf. Доступ 11.05.2020.Pavlovsky, A. A. Formal interpretation [Formalnaya intepretatsiya]. Perspektivy nauki i obrazovaniya, 2017, Iss. 4 (28), pp. 18–22. [Electronic resource]: https://www.elibrary_29904637_56184823.pdf. Last accessed 11.05.2020.Цветков В. Я. Интегральное управление высокоскоростной магистралью // Мир транспорта. – 2013. – № 5 (49). – С. 6–9. [Электронный ресурс]: https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/441. Доступ 11.05.2020.Tsvetkov, V. Ya. Integrated Control of High Speed Railway. World of Transport and Transportation, 2013, Vol. 11, Iss. 5 (49), pp. 6–9. [Electronic resource]: https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/441. Last accessed 11.05.2020.Охотников А. Л. Применение теории Демпстера–Шафера для оптимизации перевозок // Наука и технологии железных дорог. – 2018. – № 4 (8). – С. 61–74. [Электронный ресурс]: http://www.vniias.ru/images/img/online_journal/pdf/01_2019/01_2019.pdf. Доступ 11.05.2020.Okhotnikov, A. L. Application of Dempster–Schafer theory for optimization of transportation [Primenenie teorii Dempstera–Shafera dlya optimizatsii perevozok]. Nauka i tekhnologii zheleznykh dorog, 2018, Iss. 4 (8), pp. 61–74. [Electronic resource]: http://www.vniias.ru/images/img/online_journal/pdf/01_2019/01_2019.pdf. Last accessed 11.05.2020.Musicki, D., Evans, R. Joint Integrated Probabilistic Data Association: JIPDA. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 40, No. 3, pp. 1094–1099, July 2004. DOI: 10.1109/TAES.2004.133748.Musicki, D., Evans, R. Joint Integrated Probabilistic Data Association: JIPDA. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 40, No. 3, pp. 1094–1099, July 2004. DOI: 10.1109/TAES.2004.133748.Mahlisch, M., Ritter, W., Dietmayer, K. De-cluttering with Integrated Probabilistic Data Association for Multisensor Multitarget ACC Vehicle Tracking. IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Istanbul, Turkey, June 2007, pp. 178–183. DOI: 10.1109/IVS.2007.4290111.Mahlisch, M., Ritter, W., Dietmayer, K. De-cluttering with Integrated Probabilistic Data Association for Multisensor Multitarget ACC Vehicle Tracking. IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Istanbul, Turkey, June 2007, pp. 178–183. DOI: 10.1109/IVS.2007.4290111.Munz, M., Maehlisch, M., Dickmann, J., Dietmayer, K. Probabilistic Modeling of Sensor Properties in Generic Fusion Systems for Modern Driver Assistance Systems. IEEE Intelligent Vehicles Symposium, San Diego (CA), USA, June 2010, pp. 760–765. DOI: 10.1109/IVS.2010.554804.Munz, M., Maehlisch, M., Dickmann, J., Dietmayer, K. Probabilistic Modeling of Sensor Properties in Generic Fusion Systems for Modern Driver Assistance Systems. IEEE Intelligent Vehicles Symposium, San Diego (CA), USA, June 2010, pp. 760–765. DOI: 10.1109/IVS.2010.554804.Кудж С. А., Цветков В. Я. Логика и алгоритмы: Монография. – М.: МАКС Пресс, 2019. – 112 с.Kudzh, S. A., Tsvetkov, V. Ya. Logic and algorithms: Monograph [Logika i algoritmy: Monografiya]. Moscow, MAKS Press, 2019, 112 p.Wenbo, He; Hoang, Nguyen; Xue, Liu; Nahrstedt, K.; Abdelzaher, T. iPDA: An integrity-protecting private data aggregation scheme for wireless sensor networks. MILCOM 2008–2008 IEEE Military Communications Conference. IEEE, 2008. pp. 1–7. [Электронный ресурс]: https://www.ideals.illinois.edu/bitstream/handle/2142/11413/iPDA%20An%20Integrity-Protecting%20Private%20Data%20Aggregation%20Scheme%20for%20Wireless%20Sensor%20Networks.pdf?sequence=2&isAllowed=y. Доступ 11.05.2020.Wenbo, He; Hoang, Nguyen; Xue, Liu; Nahrstedt, K.; Abdelzaher, T. iPDA: An integrity-protecting private data aggregation scheme for wireless sensor networks. MILCOM 2008–2008 IEEE Military Communications Conference. IEEE, 2008, pp. 1–7. [Electronic resource]: https://www.ideals.illinois.edu/bitstream/handle/2142/11413/iPDA%20An%20Integrity-Protecting%20Private%20Data%20Aggregation%20Scheme%20for%20Wireless%20Sensor%20Networks.pdf?sequence=2&isAllowed=y. Last accessed 11.05.2020.Musicki, D., Evans, R. Joint integrated probabilistic data association: JIPDA. IEEE transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2004. Vol. 40, Iss. 3, pp. 1093–1099. DOI: 10.1109/TAES. 2004.133748.Musicki, D., Evans, R. Joint integrated probabilistic data association: JIPDA. IEEE transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2004, Vol. 40, Iss. 3, pp. 1093–1099. DOI: 10.1109/TAES. 2004.133748.Ba-Ngu, Vo; Wing-Kin, Ma. The Gaussian mixture probability hypothesis density filter. IEEE Transactions on signal processing, 2006. Vol. 54, Iss. 11, pp. 4091–4104. DOI: 10.1109/TSP.2006.881190.Ba-Ngu, Vo; Wing-Kin, Ma. The Gaussian mixture probability hypothesis density filter. IEEE Transactions on signal processing, 2006. Vol. 54, Iss. 11, pp. 4091–4104. DOI: 10.1109/TSP.2006.881190/Охотников А. Л., Дзюба Ю. В. Мягкое ситуационное управление // Сб. Интеллектуальные системы управления на железнодорожном транспорте. Компьютерное и математическое моделирование (ИСУЖТ‑2018). Труды седьмой научно-техн. конференции. – 2018. – С. 62–64. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary_36916645_17254769.pdf. Доступ 11.05.2020.Okhotnikov, A. L., Dzyuba, Yu. V. Soft situational control [Myagkoe situatsionnoe upravlenie]. In: Intelligent control systems for railway transport. Computer and mathematical modeling (ISUZHT‑2018). Proceedings of the seventh scientific and technical conference, 2018, pp. 62–64. [Electronic resource]: https://www.elibrary_36916645_17254769.pdf. Last accessed 11.05.2020.Aeberhard, M., Paul, S., Kaempchen, N., Bertram, T. Object Existence Probability Fusion using Dempster–Shafer Theory in a High-Level Sensor Data Fusion Architecture. IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Baden-Baden, Germany, June 2011, pp. 770–775. DOI: 10.1109/IVS.2011.594043.Aeberhard, M., Paul, S., Kaempchen, N., Bertram, T. Object Existence Probability Fusion using Dempster–Shafer Theory in a High-Level Sensor Data Fusion Architecture. IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Baden-Baden, Germany, June 2011, pp. 770–775. DOI: 10.1109/IVS.2011.594043.Господинов С. Г. Вероятностно логический анализ // ИТНОУ: Информационные технологии в науке, образовании и управлении. – 2019. – № 1. – С. 3–8. [Электронный ресурс]: http://www.vniias.ru/images/img/online_journal/pdf/03_2019/03_2019.pdf. Доступ 11.05.2020.Gospodinov, S. G. Probabilistic logical analysis [Veroyatnostno logicheskiy analiz]. ITNOU: Information technologies in science, education and management, 2019, Iss. 1, pp. 3–8. [Electronic resource]: http://www.vniias.ru/images/img/online_journal/pdf/03_2019/03_2019.pdf. Last accessed 11.05.2020.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.