Мкад разрешенная скорость: «Дело не в деньгах». На МКАД появилась ловушка для водителей :: Autonews

«Дело не в деньгах». На МКАД появилась ловушка для водителей :: Autonews

На неожиданную ловушку на столичном МКАДе, которая может обернуться тысячами необоснованных штрафов, пожаловались автомобилисты в соцсетях. Оказалось, что на внешней стороне МКАД между Каширским шоссе и съездом на поселок Беседы (21-й км МКАД) разрешенная скорость движения была снижена со 100 до 80 км в час. Соответствующую разметку нанесли дорожные службы, а также установили предупреждающие знаки об искусственных неровностях прямо перед надземным переходом — здесь появились и шумовые полосы. Кроме того, на участке установили знак соблюдения обязательной 70-метровой дистанции между автомобилями. Весь отрезок с пониженной скоростью, по оценке водителей, не более 50 метров.

Координатор сообщества «Синие ведерки» Петр Шкуматов и другие водители уже раскритиковали нововведение, назвав его «рецептом для пробки на половину МКАД». Автомобилисты считают, что скорость движения на трассе нужно, наоборот, повышать до 130 км/ч, а не снижать. Автомобилисты также спрогнозировали рост необоснованных штрафов за превышение скорости – многие просто не успеют среагировать и вовремя затормозить.

«Люди, которые устроили водителям такую подставу, должны быть названы, а потом — уволены, — заявил Autonews.ru Шкуматов. — Таким решением они сделали проезд по МКАДу платным. Сейчас разрешенная скорость на трассе — 100 км/час, люди едут со скоростью 119 км/ч, и любое действие в этом случае несет негативные последствия. Не затормозишь — штраф за превышение сразу на 39 км/час. Резко сбросишь скорость — сзади может прилететь удар. А назначенная дистанция в 70 метров — она длиннее самого отрезка, где скорость снижена, как по нему ехать?»

В столичном Центре организации дорожного движения (ЦОДД) уже на следующий день после публикаций жалоб в соцсетях признали решение ошибочным и пообещали устранить проблему. Ответственным сотрудникам, которые, как утверждают дорожники, не согласовали свои действия с руководством, грозит строгая ответственность вплоть до увольнения.

Фото: Александр Евсин / Facebook.com

«Недавно на МКАД появился короткий отрезок с ограничением. Я к этому отношусь резко отрицательно, — написал в Facebook замруководителя ЦОДД Александр Евсин. — Как это получилось? Дело, конечно, не в деньгах. Все гораздо хуже. Это рефлективная бюрократическая реакция на наличие так называемого очага аварийности. Реакция категорически неправильная. Изменения введены сотрудниками управления организации дорожного движения фактически для отчетности о принятых мерах по снижению аварийности. Были допущены внутренние нарушения регламента и этики работы ЦОДД. Изменение введено без согласования с руководящим составом. Даже руководитель ЦОДД Вадим Юрьев не знал об этом нововведении. Это не обсуждалось, например, со мной. По этому поводу будет проводиться внутреннее разбирательство с оргвыводами».

Евсин также сообщил, что предложенная в качестве средства повышения безопасности, шумовая полоса на МКАДе на самом деле потенциально опасный фактор, способный привести к потере управления машиной на высокой скорости. А для мотоциклов она представляет еще большую опасность.

Автосервисы Autonews

Искать больше не нужно. Гарантируем качество услуг.Всегда рядом.

Выбрать сервис

«МКАД является высокоскоростной магистралью — это ее предназначение. Поэтому необходимо обеспечивать возможность максимально безопасного высокоскоростного движения. Подход «уменьшим скорость и навешаем камер» считаю глубоко порочным и неверным, — отреагировал Евсин. — Надеюсь, это нововведение будет в кратчайшие сроки отменено и будут изменены принципы работы управления, отвечающего за организацию дорожного движения. Сейчас я не считаю его работу удовлетворительной».

Представитель ЦОДД напомнил, что скоростной режим должен быть максимально равномерен, понятен и соответствовать дорожной обстановке. По его мнению, если водителям нужно порекомендовать снизить скорость, необходимо применять именно знаки рекомендованной скорости, а не ограничения максимальной. По его словам, главные проблемы на трассе, которые приводят к ДТП, — это вовсе не превышение скорости автомобилистами, а плохая навигация, остановки в полосе движения и отсутствие безопасных обочин и карманов и недостаточная проработка въездов и съездов.

Между тем Петр Шкуматов сомневается, что в ЦОДД быстро примут решение по отмене сомнительного ограничения. Дело в том, что разные подразделения ЦОДД отвечают за разные задачи.

«В данном случае решение о снижении скорости принято сотрудниками управления организации дорожного движения. Евсин же отвечает за мониторинг дорожной обстановки в городе. Поэтому, как предполагает эксперт, его мнение может остаться неучтенным. Но даже если в ЦОДД отменят это решение, то уже полученные штрафы водителям никто не вернет. А на этом участке проезжает не менее 100 тыс. автомобилей каждый день — представьте, сколько штрафов приносит этот знак в сутки», — пожаловался Шкуматов.

Autonews.ru направил запрос в ЦОДД о правомерности такого скоростного ограничения. Там заверили, что на участке 21-го км МКАД допустимый скоростной лимит 100 км/ч вернут в ближайшее время.

«Этот участок по итогам 2019 г. вошел в перечень аварийно опасных мест, — рассказали Autonews.ru в ЦОДД. — На комиссии по безопасности дорожного движения было утверждено нанесение шумовых полос на участках внешней и внутренней сторон МКАД. При нанесении шумовых полос выяснилось, что проект организации дорожного движения был выполнен подрядчиком в соответствии с ГОСТ, который предусматривает при нанесении шумовых полос ограничение скоростного режима до 80 км/ч».

В ЦОДД уточнили, что сейчас более детально рассмотрели данный участок. «На МКАД скорость свободного потока составляет 100–120 км/ч с учетом нештрафуемого порога. Таким образом, людям приходится снижать скорость, что в конкретно данном случае небезопасно. Наша первейшая обязанность — обеспечить безопасные условия для всех участников дорожного движения. Таким образом, в ближайшие два дня знаки 80 будут убраны, на данном участке будет возвращен скоростной режим в 100 км/ч. Шумовые полосы останутся так, как и были запланированы. Мы обратились в ГИБДД с просьбой разрешить нам оставить на данном участке прежнюю скорость».

В ЦОДД заверили, что камеры фотовидеофиксации нарушений ПДД на данном участке не перенастраивались, водители штрафы не получали.

На МКАД вернут скорость 100 км/час :: Autonews

В Центре организации дорожного движения Москвы (ЦОДД) отреагировали на жалобы автомобилистов, которые рассказали о скоростном ограничении 80 км/час на внешней стороне МКАД между Каширским шоссе и съездом на поселок Беседы (21-й км МКАД). Разрешенная скорость движения здесь была снижена со 100 км/час. Соответствующую разметку нанесли дорожные службы, а также установили предупреждающие знаки об искусственных неровностях прямо перед надземным переходом — здесь появились и шумовые полосы.

Кроме того, на участке установили знак соблюдения обязательной 70-метровой дистанции между автомобилями. Весь отрезок с пониженной скоростью, по оценке водителей, имеет протяженность не более 50 метров. Как рассказали Autonews.ru в ЦОДД, разрешенную скорость движения 100 км/час здесь вернут через два дня.

«Этот участок по итогам 2019 г. вошел в перечень аварийно опасных мест, — рассказали Autonews.ru в ЦОДД. — На комиссии по безопасности дорожного движения было утверждено нанесение шумовых полос на участках внешней и внутренней сторон МКАД. При нанесении шумовых полос выяснилось, что проект организации дорожного движения был выполнен подрядчиком в соответствии с ГОСТ, который предусматривает при нанесении шумовых полос ограничение скоростного режима до 80 км/ч».

Автосервисы Autonews

Искать больше не нужно. Гарантируем качество услуг.Всегда рядом.

Выбрать сервис

В ЦОДД уточнили, что сейчас более детально рассмотрели данный участок.
«На МКАД скорость свободного потока составляет 100–120 км/ч с учетом нештрафуемого порога. Таким образом, людям приходится снижать скорость, что в конкретно данном случае небезопасно. Наша первейшая обязанность — обеспечить безопасные условия для всех участников дорожного движения. Таким образом, в ближайшие два дня знаки 80 будут убраны, на данном участке будет возвращен скоростной режим в 100 км/ч. Шумовые полосы останутся так, как и были запланированы. Мы обратились в ГИБДД с просьбой разрешить нам оставить на данном участке прежнюю скорость».

Фото: Александр Евсин / Facebook.com

В ЦОДД также заверили, что камеры фотовидеофиксации нарушений ПДД на данном участке не перенастраивались, водители штрафы не получали.

Правильный скоростной режим на МКАД

Установление понятного и адекватного скоростного режима на городских дорогах — это крайне важная задача, игнорирование которой приводит к ужасным последствиям. Часто слышу, что московские водители ужасно водят, постоянно превышают скорость, что приводит к высокой аварийности. И всегда у всех ответ один — виноваты недисциплинированные автомобилисты, а, значит, надо повысить штрафы, установить больше камер и т.д.

Вдумайтесь, это уже привело к тому, что в Москве развернута одна из крупнейших систем автоматической фиксации нарушений в мире (!), буквально через каждый километр установлена камера, штрафы теперь тоже немаленькие, за серьезное превышение скорости можно и вовсе на полгода прав лишиться (от 60 км/ч). И что, разве стало у нас также спокойно и безопасно, как в европейских городах? Конечно, нет. И, очевидно, что решение проблемы безопасности лежит не в дальнейшем зажимании водителей, а исключительно в работе с конечными пользователями системы дорожного движения, т.е. с обычными людьми. А пока все игнорируют автомобилистов (их мнение, комфорт, удобство ни во что не ставится), то и водители будут иметь полное право считать, что они никому ничего не должны.

Вчера мы с вами разобрали, что московские водители совсем не знают, какой в Москве реально установлен скоростной режим. Формально на 13 магистралях разрешено ездить 80 км/ч, однако, за последние пару лет информирующие знаки об этом почему-то были демонтированы. Как можно соблюдать скорость, если непонятно, какова она?

Пора поговорить с автомобилистами понятным для них языком, с помощью правильно установленных знаков и разметки. Надо доверять водителям, и поверьте, они отплатят тем же. У Probok.net есть великолепное предложение по изменению скоростного режима на МКАД.

Мы хотим ввести дифференцированный скоростной режим на полосах движения Московской Кольцевой Автодороги. Максимальную в двух левых рядах нужно увеличить до 110 км/ч, а в крайнем правом ряду — снизить до 80 км/ч. Сейчас на всех полосах действует единый режим: 100 км/ч. Это и много, и мало одновременно.

знаки над каждой полосой сообщат водителю о максимальной скорости движения в его полосе

Как бы странно это не показалось на первый взгляд, но это приведет к повышению безопасности движения на дороге и комфортности вождения.

МКАД — это довольно сложная дорога. С одной стороны, она является современной скоростной магистралью, не имеющей одноуровневых пересечений, с хорошим асфальтовым покрытием, межосевыми ограждениями на всем его протяжении. С другой стороны, кольцевая имеет множество примыканий в виде заездов с заправок, торговых центров, шиномонтажей и т.д. Значительную долю трафика на магистрали составляют грузовики и общественный транспорт.

Теперь представьте себе автомобиль, движущийся по крайне правой полосе со скоростью 100, а то и 110-115 км/ч (не штрафуемое превышение). А в этот момент какая-нибудь фура медленно заезжает на МКАД без переходно-скоростной полосы. Естественно, это является аварийноопасной ситуацией. Повторюсь, что по правилам дорожного движения все верно, но на деле, это полное безобразие.

И наоборот, в крайне левой полосе (где исключительно легковушки) многие едут со скоростью 120-130 км/ч, потому что это адекватно и безопасно. Ведь нет ничего страшного в том, что все автомобили движутся с одинаковой, хоть и немаленькой скоростью. Транспортный поток в таком случае спокойный и прогнозируемый, желающих погонять становится меньше. Действительно аварийной ситуация становится, когда найдется один идиот, который в шашечки захочет поиграть. Но чем ниже скорость потока, тем больше становится таких идиотов. Если разрешенная скорость в левых рядах становится 110 км/ч (да, признаемся в слух, по факту 130), то абсолютному большинству водителей будет выгодно соблюдать установленный режим, нежели пытаться немного нажать на педаль.

Probok.net выступает с инициативой о проведении эксперимента на МКАДе, на идеальном для этого месте — участок Лосиного острова (с 94 по 103 км), где 8 км кольцевой дороги не прерываются съездами и примыканиями. Все что необходимо — установить соответствующие знаки, информационные щиты и в течение 2х месяцев наблюдать за ситуацией: замерить аварийность, средние скорости. Зачем пытаться ехать 150 км/ч, если можно законно ехать 130 (что является очень приличной скоростью).

Когда мы озвучили эту идею в соответствующих органах, то услышали закономерную реакцию: что водители не поймут как нужно ездить (видимо, движение полностью остановится из-за впавших в ступор автомобилистов), и что резко повысится аварийность на МКАД. То есть гонщик на правой полосе — это нормально, а ограничение в 80 километров в час там же — это неизбежные аварии. Это была первая эмоциональная реакция, теперь надо обсудить вопрос серьезно.

На самом деле, ничего страшного в таком скоростном режиме нет.
Он уже давно действует во многих странах мира. Самое обидно, что нас обходят наши же бывшие соотечественники. Например, азербайджанцы ввели у себя такое новшество.

фото любезно предоставлены macos

Причем разница в скорости между крайними полосами составляет 40 км/ч и ничего ужасного не происходит. Московские водители не хуже бакинских ездят.

И украинцы не отстают. Мой любимый и мирный Киев…

фото tema

Дальнее зарубежье, где-то в Азии

Важно объяснить заранее еще пару моментов.

В Москве есть замечательный пример с повышением скорости на Ленинградском проспекте и Звенигородском шоссе с 60 до 80 км/ч. Сегодня еще раз поговорил с госавтоинспекцией, и мне подтвердили, что аварийность от этого не выросла. Это только подтверждает факт, что адекватный режим водители соблюдают охотнее.

Максимальная пропускная способность дороги достигается на скорости 50 км/ч. Однако, фактически пропускную способность определяет не скорость, а плотность потока. Поэтому когда на МКАД много машин, то средняя скорость может упасть до нуля, вне зависимости от той, что на знаках указана.

Знаменитые московские пробки не помешают нововведению. Не секрет, что большинство штрафов по скорости выписываются в ночное, свободное от пробок время, поэтому так важно не пытаться больше людей оштрафовать, а дать понятные правила игры, которые будет удобно соблюдать.

Москва — один из крупнейших по размерам городов мира, у нас огромные расстояния, и быстрая скорость перемещения становится особенно важным фактором. По факту, разноскоростной режим давно действует на МКАД. Надо просто в этом признаться и закрепить его.

«Все хотят ехать 120 км/ч». Нужно ли повышать скорость на МКАД — разбирались с экспертами

Почти десять лет идут разговоры о том, что скорость на МКАД нужно повысить до 120 км/ч. В пользу этого высказывался президент. ГАИ с внедрением этого решения в жизнь пока не торопится, ограничиваясь повышением скоростного режима на отдельных участках дороги. AUTO.TUT.BY разбирался, должна ли МКАД ехать быстрее и что это даст городу — как хорошего, так и плохого.

«Давно пришло время ездить быстрее на МКАД»

Мы едем по «кольцу» вместе с руководителем одного из столичных дорожно-транспортных предприятий. На условиях анонимности он соглашается оценить готовность дороги к повышению скоростного режима.

---

В сентябре 2014 года президент Лукашенко заявил, что считает возможным увеличить скорость на МКАД до 120 км/ч, и уже через месяц в левой полосе МКАД транспорту разрешили ездить со скоростью до 100 км/ч. В конце прошлого года президент снова вспомнил о своем поручении: «Там, где якобы реже бываю на кольцевой дороге, все так и осталось. Найдите виновных и увольте с занимаемых должностей», — потребовал он.

---

Сейчас скоростных участков на кольцевой стало больше, но специалист считает, что разрешенную скорость в крайней левой полосе МКАД можно поднимать до 110 км/ч. Если к ней добавится негласное разрешение превышать скорость на 9 км/ч, скорость потока будет 119 км/ч.

— В 2012 году МКАД передали городу. Она была в «убитом» состоянии — вся в ямах. Конечно, такое состояние дороги не позволяло повышать на ней скорость. Но за пару лет «кольцо» привели в порядок. Сейчас асфальт здесь хороший, есть развязки, пешеходные пути, на разделительной — ограждение второй группы: чтобы пешеходы не бегали, — перечисляет изменения дорожник. — Правда, осталось три-четыре места, где еще нужно сделать полосы разгона и торможения. За год их можно сделать, и тогда на дороге будут идеальные условия, чтобы повысить скорость. Для этого давно пришло время.

Наш собеседник считает, что повышение скорости на МКАД — это не прихоть лихачей, а экономическая необходимость, которая уже давно реализована во многих странах.

— От скорости потока зависит, как быстро перевозчик доставит груз, сколько рейсов сделает водитель. Не зря же грузовики стремятся проехать по МКАД, а не там, где скорость ограничена 70 км/ч.

«На организацию изысков на МКАД нет денег»

МКАД — это самая загруженная дорога в Беларуси, интенсивность движения здесь — 110 тысяч автомобилей в сутки. Большинство машин — 60% от общего трафика — едут по второй полосе.

— 30−40% водителей превышают установленную скорость на кольцевой. Вот смотрите, поток в крайней левой едет 110−115 км/ч, они никому не мешают — это адекватная скорость для такой дороги, — делится наблюдениями дорожник.

Собеседник считает, что «ограничением скорости мы обманываем сами себя»: перед датчиком водители сбрасывают скорость, чтобы не попасть на штраф, а после снова разгоняются. Проблема на МКАД и в том, что многие водители едут так, как заблагорассудится: кто-то медленно, кто-то быстро. При этом транспорт маневрирует из полосы в полосу — опережает «тормозов».

— Много неудобств создают водители грузовиков. Захотел он — и влез во вторую или третью полосу, хотя ему нельзя это делать, да и тащится медленно, задерживает весь поток. Наказывали ли хоть одного такого автомобилиста? Я не слышал…

Типичная картина на МКАД: по второй и третьей полосах на низкой скорости ползут грузовики

Наш собеседник говорит, что все дорожники выступают за повышение скорости на МКАД. Этот вопрос не раз обсуждался и планировался к реализации на заседании комиссии по обеспечению безопасности дорожного движения в Мингорисполкоме. Но дефицит денег, необходимость финансирования других объектов не оставляет шансов сделать необходимые «изыски» на МКАД.

— Но если подойти комплексно, то все это можно быстро организовать, — уверен специалист. — В СССР ездили на «жигулях» и «москвичах», у которых не было простейших средств безопасности, и тогда все ездили 90 км/ч. А сейчас мы ездим на современных авто и остались все те же советские 90…

«Каждой полосе — своя скорость. А грузовики — в первую»

Правда, по мнению руководителя, повышать скорость просто так нельзя: нужно выстроить комплексную систему для транспорта, которой будут придерживаться водители. В этом случае повышенные скорости не приведут к повышению аварийности. При этом необходим координатор проекта, а в разработке системы должны участвовать все заинтересованные ведомства.

А здесь грузовики и бусики с низкой скоростью заняли все три полосы МКАД

— Сейчас у нас каждая организация решает исключительно свои вопросы. Вот ГАИ поручили повысить скорость до 100 км/ч, они это сделали в нескольких местах. А что изменилось? Да практически ничего! Поток как ехал там больше сотни, так и едет.

По мнению нашего собеседника, система на кольцевой должна выглядеть так: три полосы одного направления МКАД надо разделить по определенным скоростям. В первой полосе разрешить транспорту ехать не быстрее 90 км/ч, во второй — до 100 км/ч, в третьей — 110 км/ч, но тем, кто едет медленно, выезжать туда нужно запретить. При этом большегрузам нужно разрешить двигаться только по первой полосе, а во вторую выезжать лишь для опережения.

Для примера наш собеседник привел дорогу из Киева в Борисполь, на которой установлены дисплеи ЖКИ со знаками переменной информации, которая изменяется в зависимости от дорожной обстановки.

Фото: drive2.ru

— Максимальная скорость там 130 км/ч, но иногда, например в плохую погоду, ее снижают и до 90 км/ч. У нас такую систему анонсируют уже несколько лет, но дальше ничего не двигается.

По мнению дорожника, на МКАД есть участок, где можно хоть сейчас делать пилотный проект с повышенной скоростью: от Логойского тракта до Ждановичей.

Результаты опроса читателей о повышении скорости на МКАД в 2019 году

«Просто повесить знаки — это убить людей»

С идеей о повышении скорости на МКАД в Белорусской ассоциации экспертов и сюрвейеров на транспорте (БАЭС) соглашаться не спешат. Специалисты констатируют: средняя поездка на МКАД — около семи километров. Если разрешить транспорту вместо 90−100 км/ч двигаться 110−120 км/ч, то средний выигрыш во времени с учетом маневров составит примерно 40 секунд.

— Очень небольшая экономия времени, вместе с тем на 40−50% на МКАД станет больше ДТП с жертвами, — уверен руководитель БАЭС Юрий Важник. — Не стоит надеяться, что если повесить над каждой полосой определенный знак скорости, то ситуация станет лучше и все поедут быстрее.

Важник пояснил, что погода, дорожная ситуация, режим движения постоянно меняются, у водителей разный опыт вождения, поэтому грести всех под одну гребенку в этом случае нельзя. Также на МКАД огромное количество различных маневров: торможение, разгон, перестроение, они приводят к более 200 тысячам инцидентов в год. Так как скорости на МКАД огромные, такие случаи превращаются в смертельно опасную ситуацию. Одновременно с этим эксперт отметил, что увеличить скорость на МКАД ситуационно можно, но для этого нужно провести определенную работу: переоборудовать съезды на объекты, которые находятся рядом с МКАД, например те же АЗС, а также внедрить проект, речь о котором впервые зашла еще в 2010 году.

— В 2016 году БАЭС с участием компании Huawei разработала концепцию и техническое задание по созданию интеллектуальной транспортной системы для МКАД. На «кольце» нужно установить датчики интенсивности и плотности движения, которые мгновенно определяют, что на трассе что-то произошло, и передают эту информацию на табло на дороге. Водители видят ее и реагируют: например, притормаживают, едут медленнее, возможно, перестраиваются на другую полосу.

Еще шесть лет назад этот проект просчитывали — стоит он около 30 млн долларов. Обсуждался вопрос о банковском кредите, но вопрос до сих пор не решен, поэтому техническое решение лежит на полке.

— Нам понятно, как это сделать, в стране есть нужные специалисты и технологии. Нет только воли принятия решения. А ведь можно было бы сделать пилотный опытный участок и посмотреть, как он будет работать.

Что говорят в ГАИ?

В конце декабря прошлого года начальник УГАИ МВД Дмитрий Корзюк отметил, что увеличение скоростного режима на МКАД возможно при реализации проектов по созданию системы контроля инцидентов и маршрутного ориентирования, а также системы управления грузовым движением.

Также он обратил внимание, что необходимое условие для увеличения скоростного режима на МКАД — реализация компенсационных мероприятий по минимизации конфликтных ситуаций. Имеются в виду обустройство переходно-скоростных полос, модернизация участков в зонах переплетения транспортных потоков, установка ограждений, препятствующих выходу пешеходов на проезжую часть.

Читайте также

Использование материала в полном объеме разрешено только медиаресурсам, заключившим с TUT.BY партнерское соглашение. За информацией обращайтесь на [email protected]

ГИБДД предложила снизить скорость на МКАД до 80 км/ч :: Общество :: РБК

Максимально разрешенную скорость движения на МКАД стоит снизить со 100 км/ч до 80 км/ч. Такое мнение в интервью m24.ru высказал начальник управления ГИБДД по городу Москве Виктор Коваленко.

Он пояснил, что на семи участках МКАД сейчас проходит реконструкция транспортных развязок и заняты несколько рядов проезжей части. «По сути в каждом месте строительных работ траектория движения транспортного потока резко изменяется. Поэтому, учитывая условия движения транспорта на МКАД, на всей магистрали происходит постоянный перепад максимальной скорости со 100 км/ч до 40 км/ч. Мы считаем, что следует снизить максимальную разрешенную скорость движения со 100 км/ч до 80 км/ч», — отметил Коваленко.

Он также подчеркнул, что правила дорожного движения не предусматривают ответственности за превышение скорости до 20 км/ч, «и многие ездят 120». Коваленко отметил, что для кольцевой дороги с постоянным строительством это слишком высокая скорость.

Предложение начальника ГИБДД Москвы поддержали представители мэрии. В беседе с агентством «Москва» руководитель департамента развития новых территорий Владимир Жидкин заявил, что считает эту меру оправданной. «Думаю, на сегодняшний момент эта мера вполне оправдана. <…> Обновленная МКАД позволит вновь вернуть скорость 100 км/ч. Сейчас она разрешена, но по некоторым участкам, все равно, быстрее, чем 20-30 км/ч, не проедешь», — сказал Жидкин.

В настоящий момент на дорогах Москвы (за исключением МКАД, ТТК и ряда магистралей) максимальная допустимая скорость движения составляет 60 км/ч. По ТТК, а также еще по 13 магистралям (Кутузовский проспект, Можайское шоссе, Ленинградское шоссе, Варшавское шоссе и др) водителям разрешено увеличивать скорость до 80 км/ч.

В России предложили увеличить скорость на платных трассах до 150 км/ч :: Общество :: РБК

Глава «Автодора» сообщил о намерениях увеличить допустимую скорость на трассах М-11 «Нева», М-4 «Дон» и ЦКАД, которая открыта частично. О планах повысить скоростной режим на других платных дорогах Вячеслав Петушенко не сообщил

Автомобили у пункта оплаты проезда на участке автомобильной трассы М-11 (Фото: Сергей Бобылев / ТАСС)

Российская государственная компания «Автодор» рассматривает вопрос об увеличении допустимого скоростного режима на платных трассах, которые находятся под ее управлением. Об этом заявил председатель правления компании Вячеслав Петушенко на открытии дороги в обход Лосево и Павловска в Воронежской области.

Он напомнил, что сейчас на трассе М-11 «Нева» разрешается двигаться со скоростью 130 км/ч, а учитывая нештрафуемый порог 20 км/ч, получается скорость 150 км/ч.

«Но мы вышли с предложением, чтобы там выставлять именно 150 км/ч, потому что такая великая страна, как наша, имеет право на дороги, где разрешенная скорость — 150 км/ч», — заявил Петушенко.

«Автодор» назвал стоимость проезда по ЦКАД

По его словам, увеличить скоростной порог также планируется на Центральной кольцевой автомобильной дороге (ЦКАД) и трассе М-4 «Дон».

Скоростной режим в Москве нужно упорядочить — журнал За рулем

Автоэксперты всерьез озаботились скоростным режимом в столице. По их мнению, скорость на МКАДе необходимо дифференцировать в зависимости от полосы, а на других скоростных магистралях сделать одинаковой, чтобы избежать путаницы.

После того как Москва всего за пару лет развила самую большую в мире сеть фото- и видеоконтроля за нарушениями ПДД, большинству водителей пришлось серьезно пересмотреть свое отношение к соблюдению скоростного режима. И тут выяснилось, что многие москвичи не знают, где какая скорость разрешена. Дело в том, что на половине вылетных магистралей разрешенная скорость составляет 60 км/ч, а на второй половине ее подняли до 80 км/ч. При этом на некоторых дорогах (например, на Ленинградском шоссе) власти не удосужились даже поставить знаки, возвещающие об увеличенной разрешенной скорости. Но самое удивительное то, что скоростной режим может меняться на разных участках одной трассы. Так, на Щелковском шоссе есть лишь маленький отрезок, длиной чуть более километра, на котором можно разогнаться до 80 км/ч, а на проспекте Маршала Жукова, наоборот, — полуторакилометровый участок посреди дороги, на котором нужно притормозить. Разобраться в том, где какая скорость разрешена на ТТК, еще сложнее.

Весь этот хаос предложил привести в порядок экспертный центр Probok.net, убрав колебания в скорости на протяжении магистрали и сделав ее одинаковой на всех дорогах одного типа. По мнению экспертов, после реконструкции на всем Каширс­ком шоссе можно разрешить 80 км/ч. То же самое можно будет сделать после реконструкции на всех вылетных трассах. Градацию скорости предлагается сделать такой же, как в Европе: на обычных улицах — 50 или даже 30 км/ч, а на магистралях — 80 и более. При этом необходимо предварительно подготовить водителей к изменениям, установив соответствующие дорожные знаки и информационные щиты.

Москва

Многие не знают, где какая скорость разрешена. На некоторых дорогах власти не удосужились даже поставить знаки

Еще один скоростной эксперимент Probok.net хочет провести на МКАДе — дифференцировать скорость на разных полосах дороги. Эксперты предложили в двух левых рядах увеличить скорость до 110 км/ч, а в крайне правом — понизить до 80 км/ч. Такой режим больше соответствует реальной скорости движения на МКАДе, поэтому абсолютному большинству водителей будет выгоднее соблюдать установленные нормы.

МКАД

Предложение от Probok.net: ограничение скорости в зависимости от ряда на МКАД

Предложение от Probok.net: ограничение скорости в зависимости от ряда на МКАД

Предложение от Probok.net: ограничение скорости в зависимости от ряда на МКАДе

В качестве оптимального места для проведения эксперимента выбран участок с 94-го по 103-й километр, поскольку на протяжении восьми километров кольцо не прерывается съездами и примыканиями. Экспертный центр уже обратился с предложением в соответствующие органы, поэтому уже в ближайшем будущем это может стать реальностью. Правда, в данном случае эксперты ссылаются уже не на опыт развитых стран, а на Украину и Азербайджан.

Комментарий

Александр Шумский

Александр Шумский, руководитель экспертного центра Probok.net:

− Когда на Ленинградке и Звенигородке вводили 80 км/ч, многие кричали: «А вы готовы взять на себя ответственность за трупы?». Но количество ДТП не увеличилось. Аварии никто не отменял, но от того, что водители перестали получать штрафы на Звенигородке за необоснованный скоростной режим, ничего плохого не случилось, более того, появился порядок. Гораздо проще соблюдать понятные правила и двигаться с разрешенной и удобной скоростью, чем пытаться вилять между камерами, нажимая то на газ, то на тормоз.

Вердикт

Сергей Настин

Сергей Настин, редактор:

— Не успевают следить за изменениями скоростного режима иногда не только автомобилисты, но и те, кто его устанавливает. Ведь были и такие случаи, когда камеры видеофиксации настраивали неправильно или забывали перенастроить, в результате чего автомобилистам приходили несправедливые штрафы. Не совсем справедливо и то, что часто штрафы назначаются не за умышленное превышение, а за неосведомленность. Так что, идея сделать разрешенную скорость одинаковой на всех крупных магистралях вполне разумна. Только вот вторая инициатива, получается, идет вразрез с первой — главная проблема дифференциации в том, что она как раз может создать путаницу. Однако на то и нужен эксперимент, чтобы проверить предложенное на практике.

Поездка по России на машине, мотоцикле или автостопом

Вождение в России — это несложно, но вам придется проявить немного больше напористости, чем обычно. Дело в том, что в больших городах очень оживленное движение, поэтому в часы пик особенно дорога является зоной боевых действий. Для российских водителей вполне нормально ездить со скоростью 120 км / ч, когда максимально допустимая скорость составляет 60 км / ч и отсутствует какая-либо дисциплина на полосе движения. Все это делает дороги похожими на полный хаос, но это также дает некоторые забавные впечатления.

Оформление документов на вождение в России

Во-первых, вам нужно убедиться, что вы разобрали все документы , чтобы вы могли использовать свой автомобиль в России. Пожалуйста, обратитесь к разделу «Путешествие в Россию на автомобиле», чтобы получить дополнительную информацию. Обычно вам нужны международные водительские права в дополнение к стандартным и обязательной страховке от третьих лиц.

Инфраструктура

Если с документами все в порядке, то все в порядке: есть хорошая инфраструктура на основных автомагистралях, нет платы за пользование дорогами (пока нет), бензин относительно недорог, есть хорошая инфраструктура по пути (еда , гостиницы), хотя качество ниже среднего.Если вы путешествуете в Сибирь, ожидайте, что расстояния станут длиннее и по пути будет меньше следов цивилизации. Лучше заранее спланировать, где вы собираетесь заправлять машину и где собираетесь спать. Выбор больших городов в качестве точек остановки, пожалуй, лучшая идея.

Погода в России может быть довольно суровой зимой (с ноября по апрель), поэтому убедитесь, что ваша машина сможет ездить по снегу, пока на улице минус 15 градусов Цельсия. В зимние месяцы движение становится очень загруженным, и иногда на автомагистралях возникают огромные пробки, так что имейте это в виду.

Вождение достаточно безопасно , но вы должны быть осторожны, чтобы не останавливаться в отдаленных районах, чтобы вас не ограбили и не украли вашу машину. Конечно, если вы едете по основным маршрутам, например, Москва — Санкт-Петербург или международным автострадам, проблем нет.

В России говорят, что в нашей стране две проблемы: дураки и плохие дороги , так что если вы собираетесь привезти в Россию свой модный новый Ferrari, срок его службы быстро сократится.Состояние дорог очень плохое, а в небольших городах еще хуже. Вы всегда должны быть осторожны и искать отверстия и трещины, иначе вы убьете свою машину. Есть только несколько хороших дорог, по которым можно быстро ехать, не боясь повредить машину: это МКАД вокруг Москвы, некоторые автомагистрали, соединяющие аэропорты и большие города, и Рижское шоссе, соединяющее Москву и Ригу (Латвия).

Прокат автомобилей в России

Аренда автомобиля — хороший вариант, так как вам просто нужны водительские права, а цена на бензин и сам автомобиль довольно низкие.Аренда на 1 день обычно стоит около 20 долларов США за российский автомобиль и от 40 долларов США за иномарку. Требования в основном те же: кредитная карта, стаж водителя не менее 3 лет, минимальный возраст: 21 год. Некоторые местные компании могут быть более гибкими.

В европейской части России много АЗС и много автосервисов. Вы можете купить еду в городах и деревнях по пути.

Основные правила дорожного движения

Правила дорожного движения в основном такие же, как и в Европе, и у вас не возникнет проблем со следом за знаками.Максимальный лимит скорости внутри города составляет 60 км / час, а если вы едете со скоростью около 90 км / час за городом, у вас не будет проблем с ГИБДД. В вашем автомобиле должна быть аптечка и огнетушитель (это требование ГИБДД).

Вождение в Москве — Россия Знание

Вождение в Москве

Дэниел Брукс

У кого-то, кто приезжает в Москву, может возникнуть соблазн арендовать машину и прокатиться на ней по городу.Это не то, что я обязательно рекомендовал бы. Однако у тех, кто жаждет приключений, оно обязательно есть.

Переулок

Первое, что нужно запомнить, это то, что в Москве, если кто-то хочет вашу полосу, другой водитель может просто сесть на нее. Лучше всего уступить, даже если другой автомобиль ведет себя грубо.

Кража с полосы движения — широко распространенная проблема на оживленных перекрестках, где выстраивается очередь для поворота направо или налево. Некоторые водители будут терпеливо ждать своей очереди на соответствующей полосе, ближайшей к обочине дороги.Многие этого не делают. Часто линия формируется на второй и даже третьей полосе, задолго до поворота. Иногда все полосы на самых оживленных дорогах Москвы полностью перекрываются, так как длинные очереди водителей делают все возможное, чтобы выехать на передний край, занимая несколько полос движения. Никто не хочет ждать своей очереди в очереди. Чем выше трафик, тем хуже становится эта проблема. Это резко усугубляется на МКАД (четырехполосная кольцевая дорога, окружающая Москву), где выстраиваются длинные очереди, шириной в три и четыре полосы, чтобы повернуть направо, особенно к торговым центрам.Вся трасса оказывается полностью забита на несколько километров за съездом. Если вы едете по МКАД в аэропорт Домодедово, как я, эти пробки становятся старыми друзьями. После поворота дорога очищается до следующего крупного поворота, продолжая движение по городу, одна большая пробка за другой.

Если бы московские власти использовали камеры для съемки водителей, совершающих незаконные повороты с неправильной полосы движения, они бы заработали целое состояние.

Если вы окажетесь на дальней полосе перед поворотом, вас встретят другие водители, которые вмешаются, когда придет время наконец повернуть.Ожидайте довольно много из них. Многие из них — большие внедорожники и дорогие седаны. Как правило, чем больше машина, тем меньше страха у водителя. Особенно напористы черные автомобили с тонированными стеклами. Интересно, что водители, занимающие правильную полосу движения, обычно очень терпеливы, позволяя другим водителям вмешиваться. Это как если бы такое нарушение правил дорожного движения стало общепринятой практикой, возможно, потому, что в тот или иной момент это делают все. Я знаю, что есть.

Практическое правило — просто встать на правильную полосу и переждать.Включите музыку, расслабьтесь и расслабьтесь. Я часто нахожу на YouTube что-то, чем я занимаюсь. Если кто-то хочет вмешаться, пусть будет так, но по одному. Легко и приятно.

Как только вы повернете на крупную автомагистраль и обнаружите, что движетесь со скоростью (110 км / ч), внимательно следите за зеркалом заднего вида. Я рекомендую смотреть позади своего автомобиля так же часто, как вы смотрите вперед. Я еду по Новой Риге, иначе М-9, по пути домой и обратно. Как правило, я устанавливаю круиз-контроль на 110 км / ч и начинаю наблюдать за автомобилями вокруг меня.Примерно в любой момент можно увидеть одну или несколько машин, несущихся по шоссе с головокружительной скоростью. Некоторые из них находятся в левой полосе, где им и место, в то время как других можно увидеть, как они с угрожающей скоростью поворачивают с левой полосы на правую, не сбавляя скорости. Часто можно увидеть две машины, которые следуют друг за другом в безумной гонке по шоссе. Это самые опасные. Водителям этих автомобилей не о чем говорить. Они часто не оставляют места для ошибки, поскольку переплетаются с полосы на полосу, не снижая скорости, сливаясь на полном газу, оставляя меньше, чем автомобиль.После того, как они проезжают мимо вашего автомобиля, следите за этими водителями, когда они едут по шоссе перед вами. Я видел не одну аварию по вине этих безумных русских водителей прямо у меня на глазах, и я всегда готовлюсь к худшему.

Дорожная полиция в основном останавливает автомобили, стоя на обочине дороги и останавливая их белой палкой. Очень редко российские ГАИ патрулируют дороги на своих машинах. Если бы они это сделали, возможно, что-то можно было бы сделать с безумными водителями, которые выпускают пар, мчась по проезжей части, как будто завтра не наступит.

В последнее время все больше и больше водителей штрафуют за камеры контроля скорости. Это замедлило движение и значительно улучшило его. Штраф за превышение скорости начинается от 500 рублей. Я никогда не получал штрафов за превышение скорости, но слышал, что самый высокий штраф за превышение скорости составляет 3000 рублей. Эти штрафы не записываются ни в чью историю вождения и не влияют на страховые ставки. Возможно, некоторые не возражают против уплаты штрафа, о чем можно удобно позаботиться онлайн. В любом случае водители-камакази в России по-прежнему существуют.Остерегайтесь их.

Во время движения по дороге следите за тем, чтобы кто-то остановился посреди дороги. Я часто видел в России феномен, которого больше нигде не видел. Транспортные средства, которые пропустили выезд, полностью останавливаются, а затем возвращаются к точке, где они могут повернуть. Это происходит на шоссе и дорогах с интенсивным движением. Это часто заставляет меня разглагольствовать. Еще нужно остерегаться внезапного появления без предупреждения строительных бригад и техники, внезапного исчезновения полос движения и дорожных работ, идущих прямо посреди дороги.Если вы едете по сельской местности через небольшую деревню, берегитесь сельских жителей на самой дороге вместе с их детьми, собаками, цыплятами и тракторами. Дорога, по которой вы едете, может быть единственной, которая есть у жителей деревни. Часто эти препятствия не отмечаются заранее. Ночью это острая проблема. Все, что я могу сказать, — будь начеку.

Дорожная дисциплина в России улучшается. Тем не менее, переход по правой полосе — обычное дело. Часто правые полосы движутся быстрее левых.Я определенно виновен в их использовании. Каждый раз, когда я возвращаюсь в штат, меня спрашивают, почему я еду по правой полосе, чтобы обогнать кого-то.

На многих крупных дорогах Москвы появились автобусные полосы. Это только для автобусов и такси. Займите автобусную полосу в последнюю минуту, прежде чем свернуть. На многие из этих переулков наведены камеры. Если вы незаконно воспользуетесь автобусными полосами, вы получите штраф по почте.

Еще один запутанный процесс в Москве — поворот налево. На многих дорогах Москвы это невозможно.Вместо этого ваш GPS часто показывает, что вы едете вперед и делаете разворот, а затем возвращайтесь по той же дороге, чтобы повернуть направо. Разворот может быть мучительным. Часто каждое транспортное средство на разворотной полосе убегает и разворачивается вместе в толпе, вместо того, чтобы объезжать по одной машине за раз. Если вы столкнетесь с этим безумием разворота, позвольте всем идти первыми. Требуется время, чтобы освоить канаты и занять свое надлежащее место в толпе машин, которые вместе кружат по главной улице, как одна большая счастливая семья.

На красный свет запрещены повороты. Если рядом с красным светом есть небольшая круглая неосвещенная сигнальная коробка, в ней находится зеленый указатель поворота. Сделайте свой поворот, когда появится зеленая стрелка, а не раньше. Если вы этого не сделаете, и если рядом полицейский, вам могут присвоить лицензию.

Говоря о присвоении, помните, что в России ваши водительские права могут быть конфискованы, если у вас вообще есть алкоголь в крови, в любом количестве. Это абсолютная нетерпимость.В моем районе полиция часто бывает занята в понедельник утром, так как такие люди, как я, едут на работу, особенно после праздничных выходных. После проверки документов не удивляйтесь, если полиция попросит вас выдохнуть прямо ему в нос. Давай, сделай это; это его работа. Я делал это несколько раз и не завидовал полиции. Если после проверки носа полицейский заподозрит, что вы пьете, вам дадут алкотестер. Однажды мне пришлось сделать это ранним новогодним утром. В то время у нас в доме был маленький младенец, и в канун Нового года у нас вообще не было ничего пить.Полицейский глубоко вздохнул, когда я высморкался ему в нос. Это не могло быть очень весело. Потом он хотел, чтобы я подарил ему несколько рублей на праздник. Я этого не делал.

Обычно я не пью по воскресеньям, чтобы не лишить меня водительских прав в понедельник утром. Это снижает потребление алкоголя, я полагаю, это хорошо.

Полиция может остановиться и оштрафовать водителя, если фары не включены даже днем ​​или водитель не пристегнут ремнем безопасности.Многие россияне не любят пристегивать ремни безопасности и при виде полицейского натягивают их себе на грудь, чтобы их не остановили. Кроме того, никогда не пересекайте сплошную белую или желтую линию. Это противозаконно. Ищите пунктирные белые линии, их можно пересекать, чтобы делать повороты, не рискуя лишиться водительских прав.

Вождение автомобиля зимой сильно отличается от вождения в неснежное время года. Россияне особенно хорошо умеют ездить по снегу и льду.В некотором смысле иногда кажется, что они предпочитают это. Почти все русские будут ездить по снегу с нормальной скоростью, и почти все становятся терпеливыми и в основном уважительными. Это не означает, что камакази уходят, когда идет снег. Я видел, как многие русские мчатся по дороге в бушующую метель на максимальной скорости, не обращая внимания ни на стихию, ни на свое долголетие. К счастью, зимой его можно увидеть реже, чем в другое время года, но все же случается.

Если вы попали в аварию в России, не трогайте машину.Лучше всего оставить его там, где вы столкнулись с другой машиной, в контакте с ней. Вызовите полицию. Запрещается отводить машину на обочину дороги после аварии. Из-за частой смены полосы движения и других привычек вождения россиян нередки случаи, когда изгибы крыльев являются обычным явлением, что приводит к ухудшению дорожного движения в городе, поскольку разбитые автомобили стоят посреди дороги, ожидая прибытия полиции.

Еще одна характеристика российских водителей — терпение. Русские не очень часто бьют рогами.Они уступят свои переулки друг другу. Они будут мириться с остановившимися посреди дороги машинами, у которых закончился бензин или которые просто перестали работать.

Однако в этой стране есть такое понятие, как дорожная ярость. Однажды меня остановил другой водитель, который заставил меня с визгом остановиться, чтобы не наехать на него, когда он свернул на мою полосу. Я очень долго гудел в рог и сделал грубый жест. Это его разозлило. Очень злой. Он остановил свою машину и выпрыгнул из нее с домкратом в руке.Мне пришлось включить задний ход и уехать назад, чтобы спастись от него. Он побежал за мной, но потом понял, что его машина стоит посреди дороги, мотор работает, ключ в замке зажигания и дверь открыта. Это, а также отсутствие движения позади меня спасли меня и мою машину от разбивки. С тех пор я позволяю спящим собакам лежать.

Иногда недовольство русских водителей остается в бездействии, пока кто-нибудь не пожалуется. На днях я выезжал из офисного комплекса.Подъехавший фургон заблокировал единственный вход и выход в здание, в результате чего со всех сторон скопились машины. Никто не жаловался, пока я не вышел из машины, чтобы поговорить с водителем. В этот момент вышли и все остальные водители. Вскоре около дюжины водителей выкрикивали весьма творческие ругательства в адрес доставщика, который, что интересно, отказался двинуть свой фургон, пока он не закончил его разгрузку.

Это неполный список предложений по вождению в Москве. Я мог бы продолжать и продолжать, но мне не хватает места.Вот ссылка с более полной и подробной информацией о вождении в России. Каждый, кто едет сюда впервые, должен это прочитать.

Другой вариант — использовать такси и общественный транспорт. Думаю, читатель уже понял, какой из них я предлагаю.

https://www.expatica.com/ru/about/driving-in-russia-russian-drivers_831042.html

25 вещей, которые нас сбивают с толку о вождении в России

Россия — не только самая большая страна на планете Земля, она также пересекает континенты.Климат России, расположенной как в Восточной Европе, так и в Северной Азии, варьируется от субтропического в Краснодарском крае до субарктического в Сибири. В такой разнообразной стране имеет смысл только то, что правила дорожного движения будут отличаться от других.

Россия увидела свой первый автомобиль в 1896 году, разработанный Петром Фрезе и Евгением Яковлевым.После этого изобретения автомобили и автомагистрали в стране значительно продвинулись вперед. Популярные современные автомобильные марки в стране включают Renault, Kia, Volkswagen, Ульяновский автомобильный завод или УАЗ.

Для иностранцев, посещающих Россию, есть множество интересных вещей, которые можно увидеть и чем заняться: от потрясающей эстетической архитектуры России до шумных городских пейзажей и заснеженной арктической тундры.Однако, прежде чем увидеть великолепные куполообразные шпили собора Василия Блаженного или историческую элегантность острова Кижи, посетители должны найти путь из точки А в точку Б.

Вождение автомобиля по России — непростая задача для путешественников, которые не знают, чего от них ждут. Некоторые правила прямо указаны на уличных знаках и в справочниках.Другие не столь активны и больше ожидают местных жителей, чем официальных законодательных органов. На самом деле, некоторые правила просто сбивают с толку.

Хотите узнать больше о правилах дорожного движения, которые делают вождение в России такой сложной задачей для иностранцев? Вот 25 фактов о вождении в России, которые заставляют нас ломать голову.

25 фар ближнего света необходимо использовать всегда

через: w3pwn

Во многих странах фары требуются за 30 минут до захода солнца, за 30 минут до восхода солнца и в любой темный период.В России ближний свет фар обязателен всегда. Использование ближнего света фар в дневное время может быть причиной туманных утренних периодов и плохой видимости. В России много промышленных городов, и в этих городах ежедневно выбрасывается чрезмерное количество загрязненного воздуха. В Красноярске, например, уровень загрязнения атмосферного воздуха превышает допустимый в 30 раз. Изменения в уровне загрязнения влияют на видимость, поэтому необходимо использовать ближний свет.

24 Нет права на красный

через: pcworld

Не только левые повороты вызывают недоумение у посетителей автомобильных дорог в России; правые повороты тоже сложны.Если на официальном светофоре не отображается зеленая стрелка, то на красный нет правых поворотов. Существует множество причин, по которым территория может ограничивать поворот, например интенсивное пешеходное движение, множественные встречные источники движения или высокая частота аварий на поворотах. Учитывая другие правила дорожного движения в стране, вполне возможно, что Россия просто ставит безопасность превыше всего. Он наверняка замедлит движение на перекрестке, но гарантирует меньше аварий.

23 лицензии должны быть переведены на русский язык

через: ncdot

Иностранные водители, пребывающие в России, могут использовать водительские права страны происхождения.Это очень удобно для посетителей, проживающих менее шести месяцев. Однако для того, чтобы лицензия считалась действительной, иностранные водители должны сначала перевести ее на русский язык. Этот уникальный алфавит, состоящий из 33 букв, является производным от кириллицы, сочетающей греческий и глаголический языки. К счастью, IDP, или международное водительское удостоверение, переводит любую лицензию на девять языков, что немного облегчает жизнь. С вашей стороны может потребоваться дополнительная работа, но это гарантирует, что все поймут вашу лицензию.

22 Водителю должно быть не менее 18 лет

через: pinterest

Законный возраст вождения варьируется от страны к стране и от штата к штату. В США и Канаде большинство водителей впервые получают лицензию в 16 лет.В некоторых штатах, например в Южной Дакоте, принято решение, согласно которому установленный законом возраст для вождения начинается с 14 лет. В России водителям по закону не разрешается садиться за руль автомобиля до достижения ими 18-летнего возраста. Подросткам, страстно желающим кататься на мотоцикле, повезло с правом на получение прав в 16 лет. В соответствии с этими законами иностранные водители в возрасте до 18 лет не могут водить в России по закону.

21 налог на автомобили основывается на мощности в лошадиных силах

через: thinkco

В США налог на имущество транспортных средств основан на стоимости автомобиля и его выбросах.В разных штатах действуют разные ставки, а в некоторых вообще не взимается ежегодный налог на имущество. В России ежегодный налог на владение автомобилем основан на лошадиных силах. Опять же, эта ставка зависит от региона, но, например, это может быть 700 рублей за 100 лошадиных сил и 2400 рублей за 120 лошадиных сил. Возможно, они пытаются отговорить водителей от выбора мощных транспортных средств. Нет Форсаж: Россия в нашем будущем.

20 Нет гудков в городе

через: breaknews

Поговорим о чувствительности к шуму: в России водителям запрещено пользоваться рогом в городе.Транспортным средствам по-прежнему разрешается бить тревогу в моменты опасности. Однако путешественники не увидят лежащих на рогах местных водителей, если их отрежут; вместо этого они используют жесты рук. Использование звуковых сигналов менее отслеживается на основных автомагистралях, но при маневрировании по городу автомобилистам строго запрещено сигналить. С учетом того, что мы знаем о тупике в час пик, он, вероятно, в значительной степени экономит на шумовом загрязнении.

19 Вождение грязного автомобиля является незаконным

через: masterhandcarwashfootscray

Несмотря на то, о чем поют Chamillionaire и Krayzie Bone в своем рэп-хите 2006 года, грязная езда в России имеет совершенно разные последствия.Одно остается неизменным — это его законность. В России очень серьезно относятся к чистоте. Фактически, страна запрещает своим водителям выезжать без надлежащей уборки. В то время как грязный капот не заставит путешественника выбросить из тюрьмы, грязная задняя дверь может быть проблемой. Это правило предназначено для того, чтобы номера лицензий оставались видимыми. Так что не стесняйтесь кататься по грязи по бездорожью, просто не забудьте протереть свой номерной знак, чтобы избежать штрафов за брызги.

18 водителей должны постоянно носить с собой множество предметов

через: bendingonsails

Управление автомобилем в России требует большой подготовки.Чтобы считаться готовыми к поездке, все водители должны иметь при себе определенное оборудование для обеспечения безопасности. Сюда входят такие предметы, как аптечка, знак аварийной остановки, запасные лампочки, огнетушитель и дефлекторы фар. Что случилось с канистрой бензина и запаской в ​​багажнике? Честно говоря, все эти элементы полезны для водителя в случае возникновения чрезвычайной ситуации. Это заставляет нас задаться вопросом, почему наши правила дорожного движения не требуют больше защитного снаряжения.

17 больших городов запрещают левый поворот

через: 99percentinviisble

Левый поворот — сложная задача в лучшие времена, но в крупных городах России они прямо запрещены.В большинстве крупных городов России запрещено использовать левый поворот для предотвращения дорожно-транспортных происшествий. Не волнуйтесь, водители не должны кружить по городу, пока не найдут пункт назначения. Левый поворот разрешен на переходах с огнями. В противном случае водители могут повернуть направо или ехать прямо. Это звучит немного запутанно, но мы слышим, что со временем это становится легче. С другой стороны, отсутствие поворота влево означает меньший риск получить сбоку на перекрестке.

16 Владельцев автомобилей необходимо перерегистрировать каждый раз при продлении визы

через: hartfordcourant

Посетители в России имеют право приобрести автомобиль при наличии визы.Затем транспортное средство регистрируется на эту визу, привязывая водителя к автомобилю. На данный момент это кажется удобным, но одна проблема с этой настройкой заключается в том, что визы необходимо продлевать время от времени. Каждый раз, когда посетитель продлевает визу, автомобиль должен быть разрегистрирован, а затем зарегистрирован еще раз. Это настолько сбивает с толку, что некоторые предпочитают регистрировать свои автомобили на постоянного жителя, с которым они связаны.

В банк уплачено 15 штрафов

через: madaubumlawfirm

Никому не нравится, когда его останавливают за нарушение правил дорожного движения, и тем более в чужой стране.Для водителей, совершивших незначительное нарушение правил дорожного движения, штрафы не оплачиваются местной полицией, как это принято во многих городах США и Канады. Вместо этого билеты оплачиваются через крупный банк. Причина? Вручение денег офицеру милиции можно было рассматривать как взятку. Также ведется дискуссия о честности некоторых офицеров. Из-за того, что в прошлом деньги кладутся в карман, а билеты не оплачиваются, теперь банк обрабатывает все транзакции, связанные с трафиком.

14 Москва известна плохими пробками

через: проводной

В одни города России проехать сложнее, чем в другие.Москва, например, особенно коварна. В городе три основных дороги: МКАД, Садовое кольцо и Третье кольцо. Прежде чем ехать сюда, важно знать, какая кольцевая дорога в какое время суток безопаснее для проезда. Садовое кольцо получает такую ​​резервную копию, что часто водители вынуждены часами стоять в пробке. В отличие от других магистралей, на Садовом кольце пробки проходят весь день, а не только в часы пик.

13 Вождение автомобиля по России требует большого количества документов

через: cleanuphome

Для вождения в любой стране необходимы права, страховка и регистрация.Для посетителей, планирующих поездку в Россию, есть кое-что еще. В первую очередь, нерезиденты должны иметь при себе паспорт, визу и миграционную карту. Лицензия является очевидной необходимостью, наряду с ламинированной регистрационной карточкой и цифровой или бумажной копией страховки. Для арендаторов доверенность также должна быть документально оформлена и предъявлена ​​к транспортному средству, прежде чем оно будет разрешено на дорогах. Имея все эти документы, туристы по умолчанию должны получить высшее образование.

Парковку по SMS можно оплатить только 12 телефонов из России

через: readerdigest

Одна из крутых вещей, которую недавно внедрила система дорожного движения в России, — это платная парковка с помощью SMS-сообщений.К сожалению, эта функция доступна только на телефонах из России, поэтому путешественникам, желающим оплатить парковку на улице, очень сложно. Туристы, купившие SIM-карту из России, могут оплатить парковку, отправив текст на номер 7757. Это интересный способ заплатить. Просто убедитесь, что тексты отправлены на правильный номер, иначе будет оформлен билет. К сожалению, у нас нет номера для отправки SMS-сообщения о нарушении правил парковки. Какая досада!

11 Дорожные камеры контролируют все, что вы делаете

через: средний

Это дорожное правило менее запутано и более тревожно.Нарушения ПДД настолько высоки на крупных дорогах в России, что в стране установлены камеры во всех городах. Таким образом, не только водители должны следить за локальным фузом, но и за множеством записывающего оборудования. Конечно, если все водители соблюдают правила дорожного движения, эти опасения минимальны. Нарушения ПДД, обнаруженные через камеру, отправляются по почте, и ожидается, что они будут полностью оплачены в течение одного месяца. С другой стороны, досрочная оплата означает, что наказанные платят только половину цены.

10 знаков недостаточно

через: t3

Несмотря на чрезмерное использование правил дорожного движения в России, дорожных знаков редко бывает достаточно, чтобы сказать иностранцам, чего ожидать.Водители, незнакомые с дорогами, могут попасть в серьезную путаницу — от указателей скорости до предупреждающих знаков. Что хуже отсутствия вывесок? Невозможность их прочитать! Знаки в России иногда имеют переводы на другие языки, но часто не на все языки. Если водители не разбираются в латинице, рекомендуется заранее нанести на карту маршруты и освежить в памяти русский алфавит.

9 Жесткие условия вождения зимой

через: safetylineloneworker

Как мы упоминали выше, в некоторых регионах России наблюдаются арктические погодные условия и сильные снегопады.Это придает совершенно новый вид концепции зимнего вождения. Забудьте о зимних шинах и надеждах на лучшее, московские водители видят такие низкие температуры, что шины заедают и замки замерзают. Путешествуя зимой, будьте готовы маневрировать по снегу, льду, слякоти и граду. Некоторые туристические объекты рекомендуют пройти курс зимнего вождения перед поездкой в ​​Москву в холодное время года, особенно иностранцам из солнечного климата.

8 водителей говорят по коду

через: thedesmoinesregister

Когда-нибудь хотели стать частью эксклюзивного клуба? Это не секретное общество, но у водителей в России есть собственный кодекс.Во время движения по России туристы могли столкнуться с другим водителем, мигающим светом. Это не значит, что означает в США (водитель хочет перейти на следующую полосу движения). Напротив, это означает, что впереди есть ловушка, где полицейский следит за водителями. Это не самый честный способ общения, но, тем не менее, он полезен.

7 В России больше повреждений дороги

через: indystar

Интенсивные погодные условия в России приводят не только к трудностям вождения в зимнее время, но и к образованию множества выбоин.Основная жалоба на туристические форумы — это повреждение дорог. Летняя жара в России настолько сильна, что тает асфальт на дорогах. Когда наступает зима, лед вызывает колеи, а шины с шипами пробивают ямы на дороге. Это делает стандартное путешествие по автомагистрали в России похожим на поездку на горном велосипеде по каменистой тропе. К сожалению, дорожные работы просто не успевают за повреждениями.

6 Пешеходы не всегда соблюдают правила дорожного движения

через: cnn

Отношения между пешеходами и водителями всегда были непростыми.Все хотят преимущественного проезда, и никто не хочет ждать, пока другой сделает свое дело. В России пешеходам вроде наконец надоело. В России обычное дело — переход улицы — преступление, влекущее за собой переход улицы на неназначенном участке. Это может быть связано с нечастостью обозначенных пешеходных переходов. Как бы то ни было, для водителей это вызывает невероятный стресс, поскольку случается как днем, так и ночью. Может быть, эти дневные фары все-таки пригодятся.

5 остановок для отдыха мало и далеко между

через: usatoday

«Почему вы не пошли, прежде чем мы вышли из дома?» никогда не было более важным вопросом.Длительные поездки по дорогам в России требуют раннего перерыва в туалет, так как остановки для отдыха там вообще не место. Конечно, водители время от времени натыкаются на СТО, но рассчитывать на них сложно. Поэтому водители должны хорошо планировать, упаковывать еду и напитки и планировать ночлег заранее. Обязательно посоветуйтесь с механиком перед тем, как отправиться в поездку, чтобы убедиться в отсутствии поломок.

Трудно соблюдать 4 ограничения скорости

через: democratandchronicle

Отсутствие вывесок в России влияет на водителей во многих отношениях, в том числе на неспособность следить за изменениями ограничения скорости.В отличие от других стран, в России нет официальных автомагистралей, но есть междугородние автомагистрали, соединяющие всю страну. Эти автомагистрали ограничены скоростью 113 километров в час. Одни только 90 км / ч, а другие 60 км / ч. Водители в жилых районах, школах и строительных зонах должны учитывать еще большую скорость. Из-за небольшого количества знаков и частых колебаний скорости трудно определить, насколько быстро нужно двигаться.

3 Некоторые автомобили имеют правый руль

через: theglobeandmail

Как будто и этого недостаточно, чтобы сбить с толку туристов за рулем в России, некоторые машины имеют правый руль.К счастью, стандартные правила дорожного движения в России предписывают водителям двигаться справа, что упрощает акклиматизацию для выходцев из США. Однако из-за связей России с Азией многие автомобили на востоке страны прибывают из Японии. В Японии движение движется по левой стороне дороги, как и в Великобритании. Это ставит некоторых водителей на правую сторону дороги, но не на ту сторону машины.

2 штрафа за парковку стоят дорого

через: баланс

Неправильная парковка в любой стране или городе приводит к штрафам, но Россия имеет тенденцию еще больше усложнять ситуацию.Водителям, которые неправильно припарковались, грозит штраф до 3000 рублей. Это не так уж и плохо, примерно в 45 долларов. Проблема не в стоимости билета, а в начисленных дополнительных расходах. Автомобили, незаконно припаркованные в таких городах, как Москва, отбуксируются на штрафстоянку. Эти участки расположены за чертой города, а это означает, что водители оплачивают буксировку и стоимость почасового хранения на штрафстоянке.

1 Здесь очень конкурентоспособные драйверы

через: barrenbetty

Наконец, путешественникам в России нужно больше беспокоиться, чем просто соблюдать правила дорожного движения.Водители из России известны своей экстремальной конкурентоспособностью. Сообщения о показе на загруженных дорогах, превышении скорости в стиле уличных гонок и сравнении размеров автомобилей — обычное дело. В большинстве случаев это скорее раздражение, чем опасность, но туристов предостерегают. Помните, что в конечном итоге важнее всего не размер или скорость, а безопасное достижение пункта назначения, что действительно имеет значение.

Источники: Департамент общественной безопасности Южной Дакоты, We Heart Moscow, Moscow Beyond, The Moscow Times, а также Expatica & Moscow International Portal.

Следующий 10 потрясающих фактов о пикапе Rezvani Hercules 6×6

Новости

По словам представителя МВД, окончательное решение будет принимать руководство Мингорисполкома.Между тем «умная» система уже внедряется на небольших участках. Речь идет о создании АСУДД (автоматизированная система управления дорожным движением), регулировании общественного транспорта, платных парковках.

Для создания системы ГИБДД предлагает использовать стационарные датчики и сервис геолокации. Ведутся переговоры с Яндексом и TomTom. МВД даже готово рассмотреть вопрос о покупке данных: посчитали, это будет выгоднее, чем установка стационарных датчиков.

— Это будет комбинированная схема сбора данных. С одной стороны, информация будет поступать от водителей через геолокацию, с другой — стационарные датчики, которые будут откалибровать данные. Центр управления дорожным движением настроит алгоритмы, оптимизирует движение на МКАД », — сказал Дмитрий Навои, начальник управления дорожного движения и инспекции дорожного движения УГАИ МВД Беларуси.

Предполагается, что над каждой полосой МКАД будет установлен интерактивный индикатор, задающий скорость движения.Если на кольце все спокойно, то скорость в полосах принимается: 100, 90, 90 км / ч.

В случае аварии, когда водитель устанавливает знак аварийной остановки, происходит затор. А система поможет предупредить других участников дорожного движения, чтобы они не попали в уже имеющуюся аварию.

С помощью датчиков и геолокации система считывает изменившуюся ситуацию на дороге и изменяет разрешенную скорость движения по полосам, например, на 80, 70, 70 км / ч. При этом транспортный поток перераспределяется с МКАД на прилегающую улицу.Эта информация передается водителям через радиостанции, смартфоны, бортовые навигационные устройства или установленные дисплеи, и они решают, стоять в пробке или ехать в город. В то же время городская дорога, по которой пойдет транспортный поток, должна будет его принять. Для этого необходимо быстро перенастроить режимы работы светофоров.

— Такая схема в мире только начинает реализовываться. Мы думаем, что это будет многообещающе. Кроме того, Белорусская ассоциация экспертов и сюрвейеров на транспорте подсчитала, что, если система будет внедрена, можно избежать экономических потерь в размере от 10 до 20 миллионов долларов в год.Это косвенные убытки, мы их не видим. Это доход от перерасхода топлива, спасенных жизней, окружающей среды и многого другого », — сказал Дмитрий Навои.

Источник: https://dev.by

Все новости

Электромобиль Tesla

загорелся после удара эвакуатора в Москве

МОСКВА (Рейтер) — Электромобиль Tesla Model 3 загорелся после столкновения с припаркованным эвакуатором на Московской трассе поздно вечером в субботу, когда водитель Tesla заявил, что потерпел неудачу чтобы увидеть машину, с которой он столкнулся.

Отвечая на вопрос в видео, опубликованном на сайте РЕН ТВ, водитель Алексей Третьяков ответил, что он находился в режиме помощи при вождении, когда все еще держал руль.

Tesla Inc TSLA.O подтвердила заявления о безопасности своей модели 3 перед лицом проверок со стороны регулирующих органов, в то время как документы показывают, что ведущий орган по надзору за автомобильной безопасностью США с прошлого года выдал не менее пяти повесток в суд с просьбой предоставить информацию о авариях с участием транспортных средств компании.

Третьяков сказал, что ехал со скоростью около 100 км (62 мили) в час — это ограничение скорости — когда автомобиль врезался левой стороной в стационарный эвакуатор, которого он не заметил.

Кадры инцидента на государственном телеканале «Россия 24» показали, что автомобиль на обочине дороги охвачен пламенем и густым черным дымом. Два небольших взрыва произошли с интервалом в несколько секунд друг от друга, и все, что осталось от машины после пожара, — это металлический каркас, показанный по телевидению.

Российское государственное информационное агентство «РИА» разместило видео, на котором автомобиль проезжает по левой полосе МКАД, а затем врезался в эвакуатор, припаркованный у ограждения, отделяющего проезжую часть от встречного движения.

Авария произошла около 21:00 мск (18:00 мск).

Третьяков, эксперт по финансовым рынкам и глава инвестиционной компании «Арикапитал», сказал, что в результате инцидента сломал ногу, а двое его детей получили только синяки. Все они сбежали из машины.

Tesla не была доступна для комментариев по поводу инцидента в нерабочее время.

Отчетность Андрея Остроуха; Дополнительный отчет Ришики Чаттерджи; Редакция Кирстен Донован, Лиза Шумакер и Кит Вейр

Аэрокосмическая промышленность | Бесплатный полнотекстовый | Последние достижения в методах обнаружения аномалий в авиации

1.Введение

1.1. Обнаружение аномалий

Обнаружение аномалий — активная область исследований, охватывающая значительное количество методов, разработанных в различных областях, таких как статистика, управление процессами, обработка сигналов и машинное обучение. Цель состоит в том, чтобы иметь возможность идентифицировать данные, которые отклоняются или не соответствуют тому, что считается нормальным, ожидаемым или вероятным с точки зрения распределения вероятности данных или формы и амплитуды сигнала во временном ряду.

Другой часто используемый термин для обозначения аномалии — выбросы, и оба они иногда используются как синонимы.Кроме того, Пиментел [1] предпочитает термин «обнаружение новизны», а не «обнаружение аномалий», когда цель состоит в том, чтобы идентифицировать данные, в некоторой степени отличающиеся от ранее наблюдаемых данных, даже несмотря на то, что лежащие в основе методы обнаружения часто совпадают. Различие между новыми данными и аномалиями состоит в том, что первые обычно считаются нормальными данными после обнаружения [2].

Одной из основных проблем при обнаружении аномалий является сложность четко отличить нормальные экземпляры от аномальных, поскольку граница между ними обычно неточна и со временем меняется в некоторых областях приложений.Кроме того, аномалии часто являются редкими событиями, поэтому маркированные наборы данных для обучения и проверки моделей либо недоступны, либо сильно несбалансированы в пользу нормальных экземпляров. Как следствие, обучение с учителем или без учителя используется чаще, чем обучение с учителем.

В полууправляемом подходе к обнаружению аномалий предполагается, что в обучающем наборе метки существуют только для нормального класса. Если есть какие-либо немаркированные экземпляры, то предполагается, что они имеют ту же метку, что и помеченные экземпляры, которые находятся поблизости с точки зрения распространения.В любом случае, поскольку обучающие данные должны содержать подавляющее большинство нормальных данных, модель фактически обучается изучению нормального поведения системы, а затем используется на этапе тестирования для выявления аномалий.

С другой стороны, при использовании методов обучения без учителя единственное предположение состоит в том, что очень малая часть общих данных является аномальными данными или что аномалии находятся далеко от большинства экземпляров данных или в регионах с низкой плотностью. Последнее соображение заключается в том, что, хотя обнаружение аномалий часто основывается на обучении без учителя, Erhan et al.[3] объясняют, как неконтролируемые методы могут оказать существенную помощь в построении контролируемых прогнозных моделей. Чандола и др. [2] выделяют три основных типа аномалий:

• Точечные аномалии. Точка данных, которая значительно отличается от остальных точек данных в рассматриваемом наборе данных. Например, во временном ряду французских температур летом 40 ofC можно рассматривать как аномалию даже с учетом изменения климата.

• Контекстные аномалии.Когда точка данных является аномалией только в определенном контексте. Контекст определяется контекстными атрибутами, которые обычно относятся ко времени (временные ряды) или местоположению. Например, во временном ряду летних температур по странам, температура 40 ° C является аномалией для Франции, но может быть не в более жарких странах, таких как Ливия, где температура летом обычно составляет около 40 ° C. Атрибуты (например, температура), проиндексированные контекстными атрибутами (например, страной), называются поведенческими атрибутами.Не только аномалии в пространственных данных, но и во временных рядах попадают в эту категорию, например, 40∘C может быть аномалией в Ливии с октября по апрель, поскольку в это время средняя температура колеблется от 15∘C до 30∘C.

• Коллективные аномалии. Когда группа данных в наборе данных является аномалией в целом, но отдельные экземпляры в этой группе (или их подмножествах) могут быть не сами по себе. Во временных рядах это будет соответствовать, например, ситуации или состоянию, сохраняющимся ненормально долгое время.Коллективные аномалии могут быть обнаружены только в наборах данных, где данные так или иначе связаны, то есть последовательные, пространственные или графические данные.

Методы обнаружения контекстных и коллективных аномалий особенно актуальны в нашем исследовании, поскольку они применимы к данным временных рядов. Принятие того или иного метода зависит от характера аномалии, характеристик данных (наличие меток, количество и типы атрибутов данных, объем данных) и ожидаемого результата (метка или оценка, необходимость интерпретируемости результатов).Например, отсутствие меток или наличие только нормальных данных в обучающем наборе требует неконтролируемых или полу-контролируемых методов обучения. С другой стороны, для непрерывных или категориальных данных используются различные статистические модели или функции расстояния. В качестве другого примера, некоторые методы не работают с многомерными данными, например, разреженность данных может быть реальной проблемой как для статистических методов, так и для методов кластеризации: объем данных, необходимых для статистической значимости, растет экспоненциально с увеличением размеров, и все экземпляры данных появляются. далеко друг от друга.Наконец, принятие того или иного метода будет также зависеть от того, требуется ли специалистам в предметной области понимание того, как модель дает результаты. Если это так, методы обучения понятным человеку логическим выражениям на основе данных, таких как модели на основе временной логики, являются лучшим вариантом, чем модели черного ящика, такие как нейронные сети.

1.2. Предыдущие обзоры по обнаружению аномалий

Предыдущие обзоры в литературе предлагают всесторонний и структурированный обзор методов обнаружения аномалий. Первый обзор, состоящий из двух частей, был опубликован в 2003 г. Марку и Сингхом [4, 5], первый посвящен статистическим подходам, а второй — подходам нейронных сетей.Chandola et al. [2] предоставили в 2009 году хорошее понимание предмета и соответствующую таксономию различных методов. Более свежий и обширный обзор обнаружения новинок, проведенный Pimentel et al. [1] предоставляет более 300 ссылок, разделенных на пять основных категорий. Более конкретные обзоры, как Zimel et al. [6] (2012) сосредоточены на проблемах неконтролируемых алгоритмов обнаружения выбросов, применяемых к многомерным данным. Аггарвал [7] (2013) рассматривает описанные в литературе методы для ансамблей с выбросами и принципы, лежащие в их основе.Xu et al. [8] (2019) предоставляют более свежий обзор прогресса, достигнутого в обнаружении аномалий, с акцентом на многомерные и смешанные типы. Что касается побочной темы, Längkvist et al. [9] (2014) представляют более общий обзор неконтролируемого машинного обучения, применяемого к временным рядам. Akoglu et al. [10] предоставляют общий обзор современных методов обнаружения аномалий в графических данных.

1,3. Мотивация и организация исследования

Сложность авиационных систем и транспортных операций затрудняет использование основанных на моделях методов обнаружения аномалий из-за недостаточной точности модели и чрезмерно упрощенных предположений.Действительно, значительные исследовательские усилия были посвящены разработке подходов, основанных на данных, которые в значительной степени выиграли от значительных достижений в области машинного обучения и доступности огромных объемов данных, генерируемых датчиками. Однако некоторые из классических методов статистического и машинного обучения для обнаружения аномалий плохо масштабируются с большими наборами данных или плохо работают с данными большой размерности, которые обычно являются данными, доступными в авиации. В этом контексте недавние достижения в области глубокого обучения должны значительно улучшить производительность обнаружения аномалий с крупномасштабными многомерными данными.

Мотивом этого обзора является обзор современного состояния методов обнаружения аномалий на основе данных и их применения в авиационной сфере: особое внимание уделяется методам, применимым к крупномасштабному многомерному времени. серийные данные, т. е. траектории полета и данные, генерируемые датчиками, для целей прогнозирования и управления состоянием здоровья (PHM), широко применяемые в прогнозирующем и основанном на состоянии обслуживании парка воздушных судов.

Последние достижения в области нейронных сетей и глубокого обучения, а также в обнаружении аномалий с использованием обучения на основе временной логики оправдывают актуальный обзор таксономии классических методов обнаружения аномалий, охваченных в ранее упомянутых обзорах.Эта потребность была недавно частично решена Chalapathy et al. [11] с подробным обзором современного состояния обнаружения аномалий на основе глубокого обучения, но только для других областей, кроме авиации. Что касается авиации, то в исследовании Gavrilovski et al. [12] действительно фокусируется на методах обнаружения аномалий интеллектуального анализа данных, специально применяемых к полетным данным, но не охватывает каких-либо последних достижений в обнаружении аномалий.

Таким образом, цель настоящего обзора — дополнить предыдущие статьи, предложив обзор методов обнаружения аномалий, применяемых в авиации, включая последние достижения в области нейронных сетей и глубокого обучения, а также обучения на основе временной логики.Обзор последних достижений в обучении на основе временной логики предлагает более полную картину доступных методов обнаружения аномалий, предоставляя альтернативу моделям черного ящика для приложений, в которых эксперты в предметной области должны иметь возможность интерпретировать результаты.

Этот взнос организован следующим образом. В разделе 2 дается обзор уже опубликованных обзоров и таксономий, используемых для группировки основных методов обнаружения аномалий. В разделе 3 рассматриваются последние публикации с особым вниманием к категориям методов, которые стали популярными в последнее время, а именно к рекуррентным нейронным сетям (раздел 3.1), сверточные нейронные сети (раздел 3.2), автокодеры (раздел 3.3), генеративные модели (раздел 3.4) и обучение на основе временной логики (раздел 3.5). Раздел 4 посвящен тому, как эти методы, основанные на данных, недавно использовались в двух областях применения, связанных с авиацией, а именно: выявление значительных летно-эксплуатационных событий при выполнении операций воздушного движения (Раздел 4.1) и прогнозирование отказов авиационных систем для профилактического обслуживания ( Раздел 4.2).

3. Последние достижения в обнаружении аномалий

В этом разделе рассматриваются некоторые недавние методы, применимые к обнаружению аномалий, которые были разработаны в области нейронных сетей или глубокого обучения, а также обучения временной логике.В таблице 1 представлен обзор новейших методов, рассмотренных в этом разделе.

3.1. Последние достижения в области рекуррентных нейронных сетей

Рекуррентная нейронная сеть (RNN) — это особый вид нейронной сети, которая считается хорошо подходящей для обработки временных рядов. RNN называется рекуррентной, потому что она выполняет одни и те же вычисления для каждого элемента входной последовательности или временного ряда. Выход RNN зависит не только от текущего входного элемента последовательности, но также от вычислений, выполненных над предыдущими элементами последовательности.Эта возможность памяти реализуется с помощью механизма, называемого скрытым состоянием, которое представляет собой вектор, вычисляемый на каждом временном шаге на основе ввода текущей последовательности и скрытого состояния на предыдущем временном шаге. Основной проблемой стандартной RNN является ее неспособность изучать долгосрочные шаблоны в последовательных данных из-за проблемы исчезновения / увеличения градиента при применении алгоритма обратного распространения во времени (BPTT) на этапе обучения. По этой причине стандартная RNN редко используется в реальных приложениях, которые обычно основаны на двух улучшенных вариантах RNN: Long Short-Term Memory (LSTM) [74] и Gated Recurrent Unit (GRU) [75].RNN может использоваться в качестве регрессионной модели для обнаружения аномалий и, как таковой, может быть классифицирован как метод, принадлежащий подкатегории на основе регрессионной модели, определенной Chandola et al. [2] внутри параметрических методов для статистических подходов к обнаружению аномалий. По сравнению с другими классическими методами обнаружения аномалий, такими как методы, основанные на кластеризации или OC-SVM, RNN более удобна для захвата временных и нелинейных зависимостей в многомерных временных рядах, особенно когда несколько уровней RNN сложены вместе в глубоких архитектурах.Goel et al. [76] проводят сравнительное исследование производительности двух типов LSTM и традиционной векторной авторегрессии (VAR) в качестве регрессионной модели для многомерных временных рядов из авиации. Удивительно, но результаты их исследования показывают, что VAR значительно превосходит LSTM, что, по мнению авторов, можно объяснить тем фактом, что способность LSTM фиксировать долгосрочные зависимости может не потребоваться. Malhotra et al. [57] представляют модель RNN с несколькими уровнями сложенного LSTM, которая обучается с использованием обычных данных.Обученная модель затем используется в качестве предиктора на нескольких временных шагах, а остатки, вычисленные по обучающему набору, моделируются как многомерное распределение Гаусса. Таким образом, можно вычислить вероятности остатков и определить порог для различения аномалий путем максимизации оценки Fβ по набору данных проверки. Недавно Ergen et al. [59] представляют гибридную структуру для последовательностей переменной длины, основанную на LSTM и использовании OC-SVM [43] или SVDD [77] в качестве детекторов аномалий.Новизна подхода заключается в том, что они совместно оптимизируют параметры как LSTM, так и детектора аномалий, разрабатывая специальные методы обучения на основе градиента. Эксперименты с несколькими реальными и смоделированными наборами данных показывают значительные улучшения производительности по сравнению с традиционными методами OC-SVM и SVDD. Также интересно отметить, что некоторые подходы используют RNN как часть автоэнкодера (например, кодер-декодер LSTM (LSTM-ED) [63,78]) или генеративной архитектуры (например, GAN-AD [68]).См. Дополнительные сведения в Разделе 3.3 и Разделе 3.4.

3.2. Последние достижения в области сверточных нейронных сетей

Сверточные нейронные сети (CNN) — это категория нейронных сетей, широко используемых для обработки изображений. CNN можно рассматривать как регуляризованную форму полностью подключенной сети (FCN), поскольку нейроны в одном слое связаны только с небольшим количеством нейронов в предыдущем слое, а не со всеми из них. Подход регуляризации в CNN возможен благодаря иерархической структуре шаблонов, присущей некоторым типам данных, например изображениям.Таким образом, CNN может распознавать сложные шаблоны, предварительно идентифицируя более мелкие и простые шаблоны данных посредством последовательных преобразований входных данных в последовательности слоев. Значительно уменьшенное количество параметров в CNN делает их очень эффективными, а их производительность с точки зрения точности и обобщения также относительно лучше по сравнению с FCN и RNN для таких задач, как классификация изображений.

Хотя RNN традиционно считается лучшим методом для моделирования последовательности и временного ряда, недавнее исследование [79], кажется, предполагает, что CNN может превзойти канонические RNN, такие как LSTM, в этой задаче.CNN особенно хорошо известны для извлечения признаков изображения, но они также могут применяться для извлечения сложных скрытых признаков в последовательных данных [80]. В этом случае CNN иногда комбинируют с некоторыми вариантами RNN, такими как Convolutional LSTM (ConvLSTM) [81] для лучшего захвата пространственно-временных характеристик. Для обработки CNN наиболее часто используемой предварительной обработкой является скользящее окно. метод на данных временных рядов. В случае многомерных временных рядов некоторые исследования [82,83] также предлагают вычислить парные корреляции между временными рядами для моделирования состояния системы.Полученные в результате матрицы сигнатур затем могут быть переданы в CNN для извлечения паттернов. Методы обнаружения аномалий на основе CNN в основном применялись для обнаружения вторжений [60,61] путем предварительной обработки образцов данных с плавающими и целочисленными атрибутами в виде изображения, удобном для обработки CNN . В более позднем исследовании Kwon et al. [62] оценивают несколько архитектур CNN для обнаружения аномалий с использованием различных наборов данных сетевого трафика, сравнивая их производительность с другими методами, включая вариационные автокодеры (VAE), полностью подключенные сети (FCN) [84] и LSTM.Их результаты показывают, что CNN работает лучше, чем VAE, но хуже, чем FCN и LSTM. Хотя использование CNN для обнаружения аномалий является активной областью исследований, существует несколько гибридных архитектур, интегрирующих CNN, для выполнения обнаружения аномалий. Это особенно актуально, когда CNN используются как часть более сложных архитектур AE, как в [64,85,86], которые применялись в области авиации и будут дополнительно рассмотрены в следующем разделе.

3.3. Последние достижения в области автоэнкодеров. Автоэнкодеры

(AE) — это мощные инструменты нелинейного уменьшения размерности, обычно используемые для обнаружения аномалий, на которые имеется много ссылок в обзоре Pimentel [1] и других [87].Автоэнкодеры попадают в категорию обучения без учителя: они учатся реконструировать, то есть максимизировать меру сходства, образцы, которые проходят через узкое место более низкого измерения. Они кодируют или проецируют образцы в представление низкой размерности (скрытое пространство), а затем декодируют или реконструируют его обратно в исходное пространство. Сеть обучена минимизировать глобальную ошибку реконструкции, например среднеквадратичную ошибку. После того, как оптимизация сошлась, аномалии являются выборками с более высокой ошибкой восстановления.

В этом разделе мы сосредоточимся на недавних подходах к обнаружению аномалий на основе AE, включая гибридные AE, с использованием ячеек RNN или CNN в частях кодирования и декодирования нейронных сетей, а также на Deep Autoencoders (DAE), например, Stacked Denoising Autoencoders.

В случае НЯ с использованием RNN стоит упомянуть исследование Malhotra et al. [63]. Авторы предлагают основанный на реконструкции подход для обнаружения аномалий во временных рядах на основе моделей LSTM Encoder-Decoder (LSTM-ED), которые ранее использовались для машинного перевода [75].LSTM-ED обучается только с данными нормального временного ряда, поэтому для аномальных последовательностей должны быть получены более высокие ошибки восстановления. Нормальное распределение соответствует ошибкам реконструкции, вычисленным по подмножеству данных проверки. Затем расчетное среднее значение и ковариация используются для вычисления оценки аномалии для каждой точки временного ряда. Порог для определения того, является ли точка аномальной или нет, вычисляется так, чтобы он максимизировал оценку Fβ по набору данных проверки. [66] предлагает автоэнкодер на основе ConvLSTM (ConvLSTM-AE) для кодирования внешнего вида и изменения внешнего вида (движения) для обнаружение аномалий в видео.Совсем недавно Zhang et al. [64] предлагают структуру, называемую многомасштабным сверточным рекуррентным кодировщиком-декодером (MSCRED), для выполнения обнаружения и диагностики аномалий в данных многомерных временных рядов. Архитектура сочетает в себе сверточный кодер для захвата пространственных шаблонов в матрицах сигнатур, ConvLSTM на основе внимания для захвата временных шаблонов на ранее сгенерированных картах характеристик и, наконец, сверточный декодер для декодирования карт характеристик, полученных на предыдущих этапах, для получения восстановленные матрицы признаков.В [65] предлагается многомодальная структура глубинного автоэнкодера (DAE) для обнаружения аномалий и устранения неоднозначности на многомерных временных рядах, соответствующих полетным данным, полученным от нескольких датчиков. DAE — это автокодер с несколькими скрытыми слоями, способный фиксировать несколько уровней абстракции данных [88]. В этой структуре для каждого временного ряда используется метод перекрывающихся скользящих окон, и результирующие нарезанные временные ряды объединяются в большой вектор и передаются в DAE. Средняя ошибка восстановления временного окна по всем датчикам используется в качестве оценки аномалии.Характеристика различных сигнатур неисправностей основана на анализе распределения баллов аномалий.

3.4. Последние достижения в области генеративных моделей

Генеративное моделирование — это область машинного обучения, которая имеет дело с моделями распределения, определенными в некотором потенциально многомерном пространстве. Генеративные модели нацелены на фиксацию зависимостей между измерениями: они обучаются создавать реалистичные образцы данных, похожие на исходный набор данных, на основе их представления в проецируемом пространстве более низкого измерения, обычно называемом скрытым пространством.

Generative Adversarial Networks (GAN) [89] — хорошо известная структура для создания генеративных моделей. Они состоят из двух конкурирующих сетей, генератора и дискриминатора. Генератор моделирует данные, обучаясь преобразованию выборок, взятых из предыдущего распределения, в то время как дискриминатор учится различать реальные данные и выборки, сгенерированные генератором. GAN недавно использовались для обнаружения аномалий [33,67,68,90], а также в более продвинутых вариантах [91]. Вариационные автоэнкодеры (VAE) [92] также широко использовались для обнаружения аномалий [93].Нейросетевое представление VAE основано на традиционных автокодировщиках, хотя в математических основах мало общего. VAE моделирует многомерные распределения путем преобразования обучающих представлений в проблему вариационного вывода [94]. VAE нацелена на изучение механизма извлечения новых выборок из случайных величин, принимающих значения в скрытом пространстве в соответствии с фиксированным априорным распределением, классическим гауссовским. Процесс оптимизации учитывает качество автоматически кодируемых выборок в отношении их вероятности восстановления и расхождения Кульбака-Лейблера (KL) между априорным распределением и преобразованным апостериорным распределением в процессе кодирования.Аномалия плохо восстанавливается в процессе генерации, и ее кодирование выходит за рамки предыдущего распределения. Обнаружение аномалий на основе VAE было обобщено на временные ряды путем применения RNN со скрытыми слоями в качестве кодировщика и декодера [95] под названием Стохастическая рекуррентная сеть (STORN). ). Подобный подход также упоминался в [69] или в сочетании с гауссовыми смесями с ячейками Gated Recurrent Unit (GRU) [70]. Допущение Гаусса относительно априорной может быть ограничением. В недавних подходах была сделана попытка смоделировать более сложные распределения в скрытом пространстве с помощью энергетических моделей [96] или моделей гауссовых смесей [97]; и попытались освободиться от вариационных рамок [98].Совсем недавно важность VAE по сравнению с детерминированным AE обсуждалась [99]: восстановленные примеры часто размыты в случае изображений, гауссовское предположение относительно априорного может быть слишком ограничительным, а мера расхождения KL в задаче оптимизации может привести к к чрезмерной регуляризации. Насколько нам известно, влияние такого утверждения на обнаружение аномалии не изучалось.

3,5. Последние достижения в обучении на основе временной логики

В предыдущих разделах мы рассмотрели последние достижения в обнаружении аномалий в области нейронных сетей и глубокого обучения.Однако хорошо известным недостатком нейронных сетей является отсутствие интерпретируемости результатов. Кроме того, результаты классических методов, представленных гиперплоскостями или поверхностями, встроенными в пространственные объекты большой размерности для отделения нормального от аномального поведения, трудно интерпретировать специалистам в предметной области. Верно, что метод на основе дерева решений может применяться для определения правил, лежащих в основе аномалий, обнаруженных алгоритмом обнаружения аномалий (не обязательно в изолированном лесу). Однако интерпретируемость в этом случае в конечном итоге будет зависеть от количества узлов, которое экспоненциально увеличивается с глубиной дерева, и чем больше количество узлов, тем сложнее будет понять правила принятия решений, объясняющие аномалии.

За последние два десятилетия большая часть исследований в области машинного обучения и статистики была сосредоточена на разработке масштабируемых и точных моделей черного ящика. Интерпретируемостью результатов в основном пренебрегали, поскольку считалось, что это обязательно снижает точность [100]. В этом разделе мы представляем недавний подход к обнаружению аномалий, который может изучать свойства временной логики данных системы в форме более удобочитаемого формализма, основанного на выражениях временной логики.Этот подход может быть лучше принят экспертами в предметной области, которые по своей сути не любят модели черного ящика и в конечном итоге отвергают их из-за их непрозрачности. Таким образом, Jones et al. [72] и Kong et al. [71,73] представляют подход, позволяющий вывести формулы временной логики сигнала (STL) [101,102] из данных, напоминающих естественный язык. STL — это язык спецификации, используемый в области формальных методов для определения свойств системы, включая временные границы и границы физических параметров системы, которые можно использовать для описания нормального поведения системы.Например, мы можем выразить инвариантные свойства, такие как «Если x больше, чем xr, то в течение T1 секунд он упадет ниже xr и останется ниже xr в течение как минимум T2 секунд» [71]. Исходный контролируемый метод [71] и Неконтролируемый метод [72] был недавно расширен, чтобы позволить обнаружение аномалий в режиме онлайн [73]. Этот новый алгоритм снизил вычислительные затраты по сравнению с контролируемой версией [72] и теперь может быть применим к многомерным системам, производящим большие объемы данных. Еще одно преимущество заключается в том, что выходные данные выражаются в STL, которые могут напрямую обрабатываться компьютерной системой для автоматического мониторинга аномального поведения.Этот подход был применен к нескольким областям, включая морское наблюдение и тормозную систему поезда [73]. Что касается авиации, Deshmukh et al. [103] недавно применил этот подход для обнаружения аномалий при выполнении операций в воздушном пространстве аэродрома (более подробная информация представлена ​​в разделе 4.1).

4. Приложения

В этом обзоре рассматривается использование некоторых из ранее представленных методов обнаружения аномалий в двух важных областях авиации: управление воздушным движением и профилактическое обслуживание. Из-за значительного количества методов, охватываемых первой областью применения, операциями воздушного движения, мы создали классификацию методов, основанную на категории подхода к обнаружению аномалий (см. Таблицу 2).

4.1. Обнаружение аномалий для операций воздушного движения

Одна из областей применения в авиации, где особенно применяются методы обнаружения аномалий, — это идентификация значимых эксплуатационных событий в полетных данных. В этом контексте значимые события означают закономерности или модели поведения, которые стоит выявить в полетных данных из-за их потенциального воздействия на характеристики (обычно безопасность) полетов. Например, идентификация таких событий, как выезды на ВПП, уход на второй круг, отклонение от траектории из-за действий по разрешению конфликтов.Другие важные события происходят в более широком контексте операций по организации воздушного движения (ОрВД). Они также рассматриваются в этом разделе и включают аномальные связи между диспетчером УВД и пилотом и аномалии в последовательностях конфигураций секторов воздушного пространства. В таблице 2 представлен обзор различных приложений, классифицированных по категориям применяемого подхода к обнаружению аномалий.

В США НАСА учредило в 2007 году программу хранения данных по обеспечению качества полетов (FOQA) большинства крупных авиакомпаний для мониторинга и решения проблем, связанных с операционными рисками.Данные FOQA теперь обрабатываются в рамках программы FAA под названием «Анализ и обмен информацией о безопасности полетов» (ASIAS), которая объединяет различные источники информации из разных частей NAS. База данных FOQA в настоящее время содержит миллионы полетов, и каждая запись представляет сотни параметров авионики и других бортовых систем. Аналогичным образом, в Европе программы мониторинга полетных данных (FDM), продвигаемые EASA, требуют от авиакомпаний сбора, мониторинга и анализа данных для повышения эффективности и безопасности полетов.

Целью программ FOQA и FDM является переход от чисто реактивного режима, основанного на отчетах или интервью, к более активному режиму, в котором аналитика данных может использоваться для оценки тенденций, рисков и нежелательных событий, чтобы помочь реализовать меры по смягчению последствий. Рассмотренные здесь приложения поддерживают этот упреждающий подход, автоматически обнаруживая статистически аномальные события в огромных объемах исторических данных, сгенерированных на борту.

Однако этот процесс не является полностью автоматическим, поскольку отмеченные события нуждаются в дальнейшем рассмотрении со стороны эксплуатационных экспертов, чтобы определить, являются ли выявленные аномалии лишь незначительными событиями или действительно значительными событиями с потенциальными последствиями для безопасности или производительности.

На протяжении десятилетий единственный подход к автоматическому обнаружению аномалий на основе сгенерированных данных был основан на алгоритмах обнаружения превышения, которые сравнивают данные полета с заранее определенными пороговыми значениями, установленными экспертами в данной области. При превышении одного или нескольких пороговых значений соответствующий полет помечается как аномальный. Несмотря на то, что этот подход был улучшен и в настоящее время широко используется в отрасли, он по-прежнему имеет значительные недостатки, такие как сложность правильной установки пороговых значений, позволяющих избежать ложных срабатываний и ложноотрицательных результатов, а также невозможность предвидеть все возможные события.

Доступность большого количества сгенерированных полетных данных наряду со значительными достижениями в сообществе машинного обучения открывают новые возможности для подходов, способных лучше обнаруживать неизвестные (не заранее запрограммированные) события, что должно улучшить текущий уровень ложноотрицательных результатов. в подходах, основанных на превышении, и уметь справляться с большим объемом многомерных данных. В следующих подразделах мы представляем применение некоторых из ранее рассмотренных методов обнаружения аномалий на основе данных (см. Раздел 2 и Раздел 3) для поддержки идентификации значимых событий в полете.

4.1.1. Подходы на основе предметных областей

Если SequenceMiner [18] является одним из немногих методов обнаружения аномалий, специально разработанных для обработки дискретных последовательностей, MKAD, разработанный Das et al. [44] — один из первых методов, предназначенных для эффективного обнаружения существенных в работе аномалий с неоднородными последовательностями как дискретных, так и непрерывных переменных. Основываясь на функциях ядра и OC-SVM, MKAD может идентифицировать эксплуатационные ситуации в данных FOQA, такие как уход на второй круг, полеты с необычно высокой воздушной скоростью, полеты под воздействием порывистого ветра и нестандартные заходы на посадку.Совсем недавно Das et al. [104] применили МКАД для обнаружения аномалий на этапе захода на посадку, но на этот раз с гораздо большим набором рейсов того же флота и типа самолета. В статье авторы сообщают исключительно о двух аномальных ситуациях, правильно идентифицированных МКАД, соответствующих двум значительным эксплуатационным событиям: подходам с высокой энергией и турбулентным подходам. С целью повышения безопасности полетов авиации общего назначения Пураник и др. [105] предлагают структуру для выявления аномалий на основе модели OC-SVM.После классической фазы предварительной обработки для очистки необработанных данных многомерного временного ряда вычисляется набор векторов признаков, соответствующих метрикам энергии, подробно описанным в [112], например, удельная полная энергия (STE) или удельная потенциальная энергия (SPE). Алгоритм DBSCAN сначала применяется к вектору признаков, чтобы определить количество кластеров. На основе идентифицированных кластеров алгоритм OC-SVM используется для вычисления оценок аномалий каждого полета. Методология оценивается как на моделированных данных с аномалиями, так и на реальных данных, полученных с Cessna 172S на этапе захода на посадку и посадки.Результаты показывают хорошие характеристики с точки зрения идентификации аномального полета, даже когда регистрируется только ограниченное количество параметров.

4.1.2. Дистанционные подходы

Одной из первых попыток в этой области было исследование Budalakoti et al. [18], в которых рассматривается проблема обнаружения аномалий в наборе последовательностей переключений, используемых пилотом и вторым пилотом для маневрирования самолета. Их метод (SequenceMiner), основанный на подходе кластеризации, способен обнаруживать аномальное поведение переключения, связанное с потерей осведомленности о режиме автопилота летным экипажем.Ли и др. [19] применяют метод кластерного обнаружения аномалий (ClusterAD) на основе DBSCAN для обнаружения аномалий в наборе данных FOQA авиакомпании для 365 операций взлета и захода на посадку B777. Аномальные рабочие ситуации, правильно идентифицированные ClusterAD, включают заходы на посадку с высокой / низкой энергией, необычные отклонения по тангажу, ненормальные настройки закрылков и условия сильного ветра. Одним из преимуществ ClusterAD по сравнению с MKAD является то, что он может автоматически определять несколько типов схем полетов (различные номинальные операции), соответствующие идентифицированным кластерам.Продолжая это исследование, Ли и др. [20] представляют метод, основанный на DBSCAN под названием ClusterAD — Flight, который способен обнаруживать аномальные полеты во время взлета или захода на посадку в целом. В этой работе проводятся более обширные испытания с дополнительным набором данных из 25 519 полетов A320. Результаты показывают, что и ClusterAD — Flight, и MKAD способны выявлять более значимые с точки зрения эксплуатации аномалии, чем методы, основанные на превышении допустимого уровня. ClusterAD — Flight лучше работает с непрерывными параметрами, тогда как MKAD более чувствителен к дискретным параметрам.Последнее исследование Li et al. [21] основан на улучшенном подходе ClusterAD под названием ClusterAD — DataSample. Однако, поскольку этот метод основан на GMM, мы рассматриваем его как часть статистических подходов в разделе 4.1.4. По сравнению с MKAD и ClusterAD, которые способны обрабатывать от сотен до десятков тысяч полетов, Oehling et al. [16] предлагают подход, способный масштабироваться до очень больших наборов данных, которые используются в производственных средах крупных авиакомпаний. Подход, основанный на методе Local Outlier Probability (LoOP), применяется к набору данных авиакомпании из 1,2 миллиона рейсов для обнаружения аномалий, связанных с событиями безопасности.Основные выбросы, выявленные их подходом, проверяются пилотами авиакомпаний, чтобы оценить их значимость для безопасности. Результаты исследования показывают, что их метод может снизить количество необнаруженных событий, связанных с безопасностью, по сравнению с текущими подходами, основанными на превышении, реализованными в системах FDM. Черчилль и др. [22] представляют метод иерархической кластеризации для группировки в пространстве и времени траекторий самолетов на поверхности аэропорта. Целью является выявление статистически аномальных маршрутов руления, которые могут быть незапланированными и неожиданными для диспетчеров и, таким образом, могут представлять риск для безопасности полетов.В [106,113] представлены модели семантической проверки, основанные на LSTM и kNN, для выявления ошибок обратного чтения в радиотелефонной связи УВД. Записи радиотелефонной связи гражданской авиации преобразуются в текстовый формат, и определяются функции подобия, чтобы проверить, одинакова ли семантика между инструкциями диспетчера и обратными сообщениями пилота.

4.1.3. Подходы, основанные на реконструкции

Zhang et al. [107] указывают на две известные проблемы, когда классический алгоритм Kernel PCA [46] применяется к большому набору данных для обнаружения аномалий: он требует больших вычислительных ресурсов (O (n3), где n — размер набора данных), а также его трудно подобрать. адаптировать, так как параметры, такие как количество основных компонентов и доверительный интервал, должны быть установлены до обнаружения аномалии.Таким образом, авторы разрабатывают оптимизированную реализацию GPU, в которой предыдущие параметры вычисляются автоматически. Улучшенный алгоритм применяется к синтетическим наборам данных [44] и сравнивается с техникой OC-SVM [43]. Результаты показывают значительное увеличение скорости и эффективность обнаружения, близкую к OC-SVM. Jarry et al. [52] предлагают метод, основанный на FPCA, для выявления нетипичных заходов на посадку и приземлений как в послеоперационном анализе, так и в режиме онлайн. Метод был протестирован с использованием радиолокационных данных слежения (20 756 записей) при посадке в парижском аэропорту Шарль-де-Голль (CDG).Цель состоит в том, чтобы повысить уровень обнаружения несоответствующих подходов (NCA), то есть подхода, при котором условия перехвата на промежуточных и конечных участках не соответствуют эксплуатационным предписаниям. NCA является предшественником нестабилизированных подходов (NSA), которые могут привести к фатальным событиям, таким как Control Flight Into Terrain (CFIT). Авторы предлагают расширить возможности существующих инструментов на основе геометрических критериев, учитывая дополнительные особенности, такие как удельная полная энергия самолета.Метод использует скользящее окно по траекториям, чтобы сначала применить FPCA, а затем HDBSCAN с GLOSH [27]. По набору вычисленных оценок выбросов определяется, является ли траектория аномальной. Результаты показывают, что этот метод может эффективно определять нетипичные полеты, хотя результаты могут быть очень чувствительны к размеру скользящего окна. Янакираман и Нильсен [56] предлагают метод неконтролируемого обнаружения аномалий, основанный на ELM. Этот подход, разработанный НАСА, является альтернативой МКАД для выявления рисков безопасности в очень больших наборах авиационных данных.Характеристики трех вариантов ELM оцениваются и сравниваются с МКАД на базе данных о более чем 40 000 рейсов, соответствующих посадочным операциям в аэропорту Денвера. Хотя результаты подхода на основе ELM сравнимы с МКАД с точки зрения точности обнаружения, обучение моделей ELM происходит быстрее на два порядка. Olive et al. В [108] представлен метод, основанный на автокодировщиках, для анализа траекторий полета, обнаружения необычного поведения в полете и определения действий УВД на основе прошлых данных режима S. Метод оценивается с использованием трех разных пар городов и одного года трафика в пределах ограничивающей рамки, определенной непосредственно перед входом в зону маневрирования терминала.Выявленные аномальные ситуации анализируются на основе распределения ошибок реконструкции (баллов аномалий). Показано, что самые высокие оценки аномалий соответствуют влиянию погодных условий или правилам дорожного движения, тогда как самые низкие — относительно более обычным действиям УВД по устранению конфликтов или последовательным действиям. Продолжая предыдущие исследования по обнаружению аномалий воздушного движения [108] и по идентификации транспортных потоков [ 114] в маршрутных секторах УВД Олив и Басора [109] предлагают метод обнаружения аномальных траекторий полета в потоках в маршрутном секторе УВД.Сначала используется подход кластеризации, чтобы автоматически идентифицировать из трафика ADS-B набор кластеров, соответствующих потокам секторов. Затем к каждому кластеру применяется автоэнкодер для обнаружения аномальных траекторий. Анализ распределения ошибок реконструкции подтверждает выводы, сделанные в [108]. В [110] автокодеры используются для обнаружения аномальных переходов между конфигурациями секторов в Area Control Center (ACC). Модель обучается с переходами, выполненными в прошлом, а затем применяется к переходам, которые никогда не реализовывались.Переходы с наибольшей ошибкой восстановления автокодера считаются аномалиями, маловероятными для реализации. На основе метода ConvLSTM Ши и др. [81], Акерман и др. [86] представляют структуру сверточного автокодировщика на основе LSTM (ConvLSTM-AE) для обнаружения аномальных сообщений ADS-B. В этой структуре самолеты, летящие в одном и том же воздушном пространстве, представлены в виде изображений, а модель ConvLSTM-AE используется для обнаружения аномалий в последовательностях изображений, приводящих к аномальным отчетам о местоположении ADS-B.

4.1.4. Статистические подходы

Melnyk et al. [38] предлагают структуру на основе неконтролируемой модели, адаптированную для онлайн-обнаружения аномалий, где каждый полет представлен как модель векторной авторегрессионной эксогенной модели (VARX) [115]. Ключевым шагом в этом подходе является вычисление матрицы расстояний между рейсами, определенной в терминах остатков моделирования данных одного полета с использованием модели VARX другого полета. После построения матрицы расстояний применяется метод LOF [13] для выявления аномальных полетов.Результаты оценки на большом наборе данных FOQA (более миллиона полетов) показывают хорошую производительность в обнаружении уже известных событий безопасности, а также ранее необнаруженных по сравнению с современными алгоритмами, такими как MKAD. В другой структуре, также основанной на VAR моделирования и адаптации к онлайн-аномалии, Melnyk et al. [39] представляют каждый полет с полумарковской моделью авторегрессии с вектором переключения (SMS-VAR). При таком подходе каждая фаза полета, определяемая набором переключателей пилота, представлена ​​различным процессом VAR [115], а для динамики переключений полета используется полумарковская модель (SMM) [116].Обнаружение аномалий основано на различиях между предсказаниями модели на один шаг вперед и наблюдаемыми данными. Фреймворк всесторонне оценивается как на синтетическом наборе данных FOQA, так и на наборе данных авиакомпании, и достигнутые характеристики аналогичны или немного лучше, чем у MKAD. Нандури и Шерри [58] представляют основанный на регрессии подход, применяемый к моделированным данным, подобным FOQA [117] соответствует 500 подходам к аэропорту Сан-Франциско. Несколько различных типов архитектур RNN (GRU и LSTM) тестируются и сравниваются с MKAD.Во всех случаях модели на основе RNN способны обнаружить больше аномалий, чем МКАД. Авторы объясняют превосходство подходов на основе RNN тем, что у них нет ограничений МКАД: необходимость уменьшения размерности, что приводит к потере информации и плохой чувствительности к кратковременным аномалиям, а также его неспособностью обнаруживать аномалии в скрытых условиях. Особенности. К сожалению, авторы приводят мало подробностей о том, как был выбран порог аномалии на основе остатков (ошибок прогноза).ClusterAD — DataSample Ли и др. [21] — это метод, основанный на GMM, который способен мгновенно обнаруживать ненормальные образцы данных во время полета, а не аномальные полеты в целом на конкретном этапе полета. Метод протестирован на реальном наборе данных о 10 528 рейсах А320 и сравнивается с методами, основанными на превышении допустимого уровня. Затем он сравнивается с MKAD и ClusterAD — Flight со вторым набором данных из 25 519 рейсов A320 (уже использованных в [20]). Результаты показывают, что ClusterAD — DataSample лучше работает при обнаружении известных небезопасных событий (обнаруживаемых с помощью методов, основанных на превышении), но авторы указывают на необходимость дальнейшей оценки производительности с обнаружением неизвестных проблем.Jiang et al. [37] предлагают метод, основанный на независимом компонентном анализе (ICA), для онлайн-мониторинга загруженности воздушного движения. На основе сложной топологии сети модель обучается с набором данных гладких ситуаций. Затем любая новая ситуация сравнивается с эталонным «нормальным» представлением путем анализа изменения статистики. Поскольку доверительные границы не могут быть определены непосредственно из конкретного приблизительного распределения, оценка плотности ядра (KDE) используется для установки контрольных пределов.

4.1.5. Подходы, основанные на темпорально-логическом обучении

Deshmukh et al. [103] предлагают алгоритм обнаружения аномалий на основе временной логики (TempAD), применимый к траекториям в воздушном пространстве аэродрома. Алгоритм, основанный на подходе к обучению временной логике [71,72,73], может изучать удобочитаемые математические выражения из данных, что облегчает обратную связь и взаимодействие с оперативными экспертами. Метод использует DBSCAN в качестве этапа предварительной обработки для определения кластеров со схожими траекториями, на которых обнаружение аномалий с помощью TempAD становится более эффективным.TempAD может генерировать для каждого кластера предикаты STL, определяющие границы нормальных полетов как функцию времени, расстояния до точки приземления или векторов состояния воздушного судна (включая широту, долготу, высоту, путевую скорость). Репрезентативные особенности для поиска аномалий включают некоторые энергетические особенности, использованные в [105]. Метод оценивается на реальных данных наблюдения из воздушного пространства аэровокзала нью-йоркского аэропорта Ла-Гуардия, охватывающего несколько тысяч прибывающих рейсов. Алгоритм способен эффективно выявлять аномальные ситуации, такие как уход на второй круг, а также прибытия с чрезмерной общей энергией выше или ниже рекомендуемой глиссады.Продолжая это исследование, Deshmukh et al. [111] разработали контролируемый алгоритм обнаружения прекурсоров, называемый реактивным TempAD, путем сопоставления данных наблюдения с конкретными аномалиями, идентифицированными алгоритмом TempAD [103]. Таким образом, прогнозирование аномалии выполняется путем выявления событий, предшествующих возникновению аномалии, которые называются предвестниками.

4.2. Обнаружение аномалий при профилактическом обслуживании в авиации

Регистраторы полетных данных генерируют большие объемы разнородных данных временного ряда с массивов датчиков.Этот огромный объем данных, генерируемых датчиками, можно использовать для диагностики неисправностей и оценки оставшегося срока службы (RUL). Долгосрочная цель состоит в том, чтобы сократить и в конечном итоге избежать внепланового обслуживания за счет оптимизации планирования операций обслуживания на основе прогноза RUL, то есть обслуживания на основе состояния (CBM). Способность прогнозировать RUL компонента системы после возникновения неисправности соответствует широко принятому определению прогноза. Область прогнозирования и управления здравоохранением (PHM) вызвала значительный интерес со стороны промышленных и академических исследований в последние несколько лет, поскольку доступность и надежность систем становятся серьезной проблемой, особенно в критически важных для безопасности системах, таких как те, которые используются в авиации.

В развивающейся области прогнозирования на основе данных прогнозные модели извлекаются из данных о полетах и ​​техническом обслуживании. Эти модели затем могут быть интегрированы в системы PHM для мониторинга работоспособности и прогнозирования начальных сбоев системы. Существует ряд методов прогноза, основанных на данных, но их обычно трудно сравнивать на основе общих исходных данных из-за использования конфиденциальных коммерческих данных. К счастью, следующие открытые наборы данных, относящиеся к авиации, широко признаны в качестве справочных для сравнения:

• — набор данных моделирования деградации турбовентиляторного двигателя, основанный на моделях термодинамического моделирования, представленных в [119];

• других наборов данных, также совместно используемых в репозитории прогностических данных НАСА, относятся к подшипниковым системам или фрезерным станкам.Они не обязательно относятся к проблемам авиации, но их все же стоит упомянуть, поскольку они обычно используются в качестве справочных.

Хотя прогнозирование и оценка RUL являются ключевыми функциями PHM, они выпадают из строгой области обнаружения аномалий и, следовательно, не рассматриваются в этом обзоре (два недавних обзора Elattar (2016) [120] или Lei (2018) [121] уже обращались к этой теме). Вместо этого мы сфокусируем наш обзор на применении методов, основанных на данных, направленных на обнаружение аномального поведения в авиационных системах с целью выявления отказов после их возникновения или прогнозирования потенциальных отказов в рамках процесса мониторинга состояния в PHM [122].Эффективные методы обнаружения аномалий для прогнозирования зарождающихся отказов на основе исторических данных важны для оценки времени до отказа и помощи в планировании работ по техническому обслуживанию. Некоторые из рассмотренных методов могут также поддерживать диагностику неисправностей, которая представляет собой процесс PHM, охватывающий обнаружение неисправности, изоляцию (то есть, какой компонент вышел из строя), идентификацию режима отказа (то есть, что является причиной отказа или неисправности) и количественную оценку отказа. строгость. Обнаружение неисправностей обычно основано на количественной оценке несоответствий между фактическим и ожидаемым поведением системы в номинальных условиях [122].Например, Rabatel et al. [123] представляют структуру обнаружения аномалий для профилактического обслуживания, основанную на обнаружении аномальных образов в данных. Данные основаны на закрытых железнодорожных данных; подход, от извлечения паттернов до методов обнаружения аномалий, применяемых к последовательностям, можно было бы распространить на данные самолетов, которые имеют общие характеристики. Недавно Nicchiotti et al. [124] (2018) используют данные о закрытом техническом обслуживании коммерческих самолетов и применяют методы на основе SVM и PCA в качестве инструмента для уменьшения размерности для прогнозирования таких операций внепланового технического обслуживания.Глубокие автокодеры [65] и сверточные автокодеры шумоподавления [85] (2019) использовались для обнаружения неисправностей и аномалий как в открытой базе данных НАСА, так и в наборе данных отчетов об уведомлениях клиентов, отправляемых через ACARS авиакомпаниям, чтобы помочь им обнаруживать неисправности двигателя. Автоэнкодеры повторяющихся нейронных сетей также использовались для временных рядов [125], чтобы найти правильное вложение или представление временных рядов, которые, в свою очередь, используются для прогнозирования оценки RUL для набора данных ТРДД.Совсем недавно Zhao et al. сравните в [126] различные подходы к механизму выбора признаков, основанные на уменьшении размерности. Автоэнкодеры, машины Римана-Больцмана (RBM) и Deep Belief Networks (DBN), методы на основе CNN и RNN сравниваются с традиционным приложением для мониторинга состояния фрезерного станка с аналогичными результатами, при этом старые методы на основе RBM / DBN немного отстают.

5. Выводы

В этом обзоре мы рассмотрели современное состояние в области обнаружения аномалий на основе данных и его применение в авиационной сфере.Таким образом, мы представили большое количество классических и более поздних подходов и описали, как некоторые из них были применены в таких областях, как управление воздушным движением и профилактическое обслуживание. Модели машинного обучения могут работать с автономными или онлайн-данными, чтобы обнаруживать важные события для дальнейшего анализа авиационными экспертами в рамках инструментов поддержки принятия решений или мониторинга состояния. Конечная цель представленных приложений — помочь улучшить производительность банкоматов и операций по техническому обслуживанию, в частности безопасность.

В целом, как заявили Джанакираман и Нильсен [56], обнаружение аномалий в авиационных данных на основе данных является особенно сложной задачей из-за его большого объема, высокой размерности, неоднородности (смешанные категориальные и непрерывные атрибуты), многомодальности ( несколько режимов номинальных и неноминальных полетов с различными типами воздушных судов, аэропортов и воздушных пространств) и темпоральность (длинные временные ряды). Ожидается, что в будущем эта проблема будет еще более серьезной из-за прогнозируемого роста воздушного движения во всем мире, все большего количества авиационных систем, оснащенных датчиками, и сложности эксплуатации.

Классические подходы на основе ближайшего соседа и кластеризации плохо масштабируются с такими огромными объемами данных большой размерности. В случае данных большой размерности использование метода уменьшения размерности в качестве этапа предварительной обработки (например, для кластеризации) или применение метода, основанного на реконструкции, часто является лучшим решением. С другой стороны, методы, основанные на расстоянии, являются дорогостоящими в вычислительном отношении при применении к большим объемам данных, даже на этапе тестирования, что делает их непригодными для приложений реального времени.Однако в случае вероятностных методов, методов на основе предметной области и на основе реконструкции, даже несмотря на то, что этап обучения может занимать много времени, этап тестирования очень эффективен. Это не проблема для приложений, в которых модели можно обучать в автономном режиме, но для некоторых приложений мониторинга безопасности в реальном времени может потребоваться какое-то пошаговое или очень быстрое онлайн-обучение.

В авиации, среди традиционных подходов, MKAD [44] на основе предметной области, разработанный НАСА, по-прежнему остается одним из самых современных методов обнаружения оперативно значимых событий в полетных данных.Однако его вычислительная сложность квадратична по отношению к количеству обучающих примеров, что делает его непригодным для очень больших наборов данных и некоторых приложений. Методы ClusterAD также являются одними из наиболее широко применяемых, несмотря на те же проблемы с производительностью, что и MKAD. Для более быстрого обучения с большими наборами данных обнаружение аномалий на основе ELM [56] или LoOP [16] кажется двумя хорошими альтернативами MKAD. Недавние достижения в обнаружении аномалий, которые мы рассмотрели в этом обзоре, в основном основаны на методах, разработанных в области нейронные сети и глубокое обучение.В принципе, подходы к глубокому обучению должны быть лучше адаптированы, чем традиционные методы машинного обучения [11], когда дело доходит до обнаружения аномалий в крупномасштабных и сложных данных, которые обычно доступны в авиации. Мы также рассмотрели достижения в обучении на основе временной логики в качестве альтернативного подхода, который должен помочь пользователю более естественно понимать и доверять результатам, выраженным в терминах логических формул. особенно богат с точки зрения количества и разнообразия применяемых методов анализа аномалий.Хотя традиционные методы широко используются, существуют также некоторые попытки применить недавние достижения в обучении временной логике [103,111], RNN [58] и продвинутых автоэнкодерах (например, ConvLSTM-AE [86]). Подавляющее большинство исследований в этой области применения касается обнаружения аномалий, связанных с безопасностью, хотя мы также привели несколько примеров аномалий, связанных с потенциальными кибератаками или заторами воздушного движения. Другое наблюдение заключается в том, что большинство представленных приложений работают в автономной конфигурации с постоперационными данными для целей анализа, а не с онлайн-данными для поддержки задач мониторинга в реальном времени.Что касается другой области применения, касающейся профилактического обслуживания в авиации, мы рассмотрели несколько методов обнаружения аномалий, направленных на выявление начинающихся отказов в компонентах авиационной системы на основе данных о полете и техническом обслуживании. Эти методы, основанные на данных, играют все более важную роль в PHM, что необходимо для достижения истинного технического обслуживания на основе состояния. Несмотря на это, количество рассмотренных исследований относительно ограничено по сравнению с областью применения операций воздушного движения. Это связано с тем, что большая часть литературы о методах управления данными для PHM больше сосредоточена на предсказании RUL, что выходит за рамки этого обзора.Кроме того, некоторые работы по обнаружению аномалий для профилактического обслуживания не относятся к авиации. Тем не менее, мы рассмотрели применение как классических подходов, таких как SVM [124], так и более поздних подходов, основанных на глубоком обучении, таких как глубокие автокодеры [65]. Наконец, операционная применимость методов обнаружения аномалий как части инструмента поддержки принятия решений является аспект, который мало изучен и который, вероятно, заслуживает дальнейшего внимания и исследования. Первое, что нужно учитывать при использовании методов обнаружения аномалий, — это то, как предоставить пользователю надлежащую меру неопределенности, связанную с выходными данными модели (например,g., доверительные интервалы) как лучший способ борьбы с ложными тревогами. Второе соображение заключается в том, что для того, чтобы эксперт доверял и понимал предсказания модели обнаружения аномалий, модель и ее результаты должны быть в некоторой степени объяснимы. Хотя эта проблема более широко рассматривается в развивающейся области исследований, называемой объяснимым искусственным интеллектом [127], ее основное внимание уделяется подходам контролируемого машинного обучения, что не является основным подходом к обнаружению аномалий.

AUBERT & DUVAL (ERAMET Group) и MECACHROME объявляют о создании MKAD

AUBERT & DUVAL (ERAMET Group) и MECACHROME
объявляют о создании MKAD

AUBERT & DUVAL (ERAMET Group) создают и объединяют MEC предприятие:

Новый агрегат для обработки больших титановых деталей самолетов

MECACHROME и AUBERT & DUVAL, два глобальных игрока в аэрокосмическом секторе, объединяют свои силы и знания в совместном предприятии под названием MKAD.

МКАД — на пути к полной интеграции европейского потока авиационного титана

MECACHROME и AUBERT & DUVAL объявляют о создании МКАД, совместного предприятия, специализирующегося на отделке деталей из авиационного титана. Расширяя существующий поток титана AUBERT & DUVAL, МКАД будет иметь оборудование для механической обработки и обработки поверхности, а также будет интегрировать операции в конце потока до доставки готовых деталей, и все это на одной площадке.

AUBERT & DUVAL и MECACHROME, создавая МКАД, основываются на партнерстве AUBERT & DUVAL, UKTMP и UKAD, чтобы сформировать полностью интегрированный поток закрытых штампованных авиационных титановых деталей, от добычи до поставки готовых деталей.

Добыча на УКТМК в Казахстане, ковка на УКАД, чистовая обработка на МКАД и, наконец, штамповка деталей в закрытых штампах на AUBERT & DUVAL: интегрированный поток авиационного титана стал реальностью в Европе. МКАД — это промышленное партнерство с целью поддержки наших клиентов путем создания оптимизированной цепочки поставок с емкостью, необходимой для кованых титановых деталей, при одновременном повышении конкурентоспособности своей продукции и коэффициента покупательной способности за счет ограничения отходов и упрощения переработки.Создание МКАД позволит компаниям AUBERT & DUVAL и MECACHROME, которые уже очень активны на рынке обработки твердых металлов, расширить свои знания в этой области, укрепить свои позиции в последних глобальных аэрокосмических программах и сохранить свою стратегию развития, которая был очень активен в последние годы.

МКАД в Варильес, Арьеж, Франция
МКАД будет представлять собой завод площадью более 7000 м2, который будет построен в Варильесе, недалеко от производственной площадки AUBERT & DUVAL в Памье и Тулузы, главного аэрокосмического узла Франции.Планируется, что в течение трех лет капитальный проект будет запущен в эксплуатацию с середины 2016 года, при этом будет создано около 80 рабочих мест. Французское государство, регион Юг-Пиренеи, совет департамента Арьеж и местные власти Вариль объединились вокруг этого многообещающего проекта.

История продолжается

Контакты для прессы

AUBERT & DUVAL
Anne-Laure PERRIN
VP Communications
Электронная почта: anne-laure.