Що більше заважає транспорту рухатись – пішоходи чи автомобілі?

На початку XX століття, відповіддю на зростаючий рівень автомобілів на дорогах міст та забезпечення їм пріорітету в русі було будівництво підземних переходів. 

Київ є лідером серед міст Європи за кількістю підземних переходів, проте для одних вони здаються безпечнішими за наземні, для інших – серйозною перешкодою у пересуванні містом. В своїй повсякденній рутині ми звикли переходити дорогу під землею і навіть не звертаємо уваги на супутні незручності для себе та оточуючих. Особливо критично питання стоїть в центральних частинах міста, де іноді доводиться обходити цілий квартал щоб потрапити на іншу сторону вулиці. 

Продовжувати читання Що більше заважає транспорту рухатись – пішоходи чи автомобілі?

Дані про місто в транспортній моделі. Дніпро.

Транспортна модель міста – цифровий портрет населеного пункту, який дозволяє оцінювати його транспортну ситуацію та приймати рішення усвідомлено й ефективно. І щоб цей портрет якомога достовірніше відображав реальність, важливо приділити особливу увагу наповненню соціально-економічної складової транспортної моделі.

Продовжувати читання Дані про місто в транспортній моделі. Дніпро.

Реліз версії PTV Vissim 2020

Версія PTV Vissim 2020 прийшла на заміну PTV Vissim 11 і включає оновлення для PTV Viswalk.

Нові можливості PTV Vissim 2020Серед безлічі нових функцій – тривимірні форми будівлі, моделювання об’єднаних в групи транспортних засобів, більш прості способи включити місця для паркування та манера водіння в залежності від смуги руху. Для пішохідного руху з’явилась можливість визначення методу вибору дверей, що важливо при моделюванні надзвичайних ситуацій.

Ми в компанії а+с дбаємо про своїх клієнтів і підготували для наших користувачів переклад.

Нові можливості PTV Vissim 2020

Приємного знайомства з новою версією 🙂

Реліз версії PTV Visum 2020

Версія PTV Visum 2020 прийшла на заміну PTV Visum 18 і головний її фокус на моделюванні трафіку нового покоління.

reliz_ptv_visum_2020

Оновлення приділяє особливу увагу моделюванню електричних, автономних автомобілів та автомобілів, що надають спільний доступ. Завдяки новим потужним інструментам моделювання міста тепер можуть аналізувати, планувати та прогнозувати використання нових методів транспорту. Ще одна нова функція дозволяє користувачам опрацьовувати моделі на основі активностей (ABM), читайте чим це цікаве нижче. І, як завжди, робили речі простішими, прискорюючи одні дії та спрощуючи інші.

Ми в компанії а+с дбаємо про своїх клієнтів і підготували для наших користувачів переклад.

Нові можливості PTV Visum 2020

Приємного знайомства з новою версією 🙂

Що не так із ДНК українських вулиць

🧬В українських будівельних нормах (ДБН “Вулиці та дороги населених пунктів” та ДБН “Планування та забудова територій”) вулиці розглядаються як дороги для руху, переважно автомобільного, і класифікуються в залежності від призначення транспортного зв’язку.

Проте вулиця сама по собі це головний простір, де відбувається міське життя, соціальні, економічні, культурні, біологічні процеси. Саме вони роблять місто містом. Наслідком такої вади міського планування є тотальне пригнічення і витіснення життя з вулиць автомобільним транспортом 🚷🚳

Donald Appleyard “Livable Streets”

В умовах глобальних урбаністичних викликів (затори, забруднення повітря, шум, хаотична паркова, урбанізація, ущільнення, розповзання, занепад громадських просторів) критично важливо переосмислити роль та функції вулиць.

В результаті численних експертних та громадських обговорень в Лондоні було представлено двовимірну класифікацію вулиць. Вулиці було визнано такими, що виконують дві основні функції: Рух та Простір.

🚶‍♀️🚎Функція “Рух” (Р) орієнтована на переміщення людей, пішки або на велосипеді, в машинах або громадським транспортом.
⛲️🎡Функція “Простір” (П) відображає важливість самої вулиці як місця з огляду на соціальне, економічне та культурне життя на вулиці або прилеглих територіях, або з огляду на культурну або історичну значущість будівель, що оточують вулицю.

Ця схема демонструє дев’ять категорій вуличної класифікації, представленої “Transport for London” та прийнятої в ході проекту CREATE містом Таллінн. Даний підхід сильно впливає на сприйняття призначення вулиці, а також на підходи до проектування вулиць.

Ця схема створена для кращого розуміння концепції.
Це лише припущення того, які назви можна присвоїти вулицям в залежності від функцій. Типів вулиць може бути значно більше. Global street design guide пропонує 21 типи.

Щоб міста мали шанс залишатися містами, а не асфальтними полями з автомобілями, із окремими вкрапленнями життя, державні норми міського планування потребують розширення типології вулиць і визнання життя пріоритетною функцією.

Мобільність повинна це життя підсилювати, а не пригнічувати.

Джерело схеми:
London’s street family: Theory and case studies
CREATE Project Summary and Recommendations for Cities

Що більше заважає транспорту рухатись – пішоходи чи автомобілі?

На початку XX століття, відповіддю на зростаючий рівень автомобілів на дорогах міст та забезпечення їм пріорітету в русі було будівництво підземних переходів.

Київ являється лідером серед міст Європи за кількістю підземних переходів, проте для одних вони здаються безпечнішими за наземні, для інших – серйозною перешкодою у пересуванні містом. В своїй повсякденній рутині ми звикли переходити дорогу під землею і навіть не звертаємо уваги на супутні незручності для себе та оточуючих. Особливо критично питання стоїть в центральних частинах міста, де іноді доводиться обходити цілий квартал щоб потрапити на іншу сторону вулиці. 

Одним із таких об’єктів є підземний перехід через бульвар Тараса Шевченка, що навпроти метро Університет.  Цей перехід як і більшість подібного роду переходів має ряд недоліків: 

  1. Його важко назвати сучасним, безбар’єрним та комфортним для користування та проходу до бульвару.  
  2. Людям з травмами, похилого віку, з багажем, велосипедом або дитячим візочком треба докласти чимало зусиль щоб перейти дорогу спускаючись і піднімаючись сходами.
  3. Перехід непридатний для з’їздів навіть дитячого візка, не говорячи вже про проїзд людини на візку. 
  4. Стан сходів та зливної каналізації аварійний або близькі до такого. В дощову або засніжену погоду треба бути вправним, щоб не послизнутися.
  5. Незадовільний зовнішній вигляд переходу: недостатність освітлення та стихійна торгівля, що супроводжується смородом та сміттям. Кожен день з метро до університету і назад курсує чимала кількість студентів, які змушені обходити торгівельні точки з покупцями.

Продовжувати читання Що більше заважає транспорту рухатись – пішоходи чи автомобілі?

Автоматизований збір даних про трафік

Зараз ми працюємо над розробкою транспортної моделі міста Дніпро та передмістя і настав час підрахувати інтенсивності руху транспорту. Зазвичай це сотні годин відео з камер спостереження та ще більше годин нудного, монотонного ручного підрахунку. В силу людського фактору іноді трапляються помилки і процес може затягуватись.

Ми завжди намагаємося оптимізовувати наш робочий процес та покращувати отримані результати, тому слідкуємо за всіма новинками.  Так ми знайшли для себе GoodVision. Тепер він допомагає нам автоматизувати процес підрахунків транспортних та пішохідних потоків.

Застосунок включає в себе власний штучний інтелект.  Він дозволяє швидко виявляти об’єкти та події на записах із камер спостереження, з можливістю структурування і подальшого використання для більш детальної аналітики. Він дозволяє опрацьовувати відео з камер в режимі онлайн, при денних і нічних сценаріях зйомки, в різних погодних умовах, таких як дощ, туман, сніг і т.д.

Програма дозволяє класифікувати учасників дорожнього руху на 8 категорій: пішохід, легковий автомобіль, фургон (LGV), вантажівка (OGV1 + OGV2), автобус, велосипед, мотоцикл, тварина (Рис. 1). При цьому кількість категорій розпізнавання постійно зростає і, найближчим часом планується розширити класифікацію вантажних автомобілів в залежності від кількості осей на транспортних засобах.

Рис. 1. – Загальний вигляд робочого вікна Goodvision при візуалізації отриманих даних (з врахуванням типології учасників дорожнього руху) Продовжувати читання Автоматизований збір даних про трафік