Contribuții în îmbunătățirea siguranței circulației rutiere prin intermediul intelegenței artificiale în transportul auto

Abstract

Lucrarea de master explorează problema reducerii riscurilor asociate traficului rutier prin incorporarea tehnologiilor avansate de inteligență artificială (IA) în sistemele moderne de suport și control al vehiculelor. Studiul scoate în evidență importanța sporirii fiabilității, a reacției rapide și a abilității de a anticipa situațiile critice, având în vedere creșterea volumului de trafic și diversificarea condițiilor mediatice. În cadrul acestui studiu, sunt examinate conceptele fundamentale ale IA, tehnicile de prelucrare a imaginilor, algoritmii de învățare automată, modelele pentru detectarea obstacolelor și sistemele autonome de frânare. Se propune un model conceptual pentru un sistem inteligent de siguranță rutieră, structurat în trei componente principale: subsistemul de percepție, subsistemul de analiză și decizie, precum și subsistemul de acționare automată. Sunt prezentate scenarii experimentale, metode de simulare utilizând diferite programe, în plus față de un set de indicatori de performanță, inclusiv timpul de reacție, precizia detecției, frecvența coliziunilor și stabilitatea dinamică a vehiculului. Rezultatele obținute arată că integrarea inteligenței artificiale are un impact semnificativ în reducerea erorilor umane, creșterea șanselor de evitarea coliziunilor și îmbunătățirea comportamentului vehiculului în medii dinamice și condiții meteorologice variabile. Sistemul propus reușește să reducă timpul de reacție cu până la 35%, să îmbunătățească precizia detectării obstacolelor cu 20–30% comparativ cu sistemele tradiționale ADAS și să scadă riscul de accidentare cu peste 40%. Teza aduce contribuții analitice și metodologice semnificative în domeniul siguranței rutiere, subliniind potențialul tehnologiilor AI pentru dezvoltarea transportului inteligent și a vehiculului autonom. Concluziile formulate pot fi utilizate ca fundament pentru proiectarea de sisteme avansate de asistență, precum și pentru elaborarea unor politici de siguranță rutieră la nivel national.

Работа посвящена проблеме снижения рисков, связанных с дорожным движением, путем внедрения передовых технологий искусственного интеллекта (ИИ) в современные системы поддержки и управления транспортными средствами. В исследовании подчеркивается важность повышения надежности, быстрого реагирования и способности предвидеть критические ситуации в условиях роста интенсивности дорожного движения и диверсификации условий среды. В данном исследовании рассматриваются фундаментальные концепции ИИ, методы обработки изображений, алгоритмы машинного обучения, модели обнаружения препятствий и системы автономного торможения. Предлагается концептуальная модель интеллектуальной системы безопасности дорожного движения, состоящая из трех основных компонентов: подсистемы восприятия, подсистемы анализа и принятия решений и подсистемы автоматического срабатывания. Представлены экспериментальные сценарии, методы моделирования с использованием MATLAB/Simulink, а также набор показателей эффективности, включая время реакции, точность обнаружения, частоту столкновений и динамическую устойчивость транспортного средства. Полученные результаты показывают, что интеграция искусственного интеллекта оказывает значительное влияние на снижение количества человеческих ошибок, повышение вероятности предотвращения столкновений и улучшение поведения транспортного средства в динамичной среде и изменчивых погодных условиях. Предлагаемая система позволяет сократить время реакции до 35%, повысить точность обнаружения препятствий на 20–30% по сравнению с традиционными системами ADAS и снизить риск аварий более чем на 40%. Проект вносит значительный научный и методологический вклад в область безопасности дорожного движения, подчеркивая потенциал технологий искусственного интеллекта для развития интеллектуального транспорта и автономных транспортных средств. Сформулированные выводы могут быть использованы в качестве основы для разработки современных систем помощи водителю, а также для разработки политики безопасности дорожного движения на национальном уровне.

The master's thesis explores the issue of reducing the risks associated with road traffic by incorporating advanced artificial intelligence (AI) technologies into modern vehicle support and control systems. The study highlights the importance of increasing reliability, rapid response and the ability to anticipate critical situations, given the increase in traffic volume and the diversification of media conditions. In this study, the fundamental concepts of AI, image processing techniques, machine learning algorithms, obstacle detection models and autonomous braking systems are examined. A conceptual model for an intelligent road safety system is proposed, structured in three main components: the perception subsystem, the analysis and decision subsystem, and the automatic actuation subsystem. Experimental scenarios, simulation methods using MATLAB/Simulink are presented, in addition to a set of performance indicators, including reaction time, detection accuracy, collision frequency and vehicle dynamic stability. The results obtained show that the integration of artificial intelligence has a significant impact in reducing human errors, increasing the chances of collision avoidance and improving vehicle behavior in dynamic environments and variable weather conditions. The proposed system manages to reduce reaction time by up to 35%, improve obstacle detection accuracy by 20–30% compared to traditional ADAS systems and decrease the risk of accidents by over 40%. The thesis makes significant scientific and methodological contributions in the field of road safety, highlighting the potential of AI technologies for the development of intelligent transportation and autonomous vehicles. The conclusions formulated can be used as a foundation for the design of advanced assistance systems, as well as for the development of road safety policies at the national level.