Определение пропускной способности улиц и дорог с применением беспилотных летательных аппаратов

Оригинальная статья / Original article УДК 656.11, 656.13

DOI: http://dx.d0i.0rg/l 0.21285/2227-2917-2019-2-384-395

Определение пропускной способности улиц и дорог с применением беспилотных летательных аппаратов

© И.А. БахиреваЬ, Н.Ю. Кармадонова3, Я.А. ЧерниченкоаЬ, А.М. Танатоваас

аНаучно-исследовательский и Проектный институт Генерального плана г. Москвы, Транспортно-инженерный центр, г. Москва, Россия

Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет, г. Москва, Россия

сМосковский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ), г. Москва, Россия

Резюме: Улично-дорожная сеть (УДС) является важнейшим элементом городской инфраструктуры. Грамотно структурированная УДС позволяет быстро и безопасно осуществлять пассажирские и грузовые перевозки, снижает риск образования транспортных заторов, тем самым улучшая качество жизни в городе. В настоящее время российские города сталкиваются с большим количеством транспортных проблем, возникающих вследствие несоответствия подхода к классификации и к проектированию УДС, высокому уровню автомобилизации и плотным транспортным потокам. В этой связи необходим новый взгляд на оценку закономерностей дорожного движения в городских условиях. Ключевым параметром УДС при градостроительном проектировании является пропускная способность городских улиц и дорог. В настоящее время данной проблематикой занимаются специалисты ГАУ «Институт Генплана Москвы», Московский государственный строительный университет, Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ), и в их ближайшие планы входит проведение масштабной научно-исследовательской работы на примере УДС г. Москвы. Широко применяется при этом метод аэровидеосъемки, позволяющий получать одновременные и сплошные замеры параметров транспортного потока. Были получены данные о составе потока и диапазоны величин пропускной способности. Также выведен коэффициент многополосности для полос движения на трехполосной магистральной улице. Публикация посвящена актуальности исследования пропускных способностей городских улиц и дорог. В содержание включены результаты проведенного «пилотного» исследования по установлению величин пропускной способности на примере двух расчетных участков магистральных улиц общегородского значения.

Ключевые слова: улично-дорожная сеть, пропускная способность, уровень загрузки движением улично-дорожной сети, транспортное моделирование, закономерности движения транспортных потоков

Информация о статье: Дата поступления 11 марта 2019 г.; дата принятия к печати 10 апреля 2019 г.; дата онлайн-размещения 28 июня 2019 г.

Для цитирования: Бахирев И.А., Кармадонова Н.Ю., Черниченко Я.А., Танатова А.М. Определение пропускной способности улиц и дорог с применением беспилотных летательных аппаратов. Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2019. Т. 9. № 2. С. 384-395. DOI: 10.21285/2227-2917-2019-2-384-395

Determination of the throughput capacity of streets and roads using unmanned aerial vehicles

Igor A. Bakhirev, Natalya Yu. Karmadonova, Yaroslava A. Chernichenko, Anna M. Tanatova,

SAI "Research and Project Institute of General Planning for the city of Moscow", Moscow, Russia

National Research Moscow State University of Civil Engineering, Moscow, Russia

Moscow Automobile and Road Construction State Technical University (MADI), Moscow, Russia

ISSN 2227-2917 Том 9 № 2 2019 лл! (print) Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость с. 384-395 384 ISSN 2500-154X Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate Vol. 9 No. 2 2019 _(online)_pp. 384-395

Abstract: The road network (RN) is an essential element of urban infrastructure. A competently structured RN facilitates rapid and safe passenger and cargo transportation and reduces the risk of traffic jams, thereby improving quality of life in a city. Currently, Russian cities are faced with a large number of transport problems arising from the inconsistency of the approach to the classification and design of the RN combined with a high level of car usage and correspondingly dense traffic flows. In this regard, a new approach is needed to the assessment of traffic patterns in urban environments. The key parameter of RN in urban planning is the throughput capacity of city streets and roads. Currently, this problem is dealt with by specialists from the State Autonomous Institution "Genplan Institute of Moscow", Moscow State National Research University of Civil Engineering, Moscow Automobile and Road Construction State Technical University (MADI). The immediate plans of these specialists include the large-scale research work on the example of the RN of Moscow. The aerial video-tape-assisted method is widely used in their study to obtain simultaneous and continuous measurements of traffic flow parameters. By this means, data on the composition of the flow and ranges of values of throughput capacity were obtained. A well as the multiband ratio for lanes on a three-lane magistral. The article is devoted to the relevance of the research of throughput capacity of city streets and roads. The content includes the results of a "pilot" study for establishing the values of throughput capacity on the example of two urban settlement sections of a strategic trunk road.

Keywords: road network, throughput, loading level by UDS traffic, transport modeling, traffic flow patterns

Information about the article: Received March 11, 2019; accepted for publication April 10, 2019; available online June 28, 2019.

For citation: Bakhirev I.A., Karmadonova N.Yu., Chernichenko Ya.A., Tanatova A.M. Determination of the throughput capacity of streets and roads using unmanned aerial vehicles. Izvestiya vuzov. Investitsii. Stroitel'stvo. Nedvizhimost' = Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate. 2019, vol. 9, no. 2, pp. 384-395. (In Russ.) DOI: 10.21285/2227-2917-2019-2-384-395

Введение

В последние десятилетия крупные российские города сталкиваются с серьезными транспортными проблемами, связанными с высоким уровнем автомобилизации и перегрузкой улично-дорожная сети (УДС). Использование автомобиля имеет множество преимуществ, таких, как комфорт и скорость, поэтому число автовладельцев продолжает расти по всему миру, и г. Москва не является исключением. На положительную динамику автомобилизации влияет растущее благосостояние населения, а также процессы урбанизации, которые приводят к удлинению путей сообщения, развитию «комбинированных» поездок [1, 2], увеличению времени поездки и становятся причиной роста маятниковой миграции.

В мировой практике можно встретить множество административных, организационных и технических мероприятий, направленных как на сдерживание темпов роста автомобилизации, так и на сокращение пользования личным автомобильным транспортом. Среди таких мероприятий можно выделить, например, повышение объема и качества пассажирских перевозок общественным транспортом за счет организации его приоритетного движения или строительство транспортно-пересадочных узлов, что уже широко используется в городах нашей страны. Однако даже при текущем уровне автомобилизации потребность в развитии УДС в российских городах остается крайне высокой. Например, в г. Москве проводятся

крупномасштабные мероприятия по реконструкции и строительству УДС, а также развитию транспортной инфраструктуры в целом:

• развиваются общегородские магистрали с высокой пропускной способностью на территории города;

• строятся транспортные связи, дублирующие наиболее загруженные радиальные общегородские магистрали;

• увеличивается связность районов

города.

В свою очередь, в городских условиях изменение участков УДС непременно приводит к сетевому перераспределению трафика. В связи с этим, к любому решению по изменению элементов УДС необходимо подходить на основе достоверных прогнозов загрузки транспортными потоками, получаемых с помощью математических моделей. На практике для этого используют метод матриц корреспонденций по зонам города с выполнением транспортного моделирования, позволяющего получать значения пассажирских и транспортных потоков по различным элементам графа транспортной сети. При использовании математической модели основной частью графа сети, как правило, является УДС, а основными характеристиками ребер являются параметры поперечного профиля, скорость движения и пропускная способность. Отсюда следует вывод, что достоверность результатов, полученных в результате моделирования, и, как следствие, точность прогнозных значений загрузки УДС зави-

том 9 № 2 2019 ISSN 2227-2917

сит, в первую очередь, от качества исходной информации, закладываемой в транспортную модель, в частности от конкретных значений пропускной способности различных категорий улиц при соответствующих условиях движения (при заданной разрешенной скорости движения).

Ранее значения пропускной способности полосы движения были получены на основе исследований, выполненных в 1960-1980-е гг. [3, 4], и отражены в МГСН 1.01-99 [5]. Однако в настоящее время транспортный раздел документа, в котором указано значение пропускной способности, утратил силу. Кроме того, величины пропускной способности полосы движения (1650-1850 привед. авт./ч при пересечении в разных уровнях и 750-850 привед. авт./ч при пересечении в одном уровне) были получены при исследовании загородных автомобильных дорог и не учитывали условий движения в городской среде. Таким образом, данные, полученные в результате предшествующих исследований, не позволяют точно определить пропускную способность городских улиц и дорог в современных условиях.

В существующем своде правил [6] на основе имеющегося зарубежного и отечественного опыта в области градостроительного проектирования указано значение пропускной способности одной полосы движения, равной 2000 прив.ед.авт./ч. При этом в данном нормативном документе не указан показатель, позволяющий дифференцировать пропускную способность относительно категорий УДС, скоростного режима и положения полосы движения относительно оси. Вместе с тем, дифференциация пропускной способности является

важным условием для повышения точности транспортного моделирования. Таким образом, проведение исследований по установлению величин пропускной способности для различных условий движения является важной задачей городского планирования и проектирования.

Методы

Важным вопросом исследования являлась отработка методики его проведения. Для изучения закономерностей транспортных потоков и определения пропускной способности необходимы одновременные значения интенсивности, состава транспортного потока и скорости движения транспортных средств в сечении улицы по различным полосам движения. И в данном случае был использован метод аэровидеосъемки с применением современных технических средств сбора информации. К таким техническим средствам относится беспилотный летательный аппарат (БПЛА), имеющий множество преимуществ перед классическим (традиционным) методом натурного обследования. БПЛА позволяет проводить панорамную съемку с большим разбросом высот, что дает возможность комплексного и одновременного изучения закономерностей движения на различных полосах движения проезжей части. Также аэровидеосъемка снижает трудозатраты во время измерений. Камера позволяет получать изображения с разрешением 4000^2250 пикселей (рис. 1), что допускает высокую точность определения скоростей. Обследования проводились на основе анализа дорожной ситуации круглосуточно в течение недели.

Рис. 1. Кадр, полученный при помощи БПЛА

ISSN 2227-2917 Том 9 № 2 2019 пол (print) Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость с. 384-395 386 ISSN 2500-154X Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate Vol. 9 No. 2 2019 _(online)_pp. 384-395

Было выбрано два расчетных участка на Можайском шоссе и Волгоградском проспекте с одинаковыми условиями движения и ограничением по скорости 80 км/ч. Чтобы исключить влияние пересечений, замеры проводились на протяженных перегонах магистральных улиц: порядка 1,3 км на Волгоградском проспекте и 2,5 км на Можайском шоссе. Измерение скоростей совершалось посредством наблюдения за значениями времени проезда сегмента эстакады известной длины. Для облегчения процесса наблюдений длина сегмента составила 145 м для Волгоградского проспекта и 132 м для Можайского шоссе (рис. 2 и 3).

Повышение точности измерения длины расчетных участков было достигнуто с использованием передвижной транспортной лаборатории, оснащенной специальным программно-измерительным комплексом для изучения условий дорожного движения и энкодером, предназначенным для измерения линейных размеров участков автомобильной дороги и ее элементов. Впоследствии полученные величины были проверены путем измерения расстояния по подоснове.

На выбранных сегментах организовано двухстороннее движение - по 3 полосы движения в каждом направлении. Ширина проезжей части в одном направлении составляет 11,25 м, встречные направления разделены искусственным сооружением барьерного типа.

Ширина разделительной полосы составляет 2,8 м. С правой стороны по направлению движения расположены полосы безопасности шириной 2,2 м и защитные ограждения. На участках отсутствуют выделенные полосы для наземного городского пассажирского транспорта (НГПТ). Движение НГПТ осуществляется по боковым проездам, устроенным вдоль основной проезжей части.

Результаты и их обсуждение

По видеофайлам, полученным БПЛА, были проведены измерения интенсивности, скорости движения транспортных средств и состава потока. Скорость движения была получена расчетным способом путем фиксации времени проезда транспортных средств между двух контрольных сечений с известным расстоянием. В зарубежной практике развитых стран принимают значения скорости движения 85%-ой обеспеченности. Такой порог достигается за счет «тотального» соблюдения водителями правил дорожного движения и в том числе ограничения разрешенной скорости движения. Учитывая, что в настоящее время за счет камер видеофиксации нарушений правил дорожного движения в г. Москве водители также стали «массово» придерживаться установленных ограничений, предлагается также использовать значения скорости движения 85%-ой обеспеченности и в данном исследовании.

Рис. 2. Участок на Волгоградском проспекте для измерения скорости Fig. 2. Station on Volgogradskiy Prospect for measuring speed

Том 9 № 2 2019 ISSN 2227-2917

Рис. 3. Участок на Можайском шоссе для измерения скорости Fig. 3. Station on Mozhayskoe highway for measuring speed

Анализ результатов измерений, а также исследование 2008 г., посвященное расчетным скоростям при проектировании УДС в городах1, позволяет сделать вывод, что скорость 85%-й обеспеченности при уровне загрузки 0,2 находится в диапазоне от 92 до 105 км/ч, при уровне загрузки 0,5-0,6 - от 68 до 86 км/ч, 0,7-0,8 -от 52 до 55 км/ч.

При определении интенсивности применялись коэффициенты приведения различных транспортных средств к легковому автомобилю по табл. 1.

На основании данных, полученных с видеофайлов, был проведен анализ состава транспортного потока по полосам (рис. 4).

В среднем поток на участке Волгоградского проспекта состоит на 92% из легковых

автомобилей и на 7% из грузовых. Доля автобусов невелика. Движение грузовых автомобилей по большей части осуществляется по средней полосе.

Поток на участке Можайского шоссе состоит на 96% из легковых транспортных средств, на 3% из грузовых и на 1% из автобусов. Наибольшая доля грузового и общественного транспорта движется по правой полосе. Как на Волгоградском проспекте, так и на Можайском шоссе основная концентрация легковых автомобилей при почти полном отсутствии грузовых наблюдается на левой полосе движения.

По результатам измерений был построен график изменения интенсивности от скорости движения (рис. 5).

Таблица 1 Table 1

Коэффициент приведения к легковому автомобилю* Index resulting to a private car

Типы транспортных средств Легковые Грузовые, грузоподъемностью, т Автобусы

до 2 до 6 до 8 до 14 после 14 малой вместимости немаршрутные

Коэфф. приведения 1,0 1,3 1,4 1,6 1,8 2,0 1,4 2,5

*в соответствии с СП 34.13330.2012 Автомобильные дороги.

1Бахирев И.А. Расчетные скорости при проектировании улично-дорожной сети в городах: автореф. дисс...канд. техн. наук (05.23.11). Московский государственный автомобильно-дорожный институт (технический университет). М., 2008. 171 с. / Igor A. Bakhirev. Design speeds in planning Streets and roads networks. Cand. Diss. (Eng.) thesis. Moscow Automobile and Road Construction State Technical University (MADI). Moscow, 2008. 171 p.

ISSN 2227-2917 Том 9 № 2 2019 3oo (print) Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость с. 384-395 388 ISSN 2500-154X Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate Vol. 9 No. 2 2019 _(online)_pp. 384-395_

x

Q)

0

1 H

о о

о Щ

о

0> э-

о

CL 1=

100 90 80 70 60 50 40 30 20 10

2% 11% 88% 9% 91%

98%

Левая полоса Средняя полоса Правая полоса a

Левая полоса Средняя полоса Правая полоса I Автобусы  Грузовые автомобили Легковые

b

Рис. 4. Состав транспортного потока по полосам: а - состав потока на Волгоградском проспекте; b - состав потока на Можайском шоссе Fig. 4. Composition of traffic flows on lanes: а - composition of traffic flows on Volgogradskiy Prospect; b - composition of traffic flows on Mozhayskoe highway

Как видно из графика (рис. 5), функция делится на две части. В начале с увеличением интенсивности скорость движения выбирается водителем исходя из психологических или дорожных условий и практически не меняется. Затем происходит резкий перелом, и

значения интенсивности и скорости падают. Точка перелома является максимально возможной пропускной способностью, равной 1920 привед.авт./ч. Вместе с тем, закладывать в транспортную модель данную величину недопустимо по условиям безопасности.

Том 9 № 2 2019 ISSN 2227-2917

Рис. 5. График зависимости «скорость-интенсивность» для левой полосы движения Fig. 5. A graph showing susceptibility of speed to intensity for the left line

Для дальнейшего использования значения пропускной способности магистральных улиц и дорог было принято решение взять дополнительный коэффициент безопасности равный 5%.

Как показали проведенные исследования, движение на магистральных улицах имеет некоторые отличительные особенности в сравнении с другими категориями УДС. Так, на улицах районного и местного значения приоритет отдается в пользу общественного транспорта и пешеходов.

Это приводит к нарушению непрерывности движения автомобилей и сокращению диапазона скоростей. На общегородских магистральных улицах наблюдается ситуация, для которой характерен большой разброс скоростей.

Таким образом, при достижении потоком максимально возможной пропускной способности, он переходит в крайне неустойчивое состояние.

Такому состоянию соответствует снижение средней скорости, быстрая смена разгона на торможение, что сопровождается высоким напряжением водителей и увеличением количества ДТП.

Поэтому для дальнейших расчетов искомого значения общегородских магистральных улиц был взят коэффициент надежности 5%, предполагающий запас при проектировании и изменении УДС.

Из этого следует, что значение пропускной способности для левой полосы движения находится в пределах 1800-1900 привед. авт./ч.

По аналогии были построены еще два графика для средней и правой полосы общегородской магистрали (рис. 6 и 7).

Результаты измерения занесены в табл. 2. Пропускная способность проезжей части рассчитывается через пропускную способность полосы движения с применением коэффициента многополосности.

Исследования на многополосных дорогах показали, что их пропускная способность увеличивается не строго пропорционально числу полос. Как правило, наибольшая интенсивность и скорость движения наблюдается в левой полосе (рис. 8).

По полученным значениям пропускной способности были выведены коэффициенты многополосности, которые имеют следующие значения (табл. 3).

ISSN 2227-2917 Том 9 № 2 2019 390 (print) Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость с. 384-395 390 ISSN 2500-154X Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate Vol. 9 No. 2 2019 _(online)_pp. 384-395

Средняя полоса

120

a. 40

20

• 1 > •

• • # _ • •

• 1 J

1 J

Jr ' \

• • I 1

1

1 1

1 1

• 1

1

1000 1200 1400

Интенсивность движения, ед/ч

Экспериментальные данные

Регрессионная модель

Рис. 6. График зависимости «скорость-интенсивность» для средней полосы движения Fig. 6. A graph showing susceptibility of speed to intensity for the middle line

Рис. 7. График зависимости «скорость-интенсивность» для правой полосы движения Fig. 7. A graph showing susceptibility of speed to intensity for the right line

Том 9 № 2 2019 ISSN 2227-2917

Таблица 2

Значения пропускной способности перегона магистральной улицы общегородского значения 1 класса

Table 2

The values of the carrying capacity of the haul main street citywide values of class 1

Полоса Пропускная способность, привед. авт./ч

Левая 1800-1900

Средняя 1500-1600

Правая 1250-1350

Fig.

Рис. 8. График зависимости интенсивности и скорости от положения полос относительно оси 8. A graph showing susceptibility of speed to intensity for lines relative to the axis

Коэффициент снижения пропускной способности полос Reduction index of the capacity

Таблица 3 Table 3

Число полос движения К п

1 1,00

2 1,92

3 2,77

Выводы

В результате исследования были получены диапазоны величин пропускной способности для полос движения на трехполосной магистральной улице, на перегоне с непрерывным движением. Кроме того, представлена методика определения параметров транспорт-

ных потоков в зависимости от скорости движения и положения полосы относительно оси дороги с использованием беспилотного летательного аппарата. Данный метод позволит в дальнейшем изучать пропускную способность городских улиц и дорог.

ISSN 2227-2917 Том 9 № 2 2019 392 (print) Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость с. 384-395 392 ISSN 2500-154X Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate Vol. 9 No. 2 2019 _(online)_pp. 384-395

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Власов Д.Н. Пересадка по-японски // Архитектура и строительство Москвы. 2010. № 2. С.22-28.

2. Власов Д.Н. Повышение эффективности функционирования транспортно-пересадочных узлов в крупных городах // Недвижимость: экономика, управление. 2011. № 1. С. 57-61.

3. Сильянов В.В. Теория транспортных потоков в проектировании дорог к организации движения. М.: Транспорт, 1977. 303 с.

4. Красников А.Н. Закономерности движения на многополосных автомобильных дорогах. М.: Транспорт, 1988. 111 с.

5. МГСН 1.01-99 Нормы и правила проектирования планировки и застройки г. Москвы [Электронный ресурс]. URL: http://mtsk.mos.ru/ Handlers/Files.ashx/Download?ID=11292

6. СП 396.1325800.2018 Улицы и дороги населенных пунктов. Правила градостроительного проектирования. Утв. приказом Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ от 1 августа 2018 г. N 474/пр [Электронный ресурс]. URL: http://docs. cntd.ru/document/552304870

7. American Association of State Highways and Transportation Officials (AASHTO). A Policy on Geometric Design of Highways and Streets. Fourth Edition, 2001. 905 p.

8. Бахирев И.А., Новизенцев В.В. Закономерности движения на улично-дорожной сети городов

// Градостроительство. 2015. № 4. С. 69-73.

9. Лобанов Е.М. Зарубежный опыт организации и дорожного движения в крупных городах // Пути решения организации дорожного движения в городе Москве: материалы конференции. М.: Департамент транспорта и связи, 2004.

10. Кузьмин Д.В. Проблемы транспортной системы Москвы, вызванные автомобилизацией: их причины и пути решения // Современные проблемы транспортного комплекса России. 2012. С. 79-82.

11. Владимиров С.Н. Транспортные заторы в условиях мегаполиса // Известия Московского государственного технического университета МАМИ. № 1 (19). 2014. С. 77-83.

12. Папенов К.В., Никоноров С.М., Земскова О.В. Социально-эколого-экономические проблемы крупных мегаполисов // Проблемы прогнозирования. 2015. № 5. С. 119-126.

13. Пышный В.А. Моделирование загрузки транспортной сети // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2012. № 2. С. 457-473.

14. Бахирев И.А., Михайлов А.Ю. Оценка условий движения на городских улицах // Градостроительство. 2015. № 4. 10 с.

15. Highway Capacity Manual [Электронный ресурс] // TRB. Washington: DC, 2000. 1134 p. URL: https://sjnavarro.files.wordpress.com/2008/08/high way_capacital_manual.pdf

REFERENCES

1. Vlasov D.N. Peresadka po-yaponski [Transfer in a Japanese way]. Arkhitektura i stroitel'stvo Moskvy [Architecture and Construction in Moscow]. 2010, no. 2, pp. 22-29.

2. Vlasov D.N. Improving the efficiency of transport hubs in large cities. Nedvizhimost: ekonomika, upravleniye [Real estate: economics, management]. 2011, no. 1, pp. 57-61.

3. Silyanov V.V. Teoriya transportnykh potokov v proyektirovanii dorog k organizatsii dvizheniya [Theory of traffic flow in road design and traffic management]. M.: Transport, 1977. 303 p.

4. Krasnikov A.N. Zakonomernosti dvizheniya na mnogopolosnykh avtomobil'nykh dorogakh [Principle of traffic on multi-lane roads]. M.: Transport, 1988. 111 p.

5. MGSN 1.01-99 Normy i pravila proyektirovaniya planirovki i zastroyki g. Moskvy [Norms and rules of planning and development of Moscow]. Available at: http://mtsk.mos.ru/Handlers/Files.ashx/Down-load?ID=11292

6. Code of regulations SP 396.1325800.2018 Ulitsy i dorogi naselennykh punktov. Pravila grados-troitel'nogo proyektirovaniya. Utverzhden prikazom Ministerstva stroitel'stva i zhilishchno-kommunal'nogo khozyaystva Rossiyskoy Federat-sii ot 1 avgusta 2018 g. N 474/pr [Streets and roads of settlements. Regulation of urban planning

7. American Association of State Highways and Transportation Officials (AASHTO). A Policy on Geometric Design of Highways and Streets. Fourth Edition, 2001. 905 p.

8. Bakhirev I.A., Novizentsev V.V. Laws of motion on a street-road network. Gradostroitel'stvo [Urban planning], 2015, no. 4, pp. 69-73.

9. Lobanov E.M. Zarubezhnyy opyt organizatsii i dorozhnogo dvizheniya v krupnykh gorodakh [Foreign experience of traffic management in large cities]. Conference proceedings. M.: Department of

Том 9 № 2 2019 ISSN 2227-2917

Transport and Communications, 2004.

10. Dmitriy V. Kuzmin. Problemy transportnoy sis-temy moskvy, vyzvannyye avtomobilizatsiyey: ikh prichiny i puti resheniya [Moscow transport system problems, caused by automobilization: their reasons and ways to solve]. Modern Problems of Russian Transport Complex

11. Sergei N. Vladimirov. Transportnyye zatory v usloviyakh megapolisa [Traffic jams in conditions of megapolis]. Izvestiya Moskovskogo gosudarstven-nogo tekhnicheskogo universiteta mami [News of MSTU MAMI], 2014, no. 1

12. Papenov K.V., Nikonorov S.M., Zemskova O.V. Sotsial'no-ekologo-ekonomicheskiye problemy krupnykh megapolisov [Social, environmental, and economic problems of megacities]. Problemy prog-nozirovaniya [Problems of forecasting]. 2015, no. 5,

pp. 499-503

13. Pyshnyy V.A.. Modelirovaniye zagruzki transportnoy seti [The modeling of loading transport network]. Izvestiya Tul'skogo gosudarstvennogo universiteta. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya Tula State University]. 2012, no. 2, pp. 457-473

14. Bakhirev I.A., Mikhailov A.Yu. . Otsenka us-loviy dvizheniya na gorodskikh ulitsakh [Offered technique of level of service estimation in case of urban street segments]. Gradostroitel'stvo [Urban planning], 2015, no. 4, pp. 63-68.

15. Highway Capacity Manual. TRB, Washington, DC, 2000. 1134 p. Available at: https://sjnavarro.files.wordpress.com/2008/08/high way_capacital_manual.pdf

Критерии авторства

Бахирев И.А., Кармадонова Н.Ю., Черниченко Я.А., Танатова А.М. имеют равные авторские права. Черниченко Я.А. несет ответственность за плагиат.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Сведения об авторах

Бахирев Игорь Александрович,

кандидат технических наук, доцент кафедры градостроительства, Научно-исследовательский и Проектный институт Генерального плана г. Москвы, Транспортно-инженерный центр, г. Москва, 125047, г. Москва, 2-я Брестская улица, 2/14, Россия,

Национальный исследовательский

Московский государственный строительный университет,

129337, г. Москва, Ярославское шоссе, 26, Россия,

e-mail: npotid@mail.ru

ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2118-6911 Кармадонова Наталья Юрьевна,

кандидат технических наук,

доцент кафедры строительного производства

и городского хозяйства,

Научно-исследовательский и Проектный институт Генерального плана г. Москвы, Транспортно-инженерный центр, г. Москва, 125047, г. Москва, 2-я Брестская улица, 2/14, Россия,

e-mail: nkarmadonova@genplanmos.ru ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4887-014X

Contribution

Igor A. Bakhirev, Natalya Yu. Karmadonova, Yaroslava A. Chernichenko, Anna M. Tanatova have equal author's rights. Yaroslava A. Chernichenko bears the responsibility for pla- giarism.

Conflict of interests

The authors declare no conflict of interests regarding the publication of this article.

Information about the authors

Igor A. Bakhirev,

Cand. Sci. (Eng.),

Associate Professor of the Department of Urban Planning,

SAI "Research and Project Institute of General Planning for the city of Moscow", Transport and Engineering center, Moscow, 2/14, 2-nd Brestskaya St., Moscow, 125047, Russia,

National Research Moscow State University of Civil Engineering,

26, Yaroslavskoye Shosse, Moscow, 129337, Russia,

e-mail: npotid@mail.ru

ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2118-6911 Natalya Yu. Karmadonova,

Cand. Sci. (Eng.),

Associate Professor of the Department of Building

Technology and Urban Economy,

SAI "Research and Project Institute of General

Planning for the city of Moscow",

Transport and Engineering center, Moscow,

2/14, 2-nd Brestskaya St., Moscow, 125047,

Russia,

e-mail: nkarmadonova@genplanmos.ru ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4887-014X

ISSN 2227-2917 Том 9 № 2 2019 394 (print) Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость с. 384-395 394 ISSN 2500-154X Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate Vol. 9 No. 2 2019 _(online)_pp. 384-395

Черниченко Ярослава Андреевна,

студентка кафедры градостроительства, Научно-исследовательский и Проектный институт Генерального плана г. Москвы, Транспортно-инженерный центр, г. Москва, 125047, г. Москва, 2-я Брестская улица, 2/14, Россия,

Национальный исследовательский

Московский государственный строительный университет,

129337, г. Москва, Ярославское шоссе, 26, Россия,

Se-mail: yaroslavaandreevna@mail.ru ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2860-5189 Танатова Анна Муратовна, аспирант кафедры изыскания и проектирование дорог,

Научно-исследовательский и Проектный институт Генерального плана г. Москвы, Транспортно-инженерный центр, г. Москва, 125047, г. Москва, 2-я Брестская улица, 2/14, Россия,

Московский автомобильно-дорожный

государственный технический университет (МАДИ),

125319, г. Москва, Ленинградский проспект, 64, Россия,

e-mail: atanatova@genplanmos.ru ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8782-9780

Yaroslava A. Chernichenko,

Student of the Department of Urban Planning, SAI "Research and Project Institute of General Planning for the city of Moscow", Transport and Engineering center, Moscow, 2/14, 2-nd Brestskaya St., Moscow, 125047, Russia,

National Research Moscow State University of Civil Engineering,

26, Yaroslavskoye Shosse, Moscow, 129337, Russia,

El e-mail: yaroslavaandreevna@mail.ru ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2860-5189

Anna M. Tanatova,

Post-graduate student of the Department of Road Research and Construction Methods, SAI "Research and Project Institute of General Planning for the city of Moscow", Transport and Engineering center, Moscow, 2/14, 2-nd Brestskaya St., Moscow, 125047, Russia,

Moscow Automobile and Road Construction State Technical University (MADI), 64, Leningradsky prospect, Moscow, 125319, Russia,

e-mail: atanatova@genplanmos.ru ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8782-9780

Том 9 № 2 2019 ISSN 2227-2917