zinet home
home home
home ИНТЕЛЛЕКТ-ПОРТАЛ
home Стартовал прием материалов в сборник XХХIX-й научной конференции. Требования к публикациям - в разделе "Объявления".

На главную | Объявления | Отчеты предыдущих конференций | История Украины | Контакты

РЕСУРСЫ ПОРТАЛА:

Тридцать восьмая научно-практическая конференция
(23 - 28 мая 2016 г.)


Тридцать седьмая научно-практическая конференция
(19 - 22 апреля 2016 г.)


Тридцать шестая научно-практическая конференция
(29 декабря 2015 - 5 января 2016 г.)


Тридцать пятая научно-практическая конференция
(24-27 ноября 2015 г.)


Тридцать четвертая научно-практическая конференция
(13-17 октября 2015 г.)


Тридцать третья научно-практическая конференция
(20-27 мая 2015 г.)


Тридцать вторая научно-практическая конференция
(2-7 апреля 2015 г.)


Тридцать первая научно-практическая конференция
(25 февраля - 1 марта 2015 г.)


Тридцатая научно-практическая конференция
(19-25 января 2015 г.)


Двадцать девятая международная научно-практическая конференция
(19-25 ноября 2014 г.)


Двадцать восьмая международная научно-практическая конференция
(08-13 октября 2014 г.)


Двадцать седьмая научно-практическая конференция
(20-25 мая 2014 г.)


Двадцать шестая научно-практическая конференция
(7-11 апреля 2014 г.)


Двадцать пятая юбилейная научно-практическая конференция
(3-7 марта 2014 г.)


Двадцать четвертая научно-практическая конференция
(20-25 января 2014 г.)


Двадцать третья научно-практическая конференция
(10-15 декабя 2013 г.)


Двадцать вторая научно-практическая конференция
(4-9 ноябя 2013 г.)


Первая международная научно-практическая конференция
(14-18 мая 2013 г.)


Двадцать первая научно-практическая конференция
(14-18 мая 2013 г.)


Двадцатая научно-практическая конференция
(20-28 апреля 2013 г.)


Девятнадцатая научно-практическая конференция
(26 февряля - 3 марта 2013 г.)


Восемнадцатая научно-практическая конференция
(22-26 декабря 2012 г.)


Семнадцатая научно-практическая конференция
(22-26 октября 2012 г.)


Шестнадцатая научно-практическая конференция
(09-14 апреля 2012 г.)


Пятнадцатая научно-практическая конференция
(01 - 07 марта 2012 г.)


Четырнадцатая научно-практическая конференция
(12-20 декабря 2011 г.)


Тринадцатая научно-практическая конференция
(28 октября - 09 ноября 2011 г.)


Двенадцатая научно-практическая конференция
(28 мая - 06 июня 2011 г.)


Одинадцатая научно-практическая конференция
(26 апреля - 04 мая 2011 г.)


Десятая научно-практическая конференция
(15-23 марта 2011 г.)


Девятая научно-практическая конференция
(27-31 декабря 2010 г.)


Восьмая научно-практическая конференция
(05-12 декабря 2010 г.)


Седьмая научно-практическая конференция
(28 мая - 7 июня 2010 г.)


Шестая научно-практическая конференция
(1-15 апреля 2010 г.)


Пятая научно-практическая конференция
(20-27 мая 2009 г.)


Четвертая научно-практическая конференция
(10-17 апреля 2009 г.)


Третья научно-практическая конференция
(20-27 декабря 2008 г.)


Вторая научно-практическая конференция
(1-7 ноября 2008 г.)


Первая научно-практическая конференция
(10-15 мая 2008 г.)



НАШИ ПАРТНЕРЫ:

Студия веб-дизайна www.zinet.info



Студия ландшафтного дизайна Флора-МК


Уникальное предложение!



Сайт-визитка - теперь
всего за 200 грн!

подробнее>>>



интеллектуальная система “инфраструктура–транспорт–облако”

 

Хаханов В.И., Дементьев С.П.

Украина, г. Харьков,

Харьковский национальный университет радиоэлектроники

 

Предлагается интеллектуальная система «инфраструктура-транспорт-облако» для мониторинга и управления дорожным движением в реальном масштабе времени на основе использования дорожных контроллеров, средств радиочастотной идентификации автомобилей, в целях повышения качества и безопасности передвижения транспортных средств, а также минимизации временных и материальных затрат при движении автомобилей по заданным маршрутам. Предлагается комплекс инновационных научно-технических решений, которые интегрируются в автоматные модели интерактивного взаимодействия в реальном времени облаков мониторинга и управления с транспортными средствами и инфраструктурой дорожного движения. Каждый автомобиль имеет виртуальную модель в киберпространстве – индивидуальную ячейку в облаке, инвариантную по отношению к водителям, обслуживающим транспортное средство.

 

1.        Введение

Тенденции развития кибернетического пространства связаны с облачными вычислениями. Корпоративные сети, персональные компьютеры, а также отдельные сервисы (программные продукты) уходят в облака киберпространства, которые имеют ярко выраженную тенденцию к расслоению интернета по специализированным сервисам. Если сегодня 4 миллиарда пользователей соединяются в интернете посредством 50 миллиардов гаджетов, то через пять лет каждый активный пользователь будет иметь не менее 10 устройств для связи с киберпространством. Становится невозможным использование персональных компьютеров без мультиплицирования информации на все устройства. Но даже процедура простого копирования требует все больше непроизводительного времени на сервисное обслуживание систем и проектов, которое достигает 50 % при наличии нескольких идентичных по функциям устройств или серверов. Непрофессиональное сервисное обслуживание такой аппаратуры создает проблемы надежного сохранения данных, а также несанкционированного доступа к ним. Наряду с этим возникает проблема удаленного доступа к физическим устройствам при перемещении пользователей в пространстве, когда трудно найти необходимые сервисы и информацию среди гаджетов, оставленных дома или в офисе. Экономический фактор эффективного использования приобретенных приложений, размещенных в гаджетах и персональных компьютерах, заставляет пользователя отказываться от их покупки в пользу почти бесплатной аренды сервисов на облаках. Достоинства виртуального мира заключаются в том, что микро-ячейки и макро-сети в облаках инвариантны по отношению к многочисленным гаджетам каждого пользователя или корпорации. В связи с глобальным переходом корпораций и пользователей в облака чрезвычайно актуальной и рыночно привлекательной становится проблема защиты информации и компонентов киберпространства от несанкционированного доступа, деструктивных проникновений, вирусов. Необходимо создавать надежную, тестопригодную и защищенную от несанкционированных проникновений инфраструктуру киберпространства и его компонентов (виртуальные персональные компьютеры и корпоративные сети) по аналогии с существующими сегодня решениями в реальном кибернетическом мире. Таким образом, каждый сервис, разрабатываемый в реальном мире, должен быть помещен в соответствующую ячейку облака, которое объединяет близкие по функциональностям и полезные человеку компоненты. Сказанное непосредственно относится и к сервису дорожного движения, которое имеет цифровое отображение в киберпространстве для последующего моделирования всех процессов на облаке с целью предложить каждому водителю качественные условия передвижения с экономией времени и средств.

Цель исследования – повышение качества и безопасности дорожного движения за счет создания интеллектуальной инфраструктуры дорожных сообщений, включающей облака мониторинга трафика и квазиоптимального управления движением в реальном масштабе времени на основе применения RFID-паспортов транспортных средств, что дает возможность минимизировать временные и материальные затраты при организации дорожного движения, а также создавать инновационные научно-технические решения социальных, гуманитарных, экономических и экологических проблем мирового сообщества.

Объект исследования – технологии мониторинга и управления транспортными средствами, интегрированные с облачными сервисами, на основе использования существующей инфраструктуры дорожного движения, средств радиочастотной идентификации, радиолокации и радионавигации.

Предмет исследования: транспортные потоки, инфраструктура дорожных сообщений Украины и ее субъектов, современные программно-аппаратные системы радиочастотной идентификации, мониторинга и управления дорожным движением на основе применения уличных контроллеров, глобальных систем позиционирования, навигации (GPS, GPRS) и облачных сервисов в интернете.

Сущность исследования – создание интеллектуальной инфраструктуры дорожного движения (ИИДД) – облачного сервиса мониторинга инфраструктуры и управления дорожным движением в реальном масштабе времени «Зеленая волна» на основе создания виртуальной инфраструктуры дорожного движения (рис. 1), интегрированной с уличными дорожными контроллерами, средствами радиочастотной идентификации автомобилей в целях повышения качества и безопасности передвижения транспортных средств, минимизации временных и материальных затрат при исполнении заданных маршрутов.

 

Fig cars.png

Рис. 1Отображение инфраструктуры и транспорта в облаке

 

Источники. Теоретические разработки интеллектуальных и мозгоподобных моделей, методов и двигателей анализа киберпространства, связанные с дискретной оптимизацией процессов поиска, распознавания и принятия решений [1-6]. Опыт разработки и внедрения встроенных и RFID цифровых систем для мониторинга дорожного движения [7-8, 20, 21]. Опыт разработки и внедрения программных продуктов и облачных сервисов для оптимизации маршрутов транспортных средств украинских корпораций в целях минимизации материальных и временных затрат и повышения качества обслуживания пассажиров [9-19]. Разработки распределенной системы управления дорожным движением в условиях крупных городов и мегаполисов на основе высоконадежной вычислительной техники фирмы SIEMENS [22-26].

2.        Модели системы

Предлагаемая интеллектуальная система (инфраструктура, транспорт, облако) мониторинга и управления дорожным движением отличается от существующих структурной интеграцией трех взаимосвязанных интерактивных компонентов: 1) Существующие сервисы электронной картографии со средствами радиолокации и радионавигации, 2) Новый облачный сервис мониторинга и управления дорожным движением на основе дорожных контроллеров, 3) Усовершенствованные средства радиочастотной идентификации автомобиля и доступа к облачным сервисам для комфортного и безопасного передвижения по маршруту, оптимизации временных и материальных затрат.

Автоматная модель взаимодействия облака и транспортных средств представлена на рис. 2, где автомобили, находясь в режиме on-line, делегируют свои идентификаторы (персональные данные), параметры движения и текущие координаты облаку, а взамен получают в реальном масштабе времени сервисы оптимального (по времени, затратам и качеству) маршрута и режима движения для достижения конечного пункта.

 

Fig Cloud.png

Рис. 2Структура взаимодействия транспорта и облака

 

Интегральный анализ дорожной обстановки на основе оперативного сбора данных от автомобилей и инфраструктурных мониторов дает возможность в режиме on-line оптимально управлять дорожными контроллерами переключения светофоров.

Взаимодействие реального мира (автомобиль и инфраструктура) с облаком формирует два типа отношений, задаваемых автоматными моделями, рис. 3: транспортной инфраструктуры с облаком мониторинга и управления; автомобиля с облаком для оптимизации и эффективности передвижения. Здесь представлены сигналы:  – входные условия или операнды, необходимые для исполнения заказанных сервисов; выходные оповестительные сигналы, подтверждающие исполнение сервисных операций; входные управляющие воздействия, формирующие запросы на исполнение сервисов; выходные переменные, формирующие и идентифицирующие состояние системы управления; сигналы умного управления автомобилем или инфраструктурой дорожного движения; оповестительные сигналы об исполнении операционных сервисов. Автоматные модели системы управления дорожным движением и автомобилем в форме взаимодействия переменных представлены функциями переходов и выходов автомата первого рода:

Здесь каждый из двух автоматов взаимодействия инфраструктуры и транспорта с облаком имеет две входные переменные (заказа сервисов и состояния объектов управления), а также два выходных сигнала для мониторинга состояния автомата (облака) и управления облачными сервисами.

 

Fig 66.png           Fig 77.png

Рис. 3 - Взаимодействие инфраструктуры и транспорта с облаком

 

Более детальная картина взаимодействия реальных и виртуальных компонентов облачной системы мониторинга и управления транспортом представлена на рис. 4 (компьютер транспортного средства, дорожная инфраструктура, Интернет, умная пыль, RFID-метка, спутники навигации и локации, автомобиль, электронная карта, идентификатор автомобиля с приемо-передатчиком, сервисы государственным службам, гаджеты связи с интернетом).

 

Fig infrastr.png

Рис. 4 - Интеллектуальная инфраструктура дорожного движения

 

3. Технические и функциональные возможности облака

Преимущества от внедрения облачных сервисов:

1) Для государственных структур – милиция, дорожная инспекция – точная идентификация автомобилей, мониторинг позиционирования транспортных средств во времени и пространстве, включая угоны. Существенное снижение аварийности, уменьшение последствий дорожно-транспортных происшествий, повышение безопасности и комфорта участников дорожного движения;

2) Для транспортных компаний – мониторинг позиционирования и передвижения транспортных средств, квазиоптимальное выполнение заказов по перевозке пассажиров и грузов с точки зрения минимизации материальных и/или временных затрат;

3) Для водителя – предоставление сервисов, связанных с прокладыванием квазиоптимальных маршрутов и графика движения с учетом негативных факторов существующей инфраструктуры в целях минимизации материальных и временных затрат в режиме реального времени;

4) Для пассажира – предоставление сервисов по мониторингу позиционирования и движения пассажирских транспортных средств на остановочных или транспортных терминалах посредством использования стационарных мониторов или мобильных гаджетов для связи с соответствующими облачными сервисами. Визуализация на экране в автомобиле критических точек маршрута движения транспортного средства в реальном масштабе времени путем использования камер видеонаблюдения.

Технические и функциональные возможности облака определяются следующими факторами: 1) Мониторинг реальной скорости движения всех транспортных средств и информирование о зонах скоростного режима. Цифровой мониторинг проезда на запрещающие знаки и сигналы светофоров. 2) Экономия топлива, уменьшение загрязнения окружающей среды, сокращение времени движения, благодаря выбору оптимального маршрута, предоставленного облаком. 3) Предотвращение пробок за счет планирования движения транспортных средств, учитывающего будущие маршруты остальных участников. Корректировка маршрута движения транспортного средства в реальном времени при изменении дорожной ситуации. 4) Интеллектуальное управление циклами переключения светофоров в зависимости от дорожной обстановки на перекрестках. 5) Генерирование аналитических отчетов и рекомендаций по улучшению инфраструктуры дорог, расстановки знаков, светофоров и централизованное программирование циклов их переключения. 6) Предотвращение угона транспортного средства и самовольного покидания места ДТП, благодаря мониторингу местоположения каждого автомобиля. 7) Информирование с помощью тревожной кнопки специальных служб о происшествиях, случившихся на дорогах или с автомобилем. 8) Предупреждение водителя о потенциальной опасности на заказанном маршруте, полученной от облака в процессе движения. 9) Автоматическая регистрация динамики ДТП внутренними средствами идентификационного модуля. Регистрация стиля вождения. (Для страховых компаний).

4. Организация связей «облако – автомобиль» и «облако – инфраструктура»

«Умная пыль» – совокупность взаимосвязанных автономно функционирующих компонентов, образующих микросистему с приемо-передатчиком и средствами мониторинга, предназначенные для сбора информации о состоянии окружающей среды. Задачи «умной пыли»: 1) Мониторинг окружающей среды (температура, давление, влажность, осадки). 2) Мониторинг передвижения транспорта, частота передвижения, скорость, размер движущихся объектов. 3) Взаимодействие между собой движущихся объектов для определения координат, идентификация движущихся объектов, передача информации об объектах, движущихся навстречу друг другу, в облако управления. 4) Формирование электронного паспорта движущегося объекта. 5) Предотвращение угонов транспортных средств. 6) Обеспечение высокого уровня защиты электронных идентификаторов от несанкционированного проникновения. Стоимость метки радиочастотной идентификации обычно составляет не более 1% стоимости объекта идентификации. Ее функциональность заключается в сохранении взаимно-однозначного соответствия между меткой и объектом на протяжении всего жизненного цикла изделия.

Важнейшим аспектом технологической (технической) реализации ИИДД является организация связи между четырьмя компонентами системы, интегрированными с облаком: Cloud Servers – cерверы, создающие облако долговременного хранения распределенных данных и сервисов; Buffer Computers – буферные компьютеры, обеспечивающие сбор данных от мониторов инфраструктуры и доставку сервисов управления дорожным контроллерам; C-RFID – компьютерные блоки радиочастотной идентификации транспортных средств; I-CMC – инфраструктурные контроллеры мониторинга и управления дорожным движением на основе радиочастотной идентификации транспортных средств. Структура коммуникационной интеграции четырех компонентов ИИДД представлена транзакциями: (R1*R2) = (SC,BC,C-RFID) – доставка облачных сервисов к потребителю; (R1*R3) = (SC,BC,I-CMC) – доставка сигналов управления к контроллерам дорожного движения. Маршрут первого типа использует традиционные технологии GPRS, HSPA, Wi-Fi, WiMAX на основе сети Internet. Для второго типа транзакций, ввиду их чрезвычайной важности, а также высоких требований к надежности, помехоустойчивости и защищенности, необходимы дополнительные научно-технические исследования в процессе создания масштабируемого прототипа.

5. Выводы

Трудно предсказать и перечислить все социальные, технологические и технические позитивные последствия революционного преобразования существующего мира после внедрения сервисов облака дорожного движения. Через 10-15 лет, следует ожидать появления сервиса автоматического движения автомобиля по заданному маршруту.

Научная новизна исследования заключается в системной интеграции трех компонентов: облака мониторинга и управления, блоков радиочастотной идентификации транспорта, а также средств мониторинга и управления дорожной инфраструктуры, что дает возможность автоматизировать процессы оптимального управления транспортом и дорожным движением в режиме реального времени для решения социальных, гуманитарных, экономических и экологических проблем.

Практическая значимость:

1.    Сервис специального управления переключением дорожных светофоров в режиме on-line для автоматического обеспечения беспрепятственного движения по заданному маршруту специализированных машин или кортежей (перевозка детей, важные государственные чиновники, скорая помощь, пожарная служба, военные колонны, опасные грузы).

2.     Сервис оптимального управления светофорами в режиме on-line на дорогах и перекрестках с помощью точного цифрового мониторинга дорожного движения путем использования RFID меток автомобиля, дающий возможность минимизировать время прохождения маршрута всеми участниками дорожного движения.

3.    Сервис планирования оптимального маршрута для достижения одного или нескольких пунктов назначения автомобилем во времени и в пространстве, дающий возможность уменьшить временные и материальные затраты при заданном качестве комфорта (время суток, года, дорожное покрытие, левые повороты, погодные условия, пробки, ремонтные работы) передвижения транспортного средства.

4.    Сервис интеллектуальной истории передвижения автомобиля, имеющего виртуальную модель в киберпространстве – индивидуальную ячейку в облаке, инвариантную по отношению к водителям, обслуживающим транспортное средство, что дает возможность отследить любые передвижения транспортного средства в прошлом; а также прогнозировать желаемые маршруты и поездки в будущем без участия водителя.

5.    Сервис интеллектуального управления контроллером светофора, когда сигналы переключения формируются в зависимости от наличия (количества) транспортных средств, посылающих запросы от автомобильных блоков радиочастотной идентификации C-RFID.

6.    Сервис облачного мониторинга меток радиочастотной идентификации транспортных средств в режиме on-line устраняет автомобильные номера из системы учета, что дает возможность: исключить непосредственное участие дорожной полиции в фиксации нарушений правил дорожного движения (превышение скорости, проезд на запрещающие сигналы светофоров, нарушение правил маневрирования); сэкономить тысячи тонн металла на изготовление номеров и упростить регистрацию автомобилей при покупке с нескольких дней до нескольких минут; автоматизировать оформление ДТП без участия сотрудников дорожной полиции путем цифрового мониторинга цифровой карты происшествия, скопированного с облака; существенно (х2-х5) сократить численный состав дорожной полиции, поскольку история перемещений автомобиля и его дорожных нарушений становится абсолютно прозрачной для облака, что позволит автоматически списывать со счетов водителя стоимость нарушения в соответствии с законодательством данной страны; полностью исключить коррупцию в отношениях водителя с дорожной полицией, благодаря невозможности стереть информацию о нарушении в облаке; практически ликвидировать криминалитет в области угона автомобилей, благодаря встроенному в машину блока радиочастотной идентификации, что обеспечивает круглосуточную наблюдаемость транспорта в режиме on-line, если автомобиль физически не уничтожен; упростить легализацию водителя путем идентификации водительской лицензии (drivers license) в списке разрешенных лиц блока радиочастотной идентификации автомобиля по протоколу “blue tooth”, что позволяет устранить изготовление бумаг и доверенностей на вождение автомобиля другими лицами; в несколько раз уменьшить количество ДТП и существенно повысить качество жизни водителей и пассажиров благодаря тотальному мониторингу нарушений и неотвратимости наказаний за них; уменьшить на 30 % автомобильные выбросы углекислого газа за счет уменьшения времени простоев на перекрестках и выбора оптимальных режимов и маршрутов передвижения транспорта; обеспечить высокую рыночную привлекательность облака за счет продажи сервисов компаниям и частным лицам, что гарантирует получение высокой прибыли – от сотен миллионов до десятков миллиардов долларов, масштабируемой в зависимости от площади покрытия сервисами: города, области, страны, всего мира.

 

Перечень источников:

1.      Бондаренко М.Ф., Хаханов В.И., Литвинова Е.И. Структура логического ассоциативного мультипроцессора. Автоматика и телемеханика. 2012. № 10. С. 71-92.

2.      Хаханов В.И., Литвинова Е.И., Чумаченко С.В., Гузь О.А. Логический ассоциативный вычислитель // Электронное моделирование. 2011. № 1(33). С. 73-89.

3.   Hahanov V., Wajeb Gharibi, Litvinova E., Chumachenko S. Information analysis infrastructure for diagnosis // Information an int. interdisciplinary journal. 2011. Japan. Vol.14. № 7. Р. 2419-2433.

4.      Хаханов В.И., Литвинова Е.И. Мультипроцессор для анализа информационного пространства. 1. Архитектура логического ассоциативного мультипроцессора // Вестник Томского государственного университета. №1. 2011. С. 95-108.

5.      Хаханов В.И., Чумаченко С.В. Мультипроцессор для анализа информационного пространства. 2 // Инфраструктура векторно-логического анализа. Вестник Томского государственного университета. №2. 2011. С. 108-116.

6.      Хаханов В.И., Мурад Али А., Литвинова Е.И., Гузь О.А., Хаханова И.В. Квантовые модели вычислительных процессов // Радиоэлектроника и информатика. 2011. № 3. С.35-40.

7.      Chen Xue-Mei, Wei Zhong-Hua. Vehicle management system based on multi-node RFID cards // 30th Chinese Control Conference (CCC). 2011. P. 5497-5499.

8.      Hallowell S.F., Jankowski P.Z. Transportation security technologies research and development // IEEE Military Communications Conference. 2005. Vol. 3. P. 1753-1756.

9.      Oka T., Inoue S., Kakuda Y. An adaptive automobile control system using scheduling by imprecise computation and multiagent-based traffic information exchange and its experimental evaluation // 24th International Conference on Distributed Computing Systems Workshops. 2004. P. 610 – 615.

10.  Samad T. Perspectives in Control Engineering Technologies, Applications, and New Directions. Intelligent Transportation Systems: Roadway Applications. Wiley-IEEE Press. 2001. P. 348 -369.

11.  Schutte J. Recent trends in automatic train controls // IEEE Intelligent Transportation Systems. 2001. P. 813 -819. 

12.  Tewolde G.S. Sensor and network technology for intelligent transportation systems // IEEE International Conference on Electro/Information Technology (EIT). 2012. P. 1-7.

13.  Guzzella L. The Automobile of the Future.– Options for Efficient Individual Mobility // IEEE Control Applications, (CCA) & Intelligent Control, (ISIC). Plenary talk. 2009.

14.  Khodayari A., Ghaffari A., Nouri M., Salehinia S., Alimardani F. Model Predictive Control system design for car-following behavior in real traffic flow // IEEE International Conference on Vehicular Electronics and Safety (ICVES). 2012. P. 87-92.

15.  Sunghan Lim. Road Management System of National Highway ITS // Fourth International Conference on Computer Sciences and Convergence Information Technology. 2009. P. 624-626.

16.  Gavrila D.M. Smart Cars for Safe Driving // IEEE International Conference on Intelligent Computer Communication and Processing (ICCP). Keynote Lecture. 2012.

17.  Zingirian N., Valenti C. Sensor clouds for Intelligent Truck Monitoring // IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV). 2012. P. 999-1004.

18.  Branisso L.B., Kato E.R.R., Pedrino E.C., Morandin O., Tsunaki R.H. An Intelligent Autonomous Vehicle Management System // Second Brazilian Conference on Critical Embedded Systems (CBSEC). 2012. P. 42-47.

19.  Brizgalov V.V., Chukhantsev V., Fedorkin E., Architecture of traffic control systems using cloud computing // International Conference and Seminar on Micro/Nanotechnologies and Electron Devices (EDM). 2010. P. 215-216.

20.  Дудников С., Боенко И. Бесконтактная идентификация транспорта, основанная на RFID // Компоненты и технологии №1. 2007. http://www.kit-e.ru/assets/files/pdf/2007_01_140.pdf

21.  Remko van der Togt. Electromagnetic Interference From Radio Frequency Identification Inducing Potentially Hazardous Incidents in Critical Care Medical Equipment // Journal of the american medical association June 25, 2008, Vol 299, No. 24. http://jama.jamanetwork.com/article.aspx?articleid=182113

22.  Verkehrssteuergeräte SITRAFFIC C900/C800: Erfolgreiche Referenzen auf drei Kontinenten / Siemens AG, München, 2007 // Die Quelle der Daten: http://transportation.siemens.com/shared/data/pdf/www/infrastructure_logistics/ verkehrssteuerger_e4te_20sitraffic_20c900-c800.pdf

23.  Энглези И.П., Полетайкин А.Н. Немецкий опыт организации и обеспечения безопасности дорожного движения в крупных городах // Вестник Донецкой академии автомобильного транспорта. Донецк, 2012. №3. С. 49–57.

24.  Денисенко В.В. Компьютерное управление технологическим процессом, экспериментом, оборудованием. М.: "Горячая линия-Телеком" . 2009. 258 с.

25.  Белов Ю.В., Гузь О.А., Полетайкин А.Н. Трехуровневая архитектура системы распределенной автоматизации управления дорожным движением // Обеспечение безопасности и комфорта дорожного движения: проблемы и пути решения / Материалы международной научно-практической конференции. Харьков: ХНУРЭ, ХНАДУ, 2011. С. 123 – 126.

26.  Гузь О.А., Полетайкин А.Н., Дунаев А.А. Организация распределенного управления светофорными объектами на основе контроллеров simatic s7-1200 // Логистика промышленных регионов: Материалы ІІІ Международной научно-практической конференции. Донецк – Святогорск, 2011: Сборник научных работ / ДААТ, ПДТУ. Донецк: ЛАН-ДОН-ХХІ, 2011. С. 454 – 457.



Первая научно-практическая конференция
"Инновационный потенциал украинской науки - ХХI век"
(10-15 мая 2008 г.)


(отчет)
Вторая научно-практическая конференция
"Инновационный потенциал украинской науки - ХХI век"
(1-7 ноября 2008 г.)
(отчет)
Третья научно-практическая конференция
"Инновационный потенциал украинской науки - ХХI век"
(20-27 декабря 2008 г.)
(отчет)
Четвертая научно-практическая конференция
(10-17 апреля 2009 г.)
(отчет)
Пятая научно-практическая конференция
(20-27 мая 2009 г.)
(отчет)
Шестая научно-практическая конференция
(1-15 апреля 2010 г.)
(отчет)
Седьмая научно-практическая конференция
(28 мая - 7 июня 2010 г.)
(отчет)
Восьмая научно-практическая конференция
(05-12 декабря 2010 г.)
(отчет)
Девятая научно-практическая конференция
(27-31 декабря 2010 г.)
(отчет)
Десятая научно-практическая конференция
(15-23 марта 2011 г.)
(отчет)
Одинадцатая научно-практическая конференция
(26 апреля 04 мая 2011 г.)
(отчет)
Двенадцатая научно-практическая конференция
(28 мая - 06 июня 2011 г.)
(отчет)
Тринадцатая научно-практическая конференция
(28 октября - 09 ноября 2011 г.)
(отчет)
Четырнадцатая научно-практическая конференция
(12-20 декабря 2011 г.)
(отчет)
Пятнадцатая научно-практическая конференция
(01-07 марта 2012 г.)
(отчет)
Шестнадцатая научно-практическая конференция
(09-14 апреля 2012 г.)
(отчет)
Семнадцатая научно-практическая конференция
(22-26 октября 2012 г.)
(отчет)
Восемнадцатая научно-практическая конференция
(22-26 декабря 2012 г.)
(отчет)
Девятнадцатая научно-практическая конференция
(26 февраля - 3 марта 2013 г.)
(отчет)
Двадцатая научно-практическая конференция
(20-28 апреля 2013 г.)
(отчет)
Двадцать первая научно-практическая конференция
(13-18 мая 2013 г.)
(отчет)
Первая международная научно-практическая конференция
"Перспективные направления отечественной науки - ХХI век"
(13-18 мая 2013 г.)
(отчет)
Двадцать вторая научно-практическая конференция
(4-9 ноября 2013 г.)
(отчет)
Двадцать третья научно-практическая конференция
(10-15 декабря 2013 г.)
(отчет)
Двадцать четвертая научно-практическая конференция
(20-25 января 2014 г.)
(отчет)
Двадцать пятая юбилейная научно-практическая конференция
(3-7 марта 2014 г.)
(отчет)
Двадцать шестая научно-практическая конференция
(7-11 апреля 2014 г.)
(отчет)
Двадцать седьмая научно-практическая конференция
(20-25 мая 2014 г.)
(отчет)
Двадцать восьмая научно-практическая конференция
(08-13 октября 2014 г.)
(отчет)
Двадцать девятая научно-практическая конференция"
(19-25 ноября 2014 г.)
(отчет)
Тридцатая научно-практическая конференция
(19-25 января 2015 г.)
(отчет)
Тридцать первая научно-практическая конференция
(25 февраля - 1 марта 2015 г.)
(отчет)
Тридцать вторая научно-практическая конференция
(2 - 7 апреля 2015 г.)
(отчет)
Тридцать третья научно-практическая конференция
(20 - 27 мая 2015 г.)
(отчет)
Тридцать четвертая научно-практическая конференция
(13 - 17 октября 2015 г.)
(отчет)
Тридцать пятая научно-практическая конференция
(24 - 27 ноября 2015 г.)
(отчет)
Тридцать шестая научно-практическая конференция
(29 декабря 2015 - 5 января 2016 г.)
(отчет)
Тридцать седьмая научно-практическая конференция
(19 - 22 апреля 2016 г.)
(отчет)
Тридцать восьмая научно-практическая конференция
(23 - 25 мая 2016 г.)
(отчет)

На главную | Объявления | Отчеты предыдущих конференций | История Украины | Контакты

Copyright © Zinet.info. Разработка и поддержка сайта - Студия веб-дизайна Zinet.info