Intellectual Technologies on Transport Intellectual Technologies on Transport Интеллектуальные технологии на транспорте 2413-2527 95033 10.20295/2413-2527-2025-141-46-55 poqlhe МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ MATHEMATICAL MODELLING AND SYSTEM ANALYSIS МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ Detection of Transport Object Coordinates Under Signal Scarcity Using Takagi — Sugeno Fuzzy Inference Model Определение координат транспортного объекта при дефиците сигналов с помощью модели нечеткого вывода Такаги — Сугено Фоменко Юлия Сергеевна Fomenko Yulia Sergeevna yu.srgvn@gmail.com Хомоненко Анатолий Дмитриевич Khomonenko Anatoly Dmitrievich khomon@mail.ru

доктор технических наук;

doctor of technical sciences;

 Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I Санкт-Петербург Россия Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University St. Petersburg Russian Federation Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I Санкт-Петербург Россия Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University St. Petersburg Russian Federation Военно-космическая академия имени А. Ф. Можайского Санкт-Петербург Россия Mozhaisky Military Aerospace Academy Saint Petersburg Russian Federation 24 03 2025 24 03 2025 1 46 55 13 02 2025 14 02 2025 https://itt-pgups.ru/en/nauka/article/95033/view

Актуальность задач определения координат транспортных объектов в режиме реального времени возрастает в условиях информационной «слепоты», когда традиционные методы навигации становятся недоступными. Особую значимость это приобретает на железнодорожном транспорте, где ошибки в позиционировании могут привести к катастрофическим последствиям. Цель: разработка алгоритма на основе нечеткого вывода Такаги — Сугено для повышения точности и надежности определения координат транспортных объектов в условиях дефицита данных. Методы: предложена адаптивная модель, интегрирующая нечеткую логику для обработки неполных и противоречивых сигналов. Алгоритм реализует многоуровневый анализ данных с учетом динамики движения и внешних помех для критических участков инфраструктуры. Результаты: проведены компьютерные эксперименты применительно к участкам железнодорожных путей с ограниченным числом датчиков. Разработаны рекомендации по использованию алгоритма для поддержки принятия решений. Обсуждение: доказана эффективность применения нечеткой логики для компенсации информационной «слепоты». Обозначены перспективы внедрения алгоритма в системы безопасности и диспетчеризации, а также необходимость дальнейшей оптимизации вычислительной сложности для высокоскоростных объектов.

The significance of real-time detection of transport object coordinates has increased in conditions of information “blindness” when traditional navigation methods become unavailable. This is especially important in rail transport where positioning errors can lead to catastrophic consequences. Purpose: to develop an algorithm based on Takagi — Sugeno fuzzy inference to improve the accuracy and reliability of detecting the transport object coordinates in conditions of data scarcity. Methods: an adaptive model integrating fuzzy logic for processing incomplete and contradictory signals is proposed. The algorithm implements multi-level data analysis taking into account the dynamics of movement and external interference for the infrastructure critical sections. Results: computer experiments have been conducted for railway sections with a limited number of track sensors. Recommendations on the algorithm application to support decision-making have been developed. Discussion: the effectiveness of using fuzzy logic to compensate for information “blindness” has been proven. The prospects for implementing the algorithm in security and dispatching systems, as well as the need for further optimization of computational complexity for high-speed objects have been outlined.

 идентификация координаты объекта транспортные объекты алгоритм Такаги - Сугено информационная «слепота» безопасность движения identification object coordinates transport objects Takagi - Sugeno algorithm information "blindness" traffic safety

Сарайкин А. И., Аралбаев Т. З., Хасанов Р. И. Позиционирование мобильного объекта на дорожном полотне в условиях дефицита информации // Вестник Оренбургского государственного университета. 2015. № 4 (179). С. 114–118. Saraikin A. I., Aralbaev T. Z., Khasanov R. I. Pozitsionirovanie mobilnogo obekta na dorozhnom polotne v usloviyakh defitsita informatsii [Positioning of Mobile Objects on the Roadway in a Deficit of Information], Vestnik Orenburgskogo gosudarstvennogo universiteta [Vestnik of the Orenburg State University], 2015, No. 4 (179), Pp. 114–118. (In Russian) Хруль С. А., Сонькин Д. М. Повышение точности позиционирования подвижных объектов на основе оригинальных методов фильтрации навигационных данных // Науковедение. 2013. № 4 (17). 11 с. Khrul S. A., Sonkin D. M. Povyshenie tochnosti pozitsionirovaniya podvizhnykh obektov na osnove originalnykh metodov filtratsii navigatsionnykh dannykh [Increasing Positioning Accuracy of Moving Objects Based on the Original Navigation Data Filtering Methods], Naukovedenie, 2013, No. 4 (17), 11 p. (In Russian) Антонович К. М., Карпик А. П. Мониторинг объектов с применением GPS-технологий // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2004. № 1. С. 53–67. Antonovich K. M., Karpik A. P. Monitoring obektov s primeneniem GPS-tekhnologiy [Monitoring of Objects Using GPS Technologies], Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Geodeziya i aerofotosemka [Proceedings of Higher Education Institutions. Geodesy and Aerophotosurveying], 2004, No. 1, Pp. 53–67. (In Russian) ГЛОНАСС — стратегический ресурс России / А. Ю. Данилюк, С. Г. Ревнивых, Н. А. Тестоедов [и др.] // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М. Ф. Решетнева. 2013. Вып. 6 (52). C. 17–23. Danilyuk A. Yu., Revnivykh S. G., Testoedov N. A., et al. GLONASS — strategicheskiy resurs Rossii [GLONASS Is the Strategic Resource of Russia], Vestnik Sibirskogo gosudarstvennogo aerokosmicheskogo universiteta imeni akademika M. F. Reshetneva [Vestnik of the Reshetnev Siberian State Aerospace University], 2013, Iss. 6 (52), Pp. 17–23. (In Russian) Ядровская М. В., Поркшеян М. В., Синельников А. А. Перспективы технологии интернета вещей // Advanced Engineering Research. 2021. Т. 21, № 2. С. 207–217. DOI: 10.23947/2687-1653-2021-21-2-207-217. Yadrovskaya M. V., Porksheyan M. V., Sinelnikov A. A. Prospects of IoT Technology, Advanced Engineering Research, 2021, Vol. 21, No. 2, Pp. 207–217. DOI: 10.23947/2687-1653-2021-21-2-207-217. Gerber A., Romeo J. Connecting All the Things in the Internet of Things // IBM Developer. 2020. 30 January. URL: http://developer.ibm.com/articles/iot-lp101-connectivity-network-protocols (дата обращения: 09.02.2025). Gerber A., Romeo J. Connecting All the Things in the Internet of Things, IBM Developer. Published online January 30, 2020. Available at: http://developer.ibm.com/articles/iot-lp101-connectivity-network-protocols (accessed: 09.02.2025). Provotorov A., Privezentsev D., Astafiev A. Development of Methods for Determining the Locations of Large Industrial Goods During Transportation on the Basis of RFID // Procedia Engineering. 2015. Vol. 129. Pp. 1005–1009. DOI: 10.1016/j.proeng.2015.12.163. Provotorov A., Privezentsev D., Astafiev A. Development of Methods for Determining the Locations of Large Industrial Goods During Transportation on the Basis of RFID, Procedia Engineering, 2015, Vol. 129, Pp. 1005–1009. DOI: 10.1016/j.proeng.2015.12.163. Методика применения нечетких множеств в системе поддержки принятия решений робототехнического комплекса / С. В. Войцеховский, У. Ю. Головчанская, С. В. Логашев, Ю. С. Фоменко // Интеллектуальные технологии на транспорте. 2018. № 2 (14). С. 34–40. Voytsekhovsky S. V., Golovchanskaya U. Yu., Logashev S. V., Fomenko Yu. S. Metodika primeneniya nechetkikh mnozhestv v sisteme podderzhki prinyatiya resheniy robototekhnicheskogo kompleksa [Method of Application of Fuzzy Sets in the System of Support of Decision-Making of the Robotechnical Complex], Intellektualnye tekhnologii na transporte [Intellectual Technologies on Transport], 2018, No. 2 (14), Pp. 34–40. (In Russian) Хомоненко А. Д., Логашев С. В., Краснов С. А. Автоматическая рубрикация документов с помощью латентно-семантического анализа и алгоритма нечеткого вывода Мамдани // Труды СПИИРАН. 2016. Вып. 1 (44). С. 5–19. Khomonenko A. D. Logashev S. V., Krasnov S. A. Avtomaticheskaya rubrikatsiya dokumentov s pomoshchyu latentno-semanticheskogo analiza i algoritma nechetkogo vyvoda Mamdani [Automatic Categorization of Documents Using Latent Semantic Analysis and Fuzzy Inference Algorithm of Mamdani], Trudy SPIIRAN [SPIIRAS Proceedings], 2016, Iss. 1 (44), Pp. 5–19. (In Russian) Применение алгоритма нечеткой логики Мамдани для оценки качества моделей искусственного интеллекта на основе имеющихся данных / С. Т. Дусакаева, М. П. Носарев, И. А. Хохлов, П. Л. Нирян // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2023. № 1 (77). С. 170–180. DOI: 10.26731/1813-9108.2023.1(77).170-180. Dusakaeva S. T., Nosarev M. P., Khokhlov I. A., Niryan P. L. Primenenie algoritma nechetkoy logiki Mamdani dlya otsenki kachestva modeley iskusstvennogo intellekta na osnove imeyushchikhsya dannykh [Application of the Mamdani Fuzzy Logic Algorithm to Assess the Quality of Artificial Intelligence Models Based on Available Data], Sovremennye tekhnologii. Sistemnyy analiz. Modelirovanie [Modern Technologies. System Analysis. Modeling], 2023, No. 1 (77), Pp. 170–180. DOI: 10.26731/1813-9108.2023.1(77).170-180. (In Russian) Takagi T., Sugeno M. Fuzzy Identification of Systems and Its Applications to Modeling and Control // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 1985. Vol. SMC-15, Iss. 1. Pp. 116–132. DOI: 10.1109/TSMC.1985.6313399. Takagi T., Sugeno M. Fuzzy Identification of Systems and Its Applications to Modeling and Control, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 1985, Vol. SMC-15, Iss. 1, Pp. 116–132. DOI: 10.1109/TSMC.1985.6313399. Филатова Е. С., Девяткин А. В., Фридрих А. И. Система стабилизации БПЛА на основе нечеткой логики // Сборник докладов XX Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM›2017), (Санкт-Петербург, Россия, 24–26 мая 2017 г.). Т. 1. СПб.: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2017. С. 380–383. Filatova E. S., Devyatkin A. V., Fridrix A. I. Sistema stabilizatsii BPLA na osnove nechetkoy logiki [UAV Fuzzy Logic Stabilization System], Sbornik dokladov XX Mezhdunarodnoy konferentsii po myagkim vychisleniyam i izmereniyam [Proceedings of the XX International Conference on Soft Computing and Measurement] (SCM’2017), St. Petersburg, Russia, May 24–26, 2017. Vol. 1. Saint Petersburg, Saint Petersburg Electrotechnical University “LETI”, 2017, Pp. 380–383. (In Russian) Fakurian F., Menhaj M. B., Mohammadi A. Design of a Fuzzy Controller by Minimum Controlling Inputs for a Quadrotor // Proceedings of the Second RSI International Conference on Robotics and Mechatronics (ICROM 2014), (Tehran, Iran, 15–17 October 2014). Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2014. Pp. 619–624. DOI: 10.1109/ICRoM.2014.6990971. Fakurian F., Menhaj M. B., Mohammadi A. Design of a Fuzzy Controller by Minimum Controlling Inputs for a Quadrotor, Proceedings of the Second RSI International Conference on Robotics and Mechatronics (ICROM 2014), Tehran, Iran, October 15–17, 2014. Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2014. Pp. 619–624. DOI: 10.1109/ICRoM.2014.6990971.