Розглянуто виклики, що стоять перед громадським транспортом в Україні точки зору скорочення споживання палива та викидів шкідливих речовин. Відсутність або недостатній розвиток засобів і методів моніторингу поведінки водіїв, а також висока плинність кадрів створюють значні труднощі в контролі за водіям та транспортними засобами. Проведене дослідження в Луцьку дало змогу проаналізувати поведінку водіїв пасажирських автобусів у місті. Результати показали, що типовими режимами водіння є холостий хід (40 %), прискорення (18 %), рух з постійною швидкістю (29 %) та гальмування (13 %). Дослідження також виявило середні значення прискорень і гальмувань, і ці результати не відповідають вимогам економного водіння. Встановлено кореляцію між поведінкою водія та цими динамічними характеристиками розгону і гальмування. Для вирішення зазначиних проблем запропоновано впровадження сучасних рішень, таких як системи допомоги за економного водіння (EDAS) або інтегровані системи, такі як FleetControl від TRIONA, які можуть допомогти проаналізувати умови експлуатації та зменшити витрату палива і викиди шкідливих речовин. Ці програми також можуть слугувати ефективними інструментами моніторингу як для окремих водіїв, так і для транспортних компаній. Описано ці програми та зроблено огляд досліджень, пов’язаних із їх використанням і розвитком. Крім того, наголошено на важливості навчання водіїв екологічному водінню як ефективного методу підвищення економічності використання палива в транспортних компаніях. Наголошено на необхідності подальших досліджень для повного розуміння складнощів функціонування громадського транспорту в Україні та потенційних переваг впровадження інноваційних технологій для сталого та ефективного майбутнього галузі.
1. Kim, K., Park, J., & Lee, J. (2021). Fuel economy improvement of urban buses with development of an eco-drive scoring algorithm using machine learning. Energies, 14(15), 4471. doi: 10.3390/en14154471 (in English).
https://doi.org/10.3390/en14154471
2. Ma, H., Xie, H., & Brown, D. (2017). Eco-driving assistance system for a manual transmission bus based on machine learning. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 19(2), 572-581. doi: 10.1109/TITS.2017.2775633 (in English).
https://doi.org/10.1109/TITS.2017.2775633
3. Xiong, S., Xie, H., & Tong, Q. (2018). The effects of an eco-driving assistance system for a city bus on driving style. IFAC-PapersOnLine, 51(31), 331-336. doi: 10.1016/j.ifacol.2018.10.069 (in English).
https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.10.069
4. Machine learning algorithm. Retrieved from: https://www.techtarget.com/whatis/definition/machine-learning-algorithm (in English).
5. Xu, N., Li, X., Liu, Q., & Zhao, D. (2021). An overview of eco-driving theory, capability evaluation, and training applications. Sensors, 21(19), 6547. doi: 10.3390/s21196547 (in English).
https://doi.org/10.3390/s21196547
6. ECOdrive Connected. Retrieved from: https://www.ecodrive.eu/en/product/ecodrive-connected (in English).
7. Ping, P., Qin, W., Xu, Y., Miyajima, C., & Takeda, K. (2019). Impact of driver behavior on fuel consumption: Classification, evaluation and prediction using machine learning. IEEE access, 7, 78515-78532. doi: 10.1109/ACCESS.2019.2920489 (in English).
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2920489
8. Almeida, J., & Ferreira, J. (2013). BUS public transportation system fuel efficiency patterns. In 2nd International conference on Machine Learning and computer Science (IMLcS'2013), (pp. 1-5). (in English).
9. Akena, R. p'O. (2014). Improving road transport energy efficiency through driver training. PhD thesis. University of Birmingham. Retrieved from: http://etheses.bham.ac.uk/id/eprint/5275 (in English).
10. Sullman, M. J., Dorn, L., & Niemi, P. (2015). Eco-driving training of professional bus drivers - Does it work?. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 58, 749-759. doi: 10.1016/j.trc.2015.04.010 (in English).
https://doi.org/10.1016/j.trc.2015.04.010
11. Ueki, S. and Takada, Y. (2011) Improvement of fuel economy and CO2 reduction of commercial vehicles by the promotion of Eco-Driving Management System (EMS), SAE Technical Paper Series [Preprint]. doi: 10.4271/2011-28-0048. (in English).
https://doi.org/10.4271/2011-28-0048
12. Scania develops fuel-saving driver support system for award-winning long-haul trucks. Retrieved from: https://www.mathworks.com/company/user_stories/scania-develops-fuel-savi... (in English).
13. Fleetcontrol. Retrieved from: https://www.triona.eu/products_services/products/fleetcontrol/ (in English).
14. Eco-drive for electric buses in coach traffic. Retrieved from: https://www.triona.eu/news/2022/eco-drive-for-electric-buses-in-coach-tr... (in English).
15. Sitovskyi, O. P., Dembitskyi, V. M., Mazyliuk, P. V., & Medviediev, I. I. (2018). Otsinka palyvnoi ekonomichnosti miskykh avtobusiv u yizdovomi tsykli pryvedenomu do realnykh umov rukhu [Evaluation fuel economy of city buses in the urbandriving cycle, adjusted to actual traffic conditions]. Suchasni tekhnolohii v mashynobuduvanni ta transporti [Advances in mechanical engineering and transport], 1(10), 112-116. (in Ukrainian).