Аналіз підходів до вдосконалення інтелектуальних технологій управління паркуванням
DOI:
https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-49-1-157-167Ключові слова:
розумне паркування, Інтернет речей, автоматизовані паркувальні комплекси, штучний інтелект, динамічне ціноутворення, міська мобільність, транспортна інфраструктураАнотація
У сучасних містах інтенсивне зростання автомобілізації призводить до критичного дефіциту паркувальних місць, що спричинює збільшення заторів, зростання викидів шкідливих речовин та зниження якості життя мешканців. У зв’язку з цим виникає потреба в перехід від традиційних методів управління паркуванням, які базуються на ручному контролі та статичних даних, до інтелектуальних систем, здатних адаптуватися до динаміки транспортних потоків та попиту в реальному часі. Дане дослідження присвячене аналізу сучасних підходів до вдосконалення технології управління паркуванням, зокрема рішень на базі Інтернету речей, автоматизованих паркувальних комплексів, методів штучного інтелекту для прогнозування завантаженості та механізмів динамічного ціноутворення. Методологія включає систематизований огляд понад сорока наукових публікацій 2018–2025 рр., порівняльний аналіз техніко-економічних показників різних технологій, SWOT-аналіз і моделювання сценаріїв з урахуванням соціально-екологічних аспектів. Результати дослідження свідчать про те, що впровадження IoT-рішень із сенсорним моніторингом і мобільними застосунками дозволяє скоротити середній час пошуку паркомісця, значно зменшити непотрібні поїздки та відповідні викиди CO₂. Автоматизовані паркувальні системи показують високу щільність розміщення транспортних засобів і знижують експлуатаційні витрати. Використання алгоритмів штучного інтелекту підвищує точність прогнозування завантаженості, а динамічне ціноутворення вирівнює попит у різні години доби та сприяє зменшенню заторів. Практична значущість дослідження полягає в розробці рекомендацій щодо інтеграції зазначених технологій у міську інфраструктуру та створенні дорожньої карти впровадження з урахуванням особливостей українських міст. Запропоновані підходи можуть бути використані органами місцевого самоврядування та інвесторами для оптимізації паркувальних ресурсів, покращення мобільності населення і зниження екологічного навантаження.
Посилання
Dowling C., Fiez T., Ratliff L., Zhang B. How Much Urban Traffic is Searching for Parking? arXiv:1702.06156, 2017. doi: http://dx.doi.org/10.48550/arXiv.1702.06156.
Barriga J.J. et al. Smart Parking: A Literature Review from the Technological Perspective. Applied Sciences, 9(21):4569, 2019. doi: https://www.mdpi.com/2076-3417/9/21/4569.
Mondal M.A. et al. Smart parking management system with dynamic pricing. Journal of Ambient Intelligence and Smart Environments, 13(1):1–22, 2021. doi: http://dx.doi.org/10.3233/AIS-210615.
Alahmadi S. et al. Towards Scalable and Privacy-Enhanced On-Street Parking Management: A Roadmap for Future Inquiry. Electronics, 12(19):4160, 2023. doi: http://dx.doi.org/10.1109/TITS.2015.2428705.
Nassar Y.F. et al. Challenges and Opportunities in Smart Parking Sensor Technologies. Int. J. of Electrical Engineering and Sustainability, 1(3):44–59, 2023. doi: https://www.researchgate.net/publication/372412628_Challenges_and_Opportunities_in_Smart_Parking_Sensor_Technologies.
Geva S. et al. Getting the prices right: Drivers’ cruising choices in a serious parking game. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 163:153–167, 2022. doi: http://dx.doi.org/10.1109/TITS.2015.2428705.
Antoska V. et al. Machine Learning Models and Mathematical Approaches for Predictive IoT Smart Parking. Sensors, 25(7):2065, 2025. doi: http://dx.doi.org/10.48550/arXiv.1702.06156.
Holínka A. Intelligent car parking management system. Master's thesis – Sumy State University, 2020. doi: https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/79551.
Smart Parking System with Dynamic Pricing, Edge-Cloud and IoT (Case Study). – In: Kabashkin I. et al. (Eds.) Reliability and Statistics in Transportation and Communication, RelStat 2020. Springer, 2021. doi: http://dx.doi.org/10.3233/AIS-210615.
Rajabioun T., Ioannou P. On-Street and Off-Street Parking Availability Prediction Using Multivariate Spatiotemporal Models. IEEE Trans. Intelligent Transportation Systems, 16(5):2913–2924, 2015. doi: http://dx.doi.org/10.1109/TITS.2015.2428705.
Ahmed M. et al. Smart parking systems: Comprehensive review based on various aspects. Results in Engineering, 11:100277, 2021. doi: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e07050.
##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 2
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
