Документ 47906
Утвержден и введен в действие
Приказом Федерального
агентства по техническому
регулированию и метрологии
от 2 июля 2026 г. № 741-ст
НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
НА АВТОМОБИЛЬНОМ ТРАНСПОРТЕ
СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ
ТРАНСПОРТНОЙ ИНФРАСТРУКТУРОЙ
ТЕРМИНЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ
Artificial intelligence systems in road transport.
Intelligent transport infrastructure management systems.
Terms and definitions
ГОСТ Р 72682-2026
ОКС 35.240.60
Дата введения
1 сентября 2026 года
Предисловие
1 РАЗРАБОТАН Федеральным государственным автономным образовательным учреждением высшего образования «Московский политехнический университет», Федеральным государственным бюджетным учреждением науки Всероссийский институт научной и технической информации Российской академии наук (ВИНИТИ РАН), Обществом с ограниченной ответственностью «А-Я эксперт» (ООО «А-Я эксперт»)
2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 164 «Искусственный интеллект»
3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 2 июля 2026 г. № 741-ст
4 ВВЕДЕН ВПЕРВЫЕ
Правила применения настоящего стандарта установлены в статье 26 Федерального закона от 29 июня 2015 г. № 162-ФЗ «О стандартизации в Российской Федерации». Информация об изменениях к настоящему стандарту публикуется в ежегодном (по состоянию на 1 января текущего года) информационном указателе «Национальные стандарты», а официальный текст изменений и поправок — в ежемесячном информационном указателе «Национальные стандарты». В случае пересмотра (замены) или отмены настоящего стандарта соответствующее уведомление будет опубликовано в ближайшем выпуске ежемесячного информационного указателя «Национальные стандарты». Соответствующая информация, уведомление и тексты размещаются также в информационной системе общего пользования — на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (www.rst.gov.ru)
Введение
Установленные в настоящем стандарте термины расположены в порядке, отражающем систему понятий этой области знаний.
Для каждого понятия установлен один стандартизованный термин.
Заключенная в круглые скобки часть термина может быть опущена при использовании термина в документах по стандартизации.
Наличие квадратных скобок в терминологической статье означает, что в нее включены два (три, четыре и т.п.) термина, имеющих общие терминоэлементы.
Стандартизованные термины набраны полужирным шрифтом, их краткие формы, представленные аббревиатурой, — светлым, синонимы — курсивом.
В алфавитном указателе данные термины приведены отдельно с указанием номера статьи.
1 Область применения
Настоящий стандарт устанавливает основные термины и определения в области систем управления интеллектуальной транспортной инфраструктурой.
Настоящий стандарт дополняет терминологию в области интеллектуальных транспортных систем, введенную ГОСТ Р 56829.
Термины, установленные настоящим стандартом, рекомендуется использовать в нормативных документах, правовой, технической и организационно-распорядительной документации, научной, учебной и справочной литературе.
2 Нормативные ссылки
В настоящем стандарте использованы нормативные ссылки на следующие стандарты:
ГОСТ Р 56829 Интеллектуальные транспортные системы. Термины и определения
ГОСТ Р 71476 (ИСО/МЭК 22989:2022) Искусственный интеллект. Концепции и терминология искусственного интеллекта
ГОСТ Р МЭК 61851-1 Система токопроводящей зарядки электромобилей. Часть 1. Общие требования
Примечание - При пользовании настоящим стандартом целесообразно проверить действие ссылочных стандартов в информационной системе общего пользования — на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет или по ежегодному информационному указателю «Национальные стандарты», который опубликован по состоянию на 1 января текущего года, и по выпускам ежемесячного информационного указателя «Национальные стандарты» за текущий год. Если заменен ссылочный стандарт, на который дана недатированная ссылка, то рекомендуется использовать действующую версию этого стандарта с учетом всех внесенных в данную версию изменений. Если заменен ссылочный стандарт, на который дана датированная ссылка, то рекомендуется использовать версию этого стандарта с указанным выше годом утверждения (принятия). Если после утверждения настоящего стандарта в ссылочный стандарт, на который дана датированная ссылка, внесено изменение, затрагивающее положение, на которое дана ссылка, то это положение рекомендуется применять без учета данного изменения. Если ссылочный стандарт отменен без замены, то положение, в котором дана ссылка на него, рекомендуется применять в части, не затрагивающей эту ссылку.
3 Термины и определения
1
автоматизированная система; АС: Система, состоящая из комплекса средств автоматизации, реализующего информационную технологию выполнения установленных функций, и персонала, обеспечивающего его функционирование.
Примечания
1 В зависимости от вида деятельности выделяют, например, следующие виды АС: автоматизированные системы управления (АСУ), системы автоматизированного проектирования (САПР), автоматизированные системы научных исследований (АСНИ) и др.
2 В зависимости от вида управляемого объекта (процесса) АСУ подразделяют, например, на АСУ технологическими процессами (АСУТП), АСУ предприятиями (АСУП) и т.д.
[ГОСТ Р 59853-2021, статья 2] |
2
автоматизированная система вождения: Программно-аппаратные средства, осуществляющие управление транспортным средством без физического воздействия со стороны водителя-испытателя.
[[1], глава 2] |
Примечание - В контексте высокоавтоматизированных транспортных средств под автоматизированной системой вождения понимается система, принимающая на себя все задачи управления транспортным средством без непосредственного физического воздействия водителя, в отличие от общего понятия автоматизированной системы по [1].
3 автоматизированная система оперативно-диспетчерского управления; АСОДУ: Автоматизированная система управления, которая осуществляет управление технологическими режимами и эксплуатационным состоянием объекта управления по оперативной команде из диспетчерского центра.
4
автоматизированное рабочее место; АРМ: Программно-технический комплекс АС, предназначенный для автоматизации деятельности определенной категории пользователей или определенного вида деятельности.
[ГОСТ Р 59853-2021, статья 3] |
5
автоматическая система управления движением; АСУД: Аппаратные и программные средства, которые в совокупности способны выполнять всю задачу управления движением в длительном режиме вне зависимости от того, ограничена ли она конкретными условиями эксплуатации.
Примечание — Данный термин используется при описании систем автоматизации управления движением уровней 3 — 5.
[Адаптировано из ГОСТ Р 58823-2020, статья 2.2] |
6 автоматическое управление: Управление, осуществляемое аппаратными и программными средствами без непосредственного участия человека.
7
автомобильная дорога: Комплекс конструктивных элементов, предназначенный для движения с установленными скоростями, нагрузками и габаритами автомобилей и иных наземных транспортных средств, осуществляющих перевозки пассажиров и (или) грузов, а также участки земель, предоставленные для его размещения.
[ГОСТ 33382-2015, статья 2.1] |
8
автомобильная транспортная модальность: Транспортная модальность, использующая колесные транспортные средства для перемещения по автомобильным дорогам общего пользования.
[ГОСТ Р 70983-2023, статья 3.1] |
9
автономность (autonomy): Характеристика системы искусственного интеллекта, связанная с ее способностью самостоятельно (без участия человека) выполнять возложенные на нее функции в течение заданного времени и с заданными показателями качества, надежности, безопасности.
Примечание — Системы, работающие в автономном режиме, подлежат обязательному контролю или надзору со стороны человека.
[Адаптировано ГОСТ Р 59277-2020, статья 3.3] |
10
агент (agent): Физический/программный объект, который оценивает собственное состояние, состояние других объектов и окружающей среды для выполнения своих действий, включая прогнозирование и планирование, которые максимизируют успешность, в том числе при неожиданном изменении оцениваемых состояний, достижения своих целей.
[ГОСТ Р 59277-2020, статья 3.4] |
11 адаптивное управление: Управление, обеспечивающее автоматическую подстройку параметров и алгоритмов управляющего воздействия в зависимости от изменяющихся условий эксплуатации и (или) функционирования объекта управления.
12
адаптируемость: Характеристика системы искусственного интеллекта, связанная с ее способностью в процессе функционирования подстраиваться под изменяющиеся условия эксплуатации и (или) функционирования без необходимости дорабатывать систему на уровне изменения исходного кода.
[ГОСТ Р 70980-2023, статья 3.2] |
13
актор: Множество ролей, которые играют внешние системы или пользователи по отношению к системе искусственного интеллекта для управления движением высокоавтоматизированным транспортным средством, при реализации ей вариантов использования в процессе взаимодействия с внешними системами или пользователями.
[Адаптировано из ГОСТ Р 70249-2022, статья 2] |
14
алгоритм: Конечное упорядоченное множество точно определенных правил для решения конкретной задачи.
[ГОСТ 33707-2016, статья 4.39] |
15
алгоритм искусственного интеллекта: Алгоритм, при реализации которого используются подходы, модели, методы, технологии искусственного интеллекта.
[ГОСТ Р 70981-2023, статья 3.4] |
16
аномалия (данных): Явление, при котором наблюдаемые данные отклоняются от ожидаемых паттернов нормальных данных; это может означать наличие шума, ошибок измерения, редких событий, которые могут вызывать сбои в статистических моделях и алгоритмах обработки данных.
[ГОСТ Р 71538-2024, статья 3.2] |
17
архитектура (системы): Основные понятия или существенные свойства системы в окружающей среде и связанных процессах жизненного цикла системы, воплощенные в ее элементах, отношениях и конкретных принципах ее разработки, эксплуатации, сопровождения, модернизации и развития.
[ГОСТ Р 57100-2025/ISO/IEC/IEEE 42010:2022, статья 3.1] |
18
аугментация данных: Способ увеличения количества обучающих данных путем модификации имеющихся данных.
[ГОСТ Р 70983-2023, статья 3.4] |
19 балансировка нагрузки зарядной инфраструктуры: Интеллектуальная функция технической системы, направленная на распределение электрической мощности между несколькими зарядными станциями с целью оптимизации энергопотребления и предотвращения перегрузок электросети.
20
валидация (validation): Подтверждение на основе представления объективных свидетельств того, что требования соответствуют заявленным и предполагаемым потребностям и полностью выполнены.
Примечание - Валидация в контексте жизненного цикла систем и программной продукции — это набор мероприятий, обеспечивающих уверенность в том, что система способна выполнить свое предназначение, цели и задачи.
[ГОСТ Р ИСО/МЭК 25000-2021, статья 4.41]
21
вейвлет-преобразование: Интегральное преобразование, которое представляет собой свертку вейвлет-функции с сигналом.
Примечание — Вейвлет-преобразование переводит сигнал из временного представления в частотно-временное. |
[ГОСТ Р 70984-2023, статья 3.5]
22
взаимодействие дорожной инфраструктуры с транспортными средствами; I2V: Технология взаимодействия элементов дорожной инфраструктуры с транспортными средствами посредством беспроводной передачи данных.
Примечание — Термин «взаимодействие дорожной инфраструктуры с транспортными средствами» является аналогом зарубежного термина «Infrastructure to Vehicle». Аббревиатура I2V является сокращением зарубежного аналога данного термина. Использование данной аббревиатуры обусловлено широким применением в сфере ИТС. |
[ГОСТ Р 56829-2015, статья 36]
23
взаимодействие транспортных средств с дорожной инфраструктурой; V2I: Технология взаимодействия транспортных средств с элементами дорожной инфраструктуры посредством беспроводной передачи данных.
Примечание — Термин «взаимодействие транспортных средств с дорожной инфраструктурой» является аналогом зарубежного термина «Vehicle to Infrastructure». Аббревиатура V2I является сокращением зарубежного аналога данного термина. Использование данной аббревиатуры обусловлено широким применением в сфере ИТС. |
[ГОСТ Р 56829-2015, статья 35]
24 внешняя информационная система; система управления информационной транспортной инфраструктурой: Информационная система одного из видов транспорта, министерства или ведомства, в рамках которой предусмотрена функциональная связь с СУИТИ по задачам оперативного взаимодействия.
25 временной ряд: Последовательность значений переменной, измеренной для одного и того же элемента (или одной и той же совокупности элементов) в последовательные моменты времени или за последовательные интервалы времени.
26
высокоавтоматизированное транспортное средство: Колесное транспортное средство, оснащенное автоматизированной системой вождения при его изготовлении или путем внесения изменений в его конструкцию, осуществляющее движение в автоматизированном режиме управления и предназначенное в том числе для перевозки грузов.
[[1], глава 2] |
27
датчик: Конструктивно обособленное устройство, содержащее один или несколько первичных измерительных преобразователей.
Примечания
1 Датчик может дополнительно содержать промежуточные измерительные преобразователи, а также меру.
2 Датчик может быть вынесен на значительное расстояние от устройства, принимающего его сигналы.
3 При нормированном соотношении значения величины на выходе датчика с соответствующим значением входной величины датчик является средством измерений.
Примеры
1 Термометр сопротивления платиновый.
2 Датчик давления, содержащий в качестве первичного преобразователя мембрану, а в качестве промежуточного — тензорезистивный мост.
3 Датчик давления, содержащий помимо первичного и промежуточного преобразователей (мембраны и тензорезистивного моста) дополнительный первичный преобразователь температуры (для коррекции дополнительной погрешности, связанной с влиянием температуры), а также дополнительный промежуточный преобразователь и микроконтроллер.
4 Датчик, содержащий в одном корпусе два независимых термометра сопротивления или две термопары, измерительные сигналы которых обрабатываются совокупно.
[ГОСТ Р 8.673-2009, статья 3.3] |
28 двунаправленная передача энергии транспортное средство — электросеть; V2G: Технология обмена электрической энергией между электрическим транспортным средством и электрической сетью, позволяющая как заряжать аккумуляторную батарею транспортного средства, так и передавать энергию обратно в сеть.
29
децентрализованное управление: Управление связанными подсистемами, при котором каждый регулятор для формирования его выходных переменных учитывает выходные переменные только той подсистемы, которая присоединена к нему.
[ГОСТ Р 55060-2012, статья 42] |
30 демонстрационный тестовый набор данных (ДТНД): Тестовые данные, используемые в качестве образца, открытого для общего доступа.
Примечания
1 Демонстрационные тестовые наборы данных разрабатываются для конкретных частных алгоритмов искусственного интеллекта и прилагаются к соответствующему национальному стандарту, регламентирующему требования к испытаниям этих алгоритмов.
2 Демонстрационные тестовые наборы данных не допускается использовать для испытаний частных алгоритмов искусственного интеллекта.
31
диагностирование (технической системы): Интеллектуальная функция технической системы, обеспечивающая анализ и определение диагностических признаков или комплексов диагностических признаков с целью определения природы неисправности или отказа (вида, места, степени развития) и причин, приведших к ним.
[Адаптировано из ГОСТ Р ИСО 13372-2013, статья 1.5] |
32
динамическое управление: Выполнение в реальном масштабе времени всех функций, необходимых для передвижения транспортного средства и обеспечивающих контроль за условиями дорожного движения, состоянием бортовых систем, техническим состоянием транспортного средства, реагирование на явления, происходящие в дорожно-транспортной ситуации, а также планирование и сигнализацию маневров.
[[1], глава 2] |
33 диспетчерское управление (в транспортной инфраструктуре): Управление производственными и технологическими процессами при помощи программно-аппаратных комплексов и средств связи путем непосредственного воздействия человеком-оператором (диспетчером).
34 добавление шума (данные): Метод аугментации данных, заключающийся в добавлении случайного шума к данным в целях создания новых образцов для обучения.
35
доверенность: Показатель качества алгоритма искусственного интеллекта, отражающий степень проявления свойства доверия к системе искусственного интеллекта.
[ГОСТ Р 70983-2023, статья 3.5] |
36
доверие к системе искусственного интеллекта: Уверенность потребителя и, при необходимости, организаций, ответственных за регулирование вопросов создания и применения систем искусственного интеллекта, и иных заинтересованных сторон в том, что система способна выполнять возложенные на нее задачи с требуемым качеством.
[ГОСТ Р 59276-2020, статья 3.3] |
37
дорожная инфраструктура: Комплекс взаимосвязанных объектов и устройств, предназначенный для организации и обслуживания дорожного движения.
[ГОСТ Р 71538-2024, статья 3.4] |
38
дорожно-транспортная ситуация; ДТС: Совокупность развивающихся событий на дороге, обусловленных взаимодействием водителя и других участников движения в определенных пространственно-временных границах.
[ГОСТ Р 59857-2021, статья 89] |
39 зарядная станция для электротранспорта; ЗС: Стационарное или мобильное устройство, предназначенное для передачи электрической энергии в аккумуляторную батарею электрического транспортного средства.
Примечание - Классификация зарядных станций по виду тока (переменный или постоянный) установлена в ГОСТ Р МЭК 61851-1.
40
идентификация [распознавание] объекта: Функция системы видеоаналитики, заключающаяся в установлении соответствия экземпляра объекта в сцене видеонаблюдения по характерным признакам объекту из предварительно сформированного перечня.
[ГОСТ Р 59385-2021, статья 23] |
41
интеграция: Процесс объединения отдельных элементов в единое целое, при котором создается новое качество системы, повышающее ее эффективность и функциональность.
Примечание — В контексте информационных технологий интеграция обозначает слияние различных информационных систем, приложений, баз данных и технологических процессов в общую информационную среду, что позволяет улучшить взаимодействие между ними и оптимизировать рабочие процессы.
[ГОСТ Р 71538-2024, статья 3.5] |
42 интеграция данных: Интеграция, элементами в которой являются данные, в том числе различные наборы данных, данные различных форматов и модальностей, данные из различных источников.
43
интеллектуализация: Повышение степени интеллектуальности системы искусственного интеллекта, то есть увеличение количества интеллектуальных функций в системе искусственного интеллекта.
[ГОСТ Р 70980-2023, статья 3.6] |
44
интеллектуализированная система: Система искусственного интеллекта, в которой реализованы интеллектуальные функции либо для которой был осуществлен процесс интеллектуализации.
[ГОСТ Р 70980-2023, статья 3.7] |
45 интеллектуальная зарядка: Процесс автоматизированного управления зарядкой электрических транспортных средств с использованием алгоритмов искусственного интеллекта для оптимизации времени, мощности и стоимости зарядки.
46 интеллектуальная зарядная инфраструктура электротранспорта; ИЗИЭ: Зарядная инфраструктура электротранспорта, в составе которой имеются системы искусственного интеллекта, обеспечивающие автоматизированное управление процессами зарядки и распределения электроэнергии.
47
интеллектуальная транспортная инфраструктура; ИТИ: Транспортная инфраструктура, в составе которой имеются системы искусственного интеллекта.
[ГОСТ Р 70980-2023, статья 3.3] |
48
интеллектуальная транспортная система; ИТС: Система управления, интегрирующая современные информационные и телематические технологии и предназначенная для автоматизированного поиска и принятия к реализации максимально эффективных сценариев управления транспортно-дорожным комплексом региона, конкретным транспортным средством или группой транспортных средств с целью обеспечения заданной мобильности населения, максимизации показателей использования дорожной сети, повышения безопасности и эффективности транспортного процесса, комфортности для водителей и пользователей транспорта.
[ГОСТ Р 56829-2015, статья 1] |
49
интеллектуальность: Наличие у системы искусственного интеллекта свойств автономности и адаптируемости, а также реализация в системе искусственного интеллекта интеллектуальных функций.
[ГОСТ Р 70980-2023, статья 3.4] |
50
интеллектуальные функции: Функциональные возможности, которые позволяют технической системе использовать технологии искусственного интеллекта для более эффективной обработки и анализа данных, а также для решения задач, требующих когнитивных способностей, характерных для человека.
[ГОСТ Р 70980-2023, статья 3.5] |
51 интеллектуальный агент: Агент, реализующий хотя бы одну интеллектуальную функцию по отношению к объекту управления в составе СУИТИ.
Примечание - В отличие от агента ИИ по ГОСТ Р 71476, понятие «интеллектуальный агент» в настоящем стандарте применяется в контексте функционирования систем управления интеллектуальной транспортной инфраструктурой и может охватывать как программные, так и программно-аппаратные компоненты СУИТИ.
52 интероперабельность зарядной инфраструктуры: Способность различных зарядных станций и электрических транспортных средств различных производителей взаимодействовать друг с другом посредством стандартизированных протоколов связи и интерфейсов обмена данными.
53 интерполяция (данные): Метод, используемый для нахождения недостающих данных во временном ряду для создания новых образцов для обучения, основываясь на известных значениях.
54 интерпретация данных: Интеллектуальная функция технической системы, реализующая анализ, понимание и фильтрацию информации, полученной из входных источников.
55 интерпретируемость: Свойство модели искусственного интеллекта, заключающееся в возможности объяснить понятным для человека образом процесс и результаты своей работы.
56
информационная система: Система, организующая обработку информации о предметной области и ее хранение.
[ГОСТ 33707-2016, статья 4.452] |
57
искусственный интеллект: Комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека или превосходящие их.
Примечание — Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (в том числе в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений.
[[2], раздел I, статья 5 а)] |
58
исходный код: Компьютерная программа в текстовом виде на каком-либо языке программирования.
[ГОСТ Р 54593-2011, статья 3.4] |
59
компенсация дрейфа (данных): Процесс корректировки и стабилизации данных, которые подвержены изменениям за счет внутренних или внешних факторов, вызывающих смещение (дрейф) наблюдаемых значений от их истинных значений.
[ГОСТ Р 71538-2024, статья 3.9] |
60
компьютерное зрение: Способность функционального блока принимать, обрабатывать и интерпретировать визуальные данные.
Примечания
1 Компьютерное зрение включает применение зрительных чувствительных элементов для создания электронного или цифрового изображения зрительной сцены.
2 Не надо путать с машинным зрением.
[ГОСТ 33707-2016, статья 4.540] |
61 контекст: Информационная обстановка, в которой находится определенный объект или происходит определенное событие.
62 логическая архитектура: Абстрактное описание логических компонент информационной системы и взаимосвязей между ними.
63 масштабирование (данных): Метод аугментации данных, предполагающий процесс изменения размеров данных на определенный коэффициент в целях создания новых образцов данных для обучения.
64
масштабирование (алгоритма): Настройка алгоритма для обеспечения возможности его эффективной работы при различных объемах данных или в изменяющейся компьютерной среде.
[ГОСТ Р 71538-2024, статья 3.10] |
65
машинное обучение: Процесс автоматического обучения и совершенствования поведения системы искусственного интеллекта на основе обработки массива обучающих данных без явного программирования.
[ГОСТ Р 59895-2021, статья 2.1.7] |
66
межбортовое взаимодействие; V2V: Технология взаимодействия транспортных средств посредством беспроводной передачи данных без участия элементов дорожной инфраструктуры.
Примечание - Термин «межбортовое взаимодействие» является аналогом зарубежного термина «Vehicle to Vehicle». Аббревиатура V2V является сокращением зарубежного аналога данного термина. Использование данной аббревиатуры обусловлено широким применением в сфере ИТС.
[ГОСТ Р 56829-2015, статья 37]
67
межбортовое взаимодействие посредством дорожной инфраструктуры; V2I2V: Технология взаимодействия транспортных средств посредством беспроводной передачи данных через дорожную инфраструктуру.
Примечание — Термин «межбортовое взаимодействие посредством дорожной инфраструктуры» является аналогом зарубежного термина «Vehicle to Infrastructure to Vehicle». Аббревиатура V2I2V является сокращением зарубежного аналога. Использование данной аббревиатуры обусловлено широким применением в сфере ИТС. |
[ГОСТ Р 56829-2015, статья 38]
68
многоагентная система (multyagency system): Система, состоящая из множества взаимодействующих интеллектуальных агентов.
[Адаптировано из ГОСТ Р 59277-2020, статья 3.31] |
69 моделирование состояния: Интеллектуальная функция технической системы, используемая для создания моделей текущего состояния системы с целью анализа и прогнозирования ее поведения.
Примечание - Создаваемые в процессе моделирования состояния технической системы или модели могут быть математическими, статистическими, компьютерными (вычислительными) и т.д., а также статическими и динамическими.
70 мониторинг состояния: Интеллектуальная функция технической системы, реализующая непрерывное наблюдение, контроль и анализ текущего состояния системы с целью обеспечения ее стабильной работы и выявления потенциальных проблем.
71
набор данных; массив данных (dataset): Идентифицируемая совокупность данных, представленных в общем формате.
Примечание — Наборы данных могут использоваться для валидации или тестирования модели искусственного интеллекта. В контексте машинного обучения наборы данных также могут использоваться для обучения алгоритма машинного обучения. |
[Адаптировано из ГОСТ Р 71476-2024, статья 3.2.5]
72
надежность (объекта): Свойство объекта сохранять во времени в установленных пределах значения всех параметров, характеризующих способность объекта выполнять требуемые функции в заданных режимах, условиях применения, стратегиях технического обслуживания, хранения и транспортирования.
Примечание — Надежность является комплексным свойством, которое в зависимости от назначения объекта и условий его применения может включать в себя безотказность, долговечность, ремонтопригодность и сохраняемость или определенные сочетания этих свойств. |
[ГОСТ Р 27.102-2021, статья 5]
73
низкоуровневое слияние данных: Слияние данных, при котором комбинируются необработанные данные от разных источников.
Примечание — Требуется, чтобы совокупность данных обладала большей информативностью и сложностью, чем исходные данные. |
[Адаптировано ГОСТ Р 70249-2022, статья 22]
74
обогащение данных: Процесс дополнения данных новой информацией, которая в исходном виде отсутствует в данных, но необходима для проведения более качественного анализа.
[Адаптировано из ГОСТ Р 70249-2022, статья 23] |
75
обучение с подкреплением (reinforcement learning, RL): Нахождение оптимальной последовательности действий для максимизации поощрения через взаимодействие с окружением, откликом которого являются сигналы подкрепления.
[ГОСТ Р 71476-2024, статья 3.3.9] |
76 объект распознавания: Объект, информационный образ которого выявляется системой искусственного интеллекта во входном потоке данных с целью идентификации.
77 объект управления: Объект, на который направлено управление в рамках какой-либо системы или процесса.
Примечание - Объект управления может быть физическим или абстрактным объектом, целью, ресурсом, процессом или деятельностью, которые подлежат контролю, регулированию или координации для достижения определенных целей или результатов. Управление объектом включает в себя управление ресурсами, процессами, информацией или другими аспектами, необходимыми для достижения поставленных задач и целей.
78
объяснимость: Свойство системы искусственного интеллекта, заключающееся в возможности представления причин, приводящих к тому или иному решению системы, в виде, понятном человеку.
[ГОСТ Р 70249-2022, статья 24] |
79
окружающая среда: Контекст или условия, определяющие параметры и обстоятельства всех воздействий на систему.
Примечание — Окружающая среда системы включает воздействия разработки, технологические, деловые, эксплуатационные, организационные, политические, экономические, юридические, регулирующие, экологические и социальные воздействия.
[ГОСТ Р 57100-2025/ISO/IEC/IEEE 42010:2022, статья 3.7] |
80 оперативное управление: Управление, осуществляемое в режиме реального времени.
81 ориентирование в сложной среде: Процесс определения и поддержания осведомленности об относительном положении и ориентации объекта в условиях неоднозначных или меняющихся параметров окружающей среды для выбора дальнейших действий.
82
остановка: Преднамеренное прекращение движения транспортного средства (ТС) на время до 5 минут, а также на большее, если это необходимо для посадки или высадки пассажиров либо загрузки или разгрузки транспортного средства.
[[3], глава 1] |
83
оценка качества (quality assurance): Совокупность операций, включающих выбор номенклатуры показателей качества, определение значений этих показателей и сравнение их с базовыми значениями.
[ГОСТ Р 59898-2021, статья 3.16] |
84
оценка эксплуатационного состояния автомобильных дорог: Процедура оценки соответствия фактических показателей состояния дорожного покрытия действующим нормативным требованиям.
[ГОСТ Р 71538-2024, статья 3.11] |
85 передача энергии транспортное средство — дом; V2H: Технология передачи электрической энергии от электрического транспортного средства к энергосистеме дома для обеспечения автономного электроснабжения.
86
перекрестная валидация: Статистический метод оценки и проверки устойчивости математических моделей.
Примечание — Перекрестная валидация особенно применяется в задачах машинного обучения и искусственного интеллекта, что включает в себя деление выборки данных на подвыборки, одна из которых используется для проверки модели, а оставшиеся — для ее обучения. Такой подход позволяет оценить то, как модель машинного обучения будет справляться с новыми данными, и провести проверку на переобучение.
[ГОСТ Р 71538-2024, статья 3.12] |
87
переобученность: Свойство модели машинного обучения хорошо классифицировать примеры из обучающей выборки, но относительно плохо классифицировать примеры, не участвовавшие в обучении (например, из тестовой выборки).
[ГОСТ Р 70983-2023, статья 3.13] |
88
периферийное оборудование (системы управления интеллектуальной транспортной инфраструктурой): элемент подсистемы СУИТИ, расположенный на автомобильной дороге, транспортном средстве или транспортном оборудовании.
[Адаптировано из ГОСТ Р 56829-2015, статья 15] |
89 планирование управляющих воздействий: Интеллектуальная функция технической системы, направленная на разработку и оптимизацию стратегий и действий для управления системой с целью достижения заданных целей и оптимальных результатов.
90 повторная выборка (данные): Метод аугментации данных, означающий повторную выборку данных временного ряда с другой частотой для создания новых образцов для обучения.
91 погрешность распознавания: Отклонение результата идентификации объекта или образа системой искусственного интеллекта от эталонного (истинного) значения, характеризующее долю ошибочно классифицированных объектов или форм представлений в общем числе распознанных.
92 поддержка принятия решений: Интеллектуальная функция технической системы, обеспечивающая анализ, обработку и предоставление информации для лица, принимающего решения, для помощи в принятии обоснованных и эффективных решений.
93 подсистема системы управления интеллектуальной транспортной инфраструктуры; подсистема СУИТИ: Часть системы управления интеллектуальной транспортной инфраструктурой, обладающая целостностью и способная функционировать независимо от других частей.
94 поиск (информационные технологии): Интеллектуальная функция, заключающаяся в определении и выборе наиболее релевантной информации среди множества доступных данных с использованием специализированных алгоритмов и методов.
95 показатель эффективности: Количественная метрика, используемая для измерения степени достижения целей или результативности определенной деятельности, процесса или системы.
96
предвзятость; необъективность; смещенность; (bias): Систематическое различие в отношении к определенным объектам, людям или группам по сравнению с другими.
Примечание — Под «отношением» здесь понимаются действия любого вида, включая восприятие, наблюдение, представление, прогноз или принятие решения.
[ГОСТ Р 71476-2024, статья 3.5.4] |
97 предиктивное обслуживание (интеллектуальная транспортная инфраструктура): Процесс управления интеллектуальной транспортной инфраструктурой в целях исключения проблем технического обслуживания и ремонта с помощью прогнозирования вероятных режимов отказов оборудования.
98 предиктивный анализ: Анализ, предназначенный для прогнозирования развития ситуаций и (или) сценариев функционирования объекта, в отношении которого он проводится.
99 представительность; репрезентативность: Характеристика набора данных, заключающаяся в степени его способности адекватно и точно отражать изучаемое явление, процесс или ситуацию.
100 преобразование Фурье: Операция перевода одной функции в другую, являющуюся коэффициентом интеграла Фурье в комплексной форме.
Примечание - В контексте настоящего стандарта под преобразованием Фурье подразумевают метод аугментации данных, в рамках которого преобразование Фурье применяется к имеющимся данным для извлечения их частотных характеристик, чтобы создать новые обучающие выборки.
101 прескриптивный анализ: Анализ, направленный на формирование плана управленческих воздействий на объект, в отношении которого он проводится.
102
представительный набор существенных характеристик: Минимально необходимая и достаточная совокупность характеристик системы искусственного интеллекта, позволяющая потребителю, организациям, ответственным за регулирование вопросов создания и применения систем искусственного интеллекта, или любой другой заинтересованной стороне достоверно оценивать качество системы при решении конкретной прикладной задачи.
[ГОСТ Р 70249-2022, статья 34] |
103
прогноз (prediction): Основной результат работы системы ИИ, получаемый при подаче на вход системы входных данных и/или информации.
Примечание
1 Вслед за прогнозами могут быть получены дополнительные выходные результаты, такие как рекомендации, решения и действия.
2 Под «прогнозом» не обязательно понимается предсказание чего-либо в будущем.
3 Под «прогнозами» могут пониматься различные виды анализа и/или производства данных, применяемые к новым и/или историческим данным (включая перевод текста, создание синтетических изображений и диагностику последнего сбоя питания).
[ГОСТ Р 71476-2024, статья 3.1.27] |
104
прогнозирование дорожных условий: Оценка изменения дорожной обстановки на основе анализа существенных факторов эксплуатации.
[ГОСТ Р 70984-2023, статья 3.17] |
105 прогнозирование спроса на зарядную инфраструктуру: Интеллектуальная функция технической системы, обеспечивающая предсказание потребности в зарядных станциях на основе анализа данных о перемещениях электротранспорта, уровнях заряда аккумуляторных батарей и других факторов.
106
программное обеспечение: Совокупность программ системы обработки информации и программных документов, необходимых для эксплуатации этих программ.
[Адаптировано из ГОСТ 19781-90, статья 2] |
107
прозрачность: Свойство системы искусственного интеллекта, заключающееся в возможности открытого, исчерпывающего, доступного, четкого и понятного представления информации.
[ГОСТ Р 70249-2022, статья 38] |
108
разметка данных: Процесс добавления меток в сырые данные с целью предоставления модели машинного обучения значений целевых параметров, которые она должна предсказывать.
[Адаптировано ГОСТ Р 71533-2024, статья 3.4] |
109
распознавание образов: Идентификация форм представлений и конфигураций с помощью автоматических средств.
[ГОСТ Р 70249-2022, статья 40] |
110
реальное время: Режим обработки данных, при котором обеспечивается взаимодействие вычислительной системы с внешними процессами в темпе, соизмеримом со скоростью протекания этих процессов.
Примечание — Термин «работающий в реальном времени» используется также для описания систем, работающих в диалоговом режиме, и процессов, которые могут подвергаться вмешательству человека.
[ГОСТ 33707-2016, статья 4.1181] |
111 регулирование (технической системы): Интеллектуальная функция технической системы, осуществляющая управление параметрами и процессами в системе с целью поддержания оптимального рабочего режима и достижения заданных показателей эффективности.
112 рой объектов: Совокупность индивидуальных объектов, взаимодействующих между собой на основе определенных правил и алгоритмов, образуя коллективное поведение или структуру.
113 самообучение: Интеллектуальная функция технической системы, позволяющая системе самостоятельно повышать эффективность своей функциональности на основе опыта и обратной связи.
114 сглаживание (данные): Метод аугментации данных, подразумевающий устранение выбросов наборов данных временного ряда для создания новых образцов для обучения.
115 сдвиг по времени (данные): Метод аугментации данных, предполагающий сдвиг данных временного ряда на определенное количество временных шагов для создания новых образцов для обучения.
116 система автоматического управления; САУ: Совокупность управляемого объекта и взаимодействующего с ним управляющего устройства, поддерживающего и/или улучшающего функционирование этого объекта в соответствии с заданным показателем качества без участия человека в контуре управления.
117
система искусственного интеллекта (СИИ): Техническая система, в которой используются технологии искусственного интеллекта и обладающая искусственным интеллектом.
[ГОСТ Р 59276-2020, статья 3.16] |
118
система искусственного интеллекта для управления движением высокоавтоматизированным транспортным средством; СИИАУД ВАТС: Часть (подсистема) автоматической системы управления движением высокоавтоматизированным транспортным средством, предназначенная для выработки решений на управление им без заранее заданного алгоритма на основе обработки входных данных, обучения в процессе функционирования и использования полученных знаний, и обеспечивающая выполнение в реальном времени задачи управления движением высокоавтоматизированного транспортного средства.
[ГОСТ Р 70249-2022, статья 42] |
119 система поддержки принятия решений; СППР: Информационная система, предназначенная для помощи лицам, принимающим решения, в подготовке и принятии решений.
Примечание - СППР обычно включает в себя функции по сбору и обработке данных, созданию моделей, визуализации информации, проведению анализа и сравнения альтернатив, а также предоставлению рекомендаций или решений на основе логики и алгоритмов.
120
система (технология) автоматизации управления движением: Аппаратные и программные средства систем автоматического управления движением 1-го — 5-го уровней, которые в совокупности способны выполнять всю задачу управления движением или ее часть в длительном режиме.
Примечание — В отличие от этого общего термина, характеризующего системы 1-го — 5-го уровней, термин «Автоматическая система управления движением» (АСУД) используется только для систем 3-го — 5-го уровней. Ввиду сходства между общим термином «система автоматизации управления движением» и термином «автоматическая система управления движением», применяемым для уровней 3 — 5, второй термин предпочтительнее использовать в виде аббревиатуры АСУД.
[ГОСТ Р 58823-2020, статья 2.8] |
121 система управления: Система, реализующая управление каким-либо объектом управления в качестве своего предназначения для достижения поставленных целей и задач через использование ресурсов, управление процессами и принятие необходимых решений.
122 система управления зарядной инфраструктурой электротранспорта; СУЗИЭ: Система управления, объектом управления которой является интеллектуальная зарядная инфраструктура электротранспорта.
123
система управления интеллектуальной транспортной инфраструктурой; СУИТИ: Система управления, объектом управления которой является интеллектуальная транспортная инфраструктура.
[ГОСТ Р 70980-2023, статья 3.10] |
124
слияние данных: Получение информации при обработке данных разных источников.
Примечание — Такими данными могут быть данные датчиков, совокупности данных датчиков или другие обрабатываемые данные, а информация — это смысл данных.
[ГОСТ 30721-2020 (ISO/IEC 19762:2016), статья 09.01.09] |
125
сопровождаемость: Результативность и эффективность, с которыми продукт или система могут быть модифицированы предполагаемыми специалистами по обслуживанию.
[Адаптировано из ГОСТ Р ИСО/МЭК 25010-2015, статья 4.2.7] |
126
состав функциональных подсистем СИИ: Минимальный представительный набор подсистем СИИ, в достаточной мере характеризующих способность СИИ выполнять свое функциональное предназначение с заданной эффективностью и безопасностью.
[Адаптировано из ГОСТ Р 70249-2022, статья 46] |
127
стоянка транспортного средства: Преднамеренное прекращение движения ТС на время более 5 минут по причинам, не связанным с посадкой или высадкой пассажиров либо загрузкой или разгрузкой ТС.
[[3], глава 1] |
128
сумерки: Интервал времени, в течение которого Солнце находится под горизонтом, а естественная освещенность на Земле обеспечивается рассеиванием солнечного света в атмосфере и остаточным люминесцентным свечением самой атмосферы, вызываемым ионизирующими излучениями Солнца.
Примечание - В целях настоящего стандарта под сумерками понимаются гражданские сумерки, то есть период времени, для которого на открытой местности искусственного освещения практически не требуется. Продолжительность вечерних сумерек исчисляется от заката Солнца до темной границы, утренних сумерек — от темной границы — до рассвета. Время темной границы зависит от географической широты места и от времени года.
[ГОСТ Р 71533-2024, статья 3.6]
129
существенные (значимые) характеристики системы искусственного интеллекта: Характеристики системы искусственного интеллекта, определяющие его качество при решении конкретной прикладной задачи, подтверждение соответствия которых установленным требованиям может быть выполнено потребителем системы, организациями, ответственными за регулирование вопросов создания и применения систем искусственного интеллекта, или любой другой заинтересованной стороной.
Примечание — Характеристики систем искусственного интеллекта, подтверждение соответствия которых установленным требованиям может быть выполнено исключительно разработчиком системы, не относятся к существенным. |
[ГОСТ Р 59276-2020, статья 3.17]
130
существенный фактор эксплуатации; СФЭ: Важный входной параметр для алгоритма искусственного интеллекта, который относится к решаемой задаче и изменение значения которого существенно влияет на результат работы алгоритма.
[ГОСТ Р 70983-2023, статья 3.15] |
131
сцена: Пространство в поле зрения видеокамеры.
[ГОСТ Р 71534-2024, статья 3.4] |
132
сценарий дорожно-транспортной ситуации: Исчерпывающая совокупность значений факторов дорожно-транспортной ситуации, влияющих на сложность решения задачи автоматизированного управления ВАТС с использованием СИИАУД.
[ГОСТ Р 70249-2022, статья 48] |
133
сэмплирование: Метод корректировки обучающей или тестовой выборки с целью балансировки распределения классов в исходном наборе данных.
[ГОСТ Р 70984-2023, статья 3.22] |
134
тестовые данные (test data, evaluation data): Данные, используемые для оценки показателей работы окончательной модели.
Примечание — Тестовые данные не пересекаются с обучающими данными и валидационными (проверочными) данными.
[ГОСТ Р 71476-2024, статья 3.2.14] |
135
техническая система: Целостная совокупность конечного числа взаимосвязанных материальных объектов, имеющая последовательно взаимодействующие сенсорную и исполнительную функциональные части, модель их предопределенного поведения в пространстве равновесных устойчивых состояний и способная при нахождении хотя бы в одном из них (целевом состоянии) самостоятельно в штатных условиях выполнять предусмотренные ее конструкцией потребительские функции.
[Адаптировано ГОСТ Р 57194.1-2016, статья 3.8] |
136
технологии искусственного интеллекта: Технологии, основанные на использовании искусственного интеллекта, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, распознавание и синтез речи, интеллектуальную поддержку принятия решений и перспективные методы искусственного интеллекта.
[ГОСТ Р 70249-2022, статья 50] |
137
транспортная инфраструктура: Технологический комплекс, предназначенный для перевозки пассажиров и перевалки (перевозки, транспортирования) грузов повышенной опасности в установленном порядке и включающий в себя совокупность объектов (зданий, сооружений, коммуникаций, устройств, оборудования) и транспортных средств.
[Адаптировано ГОСТ Р 56461-2015, статья 3.2] |
138
транспортная модальность: Вид транспорта, включая типы транспортных средств и транспортной инфраструктуры, а также среду, в которой функционирует транспорт.
[ГОСТ Р 70983-2023, статья 3.16] |
139
транспортная операция: Комплекс мероприятий, связанных с планированием, управлением, выполнением и контролем процесса перевозки грузов или пассажиров с использованием различных видов транспорта и инфраструктуры.
[ГОСТ Р 71538-2024, статья 3.16] |
140
транспортный оператор: Организация, занимающаяся координацией, планированием и организацией процесса транспортирования грузов или пассажиров.
[Адаптировано из ГОСТ Р 71538-2024, статья 3.15] |
141
транспортный поток: Совокупность транспортных средств, одновременно участвующих в движении по автомобильной дороге в одном направлении.
[ГОСТ 32965-2014, статья 2.12] |
142
удобство использования (usability): Степень, в которой продукт или система могут быть использованы определенными пользователями для достижения конкретных целей с эффективностью, результативностью и удовлетворенностью в заданном контексте использования.
Примечания
1 Это определение адаптировано из ИСО 9241-210.
2 Удобство использования может быть либо задано или измерено как характеристика качества продукта в терминах ее подхарактеристик, либо задано или измерено непосредственно показателями, которые составляют подмножество качества при использовании.
[ГОСТ Р ИСО/МЭК 25010-2015, статья 4.2.4] |
143 управление в технической системе: Интеллектуальная функция технической системы, направленная на координацию и контроль действий, процессов и ресурсов системы.
Примечание - С точки зрения кибернетического подхода управление является планированием деятельности регулятора.
144
управление дорожным движением: Упорядочивание движения транспортных средств и пешеходов на дорогах.
[ГОСТ Р 56829-2015, статья 31] |
145 физическая архитектура системы управления интеллектуальной транспортной инфраструктурой; физическая архитектура СУИТИ: Иерархически организованная совокупность морфологических описаний подсистем СУИТИ и взаимосвязей между ними, а также взаимосвязей программного обеспечения и оборудования, входящих в их состав.
146
фреймворк: Программный комплекс, определяющий структуру и предоставляющий набор библиотек и интерфейсов для разработки приложений.
[ГОСТ Р 71538-2024, статья 3.17] |
147 функциональная архитектура системы управления интеллектуальной транспортной инфраструктурой; функциональная архитектура СУИТИ: Иерархически организованная совокупность функциональных описаний подсистем, субъектов и объектов СУИТИ, а также их взаимодействий.
148
функциональная корректность: Степень обеспечения продуктом или системой необходимой степени точности корректных результатов.
[ГОСТ Р ИСО/МЭК 25010-2015, статья 4.2.1.2] |
149
функциональная подсистема: Подсистема, реализующая одну или несколько взаимосвязанных функций.
[ГОСТ Р 70249-2022, статья 55] |
150 функциональные характеристики СИИ: Минимальный представительный набор измеримых свойств СИИ, в достаточной мере характеризующих способность СИИ выполнять свое функциональное предназначение с заданной эффективностью и безопасностью.
151
централизованное управление: Управление связанными подсистемами, при котором каждый регулятор для формирования его выходных переменных учитывает выходные переменные всех подсистем.
[ГОСТ Р 55060-2012, статья 43] |
152
частный алгоритм искусственного интеллекта; ЧАИИ: Алгоритм искусственного интеллекта, реализующий решение конкретной задачи.
[Адаптировано ГОСТ Р 71844-2024, статья 3.37] |
153 энергетический менеджмент электротранспорта: Интеллектуальная функция технической системы, направленная на оптимизацию процессов потребления, хранения и передачи электрической энергии в системе электротранспортной инфраструктуры.
154
эффективность: Точность и полнота, с которой пользователи достигают определенных целей.
[Адаптировано из ГОСТ Р ИСО/МЭК 25010-2015, статья 4.1.1] |
155
V2X-взаимодействие; V2X: Обмен информацией между автомобилем и любым другим объектом посредством технологий беспроводной связи.
Примечание - V: от англ. vehicle — автомобиль, транспортное средство. Другие объекты — другие автомобили, объекты дорожной инфраструктуры, пешеходы и пассажиры и т.д.
[ГОСТ Р 70249-2022, статья 62]
156 оператор зарядной инфраструктуры: Организация или индивидуальный предприниматель, осуществляющие управление, эксплуатацию и техническое обслуживание зарядной инфраструктуры электротранспорта, а также предоставляющие услуги по зарядке электрических транспортных средств пользователям на основании гражданско-правовых договоров.
157 автодорожный спецтранспорт: Автомобильные транспортные средства, предназначенные для выполнения работ по строительству, ремонту, содержанию и эксплуатации автомобильных дорог и объектов дорожной инфраструктуры, а также для обеспечения безопасности дорожного движения.
158 придорожное пространство: Полоса территории, примыкающая к автомобильной дороге по обе стороны от проезжей части и обочин, включающая элементы рельефа, инженерные сооружения и объекты, способные влиять на условия и безопасность дорожного движения. |
АЛФАВИТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ ТЕРМИНОВ
| автономность |
9 |
| агент |
10 |
| агент интеллектуальный |
51 |
| адаптируемость |
12 |
| актор |
13 |
| алгоритм |
14 |
| алгоритм искусственного интеллекта |
15 |
| алгоритм искусственного интеллекта частный |
152 |
| анализ предиктивный |
98 |
| анализ прескриптивный |
101 |
| аномалия |
16 |
| аномалия данных |
16 |
| АРМ |
4 |
| архитектура |
17 |
| архитектура логическая |
62 |
| архитектура системы |
17 |
| архитектура системы управления интеллектуальной транспортной инфраструктурой физическая |
145 |
| архитектура системы управления интеллектуальной транспортной инфраструктурой функциональная |
147 |
| архитектура СУИТИ физическая |
145 |
| архитектура СУИТИ функциональная |
147 |
| АС |
1 |
| АСОДУ |
3 |
| АСУД |
5 |
| аугментация данных |
18 |
| балансировка нагрузки зарядной инфраструктуры |
19 |
| валидация |
20 |
| валидация перекрестная |
86 |
| вейвлет-преобразование |
21 |
| взаимодействие дорожной инфраструктуры с транспортными средствами |
22 |
| взаимодействие межбортовое |
66 |
| взаимодействие посредством дорожной инфраструктуры межбортовое |
67 |
| взаимодействие транспортных средств с дорожной инфраструктурой |
23 |
| время реальное |
110 |
| выборка повторная |
90 |
| данные тестовые |
134 |
| датчик |
27 |
| диагностирование |
31 |
| диагностирование системы технической |
31 |
| добавление шума |
34 |
| доверенность |
35 |
| доверие к системе искусственного интеллекта |
36 |
| дорога автомобильная |
7 |
| ДТНД |
30 |
| ДТС |
38 |
| зарядка интеллектуальная |
45 |
| зрение компьютерное |
60 |
| ЗС |
39 |
| идентификация объекта |
40 |
| ИЗИЭ |
46 |
| интеграция |
41 |
| интеграция данных |
42 |
| интеллект искусственный |
57 |
| интеллектуализация |
43 |
| интеллектуальность |
49 |
| интероперабельность зарядной инфраструктуры |
52 |
| интерполяция |
53 |
| интерпретация данных |
54 |
| интерпретируемость |
55 |
| инфраструктура дорожная |
37 |
| инфраструктура транспортная |
137 |
| инфраструктура транспортная интеллектуальная |
47 |
| инфраструктура электротранспорта зарядная интеллектуальная |
46 |
| ИТИ |
47 |
| ИТС |
48 |
| код исходный |
58 |
| компенсация дрейфа |
59 |
| компенсация дрейфа данных |
59 |
| контекст |
61 |
| корректность функциональная |
148 |
| массив данных |
71 |
| масштабирование |
63 |
| масштабирование алгоритма |
64 |
| масштабирование данных |
63 |
| менеджмент электротранспорта энергетический |
153 |
| модальность автомобильная |
8 |
| модальность транспортная |
138 |
| моделирование состояния |
69 |
| мониторинг состояния |
70 |
| набор данных |
71 |
| набор данных тестовый демонстрационный |
30 |
| набор существенных характеристик представительный |
102 |
| надежность |
72 |
| надежность объекта |
72 |
| необъективность |
96 |
| обеспечение программное |
106 |
| обогащение данных |
74 |
| оборудование периферийное |
88 |
| оборудование системы управления интеллектуальной транспортной инфраструктурой периферийное |
88 |
| обслуживание предиктивное |
97 |
| обучение машинное |
65 |
| обучение с подкреплением |
75 |
| объект распознавания |
76 |
| объект управления |
77 |
| объяснимость |
78 |
| оператор зарядной инфраструктуры |
156 |
| оператор транспортный |
140 |
| операция транспортная |
139 |
| ориентирование в сложной среде |
81 |
| остановка |
82 |
| оценка |
83 |
| оценка эксплуатационного состояния автомобильных дорог |
84 |
| передача энергии транспортное средство — дом |
85 |
| передача энергии транспортное средство — электросеть двунаправленная |
28 |
| переобученность |
87 |
| планирование управляющих воздействий |
89 |
| погрешность распознавания |
91 |
| поддержка принятия решений |
92 |
| подсистема системы управления интеллектуальной транспортной инфраструктуры |
93 |
| подсистема СУИТИ |
93 |
| подсистема функциональная |
149 |
| поиск |
94 |
| показатель эффективности |
95 |
| поток транспортный |
141 |
| предвзятость |
96 |
| представительность |
99 |
| преобразование Фурье |
100 |
| прогноз |
103 |
| прогнозирование дорожных условий |
104 |
| прогнозирование спроса на зарядную инфраструктуру |
105 |
| прозрачность |
107 |
| пространство придорожное |
158 |
| рабочее место автоматизированное |
4 |
| разметка данных |
108 |
| распознавание образов |
109 |
| распознавание объекта |
40 |
| регулирование |
111 |
| регулирование технической системы |
111 |
| репрезентативность |
99 |
| рой объектов |
112 |
| ряд временной |
25 |
| самообучение |
113 |
| САУ |
116 |
| сглаживание |
114 |
| сдвиг по времени |
115 |
| СИИ |
117 |
| СИИАУД ВАТС |
118 |
| система автоматизации управления движением |
120 |
| система автоматизированная |
1 |
| система автоматического управления |
116 |
| система вождения автоматизированная |
2 |
| система интеллектуализированная |
44 |
| система информационная |
56 |
| система информационная внешняя |
24 |
| система искусственного интеллекта |
117 |
| система искусственного интеллекта для управления движением высокоавтоматизированным транспортным средством |
118 |
| система многоагентная |
68 |
| система оперативно-диспетчерского управления автоматизированная |
3 |
| система поддержки принятия решений |
119 |
| система техническая |
135 |
| система транспортная интеллектуальная |
48 |
| система управления |
121 |
| система управления движением автоматическая |
5 |
| система управления зарядной инфраструктурой электротранспорта |
122 |
| система управления интеллектуальной транспортной инфраструктурой |
123 |
| ситуация дорожно-транспортная |
38 |
| слияние данных |
124 |
| слияние данных низкоуровневое |
73 |
| смещенность |
96 |
| сопровождаемость |
125 |
| состав функциональных подсистем СИИ |
126 |
| спецтранспорт автодорожный |
157 |
| СППР |
119 |
| среда окружающая |
79 |
| средство транспортное высокоавтоматизированное |
26 |
| станция для электротранспорта зарядная |
39 |
| стоянка транспортного средства |
127 |
| СУЗИЭ |
122 |
| СУИТИ |
123 |
| сумерки |
128 |
| СФЭ |
130 |
| сцена |
131 |
| сценарий дорожно-транспортной ситуации |
132 |
| сэмплирование |
133 |
| технологии искусственного интеллекта |
136 |
| технология автоматизации управления движением |
120 |
| удобство использования |
142 |
| управление автоматическое |
6 |
| управление адаптивное |
11 |
| управление в технической системе |
143 |
| управление в транспортной инфраструктуре диспетчерское |
33 |
| управление децентрализованное |
29 |
| управление динамическое |
32 |
| управление диспетчерское |
33 |
| управление дорожным движением |
144 |
| управление оперативное |
80 |
| управление централизованное |
151 |
| фактор эксплуатации существенный |
130 |
| фреймворк |
146 |
| функции интеллектуальные |
50 |
| характеристики СИИ функциональные |
150 |
| характеристики системы искусственного интеллекта существенные |
129 |
| характеристики системы искусственного интеллекта значимые |
129 |
| ЧАИИ |
152 |
| эффективность |
154 |
| I2V |
22 |
| V2G |
28 |
| V2H |
85 |
| V2I |
23 |
| V2I2V |
67 |
| V2V |
66 |
| V2X |
155 |
| V2X-взаимодействие |
155 |
БИБЛИОГРАФИЯ
| [1] |
Постановление Правительства Российской Федерации от 17 октября 2022 г. № 1849 «Об установлении экспериментального правового режима в сфере цифровых и технологических инноваций и утверждении Программы экспериментального правового режима в сфере цифровых и технологических инноваций по эксплуатации высокоавтоматизированных транспортных средств в отношении реализации инициативы „Беспилотные логистические коридоры“ (в редакции Постановления Правительства России от 13 ноября 2025 г. № 1790)» |
| [2] |
Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года (утверждена указом Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490 в редакции Указа Президента Российской Федерации от 15.02.2024 № 124 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации») |
| [3] |
Постановление Правительства Российской Федерации от 23 октября 1993 г. № 1090 «О Правилах дорожного движения» (вместе с «Основными положениями по допуску транспортных средств к эксплуатации и обязанности должностных лиц по обеспечению безопасности дорожного движения») |
| УДК 62-52:006.354 | ОКС 35.240.60 |
| Ключевые слова: система искусственного интеллекта, автомобильный транспорт, система управления, интеллектуальная транспортная инфраструктура |