Решение пдд 2018: Билеты ПДД 2021 Экзамен ПДД ABM/CD(СД) от ГИБДД

Содержание

Решение билетов ПДД 2018 онлайн категории СД

Вопрос 1

Выезжая с грунтовой дороги на перекрёсток, Вы попадаете:

1. На главную дорогу.
2. На равнозначную дорогу, поскольку отсутствуют знаки приоритета.
3. На равнозначную дорогу, поскольку проезжая часть имеет твёрдое покрытие перед перекрёстком.

Комментарий

Второстепенной является грунтовая дорога по отношению к дороге с твёрдым покрытием (п. 1.2). Наличие на второстепенной дороге непосредственно перед перекрёстком участка дороги с покрытием не делает ее равной по значению с пересекаемой. Ответ — 1

Вопрос 2

Где Вы должны остановиться?

1. Перед знаком (А).
2. Перед перекрёстком (Б).
3. Перед краем пересекаемой проезжей части (В).

Комментарий

Знак 2.5 «Движение без остановки запрещено» применяется при ограниченной видимости пересекаемой дороги и поэтому независимо от наличия на ней ТС требует обязательной остановки. В данном случае Вы должны остановиться перед краем пересекаемой проезжей части (место В).

При наличии разметки 1.12 (стоп-линия) останавливаться следует перед такой линией. Ответ — 3

Вопрос 3

Вам необходимо двигаться со скоростью не более 40 км/ч:

1. Только во время дождя.
2. Во время выпадения осадков (дождя, града, снега).
3. Во всех случаях, когда покрытие проезжей части влажное.

Комментарий

Табличка 8.16 «Влажное покрытие» информирует о том, что запрещение движения со скоростью более 40 км/ч, вводимое знаком 3.24 «Ограничение максимальной скорости», действует только в период времени, когда покрытие проезжей части влажное (например, во время дождя или сразу после его окончания). Ответ — 3

Вопрос 4

Какой из указанных знаков устанавливается в начале дороги с односторонним движением?

1. Только А.
2. Только Б.
3. Б или Г.
4. Б или В.

Комментарий

В начале дороги с односторонним движением устанавливается знак Б (5.5 «Дорога с односторонним движением»). Знак А (5.14 «Полоса для маршрутных транспортных средств») обозначает полосу для маршрутных ТС, знак В (6.14.2 «Номер маршрута») указывает номер и направление маршрута на перекрёстке, а знак Г (6.15.1 «Направление движения для грузовых автомобилей») — рекомендуемое направление движения для грузовых автомобилей. Ответ — 2

Вопрос 5

Можно ли Вам остановиться в этом месте для посадки или высадки пассажиров?

1. Можно.
2. Можно, если при этом не будут созданы помехи движению маршрутных транспортных средств.
3. Нельзя.

Комментарий

Разметка 1.17 (в виде жёлтой зигзагообразной линии) применяется для обозначения мест остановок маршрутных ТС и стоянок такси. В данной ситуации Вы можете остановиться для посадки или высадки пассажиров в обозначенной разметкой 1.17 зоне, если не создадите помех движению маршрутных автобусов или троллейбусов (п.12.4). Ответ —2

Вопрос 6

При повороте направо Вы:

1. Имеете право проехать перекрёсток первым
2. Должны уступить дорогу только пешеходам.
3. Должны уступить дорогу автомобилю с включёнными проблесковым маячком и специальным звуковым сигналом, а также пешеходам.

Комментарий

Водитель автомобиля с включёнными проблесковым маячком синего цвета и специальным звуковым сигналом имеет преимущество перед другими участниками движения (п. 3.1). Значит, Вы должны уступить ему дорогу и только после этого можете повернуть направо, уступая дорогу также и пешеходам (пп. 3.2 и 13.1). Ответ — 3

Вопрос 7

В каких случаях водитель не должен подавать сигнал указателями поворота?

1. Только при отсутствии на дороге других участников движения.
2. Только если сигнал может ввести в заблуждение других участников движения.
3. В обоих перечисленных случаях.

Комментарий

Водитель не должен подавать сигнал указателями поворота только в том случае, если этот сигнал может ввести в заблуждение других участников движения. В остальных случаях он обязан информировать о своих намерениях включением сигнала даже при отсутствии на дороге других участников движения (п. 8.2). Ответ — 2

Вопрос 8

Вам разрешено выполнить поворот направо на маломестном автобусе:

1. Только по траектории А.
2. Только по траектории Б.
3. По любой траектории из указанных.

Комментарий

Поворачивая направо на маломестном автобусе, Вы не должны оказаться на стороне встречного движения, поэтому поворот разрешено выполнить по траектории А (п. 8.6). Ответ — 1

Вопрос 9

Разрешается ли Вам выполнить разворот на перекрёстке по указанной траектории?

1. Разрешается.
2. Разрешается, если видимость дороги не менее 100 м.
3. Запрещается.

Комментарий

На перекрёстке Вы можете совершить разворот только из крайнего левого положения (п. 8.5). Ответ — 3

Вопрос 10

По какой полосе Вы имеете право двигаться с максимально разрешённой скоростью вне населённых пунктов?

1. Только по правой.
2. Только по левой.
3. По любой.

Комментарий Вне населённого пункта запрещается занимать левые полосы при свободных правых (п. 9.4). В данной ситуации Вы можете двигаться только по правой полосе независимо от скорости движения. Ответ — 1

Решение билетов ПДД 2018 онлайн категории СД

Вопрос 11

В каком случае водитель может начать обгон, если такой манёвр на данном участке дороги не запрещён?

1. Только если полоса, предназначенная для встречного движения, свободна на достаточном для обгона расстоянии.
2. Только если его транспортное средство никто не обгоняет.
3. В случае, если выполнены оба условия.

Комментарий

Водитель может начать обгон, если не создаст помех не только встречным, но и обгоняющим его ТС (пп. 11.1 и 11.2). Ответ — 3

Вопрос 12

Кто из водителей нарушил правила стоянки?

1. Оба.
2. Только водитель мотоцикла.
3. Только водитель маломестного автобуса.
4. Никто не нарушил.

Комментарий

Водитель маломестного автобуса нарушил Правила, так как использовал для стоянки тротуар (п. 12.2). Нарушил их и водитель мотоцикла, поскольку стоянка запрещена, если расстояние между остановившимся ТС и сплошной линией разметки менее 3 м (пп. 12.4 и 12.5). Ответ — 1

Вопрос 13

При движении прямо Вы:

1. Должны остановиться перед стоп-линией.
2. Можете продолжить движение через перекрёсток без остановки.
3. Должны уступить дорогу транспортным средствам, движущимся с других направлений.

Комментарий

Вы приближаетесь к регулируемому перекрёстку и можете проехать его без остановки, поскольку включён зелёный сигнал светофора (п. 6.15). Выполнять требование знака 2.5 «Движение без остановки запрещено» Вы должны только в том случае, если светофор будет выключен или переведён в режим жёлтого мигающего сигнала (п. 13.3). Ответ — 2

Вопрос 14

Вы намерены повернуть направо. Ваши действия?

1. Проедете перекрёсток первым.
2. Уступите дорогу легковому автомобилю.
3. Уступите дорогу обоим транспортным средствам.

Комментарий

На данном перекрёстке Вы не должны уступать дорогу мотоциклу, находящемуся справа (п. 13.11), поскольку, поворачивая направо, не пересекаете путь его движения. Перед легковым автомобилем, поворачивающим налево, Вы имеете преимущество (п.13.12). Ответ — 1

Вопрос 15

Кому Вы обязаны уступить дорогу при повороте налево?

1. Трамваям Аи Б.
2. Трамваю А и легковому автомобилю.
3. Только трамваю А.
4. Никому.

Комментарий

Двигаясь на данном перекрёстке по направлению главной дороги (знаки 2.1 «Главная дорога» и 8.13 «Направление главной дороги»), для определения очерёдности проезда с трамваем А и легковым автомобилем Вы должны руководствоваться правилами проезда перекрёстков равнозначных дорог (п. 13.10). В соответствии с ними преимущество имеет трамвай А (п. 13.11). По этим же правилам легковой автомобиль, находящийся от Вас слева, обязан уступить дорогу. Также уступает Вам дорогу и трамвай Б, движущийся по второстепенной дороге (п. 13.9). Ответ — 3

Вопрос 16

Кто из водителей нарушил правила остановки?

1. Только водитель легкового автомобиля.
2. Только водитель грузового автомобиля.
3. Оба.

Комментарий

Оба водителя нарушили правила остановки, так как на автомагистралях остановка разрешена только на специальных площадках для стоянки, обозначенных знаками 6.4 «Парковка (парковочное место)» или 7.11 «Место отдыха» (п.16.1). Ответ — 3

Вопрос 17

Какие из перечисленных требований предъявляются к обучаемому на автомобиле, допущенному к учебной езде на дорогах?

1. Возраст не менее 16 лет.
2. Знание Правил дорожного движения.
3. Наличие первоначальных навыков управления.
4. Все перечисленные требования.

Комментарий

При обучении вождению автомобиля на дорогах обучаемый должен отвечать всем перечисленным требованиям (пп. 21.2 и 21.4). Первоначальное обучение вождению должно проводиться на закрытых площадках или автодромах (п. 21.1). Ответ — 4

Вопрос 18

Запрещается эксплуатация грузовых автомобилей категорий N2 и N3, если остаточная глубина рисунка протектора шин (при отсутствии индикаторов износа) составляет не более:

1. 0,8 мм.
2. 1,0 мм.
3. 1,6 мм.
4. 2,0 мм.

Комментарий

Для грузовых автомобилей, относящихся к ТС категорий N2 и N3 (в соответствии с приложением № 1 к техническому регламенту Таможенного союза «О безопасности ко- лесных транспортных средств»), остаточная глубина рисунка протектора шин (при отсутствии индикаторов износа), при которой запрещается эксплуатация ТС, составляет не более 1 мм (Перечень, п. 5.1). Ответ — 2

Вопрос 19

На повороте возник занос задней оси переднеприводного автомобиля. Ваши действия?

1. Уменьшите подачу топлива, рулевым колесом стабилизируете движение.
2. Притормозите и повернёте рулевое колесо в сторону заноса.
3. Слегка увеличите подачу топлива, корректируя направление движения рулевым колесом.
4. Значительно увеличите подачу топлива, не меняя положения рулевого колеса.

Комментарий

Занос переднеприводного автомобиля может возникнуть при торможении на повороте из-за «набегания» задних колёс на передние. В этом случае целесообразно слегка увеличить подачу топлива (не вызывая пробуксовки передних колёс) и дальнейшим поворотом рулевого колеса скорректировать направление движения автомобиля. Следует помнить, что на заднеприводном автомобиле увеличение скорости может только усилить возникший занос. Ответ — 3

Вопрос 20

Какие сведения необходимо сообщить диспетчеру для вызова скорой медицинской помощи при дорожно-транспортном происшествии (ДТП)?

1. Указать общеизвестные ориентиры, ближайшие к месту ДТП. Сообщить о количестве пострадавших, указать их пол и возраст.
2. Указать улицу и номер дома, ближайшего к месту ДТП. Сообщить, кто пострадал в ДТП (пешеход, водитель автомобиля или пассажиры), и описать травмы, которые они получили.
3. Указать место ДТП (назвать улицу, номер дома и общеизвестные ориентиры, ближайшие к месту ДТП). Сообщить: количество пострадавших, их пол, примерный возраст, наличие у них сознания, дыхания, кровообращения, а также сильного кровотечения, переломов и других травм. Дождаться сообщения диспетчера о том, что вызов принят.

Комментарий

Быстрота приезда скорой медицинской помощи во многом зависит от чёткости описания местонахождения ДТП. От указанного числа пострадавших зависит количество автомобилей скорой медицинской помощи, которые требуются на месте ДТП. Сведения о наличии или отсутствии у пострадавших сознания, дыхания, кровообращения, а также сильного кровотечения, переломов и других травм необходимы диспетчеру для определения специализации бригады скорой медицинской помощи. Ответ — 3

Решение билетов ПДД 2018 онлайн категории СД

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40

Категории ABM

1010 тестов РК

Админ сайта PDDOK. Предложения и замечания присылайте на: [email protected]

Билеты ПДД – экзамен ГИБДД 2018 para Android

A descrição de Билеты ПДД – экзамен ГИБДД 2018

Учишься в автошколе? Или давно не садился за руль и хочешь вспомнить правила? А может просто не успеваешь следить за постоянными изменениями в ПДД? Тогда наше приложение – это то, что тебе нужно!
Билеты ПДД – экзамен ГИБДД 2018! — это всегда актуальные правила дорожного движения. Только официальные билеты, как на экзамене в ГАИ. Всё в соответствии с новыми правилами сдачи ПДД экзамена в 2017/2018 году (+5 дополнительных вопроса за ошибку). Игровой подход в изучении правил ПДД, дорожных знаков и разметки, позволяет выучить теорию в кратчайшие сроки. Готовьтесь к сдаче теоретической части в ГАИ, где угодно и когда угодно.
В приложении реализована система полностью имитирующая реальный экзамен в ГАИ. У вас будет 20 вопросов и целых 20 минут на их решение, за ошибочный ответ даётся 5 дополнительных вопросов). После завершения экзамена вы можете посмотреть правильность ваших ответов и прочитать пояснения к неправильным ответам. Но прежде чем приступить к экзамену, вам будет предложено изучить актуальные правила дорожного движения. В приложении использован принцип геймификации, при правильном ответе на определенное количество вопросов по одной теме вы получаете значок и открываете доступ к следующей теме. Таким образом вы не приступаете к изучению нового материала не усвоив предыдущий. Эта система позволяет получить наиболее качественное обучение, и более успешный результат в сдаче экзамена.
В приложении вы найдете:
— Всегда актуальные правила дорожного движения.
— Интеллектуальную систему обучения, для достижения лучших результатов.
— Систему рейтингов и баллов, чтобы вы могли видеть свой прогресс и успех.
— Различные конфигурации в процессе решения билетов. Можно изучить билеты одной темы, либо провести смешанный тест по билетам некоторых тем.  - Режим МАРАФОН, для тех, кто хочет прорешать все билеты ПДД за один раз.
— Режим ЭКЗАМЕН, пройдите финальный тест в виде экзамена. 100% соответствие проведению экзамена в ГИБДД
 Изучи с помощью нашего приложения все правила, права и обязанности участника дорожного движения, технические требования к транспортным средствам и правила оказания первой медицинской помощи. Сдай экзамен в ГИБДД с первого раза и без ошибок.
Успешной сдачи экзамена, до встречи на дорогах!  

Экзамен ПДД 2018+ Билеты ГИБДД Android APK Free Download – APKTurbo

    

4.7/5

2405 Ratings

Developer: zubaka
Current Version: 3.0.2 release
Date Published: February 13, 2017
File Size: 23.6 MB
Package ID: com.zubaka.pdd.rus
Price: $ 0.00
Downloads: 100000+
Category: Android Apps
Genre: Education

APK Version History

Version: 3.0.2 release (16)
Architecture: arm64-v8a,armeabi,armeabi-v7a,mips,mips64,x86,x86_64
Release Date: February 13, 2017
Requirement: Android 4.1+

Version: 3.0.1 release (15)
Architecture: arm64-v8a,armeabi,armeabi-v7a,mips,mips64,x86,x86_64
Release Date: February 09, 2017
Requirement: Android 4.1+

Version: 3.0 release (14)
Architecture: arm64-v8a,armeabi,armeabi-v7a,mips,mips64,x86,x86_64
Release Date: September 29, 2016
Requirement: Android 4.1+

Version: 2.4 release (13)
Architecture: armeabi,armeabi-v7a,x86
Release Date: March 22, 2016
Requirement: Android 4.1+

Version: 2.1 release (12)
Architecture: armeabi,armeabi-v7a,x86
Release Date: March 19, 2016
Requirement: Android 4.1+

About Radio FM 90s

ТЕПЕРЬ БЕСПЛАТНО. УСПЕЙ СКАЧАТЬ. ТЕСТЫ ПДД 2017-2018. Экзаменационные билеты пдд полностью соответствуют официальным билетам гаи с изменениями на 2017 — 2018 год. Новые правила сдачи экзамена на правила дорожного движения в 2017 — 2018 году. Доступна симуляция режима экзамена онлайн. Собраны тесты пдд России с экзамена гибдд, которые были у реальных людей. Содержит последние изменения в пдд и новые правила. Приложение работает без интернета. Самый удобный и красивый интерфейс. Material Design для всех телефонов и планшетов.
Экзамен ПДД 2018 включает:
— билеты категории А и В (ПДД Россия)
— новый экзамен в гибдд на права
— режим марафон
— ТОП 100 сложных вопросов
— множество вариантов тестов
— понятные объяснения к каждому из 800 вопросов
— раздел избранное для сложных вопросов
— большие знаки и разметка
— удобная статистика и разбор ошибок
— симуляция реального режима экзамена
— приложение полностью соответствует учебным материалам автошколы
— режим работы над ошибками
— приложение оптимизировано для планшетов
— последняя редакция 196 федерального закона
— все комментарии содержат ссылки на соответствующие пункты ПДД
— каждый из вопросов можно добавить в закладки (избранное)

Билеты пдд соответствуют реальному экзамену во всех регионах России. После решения билетов или прохождения экзамена вы можете посмотреть свои ошибки и пояснения к каждому вопросу. В приложении присутствует бесплатная брошюра (учебник) с ПДД, знаками, разметкой и другой необходимой информацией. Билеты разбиты по номерам, что позволит прорешать все билеты, не пропустив ни одного. График прохождения экзамена и режим марафон позволит следить за динамикой результатов. В каждом билете пдд указывается сколько раз он был пройден и какой максимальный результат. Билеты, разбитые по темам, позволят уделить внимание каждой теме пдд в отдельности. Пожалуй, самая удобная программа для подготовки к внутреннему экзамену тестов ГИБДД!

Вся информация актуальна на февраль 2018. Россия, категория AB. Тесты.

What’s New in this version

Новое в версии 3.0.2:

— Исправление ошибок

— Повышение стабильности

Новое в версии 3.0.1:

— НОВЫЕ БИЛЕТЫ 2017-2018

— Улучшена производительность и скорость работы приложения

— Уменьшен вес приложения

— Исправлены ошибки

— Новые удобные картинки

* Текущая версия: 3.0.1 *

Наша почта: [email protected]

Наш Skype: AppZubaka

Экзамен ПДД 2018+ Билеты ГИБДД APK

Вся информация актуальна на февраль 2018. Россия, категория AB. Тесты.
NOW FREE. Things to DOWNLOAD. TESTS SDA 2017-2018. Examination tickets SDA fully comply with official tickets gai with the changes in the 2017 — 2018 year. New rules for the exam on the rules of the road in the 2017 — 2018 year. Simulation mode is available online exam. Tests collected SDA exam Russia with the traffic police, who were in real people. It contains the latest changes in regulations and new rules. The application works without internet. The most convenient and beautiful interface. Material Design for all phones and tablets.
2018 SDA exam includes:
— tickets for category A and B (SDA Russia)
— the new exam in the traffic police on the rights
— Marathon Mode
— TOP 100 challenging questions
— many versions of tests
— understandable explanations to each of 800 questions
— Favorites section for complex issues
— big signs and marking
— Convenient statistics and analysis of errors
— simulation of the real exam mode
— the application is completely relevant training materials driving school
— operation on the bugs
— The application is optimized for tablets
— 196 latest revision of the federal law
— All comments containing links to related items SDA
— you can add each of the questions in my bookmarks (favorites)

Tickets SDA reflect the actual exam in all regions of Russia. After solving tickets or pass the exam, you can see your mistakes and explanations to each question. In the appendix there is a free booklet (manual) with the traffic rules, signs, markings and other necessary information. Tickets are divided into numbers that allow proreshat all tickets, without missing a single one. Exam Schedule and Marathon mode will allow to monitor the dynamics of the results. In each ticket SDA indicates how many times he has been passed and a maximum result. Tickets, broken down by themes, let attention be paid to each topic separately SDA. Perhaps the most convenient program to prepare for the internal exam test traffic!

All information is current as of February 2018. Russia, category AB. Tests.

Прикладные науки | Бесплатный полнотекстовый | О влиянии правил на обучение автономному вождению

1. Введение

В последние годы автономные транспортные средства привлекли большой интерес как промышленных, так и исследовательских групп [1,2]. Причины этого роста — технологический прогресс в автомобильной сфере, доступность более быстрых вычислительных устройств и растущее распространение так называемого Интернета вещей. Автономные транспортные средства собирают огромное количество данных от транспортного средства и из внешней среды и способны обрабатывать эти данные в режиме реального времени, чтобы помочь в принятии решений на дороге.Объем собранной информации и необходимость вычислений в реальном времени делают разработку алгоритмов управления сложной задачей, которую нужно выполнять традиционными методами. Более того, источники информации могут быть зашумленными или могут предоставлять неоднозначную информацию, которая, таким образом, может отрицательно повлиять на результат алгоритма управления. Сочетание этих факторов делает очень трудным, если не невозможным, определение поведения драйвера путем разработки набора правил, созданных вручную. С другой стороны, огромный объем доступных данных можно использовать с помощью подходящих методов машинного обучения.Рост глубинного обучения в последнее десятилетие доказал свою силу во многих областях, включая разработку беспилотных автомобилей, и позволил разработать машины, которые выполняют действия на основе изображений, собранных фронтальной камерой, в качестве единственного источника информации [3] или даже с использованием биологической камеры, управляемой событиями [4]. Использование моделирования и синтетических данных [5] для обучения позволило оценить возможности нейронных сетей во многих различных реалистичных средах и различной степени сложности.Было разработано множество симуляторов вождения, от низкоуровневых, которые позволяют водителям управлять ручным тормозом своего автомобиля [6], до более высокоуровневых, в которых водители могут управлять ускорением своего автомобиля и сменой полосы движения [7 ]. Некоторые симуляторы моделируют движение в городской дорожной сети [8], другие моделируют подъезд к перекрестку [9,10,11,12] или выезд с перекрестка [13].

В ближайшем будущем первым автономным транспортным средствам на дорогах придется принимать решения в условиях смешанного движения.Автономные транспортные средства должны будут иметь возможность справляться с радикально разными дорожными агентами, то есть агентами, приводимыми в действие машинами, способными обрабатывать информацию намного быстрее, чем водители-люди и водители-люди, которые могут иногда предпринимать неожиданные действия. Вряд ли будет единый орган для централизованного управления каждым автомобилем, и поэтому каждое автономное транспортное средство должно будет принимать решения самостоятельно, рассматривая всех других дорожных агентов как часть окружающей среды. Вполне возможно, что действующие правила дорожного движения не подходят для беспилотных автомобилей.

В данной работе мы исследуем, в какой степени правила дорожного движения влияют на процесс оптимизации драйверов. Проблема поиска оптимального поведения при вождении в соответствии с некоторыми правилами дорожного движения очень актуальна, потому что она предоставляет способ определения разрешенного поведения для автономных водителей, возможно, без необходимости вручную настраивать такое поведение. Первый подход к решению этой проблемы состоит в определении жестких ограничений на поведение драйвера и замене запрещенных действий на резервные [14].Такой подход приводит к тому, что водители явно не осведомлены о правилах. Если эти жесткие ограничения будут удалены, поведение водителя может измениться непредсказуемым образом. Другой подход заключается в наказании за поведение, которое не соответствует правилам, таким образом, отговаривая водителей от повторения такого поведения. В этой работе мы исследуем второй подход, основанный на наказании за нежелательное поведение. В этом сценарии водители должны научиться оптимальному поведению, которое уравновешивает компромисс между соблюдением правил и быстрой ездой, избегая столкновений.Сценарий, в котором у водителей есть шанс нарушить правила, особенно актуален, поскольку он может более гибко решать сложные этические проблемы, связанные с беспилотными автомобилями (однако эти проблемы полностью ортогональны нашей работе).

Мы выполняем оптимизацию автономных контроллеров с помощью обучения с подкреплением (RL), которое представляет собой мощный фреймворк, используемый для поиска оптимальной политики для данной задачи в соответствии с парадигмой проб и ошибок. В этой структуре мы рассматриваем возможность применения правил дорожного движения непосредственно в процессе оптимизации как часть функции вознаграждения.Экспериментальные результаты показывают, что таким подходом можно уменьшить нежелательное поведение.

2. Связанные работы

Рост использования обучения с подкреплением (RL) [15] как среды оптимизации для обучения искусственных агентов, а также выдающиеся результаты его комбинации с нейронными сетями [16] недавно достигли многих новых оснований, став Перспективная техника для автоматизации задач вождения. Достижения в области глубокого обучения доказали, что нейронная сеть очень эффективна в автоматическом извлечении соответствующих характеристик из необработанных данных [17], а также позволяет автономному транспортному средству принимать решения на основе информации, предоставляемой камерой [3,4].Однако эти подходы могут не отражать сложность принятия решений по планированию или прогнозирования поведения других водителей, а лежащий в их основе подход к контролируемому обучению может оказаться неспособным справиться с несколькими сложными подзадачами одновременно, включая подзадачи, не относящиеся к самой задаче вождения. [18]. Таким образом, есть много причин для рассмотрения системы автономного вождения RL, которая может решать проблемы вождения путем взаимодействия с окружающей средой и обучения на собственном опыте [18]. Пример реализации задачи автономного вождения, основанной на обратном обучении с подкреплением (IRL), был предложен Шарифзаде и др.[5]. Авторы утверждали, что в такой большой задаче в пространстве состояний, как вождение, IRL может эффективно извлекать сигнал вознаграждения, используя данные о вождении из демонстраций экспертов. Сквозное низкоуровневое управление через драйвер RL было выполнено Jaritz et al. [6], в смоделированной среде, основанной на гоночной игре TORCS, в которой водитель должен научиться полностью управлять своей машиной, то есть рулевым управлением, тормозом, газом и даже ручным тормозом для обеспечения дрифта. Автономное вождение является сложной задачей для RL, поскольку оно должно обеспечивать функциональную безопасность, и каждый водитель должен иметь дело с потенциально непредсказуемым поведением других [14].Одним из наиболее интересных аспектов автономного вождения является обучение тому, как эффективно пересекать перекресток, что требует предоставления подходящей информации о перекрестке водителям RL [9], а также правильного согласования доступа с другими не обучающимися водителями и наблюдения за ними. траектория [10,11]. Безопасный доступ к перекрестку является сложной задачей для водителей RL из-за характера самого перекрестка, который может быть перекрыт, а возможные препятствия могут быть нечетко видны [12].Еще одним интересным аспектом для водителей RL является обучение обгону других автомобилей, что может быть особенно сложной задачей в зависимости от формы участка дороги, на котором расположены автомобили [19], но также в зависимости от размера транспортного средства, как в [ 20], где водитель RL учится управлять грузовиком с прицепом на шоссе вместе с другими легковыми автомобилями. Авторы [21,22] представили обширную классификацию современных методов искусственного интеллекта, используемых в автономном вождении, вместе с степенями автоматизации, которые возможны для беспилотных автомобилей.Несмотря на технический прогресс в разработке беспилотных автомобилей, отсутствие правовой базы для этих транспортных средств может замедлить их появление [23]. Есть также важные этические и социальные соображения. Было предложено решать соответствующие проблемы как инженерные проблемы, переводя их в алгоритмы, которые будут обрабатываться встроенным программным обеспечением беспилотного автомобиля [24]. Таким образом, решение моральной дилеммы должно быть рассчитано на основе заданного набора правил или других механизмов, хотя точные практические детали и, что наиболее важно, их соответствующие последствия неясны.Проблема регулирования автономных транспортных средств особенно актуальна в сценариях смешанного движения, как заявили Найхолм и Смидс [25] и Киркпатрик [26], поскольку водители-люди могут непредсказуемо вести себя по отношению к машинам. Эту проблему можно смягчить, снабдив водителей-людей более технологичными устройствами, которые помогут им управлять автомобилем, более похожим на водителей-роботов, но смешанная этика дорожного движения, безусловно, создает гораздо более глубокие и сложные проблемы [25]. Формализация правил дорожного движения для автономных транспортных средств была обеспечена Ризальди и Альтхофф [27], согласно которым транспортное средство не несет ответственности за столкновение, если при столкновении удовлетворяет всем правилам.Другой подход к автоматизации вождения, основанный на смешанных правилах дорожного движения, предлагается в [28], где правила основаны на текущих правилах дорожного движения. Синтез правил дорожного движения можно даже автоматизировать, как предлагается в [29], где разработан набор правил для обеспечения эффективности и безопасности дорожного движения. Авторы рассмотрели правила, выраженные с помощью языка, созданного на основе грамматики формы Бэкуса – Наура [30], но были предложены другие способы выражения пространственно-временных свойств [31,32]. С учетом правил задача автоматического поиска стратегии управления робототехническими системами с правилами безопасности рассмотрена в [33], где агентам необходимо решить задачу с минимизацией количества нарушенных правил.Безопасность ИИ может быть вдохновлена людьми, которые вмешиваются в агентов для предотвращения небезопасных ситуаций, а затем путем обучения алгоритма имитации человеческого вмешательства [34], таким образом уменьшая количество необходимого человеческого труда. Другой стратегии придерживается [35], где авторы определили собственный набор правил дорожного движения на основе окружающей среды, водителя и дорожного графика. С помощью этих правил водитель RL учится безопасно принимать решения о смене полосы движения, где принятие решения водителем сочетается с формальной проверкой безопасности правил, чтобы гарантировать, что только безопасные действия будут предприниматься водителем. Аналогичный подход рассматривается в [ 7], где авторы заменили формальную проверку безопасности на обучаемый модуль уверенности в безопасности, как часть политики водителя.

3. Модель

Мы рассматриваем простой сценарий дорожного движения в виде ориентированного графа, где участки дороги являются ребрами, а перекрестки — вершинами. Каждый элемент дороги определяется непрерывным линейным пространством в направлении его длины и целым числом полос. В этом сценарии фиксированное количество автомобилей движется по дорожному графу в соответствии с решениями водителей за заданное количество дискретных временных шагов.

3.1. Граф дорог

Граф дорог — это ориентированный граф G = (S, I), в котором ребра E представляют участки дороги, а вершины I представляют пересечения дорог.Каждый элемент дороги p∈G соединен со следующими элементами n (p) ⊂G, причем n (p) ≠ Ø. Края — это прямые дороги с односторонним движением с одной или несколькими полосами движения. Для каждого ребра p выполняется n (p) ⊂I. Вершины могут быть поворотами или перекрестками, иметь ровно одну полосу движения и использоваться для соединения участков дороги. Для каждой вершины p выполняется n (p) ⊂S и | n (p) | = 1. Каждый элемент дороги p∈G определяется своей длиной l (p) ∈R + и количеством полос w (p) ∈N, w> 0. В этом сценарии мы не учитываем светофоры и перекрестки с круговым движением.

3.2. Автомобили

Автомобиль имитирует реальное транспортное средство, которое движется по дорожному графику G: его положение может быть определено в любой момент моделирования в терминах текущего занятого элемента дороги и текущей полосы движения. Движение автомобиля определяется двумя скоростями: линейной скоростью вдоль элемента дороги и скоростью смены полосы движения по полосам того же элемента. На каждом временном шаге состояние автомобиля определяется кортежем (p, x, y, vx, vy, s), где p∈ {S, I} — текущий элемент дороги, x∈ [0, l (p) ] — позиция на элементе дороги, y∈ {1, ⋯, w (p)} — текущая полоса, vx∈ [0, vmax] — линейная скорость, vy∈ {−1,0,1} — скорость смены полосы движения, а s∈ {жив, мертв} — это статус (временная привязка опущена для краткости).Все автомобили имеют одинаковую длину lcar и одинаковую максимальную скорость vmax.

В начале моделирования все автомобили равномерно размещаются на участках дороги, на всех полосах движения, обеспечивая минимальное расстояние между автомобилями i, j на одном и том же элементе дороги pi = pj, такое, что: | xi− xj |> xgap. Начальные скорости для всех машин vx = vy = 0, а статус s = жив.

На следующих временных шагах, если состояние автомобиля s = dead, позиция не обновляется. В противном случае, если статус s = жив, позиция автомобиля обновляется следующим образом.Пусть ax (t), ay (t) ∈ {−1,0,1} × {−1,0,1} — действие водителя, состоящее, соответственно, из ускоряющего действия ax (t) и ay (t) lane- изменение действия (подробности см. ниже). Линейная скорость и скорость смены полосы движения в момент времени t + 1 обновляются соответственно с действиями водителя ax (t), ay (t) в момент времени t как:

vx (t + 1) = minvmax, maxvx (t) + ax (t) amaxΔt, 0

(1)

где amax — интенсивность мгновенного ускорения, а Δt — длительность шага по дискретному времени. Линейное положение автомобиля на дорожном графике в момент времени t + 1 обновляется как:

x (t + 1) = x (t) + vx (t + 1) Δtifvx (t + 1) Δt≤xstop (t) vx (t + 1) Δt − xstop (t) в противном случае

(3)

где xstop — это расстояние впереди до следующего элемента дороги и вычисляется как:

xstop (t + 1) = lp (t + 1) −x (t + 1)

(4)

Положение автомобильной полосы в момент времени t + 1 обновляется как:

y (t + 1) = minw (p (t + 1)), maxy (t) + vy (t + 1), 1

(5)

Элемент дороги в момент времени t + 1 вычисляется как:

p (t + 1) = p (t), если vx (t) Δt≤xstop (t) ∼Unp (t), в противном случае

(6)

где U — равномерное распределение по следующим элементам дороги, идущим от точки p. Другими словами, при выезде с перекрестка автомобиль въезжает на перекресток, выбранный случайным образом из np (t).Две машины сталкиваются, если расстояние между ними меньше длины машины lcar. В частности, для любых автомобилей (p, x, y, vx, vy, s), (p ′, x ′, y ′, vx ′, vy ′, s ′) статус в момент времени t + 1 обновляется как (мы опускаем индекс времени для удобства чтения):

s = deadifp = p′∧ | x − x ′ |

(7)

Когда происходит столкновение, мы имитируем столкновение, давая ведущему автомобилю положительное ускорение интенсивности acoll, а следующей машине — отрицательное ускорение интенсивности -acoll для следующих временных шагов tcoll.Столкнувшиеся автомобили остаются в моделировании для следующих tdead> tcoll временных шагов моделирования, таким образом выступая в качестве препятствия для живых.

3.3. Драйверы

Драйвер — это алгоритм, связанный с автомобилем. Каждый водитель может воспринимать часть параметров своего автомобиля и информацию из дорожной среды и предпринимать действия, влияющие на состояние его автомобиля. Возможность каждого водителя видеть препятствия на дорожном графике ограничена расстоянием обзора.

3.3.1. Наблюдение

Для водителя автомобиля (p, x, y, vx, vy, s) набор видимых автомобилей на j-й относительной полосе с j∈ {−1,0,1} представляет собой объединение набор Vsame, j автомобилей, которые находятся в том же сегменте и той же или соседней полосе, и набор Vnext автомобилей, которые находятся в одном из следующих сегментов p′∈n (p), в обоих случаях с расстоянием короче dview:

Vsame, j = (p ′, x ′, y ′, vx ′, vy ′, s ′): p ′ = p∧0

(8)

Vnext = (p ′, x ′, y ′, vx ′, vy ′, s ′): p′∈n (p) ∧xstop + x′≤dview

(9)

Заметим, что набор автомобилей Vj = Vsame, j∪Vnext включает также автомобили в следующих сегментах: текущий автомобиль, следовательно, может воспринимать автомобили на перекрестке, когда он находится в сегменте, или в связанных разделах, когда в перекресток, при условии, что они ближе, чем dview.

Наблюдение водителя основано на концепции ближайшего к j-м ряду автомобиля cjclosest, основанной на наборе Vj, определенном выше. Для каждого драйвера cjclosest является ближайшим к Vj:

cjclosest = arg min (p ′, x ′, y ′, vx ′, vy ′, s ′) ∈Vj1 (p ′ = p) (x′ − x) +1 (p ′ ≠ p) (xstop + x ′ ) если Vj ≠ Ø0 в противном случае

(10)

где Vj = Vsame, j∪Vnext и 1: {false, true} → {0,1} — индикаторная функция. На рисунке 1 показаны два разных примера ближайшего к j-м ряду автомобиля с j = 0. Мы видим, что cjclosest может не существовать для некоторого j, либо если нет машины ближе, чем dview, либо если нет такой j-й полосы.

Мы определяем переменные близости δx, j∈ [0, dview], где j∈ {−1,0,1}, как расстояния до ближайших к j-й полосе автомобилей cjclosest, если таковые имеются, или dview в противном случае. Аналогичным образом мы определяем переменные относительной скорости δv, j∈ [−vmax, vmax], где j∈ {−1,0,1}, как разность скоростей текущего автомобиля относительно ближайших к j-й полосе автомобилей cjclosest, если any или vmax в противном случае.

На каждом временном шаге моделирования каждый водитель наблюдает расстояние от своего автомобиля до следующего элемента дороги, обозначенного xstop, текущую полосу движения y, текущую линейную скорость vx, состояние своего транспортного средства s, тип элемента дороги e = 1 (p∈S), на которой в данный момент находится его машина, переменные близости δx, j и переменная относительной скорости δv, j.Мы определяем каждое наблюдение водителя как: o = xstop, y, vx, s, e, δx, −1, δx, 0, δx, 1, δv, −1, δv, 0, δv, 1, поэтому o∈O = [0, lmax] × {1, wmax} × [0, vmax] × {жив, мертв} × {0,1} × [0, dview] 3 × [−vmax, vmax] 3.

3.3.2. Действие

Каждое действие агента равно a = ax, xy∈A = {- 1,0,1} × {−1,0,1}. Интуитивно ax отвечает за обновление линейной скорости следующим образом: ax = 1 соответствует ускорению, ax = -1 соответствует торможению, а ax = 0 сохраняет линейную скорость неизменной. С другой стороны, ay отвечает за обновление положения полосы следующим образом: ay = 1 соответствует перемещению в левую полосу, ay = −1 соответствует перемещению в правую полосу, а ay = 0 — сохранению полосы движения. позиция без изменений.

3.4. Правила

Правило трафика — это кортеж (b, w), где b: O → {false, true} — это предикат правила, определенный в пространстве наблюдения водителей O, а w∈R — весовой коэффициент правила. I-й драйвер нарушает правило на заданном временном шаге t, если оператор b, определяющий правило, равен b (oi (t)) = 1. Мы определяем набор из трех правил ((b1, w1), (b2, w2), (b3, w3)), описанных в следующих разделах, которые мы используем для моделирования реальных правил дорожного движения для водителей. Все водители подчиняются правилам.

3.4.1. Правило перекрестка

В этом дорожном сценарии мы не применяем какой-либо протокол согласования доступа к перекрестку, а также не принимаем во внимание светофор и взаимодействие автомобилей при доступе, как показано на рисунке 2. То есть нет явной причины, по которой у водителей снижается скорость при приближении к перекрестку. , кроме вероятности столкновения с другими автомобилями, пересекающими перекресток одновременно. Из-за отсутствия безопасности на перекрестках мы определяем правила дорожного движения, которые наказывают водителей, приближающихся или пересекающих перекресток на высокой линейной скорости.В частности, водитель на участке дороги p, на котором p∈I является перекрестком, или, что эквивалентно p∈S, и его машина находится вблизи перекрестка, обозначенного xstop <2lcar, нарушает правило перекрестка, указанное как (b1, w1 ) при движении с линейной скоростью vx> 10:

b1 (o) = 1ifp∈I∨xstop <2lcar∧vx> 100 в противном случае

(11)

3.4.2. Правило расстояния

Столкновения могут происходить при движении на недостаточном расстоянии от впереди идущего автомобиля, так как трудно заранее предсказать поведение ведущего автомобиля.По этой причине мы вводим правило, которое наказывает водителей, которые едут слишком близко к идущей впереди машине.

В частности, водитель, наблюдающий c0 ближайший к ближайшему автомобилю на той же полосе движения, нарушает правило расстояния, обозначенное (b2, w2), если движется с линейной скоростью vx так, что расстояние, пройденное до остановки транспортного средства, больше δx, 0 − lcar или , другими словами:

b2 (o) = 1ifδx, 0 − lcar <2amaxvx20 в противном случае

(12)

3.4.3. Правило правой полосы

В этом сценарии автомобили могут занимать любую полосу на участке дороги без каких-либо особых ограничений.Эта свобода может заставить водителей непредсказуемо менять полосу движения во время движения, что подвергает опасности других водителей, у которых может не быть шанса избежать встречного столкновения. Руководствуясь этим потенциально опасным поведением, мы определяем правило, которое позволяет водителям совершать обгон, когда они находятся близко к идущей впереди машине, но наказывает тех, кто покидает крайнюю правую свободную полосу на участке дороги.

В частности, водитель, занимающий участок дороги p∈S на не крайней правой полосе y> 1, нарушает правило правой полосы, обозначенное (b3, w3), если ближайший автомобиль по правой полосе c − 1 ближайший едет на расстоянии δx, −1 = dview:

b3 (o) = 1ifp∈S∧y> 1∧δx, −1 = dview0 в противном случае

(13)

3.5. Вознаграждение

Водители награждаются в соответствии с их линейной скоростью, что способствует повышению эффективности. Все автомобили, участвующие в столкновении, обозначенное как состояние s = dead, затем останавливаются после столкновения, что приводит к нулевому вознаграждению за следующие временные шаги tdead-tcoll, что косвенно способствует безопасности. Вознаграждение каждого водителя в момент времени t составляет:

r (t) = vx (t) vmax − ∑i = 13wibi (o (t))

(14)

где w — веса правил.

3,6. Изучение политики

Цель каждого водителя — максимизировать отдачу от моделирования, обозначенную как ∑t = 0Tγtr (t + 1), где γ∈ [0,1] — коэффициент дисконтирования, а T> 0 — количество временных шагов. моделирования.Политика драйвера — это функция πθ: O → A, которая сопоставляет наблюдения с действиями. Мы параметризуем политику драйверов в виде нейронной сети с прямой связью, где θ — набор параметров нейронной сети. Изучение оптимальной политики соответствует задаче нахождения значений θ, которые максимизируют доходность всего моделирования. Мы проводим изучение политики с помощью RL.

4. Эксперименты

Нашей целью было экспериментально оценить влияние правил дорожного движения на оптимизированные политики с точки зрения общей эффективности и безопасности.С этой целью мы определили 3 кортежа, которые являются, соответственно, кортежем вознаграждения R, кортежем эффективности E и кортежем столкновений C.

Кортеж вознаграждения R∈Rncar — это набор индивидуальных вознаграждений, собранных водителями во время эпизода. , от t = 0 до t = T, и определяется как:

R = ∑t = 0Tr1 (t), ⋯, ∑t = 0Trncars (t)

(15)

Набор эффективности E∈Rncar — это набор сумм индивидуальных мгновенных линейных скоростей vx для каждого водителя во время эпизода, от t = 0 до t = T, и определяется как:

E = ∑t = 0Tvx1 (t), ⋯, ∑t = 0Tvxncars (t)

(16)

Кортеж столкновений C∈Nncar — это набор индивидуальных столкновений для каждого водителя во время эпизода, от t = 0 до t = T, и определяется как:

C = ∑t = 0T1 {s1 (t − 1) = alive∧s1 (t) = dead}, ⋯, ∑t = 0T1 {sncars (t − 1) = alive∧sncars (t) = dead}

(17)

Каждый i-й элемент ci этого кортежа определяется как количество раз, в течение которых i-й водитель меняет статус своего автомобиля si с si = живого на si = мертвого между двумя последовательными временными шагами t − 1 и t.

Мы рассмотрели 2 различных сценария вождения, в которых мы стремились найти оптимальные параметры политики: y «без правил», в котором весовые коэффициенты правил дорожного движения равны w1 = w1 = w3 = 0, так что водители не наказываются за нарушение правил. , и «правила», в которых весовые коэффициенты правил дорожного движения равны w1 = w2 = w3 = 1, так что водители наказываются за нарушение правил, и все правила имеют одинаковое значение.

Кроме того, мы рассмотрели 2 различных сценария столкновения:

(a): автомобилей сохраняются со статусом s = dead в дорожном графике в течение tdead временных шагов, а затем удаляются; и
(b): автомобилей сохраняются со статусом s = мертвые в дорожном графе в течение tdead временных шагов, а затем их статус снова меняется на s = живы.

Обоснование для рассмотрения второго варианта состоит в том, что условие, при котором мы удаляем столкнувшиеся автомобили после tdead временных шагов, может быть недостаточно хорошим для поиска оптимальной политики. Это предположение могло бы облегчить задачу управления автомобилями, не столкнувшимися со столкновением, когда количество столкнувшихся автомобилей растет, и, с другой стороны, оно могло бы обеспечить слишком мало столкновений, на которых можно было бы учиться.

Мы смоделировали автомобили ncars с одинаковыми параметрами политики водителя и движущиеся по простому дорожному графику на рисунке 3 для T временных шагов.На этом графике дорог есть 1 главный перекресток в центре и 4 перекрестка с трехсторонним движением. Все участки дороги p∈S имеют одинаковую длину l (p) и одинаковое количество полос w (p). Мы использовали параметры модели, показанные в таблице 1, и выполнили моделирование с помощью Flow [36], микроскопического симулятора дорожного движения с дискретным временем в непрерывном пространстве, который позволяет реализовать наши сценарии.

Мы повторили экспериментальные эксперименты, в которых мы выполнили n обучающих итераций, чтобы оптимизировать начальные параметры случайной политики θno-rules и θrules.Мы собрали значения R, E и C по всем повторениям во время тренировки.

Мы использовали проксимальную оптимизацию политики (PPO) [37] в качестве алгоритма оптимизации политики RL: PPO — это современный алгоритм критики действующих лиц, который очень эффективен, но практически не содержит параметров. Мы использовали конфигурацию PPO по умолчанию (https://ray.readthedocs.io/en/latest/rllib-algorithms.html) с параметрами, показанными в таблице 2. Политика драйверов представлена в форме модели нейронных сетей «субъект-критик». , где каждая из 2 нейронных сетей состоит из 2 скрытых слоев, каждый из которых содержит 256 нейронов и гиперболический тангенс в качестве функции активации.Параметры скрытого слоя разделяются между действующим лицом и сетями критиков: это обычная практика, введенная Mnih et al. [38], что помогает улучшить общие характеристики модели. Параметры сети акторов, а также сети критиков изначально распределяются в соответствии с инициализатором Xavier [39].

5. Результаты

На рисунках 4 и 5 показаны результаты обучения в терминах кортежей R, E и C для двух политик θno-rules и θrules в двух рассмотренных сценариях коллизий.

Во всех экспериментальных сценариях политика, изученная с помощью правил, демонстрирует поведение при вождении, которое менее эффективно, чем то, которое достигается при использовании правил без правил. С другой стороны, политика, изученная без правил, не так эффективна, как могла бы быть теоретически, из-за большого количества столкновений, которые затрудняют предотвращение столкновения автомобилей. Более того, значения E для драйверов, использующих правила, распределены ближе к среднему значению эффективности, и, таким образом, мы можем предположить, что это связано с тем, что правила ограничивают пространство возможных вариантов поведения меньшим пространством по отношению к случаю. без правил.Другими словами, кажется, что правила благоприятствуют равенству водителей.

С другой стороны, политика, изученная с помощью правил, демонстрирует более безопасное поведение при вождении, чем то, которое достигается без правил. Это может быть связано с тем, что обучение каждого водителя избегать столкновений, основанное только на вознаграждении за эффективность, является сложной обучающей задачей, а также с тем, что агенты не способны предсказывать траектории других агентов. С другой стороны, мы видим, что разработанные нами простые правила дорожного движения эффективны для повышения общей безопасности.

Другими словами, эти результаты показывают, что, как и ожидалось, политики, изученные с помощью правил, более безопасны, но менее эффективны, чем политики без правил. Интересно, что правила действуют также как прокси для равенства, как показано на рисунках 4 и 5, в частности, для значений эффективности E, где синяя заштрихованная область намного тоньше красной, что означает, что все автомобили ncar имеют аналогичная эффективность.

Устойчивость к уровню трафика

С целью исследования влияния уровня трафика на поведение, наблюдаемое с помощью изученных политик (во втором сценарии обучения), мы выполнили несколько других симуляций, варьируя количество автомобилей на дорожном графике.После каждого моделирования мы измеряли общее пройденное расстояние ∑i = 1ncarEiΔt и общее количество столкновений ∑i = 1ncarCi. Мы рассмотрели общие суммы, а не среднее значение этих индексов, чтобы исследовать влияние переменного количества автомобилей на графике: в принципе, чем больше это число, тем длиннее общее расстояние, которое потенциально можно преодолеть. , и, вероятно, тем больше коллизий.

Мы показываем результаты этого эксперимента на рисунке 6, где каждая точка соответствует показателям, наблюдаемым при моделировании с заданным уровнем трафика ncar: мы рассмотрели значения в 10,20, ⋯, 80.Мы повторили ту же процедуру для обоих водителей, обученных с правилами и без них, используя тот же дорожный график, по которому были обучены водители. Для каждого уровня введенного трафика мы смоделировали T временных шагов и измерили общее расстояние и общее количество столкновений. Как показано на рисунке 6, две политики (соответствующие обучению с правилами и без них) демонстрируют очень разные результаты по сравнению с введенными. трафик увеличивается. В частности, политика, оптимизированная без правил, приводит к общему количеству конфликтов, которое увеличивается, очевидно, без каких-либо ограничений в этих экспериментах, по мере увеличения уровня трафика.И наоборот, политика, изученная с помощью правил, значительно снижает общее количество столкновений даже при интенсивном трафике. Интересно отметить, что ограниченное увеличение количества столкновений достигается политикой с правилами за счет общего пройденного расстояния, т. Е. Пропускной способности транспортной системы. С другой точки зрения, рисунок 6 показывает, что система дорожного движения, в которой водители учились соблюдение правил подвергается заторам: когда уровень трафика превышает заданный порог, введение большего количества автомобилей в систему не позволяет получить большее пройденное расстояние.Вместо этого перегрузка не видна (по крайней мере, не в диапазоне уровней трафика, с которым мы экспериментировали) с политиками, изученными без правил; Полученная система, однако, небезопасна. В целом, заторы здесь действуют как механизм, вызванный правилами, применяемыми во время обучения, для повышения безопасности системы дорожного движения.

6. Выводы

Мы исследовали влияние введения правил дорожного движения, изучая политику для водителей с искусственным интеллектом в моделируемой системе дорожного движения. С этой целью мы разработали модель дорожного движения, которая позволяет анализировать общесистемные свойства, такие как эффективность и безопасность, и в то же время позволяет обучаться с использованием современного алгоритма RL.

Мы рассмотрели набор правил, основанных на реальных правилах дорожного движения, и выполнили обучение с положительным вознаграждением за пройденное расстояние и отрицательным вознаграждением, которое наказывает поведение за рулем, не соответствующее правилам. Мы провели ряд экспериментов и сравнили их со случаем, когда соблюдение правил не влияет на функцию вознаграждения.

Результаты экспериментов показывают, что введение правил во время обучения приводит к получению усвоенных политик, что обеспечивает более безопасный трафик.Повышение безопасности достигается за счет эффективности, т. Е. Водители в среднем передвигаются медленнее. Интересно, что безопасность также повышается после обучения, то есть когда не существует награды, положительной или отрицательной, и несмотря на то, что во время обучения правила не соблюдаются. Гибкий способ учета правил важен, потому что он позволяет водителям узнать, следует ли уклоняться от определенного правила или нет, в зависимости от текущей ситуации, и никакие действия не запрещены по замыслу: правила, таким образом, являются руководящими принципами, а не обязательство для водителей.Например, водителю может потребоваться обгон другого транспортного средства в ситуации, когда обгон карается правилами, если это решение является единственным, позволяющим избежать предстоящего столкновения.

Нашу работу можно расширить во многих смыслах. Одна из тем исследования — устойчивость политик, изученных с помощью правил, в присутствии других факторов, будь то искусственный интеллект или человек, которые не подчиняются правилам и не совершают рискованные действия. Было бы интересно оценить, как политика вождения, изученная с помощью подхода, представленного в этом исследовании, работает в таких ситуациях.

С более широкой точки зрения наши выводы могут быть полезны в ситуациях, когда существует компромисс между соблюдением правил и большим благом. С постоянно растущим распространением автоматизации, управляемой ИИ, во многих областях (например, в робототехнике и создании контента), актуальность и количество подобных ситуаций будут расти.

Анализ мнения: Суд оставил остановку транспортного средства без изменения на основании аннулирования лицензии зарегистрированным владельцем

Эван Ли
от 7 апреля 2020 г. в 10:30

По узкому мнению, U.Вчера Верховный суд США постановил, что у офицера полиции Канзаса было обоснованное подозрение, что нужно остановить транспортное средство, о котором он ничего не знал, кроме того, что у его зарегистрированного владельца были отозваны водительские права. Судья Кларенс Томас написал в суд по делу Канзас против Гловера ; Судья Елена Каган написала согласие, подчеркивая узость решения, к которому присоединилась судья Рут Бейдер Гинзбург. Судья Соня Сотомайор была единственной несогласной.

28 апреля 2016 года заместитель шерифа округа Дуглас Марк Мерер находился в обычном патрулировании, когда увидел пикап Chevrolet 1500 1995 года выпуска и решил проверить его номерной знак в базе данных Департамента доходов Канзаса.Согласно базе данных, грузовик был зарегистрирован на Чарльза Гловера-младшего, у которого были отозваны водительские права Канзаса. Мерер остановил грузовик, которым действительно управлял Гловер. Гловеру было предъявлено обвинение в том, что он является постоянным нарушителем, но Верховный суд Канзаса в конечном итоге поддержал его ходатайство о подавлении доказательств, полученных в результате остановки движения на основании Четвертой поправки.

Что делало это дело необычным, так это то, что на суде не было свидетелей. Вместо этого судебное разбирательство было основано на кратком изложении фактов, в которых говорилось, что Мерер предположил, что грузовиком управлял зарегистрированный владелец, что он не наблюдал никаких нарушений правил дорожного движения и что он не пытался опознать водителя.

Обращаясь к Верховному суду Канзаса, мнение большинства Томаса гласило, что «Четвертая поправка позволяет офицеру инициировать кратковременную следственную остановку дорожного движения, когда у него есть конкретные и объективные основания подозревать, что конкретное лицо остановлено в преступной деятельности». Большинство подчеркнуло, что этот стандарт «разумного подозрения» гораздо менее требователен, чем другой стандарт Четвертой поправки, «вероятная причина». Разумные подозрения «зависят от фактических и практических соображений повседневной жизни, в соответствии с которыми действуют разумных и расчетливых людей, а не юристов», — писал Томас.Стандарт позволяет офицерам выносить «суждения на основе здравого смысла» — он не требует от них достижения «научной достоверности».

Депутат знал, что у зарегистрированного владельца грузовика была отозванная лицензия и что модель грузовика, указанная в базе данных, соответствовала наблюдаемому транспортному средству. «Из этих фактов, — писал Томас, — заместитель Мерера сделал здравый вывод о том, что Гловер, вероятно, был водителем транспортного средства, что вызвало более чем разумные подозрения, чтобы инициировать остановку.”

«Мы подчеркиваем узкие рамки нашего холдинга», — заявило большинство. «Стандарт [обоснованного подозрения] учитывает совокупность обстоятельств. … В результате наличие дополнительных фактов может рассеять разумные подозрения ». Например, писал Томас, если зарегистрированный владелец — мужчина в возрасте 60 лет, а офицер отмечает, что водителем является женщина в возрасте 20 лет, то совокупность обстоятельств не вызывает разумных подозрений. Однако, согласно фактическому положению в этом случае, Мерер не знал ни о чем, предполагающем, что водителем был кто-то другой, кроме Гловера, и большинство дало понять, что Мерер не обязан пытаться лучше рассмотреть водителя, чтобы получить какие-то «дополнительные факты».”

Большинство также отметило, что закон штата Канзас «подтверждает разумность вывода о том, что лицо с отозванными правами может продолжать водить». Это связано с тем, что в Канзасе водительские права могут быть отозваны (а не просто приостановлены) только в том случае, если водитель «продемонстрировал неуважение к закону или [является] категорически непригодным для вождения», согласно суду. Водительское удостоверение Канзаса «должно» быть аннулировано на основании осуждения за непредумышленное убийство, автомобильное убийство, нанесение побоев, неосторожное вождение, бегство или попытку ускользнуть от полицейского, или «тяжкое преступление с использованием автотранспортного средства».»Лицензия« может »быть отозвана за частые серьезные нарушения правил дорожного движения, свидетельствующие о несоблюдении правил дорожного движения и безопасности других лиц; три и более подвижных нарушения в течение 12 месяцев; неумение водить машину; осуждение за правонарушение, связанное с движением, в то время как водительские права были ограничены, приостановлены или отменены; нарушение лицензионных ограничений; нахождение под домашним арестом; или являясь «постоянным нарушителем».

Этот список причин для отзыва лицензии важен, подчеркнул совпадающее мнение Кагана, поскольку он связан с «склонностью зарегистрированного владельца к нарушению правил дорожного движения».«Если бы действие лицензии Гловера было просто приостановлено, или если бы Канзас был одним из штатов, разрешающих отзыв водительских прав на основании простой неуплаты лицензии или судебных сборов, у офицера не обязательно были бы разумные подозрения, — писал Каган. Большинство, хотя и согласились с тем, что схема отзыва лицензии в Канзасе «еще больше подтверждает вывод о том, что зарегистрированный владелец с аннулированными водительскими правами в Канзасе может управлять транспортным средством», но не согласились с соглашением о том, что это было решающий фактор.

Несогласный, Сотомайор утверждал, что большинство «проложило путь к выявлению разумных подозрений, основанных не более чем на демографическом профиле». Большинство ответило, что существующий прецедент снимает эту озабоченность. «Остановки движения такого рода не наделяют офицеров« широким и неограниченным »правом останавливать водителей наугад», — заявил суд. «Чтобы развеять любые сомнения, — продолжил Томас в сноске, — мы повторяем, что Четвертая поправка требует … индивидуального подозрения в том, что конкретный гражданин был причастен к определенному преступлению.Такое конкретное подозрение отсутствовало бы в гипотетическом сценарии инакомыслия, который, в любом случае, уже запрещен нашими прецедентами ». Затем он процитировал решение суда 1975 года по делу United States v. Brignoni-Ponce, , в котором было установлено, что Четвертая поправка была нарушена, когда офицер остановился, чтобы допросить пассажиров транспортного средства об иммиграционном статусе исключительно на том основании, что они, по всей видимости, были «мексиканцами». родословная. »

Все три мнения посвящены взаимосвязи между «здравым смыслом» и опытом, с разными выводами.Несогласие Сотомайора истолковало прецедент как признание подхода, основанного на здравом смысле, состоящего из «точек зрения и выводов разумного офицера, рассматривающего« факты через призму своего полицейского опыта и знаний »». Большинство не согласилось, заявив, что «[ничего] прецедент в нашей Четвертой поправке поддерживает идею о том, что при определении наличия обоснованных подозрений офицер может сделать выводы, основанные на знаниях, полученных только в результате обучения и опыта правоохранительных органов. … Заключение, что водитель автомобиля является его зарегистрированным владельцем, не требует специальной подготовки; скорее, это разумный вывод, который делают обычные люди ежедневно.”

Согласие Кагана выразило скептицизм по поводу того, что здравый смысл может поддержать предположение в случае Гловера о том, что зарегистрированный владелец управлял транспортным средством. «Когда вы видите машину, едущую по улице, ваш здравый смысл подсказывает вам, что за рулем вполне может находиться зарегистрированный владелец», — написала она. «А теперь рассмотрим одну загвоздку: предположим, вы знаете, что зарегистрированный владелец транспортного средства больше не имеет действительных водительских прав. Этот дополнительный факт поднимает новый вопрос. Каковы шансы, что кто-то, потерявший права, продолжит водить машину? Ответ отнюдь не очевиден.«Без каждодневного переживания этой конкретной морщинки« здравый смысл… больше не сможет направлять вас ».

Как и в случае с большинством узких решений, вопросы, на которые нет ответа, требуют внимания. Согласие Кагана вызвало три интересных фактических перестановки. Во-первых, она спросила, что, если «автомобиль имеет маркировку одноранговой службы каршеринга», такой как Uber или Lyft? Во-вторых, является ли предположение, что зарегистрированный владелец с отозванной лицензией управляет автомобилем, столь же обоснованным, когда автомобиль является минивэном, как и когда автомобиль является Ferrari? В-третьих, предположим, что у офицера есть постоянная запись об остановке транспортных средств по незаконным причинам или, по крайней мере, об остановке необычно высокого процента транспортных средств, управляемых кем-то, кроме зарегистрированного владельца, у которого отозвана лицензия? «Баланс обстоятельств может развеять разумные подозрения», — заявил Каган.

Еще один вопрос: что могут сделать будущие подсудимые, чтобы опровергнуть наличие разумных подозрений. «Если государству не нужно излагать всю информацию, которую его должностные лица рассматривали перед формированием подозрения», — возражает Сотомайор, — какие мыслимые доказательства могут быть использованы для эффективного оспаривания остановки транспортного средства? Кто мог осмысленно допросить действия офицера, когда все, что офицер должен сказать, — это то, что автомобиль был зарегистрирован на нелицензированного водителя? »

Но большинство отвергло инакомыслие в интерпретации своего подхода.«Несогласие утверждает, что такой подход недопустимо возлагает бремя доказывания на человека, чтобы опровергнуть вывод о разумных подозрениях», — заявил суд в сноске. «Не так. … [Это] информация, которой владеет , офицер во время остановки, а не какая-либо информация, предложенная отдельным лицом после факта, которая может опровергнуть вывод ».

[ Раскрытие информации : Goldstein & Russell, P.C., чьи юристы вносят свой вклад в этот блог в различных должностях, входит в число адвокатов ответчика по этому делу.Автор этого сообщения не связан с фирмой.]

Дорожное движение и безопасность | Информационные бюллетени по Европейскому Союзу

Одной из целей ЕС на десятилетие 2010-2020 гг. Было создание зоны безопасности дорожного движения в Европе. Хотя компетенция в этой области в основном является национальной, ЕС сосредоточил свои меры на состоянии транспортных средств, транспортировке опасных грузов и безопасности дорожных сетей.

Правовая основа и цели

Раздел VI Лиссабонского договора и, в частности, статья 91 Договора о функционировании Европейского Союза (TFEU), является правовой основой для создания этой зоны безопасности дорожного движения, целью которой является повышение безопасности дорожного движения и содействие к устойчивой мобильности.В 2010 году Европейский союз подтвердил свою приверженность повышению безопасности дорожного движения, поставив цель сократить к 2020 году смертность на дорогах на 50% по сравнению с уровнем 2010 года. Для достижения целевого показателя ЕС на 2020 год в период 2010-2020 гг. Требовалось снижение на 6,7% в год. Однако с 2010 года смертность на дорогах в ЕС снизилась на 19%, что соответствует среднегодовому снижению всего на 3,4%. В результате неспособности сократить смертность необходимыми темпами, в период с 2017 по 2020 год потребовалось ежегодное снижение на 11,4%, чтобы ЕС не сбился с пути.По данным Конференции ЕС по результатам безопасности дорожного движения 2021 года, в 2020 году в ЕС было зарегистрировано 42 смертельных случая на дорогах на миллион жителей (что на 17% меньше, чем в 2019 году).

Достижения

А. Общий

В июне 2003 года Комиссия опубликовала третью Европейскую программу действий по безопасности дорожного движения на 2003-2010 годы с целью сокращения вдвое числа смертей на дорогах в государствах-членах к концу 2010 года.Несмотря на то, что ей не удалось выполнить эту задачу к установленному сроку, программе удалось сократить число жертв дорожно-транспортных происшествий, как поясняется в сообщении Комиссии от 20 июля 2010 г., озаглавленном «На пути к безопасности дорожного движения: политические ориентиры на безопасность дорожного движения 2011-2020 гг. ‘ (COM (2010) 0389).

В своей Белой книге 2011 г., озаглавленной «Дорожная карта для единого европейского транспортного пространства — на пути к конкурентоспособной и ресурсоэффективной транспортной системе» (COM (2011) 0144), опубликованной 28 марта 2011 г., Комиссия перенесла целевой срок для сокращения вдвое количества смертей на дорогах вперед до 2020 года.Он также установил 2050 год как дату для приближения к конечной цели — «нулевому количеству смертей». В своих политических направлениях Комиссия также определила семь целей, для достижения которых она предусмотрела национальные меры и меры ЕС, принимаемые в соответствии с принципами совместной ответственности и субсидиарности. Эти цели включают: улучшение образования и обучения участников дорожного движения и усиление соблюдения правил дорожного движения; повышение безопасности дорожной инфраструктуры и безопасности транспортных средств; содействие использованию интеллектуальных транспортных систем (ИТС), например, посредством бортовой системы экстренного вызова eCall; улучшение оказания экстренной и посттравматической помощи; и защита уязвимых участников дорожного движения, таких как пешеходы и велосипедисты.

В мае 2018 года в рамках третьего пакета мобильности Комиссия опубликовала набросок рамок политики в области безопасности дорожного движения на 2021–2030 годы и стратегический план действий. В июне 2019 года он опубликовал подробную информацию о том, как он намеревается претворить в жизнь свой стратегический план действий по обеспечению безопасности дорожного движения (SWD (2019) 0283). Первый список ключевых показателей безопасности полетов (KPI) был разработан в тесном сотрудничестве с государствами-членами, и его следует отслеживать в странах ЕС, чтобы поддержать усилия по достижению цели по сокращению числа смертельных случаев и серьезных травм на 50% к 2030 году.

Б. Техническое состояние автомобилей

В 2014 году ЕС принял новый пакет законодательных мер, получивший название «Пакет пригодности к эксплуатации». Три директивы, составляющие пакет пригодности к эксплуатации, — это Директива 2014/45 / EU о периодических испытаниях на пригодность к эксплуатации, Директива 2014/47 / EU о технических осмотрах на дорогах для коммерческих автомобилей и Директива 2014/46 / EU о регистрационных документах на транспортные средства.

В отношении обязательного использования ремней безопасности в транспортных средствах массой менее 3,5 тонн Директива 2003/20 / EC от 8 апреля 2003 года предусматривает обязательное использование детских удерживающих устройств и ремней безопасности для всех лиц, сидящих в тех автобусах и междугородних автобусах, в которых они находятся. оборудованы (за исключением услуг местного транспорта в городских районах).

Директива 92/6 / EEC от 10 февраля 1992 г. установила обязательную установку устройств ограничения скорости на автотранспортных средствах, превышающих 3.5 тонн. Директива 2002/85 / EC от 5 ноября 2002 г. распространила требование об использовании устройств ограничения скорости на все грузовые и легковые автомобили весом от 3,5 до 12 тонн с более чем восемью сиденьями (не включая водителя).

Что касается систем активной безопасности, Регламент (ЕС) № 78/2009 от 14 января 2009 г. об утверждении типа автотранспортных средств в отношении защиты пешеходов и других уязвимых участников дорожного движения установил определенные требования к конструкции и функционированию фронтальной защиты. системы в случае лобового столкновения с другим транспортным средством.Это предусматривало возможность того, что технологии, которые могут помочь избежать столкновений с велосипедистами и пешеходами, не будут подпадать под эти требования. В нем также указывается, что должны быть установлены вспомогательные тормозные системы (BAS) одобренного типа.

Наконец, безопасность участников дорожного движения была повышена за счет уменьшения «слепого пятна». Директива 2003/97 / EC от 10 ноября 2003 г. гласила, что новые грузовые автомобили, эксплуатируемые в ЕС, должны иметь дополнительные зеркала заднего вида для «мертвых зон» (широкоугольные, с близкого расстояния и с прямым обзором).Директива 2007/38 / EC от 11 июля 2007 г. установила, что существующие автопарки также должны быть оснащены этими устройствами. Регламент (ЕС) № 661/2009 от 13 июля 2009 г., отменяющий Директиву 2003/97 / ЕС, вступил в силу 1 ноября 2014 г., согласно которому зеркала заднего вида того же типа являются обязательными для транспортных средств, зарегистрированных за пределами ЕС. В 2011 году Комиссия заказала исследование аварий, вызванных слепыми пятнами, а в июне 2012 года она представила свой отчет о выполнении Директивы 2007/38 / EC, в которой подчеркивалось, что аварии с участием большегрузных транспортных средств стали причиной более 1 200 смертей в год и, следовательно, работа по предотвращению подобных несчастных случаев должна быть продолжена.

С. Перевозка опасных грузов

Директива 94/55 / ЕС от 21 ноября 1994 г. распространила правила, изложенные в Европейском соглашении о международной дорожной перевозке опасных грузов (ДОПОГ), на область внутренних перевозок. Он был отменен Директивой 2008/68 / EC от 24 сентября 2008 г., которая установила общий режим, охватывающий все аспекты внутренней перевозки опасных грузов в ЕС по железной дороге и внутренним водным путям, а также автомобильным транспортом.Директива Комиссии 2012/45 / EU от 3 декабря 2012 года привела это в соответствие с последней версией ДОПОГ, которая обновляется каждые два года. В ДОПОГ недавно были внесены поправки Решением Совета 2018/1485 / EU.

Д. Интеллектуальные транспортные системы (ИТС) и инициатива электронной безопасности

16 декабря 2008 г. Комиссия обнародовала план действий по внедрению ИТС на автомобильном транспорте.Этот План действий был основан на серии инициатив (например, инициатива электронной безопасности, запущенной в 2006 году) и установил приоритетные действия. Действуя в том же направлении, Директива 2010/40 / EU от 7 июля 2010 года по ИТС на автомобильном транспорте направлена на обеспечение скоординированного и последовательного развертывания совместимых услуг ИТС в Европейском союзе. К ИТС относятся, например, автоматические регуляторы скорости, устройства для предотвращения непроизвольного съезда с полосы движения, устройства предупреждения о столкновении и системы автоматического экстренного вызова в случае аварии.Форум электронной безопасности, созданный Комиссией в 2003 году и известный с 2011 года как iMobility, является совместной платформой для всех заинтересованных сторон в области безопасности дорожного движения, чтобы поощрять и контролировать соблюдение рекомендаций по электронной безопасности, а также поддерживать развертывание и использование систем безопасности автомобилей.

В соответствии с Решением № 585/2014 / EU от 15 мая 2014 г. о развертывании функционально совместимой службы eCall в масштабах ЕС государства-члены были обязаны создать инфраструктуру пунктов ответа общественной безопасности (PSAP), необходимую для обработки электронных вызовов, до 1 октября 2017 г. самое позднее.

В ноябре 2016 года Комиссия опубликовала сообщение, озаглавленное «Европейская стратегия совместных интеллектуальных транспортных систем, веха на пути к совместной, подключенной и автоматизированной мобильности» (COM (2016) 0766). Парламентский комитет по транспорту и туризму (Комитет TRAN) отреагировал на это, подготовив отчет по собственной инициативе по этой теме, который был принят на пленарном заседании 13 марта 2018 года. В марте 2019 года Комиссия представила делегированный регламент, дополняющий Директиву 2010/40 / EU ( C (2019) 1789).Хотя парламент не возражал против этого постановления, Совет возражал, и делегированный акт был в конечном итоге отклонен. На этом процедура завершена (2019/2651 (DEA)).

Э. Безопасность дорожной инфраструктуры

Директива 2004/54 / EC от 29 апреля 2004 г. установила минимальные требования безопасности для туннелей в трансъевропейской дорожной сети. Директива гласит, что все туннели длиной более 500 метров, находящиеся в эксплуатации, в стадии строительства или на стадии проектирования, должны подчиняться согласованным правилам безопасности.Эти правила охватывают организационные, структурные, технические и эксплуатационные аспекты эксплуатации этих туннелей с учетом наиболее частых аварий, таких как пожар. Директива 2008/96 / EC от 19 ноября 2008 г. об управлении безопасностью дорожной инфраструктуры направлена на обеспечение того, чтобы безопасность дорожного движения принималась во внимание посредством оценки воздействия на всех этапах строительства, эксплуатации или существенного изменения дорог. С этой целью директива установила систематические аудиты безопасности для проектов дорожной инфраструктуры.Он также содержит положения о проверках безопасности на действующих дорогах и о выявлении участков дорог, на которых происходит большое количество аварий. В 2018 году Комиссия представила свое предложение (COM (2018) 0274) о внесении поправок в директиву с целью сокращения дорожно-транспортных происшествий со смертельным исходом и серьезных травм в дорожных сетях ЕС за счет повышения показателей безопасности дорожной инфраструктуры. Парламент принял свою позицию в первом чтении в апреле 2019 года, а Совет принял закон в октябре 2019 года.Заключительный акт был опубликован в Официальном журнале 26 ноября 2019 года (Директива (ЕС) 2019/1936).

Ф. Статистика и предотвращение дорожно-транспортных происшествий, связанных с вождением в нетрезвом виде

В соответствии с Решением Совета 93/704 / EC, база данных CARE по дорожно-транспортным происшествиям, повлекшим за собой смерть или травмы, была создана для сбора данных, основанных на национальной статистике, и их распространения через Европейскую обсерваторию безопасности дорожного движения.В рамках политики ЕС по улучшению поведения при вождении, Комиссия требует, чтобы государства-члены вводили выборочную проверку дыхания и установили уровни максимально допустимого содержания алкоголя в крови. Лица, подозреваемые в вождении в нетрезвом состоянии, подвергаются выборочным тестам с помощью алкотестера (Рекомендации Комиссии 2001/115 от 17 января 2001 г. и 2004/345 / EC от 17 апреля 2004 г.). С целью повышения безопасности дорожного движения Комиссия установила согласованный кодекс, регулирующий устройства блокировки зажигания алкоголя, который был принят рядом государств-членов (см. Директиву (ЕС) 2015/653 от 24 апреля 2015 г., вносящую поправки в Директиву 2006/126 / ЕС по водительским удостоверениям).

ГРАММ. Трансграничное правоприменение в отношении нарушений правил дорожного движения

Директива (ЕС) 2015/413 от 11 марта 2015 года, способствующая трансграничному обмену информацией о нарушениях правил дорожного движения, связанных с безопасностью дорожного движения, была принята на основании статьи 91 (1) (c) ДФЕС (Раздел VI, Транспорт). Эта директива заменяет Директиву 2011/82 / ЕС (аннулирована Судом Европейского Союза постановлением от 6 мая 2014 г.).Цель остается прежней: прекращение права на анонимность для водителей-нерезидентов и обеспечение возможности судебного преследования за правонарушения, совершенные в государстве-члене, отличном от того, в котором зарегистрирован автомобиль. Государства-члены могут получать доступ к национальным регистрационным данным транспортных средств друг друга, используя процедуру обмена информацией между национальными контактными пунктами. На практике вопрос о возбуждении уголовного дела или отказе от него будет зависеть от государства-члена, в котором было совершено преступление. Таким образом, подозреваемый в правонарушении может быть проинформирован стандартным письмом, содержащим подробную информацию о правонарушении, размере подлежащего уплате штрафа, вариантах оплаты и процедурах обжалования.Хотя личные данные защищены, директива гарантирует, что водители-нерезиденты постоянно наказываются за серьезные нарушения безопасности дорожного движения.

Роль Европейского парламента

Парламент принял множество постановлений, в которых подчеркивается важность безопасности дорожного движения. Когда он одобрил третью программу действий Комиссии (2003–2010) в 2005 году, он уже призывал к разработке долгосрочного плана на период после 2010 года, в котором будут изложены меры, направленные на предотвращение всех смертей на дорогах («Vision Zero»).В своей резолюции от 27 сентября 2011 года о безопасности дорожного движения в Европе на 2011-2020 годы Парламент еще раз призвал Комиссию сделать предотвращение всех смертей на дорогах в качестве долгосрочной цели, но он связал это с систематическим использованием технологий в дорожных транспортных средствах и развитие качественных сетей ИТС. Кроме того, в своей резолюции от 6 июля 2010 г. об устойчивом будущем для транспорта Парламент попросил Комиссию представить исследование передовой практики в государствах-членах в отношении воздействия ограничителей скорости и выразил свою обеспокоенность по поводу безопасности работников на транспорте. сектор.Парламент также выступил за единообразное определение терминов, связанных с безопасностью дорожного движения, чтобы улучшить исследования дорожно-транспортных происшествий, обеспечив сопоставимость результатов. Рабочий документ Комиссии о дорожно-транспортном травматизме, опубликованный 19 марта 2013 года, является частичным ответом на призыв парламента расширить сферу действия стратегии по дорожно-транспортным происшествиям. В нем изложена цель сокращения общего числа людей, получивших серьезные травмы на уровне ЕС (2015-2020 годы), и указано, что система определения серьезных травм действует на всей территории ЕС с 2012 года.Комитет TRAN вместе с Комитетом по внутреннему рынку и защите прав потребителей представил отчет по собственной инициативе «Спасение жизней: повышение безопасности автомобилей в ЕС», который позже был принят в качестве резолюции парламента 14 ноября 2017 года. было основано на отчете Комиссии (COM (2016) 0787 ) .

11 марта 2014 года Парламент принял в первом чтении позицию по минимальным общим стандартам для периодических испытаний на пригодность к эксплуатации транспортных средств, регистрационных документов на транспортные средства и проверок грузовых автомобилей на дорогах.Окончательный текст (Директива 2014/45 / ЕС) помог повысить безопасность дорожного движения и международное признание действующих сертификатов годности к эксплуатации. 27 февраля 2017 года Комитет TRAN проверил Комиссию на предмет применения этой директивы и пригодности автотранспортных средств к эксплуатации; 20 июня 2017 г. он обсудил отчет Комиссии (COM (2017) 0099) о применении Директивы 2000/30 / EC о технической придорожной проверке пригодности коммерческих транспортных средств, находящихся в обращении в ЕС (отчетный период 2013-2014 гг.).Обсуждения в комитете TRAN были сосредоточены на мошенничестве с тахографом и манипулировании показаниями одометра как на огромном риске для безопасности и прав потребителей. Комиссия указала, что она оценивает варианты регистрации одометра, уголовного права и международного обмена информацией. Между тем, 31 мая 2018 года Парламент принял доклад о законодательной инициативе под названием «Манипуляции с одометром в автотранспортных средствах: пересмотр нормативно-правовой базы ЕС». Соответствующее политическое управление парламента также заказало исследование по той же теме под названием «Подделка одометра: меры по предотвращению», которое было опубликовано в ноябре 2017 года.В рамках своей законодательной повестки дня «Европа в движении» Комиссия стремится внести поправки в Регламент (ЕС) № 165/2014 посредством предложения от 31 мая 2017 г. (COM (2017) 0277) о внесении поправок в Регламент (ЕС) № 561/2006 в отношении минимальных требований к максимальному дневному и еженедельному времени вождения, минимальным перерывам, ежедневным и еженедельным периодам отдыха и Регламенту (ЕС) 165/2014 в отношении позиционирования с помощью тахографов. Парламент принял свою позицию в первом чтении в апреле 2019 года, а Совет согласовал во втором чтении в июле 2020 года (Регламент (ЕС) 2020/1054).

В своей резолюции от 13 марта 2018 года о Европейской стратегии совместных интеллектуальных транспортных систем Парламент приветствовал сообщение Комиссии по этой теме. Однако он также призвал Комиссию представить конкретный график с четкими целями на 2019-2029 годы. В резолюции подчеркивается необходимость включения систем безопасности на переходном этапе сосуществования подключенных и автоматизированных транспортных средств и традиционных неподключенных транспортных средств.Постановление также содержит конкретные рекомендации относительно конфиденциальности и защиты данных, а также кибербезопасности.

В резолюции, принятой 15 января 2019 года об автономном вождении в Европейском транспортном парламенте, представлены рекомендации по проблеме подключенных и автоматизированных транспортных средств. В нем особо подчеркнута необходимость в соответствующей нормативно-правовой базе, обеспечивающей безопасную эксплуатацию и предусматривающую четкий режим, регулирующий ответственность.

Проект отчета Комитета TRAN, озаглавленный «Рамки политики безопасности дорожного движения ЕС на 2021-2030 годы — Рекомендации по следующим шагам на пути к« нулевому видению »(2021/2014 (INI)), был опубликован в марте 2021 года, и ожидается, что Комитет проголосует по нему в Июнь.

В апреле 2021 года Парламент принял постановление об отчете о реализации по аспектам безопасности дорожного движения Пакета обеспечения пригодности к эксплуатации. Парламент отмечает, что пакет помог улучшить качество периодических технических осмотров, уровень квалификации инспекторов, а также координацию и стандарты государств-членов в отношении придорожного осмотра транспортных средств в целях повышения безопасности дорожного движения. С другой стороны, депутаты Европарламента сожалеют о том, что Пакет по обеспечению пригодности к эксплуатации содержит некоторые необязательные положения и что необходим пересмотр для преодоления недостатков реализации и решения будущих проблем.

Давид Пернис / Ариан Дебизер

05-2021

Краткое обновление дела Верховного суда

Срок действия 2017 г. (октябрь 2017 г. — сентябрь 2018 г.)

Карриер против Вирджинии , (5-4 Мнение судьи Горсуча, к которому присоединились судьи Робертс, Кеннеди, Томас и Алито в частях I и II, и судьи Робертс, Томас и Алито в части III, 22 июня 2018 г. .Судья Кеннеди представил мнение, частично совпадающее с этим. Судья Гинзбург, к которому присоединились судьи Брейер, Сотомайор и Каган, представили особое мнение.)

Резюме: Суд подтвердил решение Верховного суда Вирджинии. Суд постановил, потому что г-н Карриер согласился на снятие обвинений против него, его судебное разбирательство и осуждение по обвинению во владении преступником после оправдания по обвинению в кражах со взломом и воровстве не нарушали оговорку о двойной опасности, которая предусматривает что никто не может быть судим более одного раза «за одно и то же преступление.«Обвиняемый, который соглашается на последовательные судебные процессы по нескольким, частично совпадающим преступлениям, теряет двойную защиту от ответственности.

Решение доступно здесь.

Карпентер против Соединенных Штатов , (5-4 Мнение главного судьи Робертса, к которому присоединились судьи Гинзбург, Брейер, Каган и Сотомайор 22 июня 2018 г. Судья Кеннеди, к которому присоединились судьи Томас и Алито, подали особое мнение. Судья Томас представил особое мнение. Судья Алито представил особое мнение, к которому присоединился судья Томас.Судья Горсух представил особое мнение.)

Резюме: Суд отменил и вернул решение Апелляционного суда шестого округа. Суд постановил, что получение властями Российской Федерации записей сотовой связи Карпентера было обыском по Четвертой поправке и требовало ордера, подтвержденного вероятной причиной.

Решение доступно здесь.

Росалес-Мирелес против Соединенных Штатов , (7-2 Мнение судьи Сотомайора, к которому присоединились судьи Робертс, Кеннеди, Гинзбург, Брейер, Каган и Горсух 18 июня 2018 г.Судья Томас, к которому присоединился судья Алито, подали особое мнение.)

Краткое изложение: Суд отменил решение Апелляционного суда пятого округа и вернул его на новый вид. Суд постановил, что неправильный расчет диапазона наказания в соответствии с Федеральными руководящими принципами, который был определен как явная ошибка и затрагивающий существенные права обвиняемого, требует, чтобы апелляционный суд использовал свои дискреционные полномочия в соответствии с Федеральным правилом уголовного судопроизводства 52 (b), чтобы отменить наказание. приговор подсудимому по обычному делу.

Решение

доступно по адресу https://www.supremecourt.gov/opinions/17pdf/16-9493_e0fi.pdf

Чавес-Меза против Соединенных Штатов , (5-3 Мнение судьи Брейера, к которому присоединились судьи Робертс, Томас, Гинзбург и Алито 18 июня 2018 г. Судья Кеннеди, к которому присоединились судьи Каган и Сотомайор, подали несогласие Судья Горсуч не принимал участия в рассмотрении и решении дела.)

Резюме: Суд подтвердил решение Апелляционного суда десятого округа.Суд постановил, что протокол по этому делу демонстрирует, что судья имел мотивированное основание для своего решения, и, следовательно, объяснение судьи о сокращении в соответствии с 18 USC §3582 (c) (2) приговора Адаукто Чавеса-Мезы до среднего, а не среднего. чем нижняя граница диапазона измененных Федеральных руководящих принципов была адекватной.

Решение

доступно по адресу https://www.supremecourt.gov/opinions/17pdf/17-5639_8m59.pdf

Лозман против города Ривьера-Бич, Флорида , (Мнение 8-1 судьи Кеннеди, к которому присоединились судьи Робертс, Гинзбург, Брейер, Алито, Каган, Сотомайор и Горсух 18 июня 2018 г.Судья Томас представил особое мнение.)

Краткое содержание: Суд освободил Апелляционный суд одиннадцатого округа и вновь разместил его в своем составе. Суд постановил, что установление вероятной причины ареста Фэйна Лозмана за срыв заседания городского совета не препятствует подаче г-ном Лозманом Первой поправки о возмездном аресте при обстоятельствах данного дела.

Решение

доступно по адресу https://www.supremecourt.gov/opinions/17pdf/17-21_p8k0.pdf

Кунс против.США , (Заключение судьи Алито 9-0 от 4 июня 2018 г.)

Резюме: Суд подтвердил решение Апелляционного суда восьмого округа. Суд постановил, что обвиняемые, которые подлежат обязательному минимальному наказанию и получили более низкие приговоры, потому что они помогали правительству, не имеют права на сокращение, если диапазон руководящих принципов вынесения приговоров позже будет снижен. Подсудимые не имеют права на сокращение срока наказания согласно 18 USC. §3582 (c) (2), потому что их приговоры не были «основаны» на их пониженных диапазонах Руководящих принципов, а, вместо этого, были «основаны» на их обязательных минимумах и на их существенной помощи Правительству.

Решение

доступно по адресу https://www.supremecourt.gov/opinions/17pdf/17-5716_jhek.pdf

Хьюз против Соединенных Штатов , (6-3 Мнение судьи Кеннеди, к которому 4 июня 2018 г. присоединились судьи Гинзбург, Брейер, Сотомайор, Каган и Горсух. Судья Сотомайор представил совпадающее мнение. Главный судья Робертс, к которому присоединились судьи Томас и Алито подали особое мнение.)

Краткое изложение: Суд отменил и повторно назначил Апелляционный суд одиннадцатого округа.Суд постановил, что ответчик, который признает себя виновным в согласованном заявлении о признании вины, может извлечь выгоду из более поздних изменений в руководящих принципах вынесения приговора, если окружной суд полагался на диапазон руководящих принципов при вынесении приговора или принятии соглашения о признании вины. Ответчик может обратиться за помощью в соответствии с 18 USC. §3582 (c) (2), если он заключил соглашение о признании вины в соответствии с Федеральным правилом уголовного судопроизводства 11 (c) (1) (C) (соглашение типа C), которое позволяет ответчику и правительству «договориться о том, что конкретный приговор или диапазон наказания является надлежащим решением по делу », и« связывает суд [согласованным приговором] после того, как [он] принимает соглашение о признании вины.”

Решение

доступно по адресу https://www.supremecourt.gov/opinions/17pdf/17-155_2bo2.pdf

Коллинз против Вирджинии , (Мнение судьи Сотомайора 8-1 от 29 мая 2018 г., к которому присоединились судьи Робертс, Кеннеди, Брейер, Каган, Гинзбург и Горсух. Сходное мнение судьи Томаса. Особое мнение судьи Алито.)

Резюме: Суд отменил и отменил решение Верховного суда Вирджинии. Суд постановил, что исключение для автомобилей из Четвертой поправки не разрешает безосновательный въезд в дом или его ограждение — «территорию,« непосредственно окружающую и связанную с домом »» — с целью обыска в нем автомобиля.

Решение

доступно по адресу: https://www.supremecourt.gov/opinions/17pdf/16-1027_7lio.pdf

Лагос против Соединенных Штатов , (Заключение судьи Брейера 9-0 от 29 мая 2018 г.)

Резюме: Суд отменил и отменил решение Апелляционного суда Пятого округа. Положение Закона об обязательной реституции потерпевших от 1996 года, которое требует от определенных обвиняемых возместить потерпевшему «расходы, понесенные во время участия в расследовании или судебном преследовании правонарушения или присутствия на судебных процессах, связанных с правонарушением», 18 U.S. C. §3663A (b) (4) не включает частные расследования, гражданские дела или процедуры банкротства. Слова «расследование» и «судебное разбирательство» в Законе об обязательной реституции потерпевших относятся к правительственным расследованиям и уголовным делам.

Решение

доступно по адресу: https://www.supremecourt.gov/opinions/17pdf/16-1519_o7jp.pdf

Маккой против Луизианы , (6-3 Мнение судьи Гинзбурга от 14 мая 2018 г., к которому присоединились судьи Робертс, Кеннеди, Брейер, Сотомайор и Каган.Особое мнение высказал судья Алито, к которому присоединились судьи Томас и Горсуч.)

Краткое содержание: Суд отменил решение штата Луизиана на повторное рассмотрение. Суд постановил, что Шестая поправка гарантирует обвиняемому право выбирать цель своей защиты и настаивать на том, чтобы его адвокат воздерживался от признания вины, даже если опытный адвокат считает, что признание вины дает обвиняемому лучший шанс избежать обвинения. смертный приговор. Проблема заключается в автономии клиента, а не в компетенции его адвоката.

Решение

доступно по адресу: https://www.supremecourt.gov/opinions/17pdf/16-8255_i4ek.pdf

Мерфи против NCAA , (6-3 Мнение судьи Алито от 14 мая 2018 г., к которому присоединились судьи Робертс, Кеннеди, Томас, Каган и Горсуч, а также частично судья Брейер. Судья Томас представил совпадающее мнение Судья Брейер представил свое мнение, частично совпадающее и частично несовпадающее. Судья Гинзбург подал особое мнение, к которому присоединился судья Сотомайор, и частично — судья Брейер.)

Резюме: Суд отменил решение третьего округа. Суд постановил, что положения Закона о защите профессиональных и любительских видов спорта, которые запрещают государственное разрешение и лицензирование схем спортивных азартных игр, нарушают антикомандерское правило Десятой поправки, и никакие другие положения PASPA не могут быть отделены от рассматриваемых положений. Штаты могут легализовать ставки на спорт.

Решение

доступно по адресу https://www.supremecourt.gov/opinions/17pdf/16-476_dbfi.pdf

Дахда против США . (Заключение судьи Брейера 8-0 от 14 мая 2018 г. Судья Горсуч не участвовал в деле)

Резюме: Суд оставил без изменения решение Десятого округа. Суд вынес постановление о прослушивании телефонных разговоров, санкционированное судьей федерального округа Канзас в правительственном расследовании подозреваемой сети распространения наркотиков в Канзасе, не было внешне недостаточным, поскольку в них не было никакой информации, которую требовал включить закон о прослушивании телефонных разговоров, и поскольку оспариваемые язык, разрешающий прослушивание вне территориальной юрисдикции суда, был излишним.

Решение

доступно по адресу: https://www.supremecourt.gov/opinions/17pdf/17-43_m648.pdf

Sessions v. Dimaya , (Заключение судьи Кагана от 17 апреля 2018 г. Судья Каган представил заключение суда в отношении частей I, III, IV-B и V, в которых судьи Гинзбург, Брейер, Сотомайор , и Горсуч присоединились, и мнение в отношении частей II и IV-A, к которым присоединились судьи Гинзбург, Брейер и Сотомайор. Судья Горсуч подал мнение, частично совпадающее и согласное с приговором.Главный судья Робертс подал особое мнение, к которому присоединились судьи Кеннеди, Томас и Алито. Судья Томас представил особое мнение, к которому судьи Кеннеди и Алито присоединились в отношении частей I-C-2, II-A-1 и II-B.)

Резюме: Суд подтвердил решение Апелляционного суда девятого округа. Суд постановил, что пункт 16 (b) статьи 18 U.S.C., в котором определяется «тяжкое преступление» для целей положений Закона об иммиграции и гражданстве, является неконституционно расплывчатым в соответствии с положением о надлежащей правовой процедуре Пятой поправки.

Решение

доступно по адресу https://www.supremecourt.gov/opinions/17pdf/15-1498_1b8e.pdf

Уилсон против Селлерса , (6-3 Мнение судьи Брейера от 17 апреля 2018 г. Судья Горсуч представил особое мнение, к которому присоединились судьи Томас и Алито)

Краткое изложение: Суд отменил и повторно назначил Апелляционный суд одиннадцатого округа. Суд постановил, что «федеральный суд habeas, пересматривающий необъяснимое решение суда штата по существу, должен« рассмотреть »это решение до последнего соответствующего решения суда штата, которое дает соответствующее обоснование, и предположить, что необъяснимое решение было основано на той же аргументации.

Государство может опровергнуть эту презумпцию, продемонстрировав, что необъяснимое решение, скорее всего, основывалось на иных основаниях, чем мотивированное решение ниже ».

Решение

доступно по адресу https://www.supremecourt.gov/opinions/17pdf/16-6855_c18e.pdf

США против Microsoft , (Per Curiam 17 апреля 2018 г.)

Резюме: Суд счел дело спорным в свете недавно принятого Закона об облаках. Он признал недействительным решение 2-го округа и отправил дело обратно в апелляционный суд с указанием отменить решения окружного суда против Microsoft и дать указание окружному суду прекратить дело.

Решение

доступно по адресу https://www.supremecourt.gov/opinions/17pdf/17-2_1824.pdf

Ayestas v. Davis , (Мнение судьи Алито 9-0 от 21 марта 2018 г. Судья Сотомайор представил совпадающее мнение, к которому присоединился судья Гинзбург).

Краткое содержание: Суд освободил Апелляционный суд пятого округа, а его деятельность была восстановлена. Суд постановил, что районный суд отклонил ходатайство петиционера о финансировании «разумно необходимых» услуг экспертов, следователей и т. Д., чтобы развить его утверждение о том, что его суд и государственный адвокат habeas были неэффективными, было судебное решение, подлежащее апелляционному пересмотру в соответствии со стандартными юрисдикционными положениями; Пятый округ не применил правильные правовые стандарты в подтверждении отклонения этого запроса.

Решение доступно здесь.

Маринелло против Соединенных Штатов , (7-2 Заключение судьи Брейера от 21 марта 2018 г. Судья Томас представил особое мнение, к которому присоединился судья Алито.)

Краткое изложение: Суд отменил решение Апелляционного суда второго округа и вернул его обратно. Суд постановил, что обвиняемый должен быть осужден в соответствии с 26 USC §7212 (а), который запрещает «коррупцию, силу или угрозы применения силы. . . воспрепятствовать или воспрепятствовать [процессу], или попытаться воспрепятствовать или воспрепятствовать надлежащему применению [Налогового кодекса] »- Правительство должно доказать, что ответчик был осведомлен о незавершенном судебном разбирательстве, связанном с налогами, например конкретное расследование или аудит, или можно было разумно предвидеть, что такое разбирательство начнется.

Решение доступно здесь.

Class v. United States , (Заключение судьи Брейера 6-3 от 21 февраля 2018 г. Судья Алито представил особое мнение, к которому присоединились судьи Кеннеди и Томас)

Резюме: Суд отменил решение Апелляционного суда округа Колумбия. Суд постановил, что признание вины само по себе не препятствует федеральному обвиняемому оспорить конституционность своего срока осуждения в прямой апелляции.

Решение

доступно по адресу https://www.supremecourt.gov/opinions/17pdf/16-424_g2bh.pdf

Округ Колумбия против Весби, (Мнение судьи Томаса от 22 января 2018 г. Совпадающее мнение частично и в решении судьи Сотомайора. Совпадающее мнение в решении судьи Гинзбург.)

Резюме: Суд отменил и вернул решение Апелляционного суда Соединенных Штатов по округу Колумбия. Суд постановил, что, исходя из «совокупности обстоятельств» (состояния дома и поведения участников вечеринки), у сотрудников районной полиции были вероятные основания для ареста участников вечеринки за нарушение границы.Кроме того, офицеры имели право на квалифицированный иммунитет, поскольку их поведение не было четко установлено как незаконное во время ареста.

Решение доступно здесь.

Фактов о безопасности дорожного движения — Ассоциация безопасного международного дорожного движения

Дорожно-транспортные происшествия:

Предсказуемые и предотвратимые

Дорожно-транспортные происшествия, приводящие к смерти и серьезности травм, зависят от ряда факторов. К ним относятся:

Плохая дорожная инфраструктура и управление
Недорогие автомобили
Несоблюдение или отсутствие правил дорожного движения
Небезопасное поведение участников дорожного движения и
Неадекватный уход после аварии.

Дорожные аварии можно прогнозировать и предотвращать, понимая каждый из этих факторов, а также посредством планирования, эффективного управления и вмешательства, основанного на фактических данных. Доступ к точной и актуальной информации о текущей дорожной ситуации позволяет водителям, пешеходам и пассажирам принимать информированные решения по безопасности дорожного движения.

Обзоры безопасности дорожного движения ASIRT (RSR) , доступные для более чем 90 стран, предоставляют корпоративным путешественникам, студентам и преподавателям, обучающимся за рубежом, гуманитарным организациям и индивидуальным путешественникам информацию по конкретной стране, помогающую им принимать эти решения.

Сокращение дорожных аварий:

Общая ответственность

Снижение дорожных рисков требует приверженности и принятия информированных решений со стороны правительства, промышленности, неправительственных организаций и международных агентств. Это также требует участия людей из самых разных областей, включая дорожных инженеров, конструкторов автомобилей, сотрудников правоохранительных органов, медицинских работников, средств массовой информации, преподавателей, общественных групп и отдельных участников дорожного движения. Сильные кампании по информированию общественности необходимы для повышения понимания проблемы и мотивации отдельных лиц и правительств к действию, соблюдению существующих законов и введению и / или изменению законов, которые не существуют или являются неэффективными.

Vision Zero — это стратегия, впервые реализованная в Швеции в 1990-х годах для устранения всех дорожно-транспортных происшествий и серьезных травм, одновременно повышая безопасность, здоровье и равную мобильность для всех. Vision Zero теперь принят во многих странах по всему миру. Философия Vision Zero утверждает, что смертельные случаи в результате дорожно-транспортных происшествий можно предотвратить, и компенсирует неизбежные человеческие ошибки на дорогах. Vision Zero признает, что люди иногда совершают ошибки, и поэтому дорожная система и соответствующая политика должны быть спроектированы таким образом, чтобы человеческий фактор не приводил к смерти или серьезным травмам.Для этого необходимо разработать безопасную систему. Системный подход к безопасности дорожного движения направлен на защиту людей от смерти и серьезных травм путем обеспечения того, чтобы все аспекты транспортной системы были спроектированы так, чтобы обезопасить участников дорожного движения и неизбежных ошибок, которые они совершат.

Безопасный системный подход — это целостный взгляд на дорожно-транспортную систему и взаимодействие между дорогами и обочинами, скоростью движения, транспортными средствами и участниками дорожного движения.

Решение билетов ПДД 2018 онлайн категории СД

Вопрос 1

Выезжая с грунтовой дороги на перекрёсток, Вы попадаете:

Вопрос 2

Где Вы должны остановиться?

Вопрос 3

Вам необходимо двигаться со скоростью не более 40 км/ч:

Вопрос 4

Какой из указанных знаков устанавливается в начале дороги с односторонним движением?

Вопрос 5

Можно ли Вам остановиться в этом месте для посадки или высадки пассажиров?

Вопрос 6

При повороте направо Вы:

Вопрос 7

В каких случаях водитель не должен подавать сигнал указателями поворота?

Вопрос 8

Вам разрешено выполнить поворот направо на маломестном автобусе:

Вопрос 9

Разрешается ли Вам выполнить разворот на перекрёстке по указанной траектории?

Вопрос 10

По какой полосе Вы имеете право двигаться с максимально разрешённой скоростью вне населённых пунктов?

Вопрос 11

В каком случае водитель может начать обгон, если такой манёвр на данном участке дороги не запрещён?

Вопрос 12

Кто из водителей нарушил правила стоянки?

Вопрос 13

При движении прямо Вы:

Вопрос 14

Вы намерены повернуть направо. Ваши действия?

Вопрос 15

Кому Вы обязаны уступить дорогу при повороте налево?

Вопрос 16

Кто из водителей нарушил правила остановки?

Вопрос 17

Какие из перечисленных требований предъявляются к обучаемому на автомобиле, допущенному к учебной езде на дорогах?

Вопрос 18

Вопрос 19

На повороте возник занос задней оси переднеприводного автомобиля. Ваши действия?

Вопрос 20

Какие сведения необходимо сообщить диспетчеру для вызова скорой медицинской помощи при дорожно-транспортном происшествии (ДТП)?

Решение билетов ПДД 2018 онлайн категории СД

Билеты ПДД – экзамен ГИБДД 2018 para Android

A descrição de Билеты ПДД – экзамен ГИБДД 2018

Экзамен ПДД 2018+ Билеты ГИБДД Android APK Free Download – APKTurbo

About Radio FM 90s

What’s New in this version

Экзамен ПДД 2018+ Билеты ГИБДД APK

Прикладные науки | Бесплатный полнотекстовый | О влиянии правил на обучение автономному вождению

1. Введение

2. Связанные работы

3. Модель

3.1. Граф дорог

3.2. Автомобили

3.3. Драйверы

3.3.1. Наблюдение

3.3.2. Действие

3.4. Правила

3.4.1. Правило перекрестка

3.4.2. Правило расстояния

3.4.3. Правило правой полосы

3.5. Вознаграждение

3,6. Изучение политики

4. Эксперименты

5. Результаты

Устойчивость к уровню трафика

6. Выводы

Анализ мнения: Суд оставил остановку транспортного средства без изменения на основании аннулирования лицензии зарегистрированным владельцем

Дорожное движение и безопасность | Информационные бюллетени по Европейскому Союзу

Правовая основа и цели

Достижения

Роль Европейского парламента

Краткое обновление дела Верховного суда

Фактов о безопасности дорожного движения — Ассоциация безопасного международного дорожного движения

Дорожно-транспортные происшествия:

Сокращение дорожных аварий:

Добавить комментарий Отменить ответ