Задачи пдд 2019 решать онлайн категории в: Билеты ПДД 2022 Экзамен ПДД ABM/CD(СД) от ГИБДД

Пособие, исчисляемое из среднемесячной заработной платы работников в республике

Размер пособия

Сумма, в рублях

Сумма, в рублях

Сумма, в рублях

с 01. 08.2021 по 31.01.2022

с 01.02.2022 по 31.07.2022

с 01.08.2022 по 31.01.2023

Пособие по уходу за ребенком в возрасте до 3 лет (ежемесячное):

на первого ребенка

35 процентов среднемесячной заработной платы

495,74

539,56

556,05

на второго и последующих детей

40 процентов среднемесячной заработной платы

566,56

616,64

635,48

на ребенка-инвалида до 3 лет

45 процентов среднемесячной заработной платы

637,38

693,72

714,92

Пособие, исчисляемое из бюджета прожиточного минимума в среднем на душу населения

Размер пособия

Сумма, в рублях

Сумма, в рублях

Сумма, в рублях

Сумма, в рублях

Сумма, в рублях

с 01. 11.2021 по 31.01.2022

с 01.02.2022 по 30.04.2022

с 01.05.2022 по 31.07.2022

с 01.08.2022 по 31.10.2022

с 01.11.2022 по 31.01.2023

Пособие в связи с рождением ребенка (единовременное):

при рождении первого ребенка

10-кратная наибольшая величина бюджета прожиточного минимума, действующего на дату рождения ребенка

2880,10

2965,50

3111,50

3285,00

3398,30

при рождении второго и последующих детей

14-кратная наибольшая величина бюджета прожиточного минимума, действующего на дату рождения ребенка

4032,14

4151,70

4356,10

4599,00

4757,62

Пособие женщинам, ставшим на учет в организациях здравоохранения до 12-недельного срока беременности (единовременное)

100 процентов наибольшей величины бюджета прожиточного минимума, действующего на дату рождения ребенка

288,01

296,55

311,15

328,50

339,83

Пособие семьям на детей в возрасте от 3 до 18 лет в период воспитания ребенка в возрасте до 3 лет (ежемесячное)

50 процентов наибольшей величины бюджета прожиточного минимума

144,01

148,28

155,58

164,25

169,92

Пособие на детей старше 3 лет из отдельных категорий семей, предусмотренных законодательством (ежемесячное):

на детей старше 3 лет, воспитываемых в таких семьях (кроме ребенка-инвалида)

50 процентов наибольшей величины бюджета прожиточного минимума

144,01

148,28

155,58

164,25

169,92

на ребенка-инвалида старше 3 лет

70 процентов наибольшей величины бюджета прожиточного минимума

201,61

207,59

217,81

229,95

237,88

Пособие по уходу за ребенком-инвалидом в возрасте до 18 лет (ежемесячное)

с I и II степенью утраты здоровья до исполнения ребенку 18 лет и с III и IV степенью утраты здоровья до исполнения ребенку возраста 3 лет

100 процентов наибольшей величины бюджета прожиточного минимума

288,01

296,55

311,15

328,50

339,83

с III и IV степенью утраты здоровья после исполнения ребенку возраста 3 лет

120 процентов наибольшей величины бюджета прожиточного минимума

345,61

355,86

373,38

394,20

407,80

Пособие на детей в возрасте до 18 лет, инфицированных вирусом иммунодефицита человека (ежемесячное)

70 процентов наибольшей величины бюджета прожиточного минимума

201,61

207,59

217,81

229,95

237,88

Содержание

В этой главе дается оценка текущих технических проблем, связанных с внедрением баз данных законов и правил дорожного движения, определяются препятствия и ограничения, а также рекомендуются решения с точки зрения проектирования, развертывания и систем цифровых технологий.

Оценка

Можно преобразовать руководящие правила из Единого кода транспортного средства (UVC) в реквизиты для разработки поведения автоматизированной системы вождения (ADS). Однако, как объяснялось выше, многие правила дорожного движения различаются в зависимости от штата и местного органа власти. Потребуются значительные усилия для создания всеобъемлющей базы данных законов штатов, даже с использованием существующих компиляций — например, Американской автомобильной ассоциации (AAA) 9.0012 Сборник автомобильных законов — в качестве отправной точки.

Новое законодательство штата о дорожном движении

В настоящее время правила дорожного движения поддерживаются и контролируются действующей юрисдикцией. Не существует санкционированного центрального хранилища всех правил дорожного движения на всех уровнях юрисдикции. База данных правил должна поддерживать включение всех новых правил дорожного движения, выходящих за рамки указаний UVC. Потребуется некоторый контроль версии/конфигурации, чтобы можно было определить, какая версия правил дорожного движения предоставляется ADS. Потребуются процедуры для обновления базы данных по мере принятия нового законодательства. Многие государства приняли новые правила дорожного движения, которые не обязательно были актуальными при последнем обновлении UVC. Например, в 2019 г., Флорида приняла Закон 2019-44 об использовании устройств беспроводной связи во время вождения, который запрещает отправлять текстовые сообщения во время вождения и запрещает использование портативных устройств беспроводной связи на школьных переходах, школьных зонах или рабочих зонах. Закон также относит эти нарушения к числу основных правонарушений. Это требование не распространяется на оператора транспортного средства, который «управляет автономным транспортным средством, как это определено в ст. 316.003, в автономном режиме». ¹⁰⁰

Местные правила дорожного движения

Самое большое ограничение в создании и поддержании всеобъемлющей базы данных всех правил дорожного движения связано с местными правилами. В настоящее время не существует базы данных, которая документирует все правила дорожного движения местных агентств. В большинстве штатов для изменения местных правил дорожного движения требуется одобрение только законодательного собрания штата или департамента транспорта (DOT).

Законодательство штата об автоматизированных транспортных средствах

Помимо различий в правилах дорожного движения в зависимости от штата, существуют также различия и эволюция в законодательстве или распоряжениях об автономных транспортных средствах, как показано на рисунке 8. Национальная конференция законодательных органов штатов (NCSL) регулярно обновляет базу данных этих действий. Подобно государственным законам о дорожном движении, законодательство о государственных автоматизированных транспортных средствах (АТ) может быть преобразовано в базу данных реквизитов для разработки поведения ADS. Это также потребует значительных усилий для создания и регулярного мониторинга для обновления базы данных по мере принятия нового законодательства.

Источник: Национальная конференция законодательных собраний штатов ¹⁰¹
Рисунок 8. Иллюстрация. Государства с принятым законодательством и распоряжениями для автономных транспортных средств.

На момент написания этого отчета производитель оригинального оборудования (OEM) должен соответствовать Федеральным стандартам безопасности транспортных средств (FMVSS), а водитель-человек должен соответствовать требованиям государственных водительских прав и соблюдать правила дорожного движения. для поддержания лицензии.

Потребности высокого уровня

В этом разделе обсуждаются потребности высокого уровня в проектировании и развертывании предлагаемых баз данных правил дорожного движения. Потребности в создании систем цифровых технологий также обсуждаются с точки зрения системных платформ, технологий тестирования, кибербезопасности и конфиденциальности данных.

Проектирование и развертывание

Модель данных правил

Разработка модели данных для правил дорожного движения очень важна, но она будет зависеть от потребностей потенциальных пользователей в проверке. Модель должна выражать правила с точки зрения настроек и поведения, которые AV могут воспринимать и действовать в различных дорожных условиях (например, рабочие зоны и неблагоприятные погодные условия). В нем необходимо будет учитывать как допустимое поведение транспортных средств, так и средства управления движением и знаки — например, разрешенные повороты направо на красный сигнал светофора, за исключением тех случаев, когда они обозначены как запрещенные. Он должен будет учитывать статические и динамические элементы управления, будь то время суток (например, школьная зона скорости) или локальные динамические сигналы и указатели (например, сигналы измерения рампы или переменные ограничения скорости [VSL]). Необходимо будет рассмотреть случаи, когда ADS должен зависеть от восприятия физической маркировки и указателей и когда управление обеспечивается связью инфраструктура-транспортное средство/транспортное средство-инфраструктура (I2V/V2I), например, с фазой сигнала и синхронизацией ( SPaT) сообщение. И ему нужно будет заниматься инцидентами и рабочими зонами, а также обычными операциями.

Правила использования транспортных средств

Некоторые правила дорожного движения требуют обязательного оборудования или функций автомобиля. Например, в некоторых штатах требуется использование стеклоочистителей во время дождя, что означает, что транспортное средство должно быть оборудовано стеклоочистителями. В этом исследовании предполагается, что OEM-производитель, ответственный за транспортное средство, использующее ADS, будет соответствовать спецификациям FMVSS или исключениям для систем безопасности, оборудования и характеристик, как того требует NHTSA. Тем не менее, FMVSS обновляется в ответ на потребности ADS, и OEM-производителям необходимо будет продолжать отслеживать их по мере внесения изменений.

Доступ к нормативным данным и их сбор

Как было сказано ранее, государственные дорожные коды легко доступны и, как правило, могут быть получены из нормативных источников. Коды местных органов власти вряд ли будут так легко доступны, и это создаст дополнительные проблемы для идентификации и сбора. Данные о регулировании дорожного движения в пределах юрисдикции значительно менее доступны в форме базы данных, хотя обычно их можно наблюдать в полевых условиях.

Ограничения формата данных при работе автоматизированной системы вождения

Коды дорожного движения написаны для интерпретации и применения человеком и могут столкнуться с трудностями при адаптации для ADS. Это вопрос определения задач вождения и различных дорожных условий и сценариев, в которых применяются правила, а также определения эксплуатационных ограничений, связанных с этими задачами. Например, как можно ожидать, что ADS будет интерпретировать «проявление должной осторожности» при избегании пешеходов и других уязвимых пользователей? В настоящее время средства управления дорожным движением развернуты в виде отмеченных или подписанных указателей вдоль дорог. Эти элементы управления предоставляют данные в виде изображений и слов, которые водители могут интерпретировать как разрешающие или исключающие определенное поведение вождения. ADS необходимо будет получать ту же информацию, что и элементы управления, полученные от ее собственных систем визуализации, статические элементы управления, связанные с нанесенными на карту местоположениями, или статические и динамические данные управления, предоставляемые в обмене I2V. Некоторые агентства могут поддерживать базы данных знаков или сигналов, но картографические данные и данные динамического контроля, как правило, в настоящее время недоступны.

Координация между юрисдикциями

Так же, как водителям-людям необходимо знать правила дорожного движения в различных юрисдикциях, через которые они путешествуют, ADS необходимо знать свое текущее местоположение и применимые правила. На практике большая часть местной изменчивости примет форму знаков контроля на проезжей части. Но все еще может быть потребность в наборе принципов поведения более высокого уровня, таких как запрет поворота направо на красный, для более общего кодирования в алгоритмы управления AV.

Проблемы с финансированием

Получение и преобразование правил дорожного движения в форму базы данных несколько упрощается за счет общей доступности государственных правил дорожного движения в Интернете. Могут быть затраты, связанные с переработкой нормативных документов в действенные данные ADS. Затраты на предоставление данных управления трафиком в ADS на данный момент в значительной степени неизвестны. Эти расходы будут зависеть от факторов, которые еще предстоит определить, включая собственные базы данных управления агентства, наличие местных карт высокой четкости и намерение агентства реализовать динамический контроль, который будет предоставляться по воздуху в режиме реального времени.

Цифровые технологические системы

В настоящее время в частном секторе используются разные подходы к решению этой проблемы. Например, в своем выступлении на симпозиуме Automated Vehicle Symposium 2019, ¹⁰² Крис Урмсон, соучредитель и главный исполнительный директор (генеральный директор) Aurora, подчеркнул важность учета изменений в правилах дорожного движения, которые могут повлиять на поведение ADS и безопасность. Одним из решений, которое он упомянул, является включение информации в карты высокого разрешения Aurora, разработанные для регионов дорожных испытаний, а в некоторых случаях необходимо реализовать модифицированные алгоритмы. Другое решение, использующее концепцию, аналогичную этому подходу, — это облачное решение для базы данных. Инструмент INRIX® Road Rules™ ¹⁰³ — один из таких примеров, в котором используется открытый формат данных SharedStreets. ¹⁰⁴ Эти виды инструментов, однако, сосредоточены на вводе данных о точках интереса для размещения устройств управления и другой информации, связанной с дорожным движением, такой как указатели, ограничения парковки и полосы поворота. Хотя создание веб-мэшап-интерфейса Google Maps™ для ручного ввода функций муниципального транспорта является упрощенной задачей, цель этой задачи — изучить способы максимизации автоматического обмена данными в отношении управления мобильностью ADS.

Какие владельцы-операторы инфраструктуры систем цифровых технологий (IOO) могут использовать для внедрения баз данных правил дорожного движения, будет зависеть от способности агентства реагировать на изменяющиеся условия дорожного движения, особенно с учетом того, что в будущем больше правил дорожного движения может быть динамичным, и предлагаемая база данных правил дорожного движения будет тесно связан с другими компонентами динамического управления трафиком (например, системами VSL). Появляющиеся активные технологии управления спросом и дорожным движением, а также новые источники данных (например, от подключенных и автоматизированных транспортных средств [CAV] и передовых систем восприятия и мониторинга) оказывают влияние на агентства. Они осознали необходимость наращивания потенциала для полного использования преимуществ новых технологий и источников данных. Возможности агентства с точки зрения технологических систем обсуждаются со следующих трех точек зрения: системные платформы, развертывание и тестирование технологий, а также кибербезопасность и конфиденциальность данных.

Системные платформы

Технология, поддерживающая большие данные и облачные системы, продолжает развиваться, предлагая агентствам широкий выбор. Исторически сложилось так, что агентства предпочитали размещать данные и системы локально, в облаке, в нескольких облаках или использовать гибридный подход; другие возможные варианты включают вычислительные платформы:

• Облачные среды: Облачные среды могут предоставлять услуги на основе подписки, включая инфраструктурные услуги, такие как вычислительная мощность, сеть, безопасность и хранение, а также предоставлять программные услуги, такие как базы данных, бизнес-приложения, Интернет вещей и машинного обучения.
• Среда в помещении: Среда в помещении (центр обработки данных) принадлежит и управляется агентством или через контрактные службы. Среды Premise обычно работают в одном или нескольких управляемых центрах обработки данных, используя сетевые, аппаратные и программные службы для запуска бизнес-приложений.
• Вычислительные платформы: Вычислительные платформы представляют собой наборы интегрированного программного и аппаратного обеспечения, полезные для больших объемов вычислений и аналитики. Обычно они развертываются как высокопроизводительные вычислительные системы, интегрированные с передовыми моделями, обеспечивающими аналитические и исследовательские возможности.

Возможность развертывания и переноса систем и данных на различные платформы позволяет агентствам создавать решения, основанные на потребностях бизнеса, без ограничений, связанных с использованием одного поставщика облачных услуг или стека технологий.

Тестирование технологий

Тестирование технологий является неотъемлемой частью внедрения новых технологий. Технологическое тестирование — это процесс анализа системы или компонента путем предоставления определенных входных данных и сравнения их с желаемыми выходными данными. Тестирование можно разделить на две категории: ручное тестирование и автоматизированное тестирование.

Ручное тестирование, как следует из названия, выполняется вручную и требует человеческого участия, анализа и оценки. Автоматизированное тестирование — это автоматизированная версия ручного тестирования; использование автоматизации в тестировании помогает избежать человеческих ошибок, которые могут возникнуть из-за усталости человека от выполнения повторяющихся процессов. Программы автоматизированного тестирования не пропустят тест по ошибке. Автоматизированная программа испытаний также обеспечит средства для точного сохранения результатов испытаний. Результаты могут быть автоматически загружены в базу данных, которую можно использовать для предоставления необходимой статистики о том, как работает новая система данных. Автоматизированное тестирование может обнаружить ошибки в базе данных, которые могут серьезно повлиять на соблюдение правил дорожного движения ADS и повлиять на поведение и безопасность ADS.

Цели автоматизированного тестирования:

• Выполнение повторяющихся/утомительных задач для точного воспроизведения тестов.
• Проверка требований и функциональности на различных уровнях.
• Имитация нескольких пользователей, использующих функциональные возможности системы.
• Выполнить больше тестов за короткий промежуток времени.
• Уменьшить численность группы тестирования.

Кибербезопасность и конфиденциальность данных

Для любой современной системы данных многие аспекты владения и обслуживания (O&M) связаны с управлением и безопасностью данных. Раздел 9 Руководства по данным о надежности Федерального управления автомобильных дорог (FHWA) «Владение и обслуживание данных»0018 105 представляет примерный список основных соображений, которые могут определять уровни усилий и расходов на эксплуатацию и техническое обслуживание:

• Кто будет платить за сбор, хранение и обмен данными?
• Кто (если вообще) может продавать данные и кому?
• Какие вопросы конфиденциальности данных необходимо решить?
• Кому разрешен доступ к данным и к каким данным им разрешен доступ (например, ко всем данным, только к части данных)?
• Для каких целей разрешено использовать данные (например, если они собираются только в целях анализа, могут ли они также использоваться в целях правоприменения)?

Сбор и управление данными в режиме реального времени Сканирование состояния практики и инноваций ¹⁰⁶ посвящено проблемам, связанным со сбором данных, управлением, архивированием и обменом данными, для поощрения сотрудничества, исследований, оперативного развития и улучшения. Сканирование задокументировало следующие передовые методы доступа, безопасности и конфиденциальности:

• Как правило, владелец данных контролирует доступ к данным. В транспортно-логистическом сообществе этот доступ тщательно контролируется.
• Имеются системы, обеспечивающие доступ к данным только тем людям, которым они предназначены, и только в той мере, в какой эти люди нуждаются в данных. Данные транспортной и логистической отрасли могут быть чрезвычайно конфиденциальными и иметь катастрофические последствия для бизнеса в случае доступа к ним лиц со злыми намерениями.
• Обычно доступ к данным защищен паролем. Поскольку данные, генерируемые в логистических системах, часто являются финансовыми, при отправке они строго шифруются. Однако некоторые приложения могут получать данные об отслеживании самолетов и судов, часто с другой идентифицирующей информацией. Уровень безопасности или защита паролем для доступа к данным через эти приложения часто минимальны.
• Защита источников данных чрезвычайно важна. В индустрии поисковых систем источники данных настолько сильно защищены, что даже не раскрывается, как именно они защищены.

Сканирование задокументировало следующие рекомендации по хранению и резервному копированию данных:

• Типичными являются частое резервное копирование и хранение вне офиса.
• Необходимо регулярно проводить профилактическое обслуживание.
• Особое внимание следует уделить определению объема и продолжительности хранения данных. В авиации, например, данные хранятся в течение относительно короткого промежутка времени, потому что нужна информация в реальном времени, а не в исторической информации. В то же время данные могут быть доступны для проверки, если есть инцидент, требующий расследования.

Сканирование задокументировало следующие рекомендации по эксплуатации и обслуживанию:

• Развертывание должно начинаться в разумных масштабах, например, в небольшой географической области или с использованием легко управляемых данных.
• Для распределения нагрузки в реальном времени следует использовать несколько серверов. Несколько технологий обеспечивают такое распределение нагрузки.
• Важно определить необходимое разрешение или степень детализации данных. Это может варьироваться в зависимости от контекста и использования данных.
• Необходимо определить, что критично для связи, а что нет. Например, системы оповещения железных дорог и авиакомпаний собирают только необходимые данные, которые могут предупредить оператора о конкретной проблеме.

Сканирование задокументировало следующие рекомендации по устранению критических сбоев:

• Общей проблемой является то, что решение проблемы часто зависит от одного человека, а это означает, что это зависит от его доступности. Поэтому важно, чтобы персонал был доступен круглосуточно для устранения потенциально катастрофических сбоев. Более высокая стоимость рабочей силы является необходимым расходом, если система должна быть всегда высокодоступной.

¹⁰⁰ 2019 FL H 107, принятый как Закон № 2019-44, доступен по адресу http://laws.flrules.org/node/7818. [Вернитесь к примечанию 100.]

¹⁰¹ «Автономные транспортные средства – Законодательство о беспилотных транспортных средствах». По состоянию на 19 мая 2020 г., https://www.ncsl.org/research/transportation/autonomous-vehicles-self-driving-vehicles-enacted-legislation.aspx. [Вернуться к примечанию 101.]

¹⁰² https://www.automatedvehiclessymposium.org/program. [Вернуться к примечанию 102.]

¹⁰³ http://inrix.com/products/road-rules/. [Вернуться к примечанию 103.]

¹⁰⁴ https://sharedstreets.io/. [Вернуться к примечанию 104.]

¹⁰⁵ https://www.fhwa.dot.gov/goshrp2/Solutions/Reliability/L02_L05_L07_L08_C11/Reliability_Data_and_Analysis_Tools. [Вернитесь к примечанию 105.]

¹⁰⁶ SAIC (2011 г.), Сбор и управление данными в режиме реального времени Оценка состояния практики и сканирование инноваций: уроки сканирования текущей практики, Отчет подготовлен для Федерального управления автомобильных дорог. [Вернуться к примечанию 106.]

предыдущий