THE PROBLEM OF DEVELOPING A SCIENTIFICALLY BASED METHODOLOGY FOR CREATION OF MOBILE AUTONOMOUS TRANSPORT PLATFORMS FOR MINING INDUSTRY
DOI:
https://doi.org/10.25635/2313-1586.2026.01.032Keywords:
mobile autonomous platforms, limited spaceAbstract
One of the main directions of the country's development is the restructuring and modernization of the mining and metallurgical equipment fleet. The article discusses a scientific problem related to the need to develop methodological principles, models and algorithms for the synthesis of mobile autonomous transport platforms. The key task is to ensure that such platforms meet a set of requirements: reliability, reliability of perception of the environment, safety of interaction, adaptability and economic efficiency - especially in conditions of limited space.
The paper reveals the theoretical and practical significance of the research, formulates its purpose and objectives. The methodological frame-work is based on system analysis; modeling of complex dynamic systems; classical and modern theory of automatic control.
The research resulted in practical recommendations that can contribute to solving an urgent scientific problem in this industry.
References
1. Указ Президента Российской Федерации от 07.05.2024 г. № 309 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года». URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/50542 (дата обращения 20.01.2026)
2. Grand View Research: «Autonomous Mining Equipment Market Report, 2025-2033» (Аналитический отчет). URL: https://www.gminsights.com/industry-analysis/autonomous-mining-trucks-market (дата обращения 20.01.2026)
3. Fortune Business Insights: «Autonomous Earthmoving Equipment Market, 2025 2032» (Аналитический отчет). URL: https://www.globaldata.com/store/report/ development-of-autonomous-trucks-in-mining-market-analysis/ (дата обращения 20.01.2026)
4. IM Mining: «Tonly & EACON launch cabless, electric & autonomous EQ100E truck» (Аналитический отчет). URL: http://www.gruzovikpress.ru/article/25573-avtonomniy-gruzovoy-avtotransport-na-elektrotyage-dekarbonizatsiya-gruzovogo-transporta-ch-4/ (дата обращения 20.01.2026)
5. Megaproject / International Mining: «Eacon Mining Fleet Surpasses 800 Travelling >27 Million Kilometres Autonomously» (Декабрь 2024) (Аналитический от-чет). URL: https://www.strategicmarketresearch.com/market-report/autonomous-mining-truck-market (дата обращения 20.01.2026)
6. Смирнов Г.А., 1990. Теория движения колёсных машин. Москва: Машино-строение, 352 с.
7. Фурунжиев Р.И., Муравьёв А.А., 2015. Проектирование мобильных роботов: методы и алгоритмы. Москва: Машиностроение, 416 с.
8. Лакота Н. А., Рудианов Н.А., Хрущёв В.В., 2018. Управление мобильными ро-ботами и робототехническими системами. Москва: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 384 с.
9. Глебов А.В., 2025. Проблемы обеспечения технологического суверенитета горнодобывающей промышленности. Проблемы недропользования, № 4, С. 28 – 35. DOI: 10.25635/2313-1586.2025.04.028
10. Ростехнадзор. Статистические данные о производственном травматизме за 2020-2022 годы. URL: https://www.gosnadzor.ru/ (дата обращения: 15.10.2023).
11. Правила по охране труда при работе в ограниченных и замкнутых про-странствах (утв. приказом Минтруда России от 15 декабря 2020 г. N 902н). URL: https://rzot.ru/files/npa/PrikazMinTrudaN902n_15122020.pdf (дата обращения 15.10.2026)
12. Карпушин А.В., Фролов М.С., 2022. Экономика цифровой трансформации горного предприятия: оценка потерь от простоев. Горный журнал, № 5, С. 67–73.
13. Головань В.И., Семенов Д.А., 2021. Моделирование динамики мобильного робота в средах со сложным рельефом. Инженерный вестник, № 4, С. 45–52.
14. Brooks R.A., 1986. A Robust Layered Control System For A Mobile Robot. IEEE Journal of Robotics and Automation, Vol. RA-2, № 1, P. 14–23.
15. Thrun S., Burgard W., Fox D., 2005. Probabilistic Robotics. MIT Press, 647 p.
16. Pfeiffer M., Haghani T., 2023. Robotics for Mining: A Systematic Literature Review and TCO Analysis. International Journal of Mining, Reclamation and Environment, Vol. 37, № 3, P. 189–215.
17. Khamis A., Jiang J., 2022. Sensor Fusion and SLAM in Industrial Environments: Challenges and Solutions. Journal of Industrial Information Integration, Vol. 28, P. 100354.
