ПРОБЛЕМА РАЗРАБОТКИ НАУЧНО ОБОСНОВАННОЙ МЕТОДОЛОГИИ СОЗДАНИЯ МОБИЛЬНЫХ АВТОНОМНЫХ ТРАНСПОРТНЫХ ПЛАТФОРМ ДЛЯ ГОРНОДОБЫВАЮЩЕЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
DOI:
https://doi.org/10.25635/2313-1586.2026.01.032Ключевые слова:
мобильные автономные платформы, ограниченное пространствоАннотация
Одним из основных направлений развития страны является реструктуризация и модернизация парка горно-металлургического оборудования. В статье рассматривается научная проблема, связанная с необходимостью разработки методологических принципов, моделей и алгоритмов для синтеза мобильных автономных транспортных платформ. Ключевая задача заключается в обеспечении соответствия таких платформ комплексу требований: маневренности, надежности восприятия окружающей среды, безопасности взаимодействия, адаптивности и экономической эффективности – особенно в условиях ограниченного пространства.
В работе раскрыты теоретическая и практическая значимость исследования, сформулированы его цель и задачи. Методический аппарат базируется на системном анализе; моделировании сложных динамических систем; классической и современной теории автоматического управления.
Итогом исследования стали практические рекомендации, способные внести вклад в решение актуальной научной проблемы в данной отрасли.
Библиографические ссылки
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.
