Интеллектуальные транспортные средства для автономной транспортировки полезных ископаемых

Добыча полезных ископаемых сопряжена с экологическими, социальными и экономическими проблемами, одной из причин которых является сложность обеспечения логистики и контроля транспортировки сырья. Искусственный интеллект может ускорить этот процесс, улучшая экономику горнодобывающего сектора за счёт повышения производительности, оптимизации эксплуатационных расходов и максимизации прибыльности. Автоматизированные системы и алгоритмы для оптимизации процессов добычи полезных ископаемых позволяют повысить эффективность добычи и безопасность персонала горного предприятия. Однако отсутствие стандартизированных требований к внедрению таких технологий привело к многообразию рассогласованного оборудования. По этой причине ведётся активная работа над созданием стандартов для систем автоматизации, связанных с развитием интеллектуальных систем автономного горного транспорта. Эти системы позволят автоматизировать процесс транспортировки грузов и людей на горнодобывающих предприятиях. В работе исследуются пути внедрения данной технологии. В процессе развития она будет совершенствоваться и находить все более широкое применение. Была сделана попытка проанализировать существующие примеры внедрения интеллектуальных транспортных средств, оценить их успешность, а также рассмотреть варианты топологий построения таких систем.

Ерещенко Н. Д., Андрияшин С. Н., Борзенков А. Н., Рожкова М. В. Интеллектуальные транспортные средства для автономной транспортировки полезных ископаемых // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2024. — № 11-1. — С. 239—250. DOI: 10.25018/0236_1493_2024_111_0_239.

Ерещенко Никита Дмитриевич¹ — ассистент, e-mail: ereshhenko.2017@stud.nstu.ru, ORCID ID: 0009-0008-3162-7793, 
Андрияшин Сергей Николаевич¹ — ассистент, e-mail: andriyashin.2014@corp.nstu.ru, ORCID ID: 0000-0003-1575-8933,
Борзенков Алексей Николаевич¹ –младший научный сотрудник научно-исследовательской части, e-mail: al-exxxe-y@mail.ru;
Рожкова Марина Викторовна¹ — старший преподаватель, e-mail: rozhkova@corp. nstu.ru, ORCID ID: 0000−0001−5039−2039;
¹ Новосибирский государственный технический университет.

Ерещенко Н. Д., e-mail: ereshhenko.2017@stud.nstu.ru.

1. Hazrathosseini A., Afrapoli A. M. The advent of digital twins in surface mining: Its time has finally arrived // Resources Policy. — 2023. — Vol. 80. — Pp. 103–155. DOI: 10.1016/j.resourpol.2022.103155.

2. Arash Amirteimuri, Erfan Babai Tirkolai, Alireza Amirteymuri, Amir Haqbaz, Vladimir Simic. A novel Parallel Heuristic Method for Designing a Sustainable Medical Waste Management System. Journal of Cleaner Production. 2024, No 452. DOI: 10.2139/ ssrn.4530366.

3. Tian F., Li Zh., Wang F.-Y., Li L. Arallel learning-based steering control for autonomous driving, IEEE Trans. Intell. Veh., 2022. Vol. 8, iss. 10. DOI: 10.1109/TIV.2022.3173448.

4. Ge S., Wang F.-Y., Yang J., Ding Z., Wang X., Li Y., Teng S., Liu Z., Ai Y., & Chen L. Making standards for smart mining operations: Intelligent vehicles for autonomous mining transportation. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 2022. 7(3), 413–416. https://doi. org/10.1109/tiv.2022.3197820.

5. Петров А. И. Исследование рациональных параметров технологических схем вспомогательных горных работ // Техника и технология горного дела. — 2023. — №1(20). — C. 4–39.

6. Chen L., Hu X., Wang G., Cao D., Li L., Wang F.-Y. Parallel Mining Operating Systems: From Digital Twins to Smart Mining, in Proc. IEEE Int. Conf. Digit. Twins Parallel Intell., 2021, pp. 469-473. DOI: 10.1109/DTPI52967.2021.9540195.

7. Шуров В. С. Интеллектуальная автомобильная индустрия XXI века: проблемы и перспективы / Информационные технологии в горном деле. — 2023. — № 3. — С. 45–50.

8. Штарк К. С., Войтенков С. С. (2021). Сферы применения беспилотных транспортных средств в современных условиях. Cборник материалов V Международной научно-практической конференции «Архитектурно-строительный и дорожно-транспортный комплексы: проблемы, перспективы, инновации» (Омск, 2021). — 2021. С. 260–265.

9. Chen L. Parallel Operating Systems for Mining: From Digital Twins to Mining Intelligence. Acta Automatica Sinica, 2021, vol. 47, no. 7, pp. 1633-1645.

10. Zhang X., Guo A., Ai Y., Tian B., Chen L. Real-Time Scheduling of Autonomous Mining Trucks via Flow Allocation-Accelerated Tabu Search, IEEE Trans. Intell. Veh. 2022. Vol. 7, iss. 3, pp. 466–479. DOI: 10.1109/TIV.2022.3166564.

11. Гусев И. С. Применение роботизированных транспортных средств для автономной транспортировки полезных ископаемых // Горнозаводское дело. — 2020. — № 5. — С. 56–63.

12. Wang F.-Y. Meta Vehicles in the metaverse: Moving to a new phase for intelligent vehicles and smart mobility, IEEE Trans. Intell. Veh. 2022. Vol. 7, no 1, pp. 1–5.

13. Зуенко А. А., Македонов Р. А., Олейник Ю. А. Интеллектуальный поиск точных решений задачи планирования открытых горных работ. Системы анализа и обработки данных, 2021. 3 (83), 99–114.

14. Маркарян А. О. Интеллектуальные алгоритмы оценки правил безопасности при ведении горных работ автономными робототехническими системами // XXVIII Международная научно-техническая конференция «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации»: Алушта. — 2019. — С. 86–87.

15. Рыльникова М. В., Федотенко В. С., Есина Е. Н. Применение интеллектуальных систем и технологий при открытой разработке угольных месторождений с высокими вскрышными уступами // Горный журнал. — 2018. — №. 1. — С. 32-36.

16. Варичев А. В., Кретов С. И., Исмагилов Р. И., Бадтиев Б. П., Владимиров Д. Я. Комплексный подход к интеллектуальным системам управления горным производством // Горная промышленность. — 2016. — №. 3 (127). — С. 4–7.

17. Трубецкой К. Н., Рыльникова М. В., Клебанов Д. А., Макеев М. А. Научно-технические вопросы изменения организации управления открытыми горными работами с применением роботизированной карьерной техникой // Горная промышленность. — 2017. — №. 5 (135). — С. 27–30.

18. Гребенкина И. А., Гребенкина С. А., Благодир А. Л. Текущее состояние и тенденции развития инфокоммуникационной транспортной инфраструктуры в Российской Федерации. Транспортное право и безопасность, 2020 (1), 126-141.

19. Покусаев О. Н., Мишарин А. С., Куприяновский В. П., Климов А. А. Мировой рынок автономных (беспилотных) автомобилей. Современные информационные технологии и ИТ-образование, 2018. 14(3), 737-747.

20. Shishkin P. V., Efremenkov E. A., Qi M. Development of a Mathematical Model of Operation Reliability of Mine Hoisting Plants. Mathematics 2024, 12, 1843. DOI: 10.3390/ math12121843.

21. Martyushev N. V., Sorokova S. N., Efremenkov E. A., Valuev D. V., Qi M. Review Models and Methods for Determining and Predicting the Reliability of Technical Systems and Transport. Mathematics 2023, 11, 3317. DOI: 10.3390/math11153317.

22. Valuev D. V., Qi M. Mathematical Logic Model for Analysing the Controllability of Mining Equipment. Mathematics 2024, 12, 1660. DOI: 10.3390/math12111660.