Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: Научного журнала «Студенческий» № 36(164)

Рубрика журнала: Технические науки

Секция: Транспортные коммуникации

Скачать книгу(-и): скачать журнал часть 1, скачать журнал часть 2, скачать журнал часть 3

Библиографическое описание:
Никитина О.Н. ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПЕРЕВОЗОЧНОГО ПРОЦЕССА НА ОСНОВЕ НАВИГАЦИОННЫХ СИСТЕМ В УГЛЕДОБЫВАЮЩЕЙ ОТРАСЛИ // Студенческий: электрон. научн. журн. 2021. № 36(164). URL: https://sibac.info/journal/student/164/229315 (дата обращения: 24.04.2024).

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПЕРЕВОЗОЧНОГО ПРОЦЕССА НА ОСНОВЕ НАВИГАЦИОННЫХ СИСТЕМ В УГЛЕДОБЫВАЮЩЕЙ ОТРАСЛИ

Никитина Оксана Николаевна

магистрант, кафедра транспорта и логистики, Сибирский Государственный Индустриальный Университет,

РФ, г. Новокузнецк

Воскресенский Игорь Владимирович

научный руководитель,

канд. техн. наук, доц., Сибирский Государственный Индустриальный Университет,

РФ, г. Новокузнецк

АННОТАЦИЯ

Эффективность работы угледобывающего предприятия зависит от многих факторов, среди них объемы добытого, перевезенного и отгруженного сырья. Поэтому повышение эффективности перевозочного процесса играет важную роль. В настоящее время активно развиваются новые транспортные технологии, базирующиеся на основе навигационных систем.

 

Ключевые слова: навигация, GPS, беспилотник, карьер, аналитика, повышение эффективности.

 

С экономической точки зрения повышение эффективности перевозок грузов главным образом достигается за счет повышения производительности подвижного состава предприятия [1].

Во многом оно связано с техническим усовершенствованием автомобильного транспорта и погрузочно-разгрузочных средств, внедрением новых технологий, совершенствованием процесса организации грузовой перевозки и оптимизацией маршрутной сети.

В связи с этим предлагается использовать беспилотные системы управления в тяжелых самосвалах, занятых на перевозке грузов на угледобывающих предприятиях.

Беспилотные транспортные средства обладают рядом преимуществ, по сравнению с транспортом, управляемым человеком:

- полностью исключаются все нетехнологические простои, связанные с человеческим фактором (нет необходимости в перерыве на обед, пересменке и пр.);

- снижаются эксплуатационные затраты, связанные с некорректным управлением, усталостью водителя;

- снижаются простои, связанные с климатическими условиями, плохой видимостью после буровзрывных работ, загазованностью;

- отсутствие водителя позволяет производить работы в условиях опасных для нахождения людей [2].

Наиболее технологически сложной задачей является одновременное перемещение нескольких самосвалов в пределах одного участка.

Чтобы позволить двум транспортным средствам разъехаться, были разработаны специальные алгоритмы, позволяющие каждому грузовику выбирать оптимальную последовательность движений.

Робота можно научить ездить по алгоритму и не нарушать правила. Однако строго по правилам в реальных условиях ездят далеко не все участники дорожного движения. Именно поэтому самосвалы с беспилотными системами управления не способны функционировать на тех участках, где работает транспорт, управляемым человеком. Самый «умный» беспилотник, оказавшись на дороге с интенсивным потоком машин, не может предвидеть тех или иных непредсказуемых действий, связанных с грубым нарушением ПДД иных водителей [3].

Поэтому беспилотным системам требуется адаптация. Для успешного внедрения беспилотного транспорта в стандартную среду карьера, без исключения из нее других участников движения, необходима некая интеллектуальная система взаимодействия. Необходимо научить автомобили общаться между собой и обмениваться данными напрямую (рисунок 1).

 

Рисунок 1. Обмен данными между транспортом

 

Это позволит в реальном масштабе времени получать информацию о режиме дорожного движения, о том, какие риски могут возникнуть и как их предупредить.

Собственное местоположение автомобили понимают по сигналам GPS, это главный определяющий инструмент позиционирования, следствием которого является трек перемещения. Но трек не дает представления об окружающей обстановке, он не имеет аналитики ситуации вокруг транспортного средства [4].

Общаясь между собой, передавая друг другу окружающую обстановку, автомобили смогут получить своевременную информацию о препятствиях, ДТП и других опасностях, которые возникают на пути. В условиях, когда радар, камера и бортовой компьютер не в состоянии определить опасность, например, при плохой видимости или за поворотом, интеллектуальная система другого автомобиля оповестит автомобиль идущий сзади, если впереди есть препятствие или сообщит о том, что было применено экстренное торможение. Система позади идущего автомобиля сориентируется как лучше объехать машину. Такая прямая связь между автомобилями позволит получать информацию о том, что происходит на участках перекрестка вне прямого поля зрения: за вершиной подъема, на участках трассы сбоку или позади машины [5].

В угледобывающей отрасли большое значение имеют объемы добытого, перевезенного и отгруженного сырья, поэтому повышение эффективности перевозочного процесса играет важную роль.

Такая система позволит объединить всех участников технологического процесса и сформировать единую эффективную систему перевозок, при этом увеличив скорость перевозок, что приведет к повышению производительности подвижного состава предприятия.

 

Список литературы:

  1. Хегай, Ю.А. Управление затратами: учебное пособие по специальности 080502 «Экономика и управление на предприятии транспорта» / Ю. А. Хегай, З. А. Васильева ;Сиб. федер. ун-т, Ин-т упр. бизнес-процессами и экономики. – 2015
  2. Комаров В. В., Гараган С. А. Архитектура и стандартизация телематических и интеллектуальных транспортных систем. Зарубежный опыт и отечественная практика. – Москва : НТБ «Энергия», 2012. – 158 с.
  3. https://www.autonews.ru/news/5bebbcdc9a7947c02a30aa6d
  4. Разработка системы беспилотного управления движением транспортного средства с электроприводом / Зезюлин Д. В., Тюгин Д. Ю., Тумасов А. В., Грошев А. М., Беляков В. В., Порубов Д. М., Филатов В. И., Береснев П. О. // Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева. − 2018. − No1 (120). – С. 165–174.
  5. https://www.autoshcool.ru/5352-sistemy-obscheniya-mezhdu-avtomobilyami.html

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом
CAPTCHA
Этот вопрос задается для того, чтобы выяснить, являетесь ли Вы человеком или представляете из себя автоматическую спам-рассылку.