В России прошли успешные испытания беспилотного электрического грузовика

Специалисты Московского физико-технического института и Московского автомобильно-дорожного института успешно провели испытания беспилотного электрического грузовика GAZelle e-NN.

Разработанная система навигации позволила автомобилю в автономном режиме преодолеть значительную дистанцию с грузом, подтвердив свою эффективность и победу в конкурсе «Пятый уровень». Это событие знаменует важный этап в создании в России собственных, конкурентоспособных технологий для транспорта будущего.

Полноценная исследовательская платформа

Инженеры создали не просто тестовый образец, а полноценную исследовательскую платформу. Они модернизировали конструкцию электромобиля: установили электрический усилитель руля, блок управления тяговым двигателем с рекуперацией энергии, модули управления тормозной системой. Все элементы объединили в единую электронную систему, обеспечивающую движение без участия водителя. Она непрерывно анализирует данные с лидаров, камер и высокоточной спутниковой навигации, строя точную цифровую модель окружающего пространства.

«Для нас беспилотная „ГАЗель“ – это полноценная исследовательская платформа. На ней проверяются алгоритмы нейросетевого компьютерного зрения, принятия решений и планирования движения, которые впоследствии могут использоваться в других робототехнических системах», – комментирует руководитель Центра когнитивного моделирования Института ИИ вуза Александр Панов.

Ключевая особенность – независимость и надёжность ключевых функций. Система способна точно определять местоположение автомобиля и строить карту даже в условиях временного отсутствия сигнала со спутников.

Непрерывный анализ данных

Надёжность технологии была доказана на финальных испытаниях на территории особой экономической зоны «Алабуга». Грузовик самостоятельно преодолел до 120 километров, доставив груз массой 625 килограммов со средней скоростью более 17 км/ч, выполнив при этом манёвры по заезду в терминалы.

«Наша система построена на непрерывном анализе данных. Это позволяет в реальном времени строить точную цифровую модель окружения, находить препятствия, прогнозировать траекторию и корректировать маршрут, что и является основой полноценного автономного вождения», – поясняет заведующий лабораторией интеллектуального транспорта вуза Дмитрий Юдин.

Разработка ориентирована прежде всего на организацию логистики на закрытых территориях: промышленных площадках, складах и распределительных центрах, где уже сегодня можно внедрять такие решения.

Полученный опыт формирует основу для будущих коммерческих продуктов в сфере беспилотной логистики, сокращая зависимость от иностранных технологических решений. Успех проекта демонстрирует потенциал России в глобальной цифровой трансформации транспортной отрасли и создании интеллектуальных систем, способных работать в сложных климатических и инфраструктурных условиях.