CC BY
10
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Аналитическая статья УДК 656.072
doi: 10.61527/1684-7016-2023-4-43-50
Внедрение и эксплуатация беспилотных автомобилей
Вячеслав Викторович Епифанов1 Сергей Евгеньевич Визгалин2 Алексей Олегович Статенин3
^^Ульяновский государственный технический университет, Ульяновск, Россия
1v.epifanov73@mail.ru.
2 s.vizgalin@yandex.ru
3 sao@ymail.ru
Аннотация. Отмечены преимущества беспилотных автотранспортных средств. Выделены восемь технических, экономических и политических проблем внедрения и использования беспилотных автомобилей. Важная проблема заключается в отсутствии системного подхода к созданию системы функционирования беспилотных автотранспортных средств, которая должна состоять из подсистемы беспилотного автотранспортного средства, подсистемы инфраструктуры беспилотных автотранспортных средств и подсистемы внешней среды. Необходимо создать систему обеспечения, управления и повышения качества функционирования беспилотных автотранспортных средств на базе международных стандартов. Ключевые слова, беспилотное автотранспортное средство, проблема, система, качество, среда.
INFORMATION TECHNOLOGY Analytical article
Implementation and operation of droneness vehicles
Vyacheslav V. Epifanov1 Sergey E. Vizgalin2 Aleksei O. Statenin3
2' 3Ulyanovsk State Technical University, Ulyanovsk, Russia lv.epifanov73@mail.ru.
2 s.vizgalin@yandex.ru
3 sao@mail.ru
Abstract. The advantages of unmanned vehicles are noted. Eight technical, economic and political problems in the implementation and use of unmanned vehicles are identified. An important problem is the lack of a systematic approach to creating a system for the functioning of unmanned vehicles, which should consist of an unmanned vehicle subsystem, an unmanned vehicle infrastructure subsystem and an external environment subsystem. It is necessary to create a system for ensuring, managing and improving the quality of operation of unmanned vehicles based on international standards. Keywords, unmanned vehicle, problem, system, quality, environment.
Беспилотное автотранспортное средство (БАС) тического управления и который может передви-- автомобиль, оборудованный системой автома- гаться без участия человека. Повышение автономности автомобилей начали рассматривать достаточно давно, и первые исследования в этом © Епифанов В. В., Визгалин С. Е., направлении проводились в Японии в 70-е годы
Статенин А. О., 2023 XX века. Объектами исследований данного
направления являются легковые автомобили, грузовой транспорт, сельскохозяйственная техника, техника военного назначения, «внутризаводской» транспорт, обеспечивающий ведение всех транспортных работ в современных логистических центрах и на складских территориях.
На сегодняшний день значительных успехов в создании и внедрении беспилотных автотранспортных средств (БАС) добились Япония, Китай, СШАидр. [1].
Ряд аналитиков в мире придерживаются мнения, что рынок беспилотных автомобилей будет расти до $370 млрд к 2035 году. Есть данные, что Китай к 2025 году планирует выпустить на дороги 20% высокоавтономных автомобилей, а к 2030 году - 10% полностью самоуправляемых [2].
В Российской Федерации в рамках плана мероприятий («дорожной карты») Национальной технологической инициативы по направлению «Ав-тонет» (утверждена решением Президиума Совета при Президенте Российской Федерации по модернизации экономики и инновационному развитию России от 24 июня 2016 г., протокол №3) запланирована реализация ряда проектов, направленных на развитие инфраструктуры для автономных транспортных средств, в том числе создание полигона для комплексных испытаний автомобилей с системами помощи водителю и автономных автомобилей, создание и отработка технологий безлюдной добычи и перевозки твёрдых полезных ископаемых с применением роботизированной карьерной техники, а также создание на территории Российской Федерации высокоскоростных автотранспортных коридоров для автономных транспортных средств.
Основными преимуществами БАС являются [3, 4]:
- возможность перевозки грузов в опасных зонах, во время природных и техногенных катастроф или военных действий;
- снижение затрат на транспортировку грузов и пассажиров;
- снижение затрат на топливо и более эффективное использование пропускной способности дорог за счёт централизованного управления транспортным потоком;
- экономия временных ресурсов;
- расширение возможностей использования автомобиля для людей с ограниченными возможностями;
- минимизация ДТП и числа человеческих жертв в них.
В то же время существует ряд проблем, которые сдерживают внедрение БАС. На сегодняшний день можно выделить восемь проблем внедрения и использования беспилотных автомобилей (табл.).
Первая проблема заключается в отсутствии системного подхода к созданию системы функционирования БАС (рис.) [5]. В настоящее время развиваются непосредственно БАС, в которых достаточно детально проработаны техническое и программное обеспечение. Однако беспилотный общественный транспорт работает лишь в демонстрационном режиме, например, в университетских кампусах, аэропортах, зоопарках и т. п. Сегодня ещё трудно представить, что БАС смогут выйти на городские улицы при наличии большого количества традиционного транспорта, несовершенства дорог и их технического обеспечения, различной внешней среды, отсутствия интеллектуальных систем управления и др. В целом нет понимания, как БАС будет поэтапно внедряться в инфраструктуру транспортных систем и процессов.
Фактически СФБАС является развитием традиционной системы «водитель-автомобиль-дорога-среда (ВАДС)» для условий БАС. В целом СФБАС устраняет недостатки человеческого фактора и повышает надёжность и безопасность беспилотного автотранспортного средства.
СУБАС - это алгоритмы функционирования беспилотных автомобилей, основанные на Байесовском методе синхронной локализации и создания карт (SLAM). Суть действия этих алгоритмов заключается в совмещении данных с карт и датчиков автомобиля.
Система БАС вносит существенные изменения в безопасность транспортного средства. В беспилотном варианте все элементы безопасности направлены на обеспечение безаварийности движения и защиты пассажиров. СБАС состоит из механической и аппаратно-электронной частей.
Применительно к СФБАС речь идёт не только о дороге, а о дорожно-транспортной инфраструктуре БАС. Важным требованием, связанным с развитием технологий ИБАС, является их способность эффективно и безопасно взаимодействовать с окружающей инфраструктурой в различных дорожных ситуациях (например, взаимодействие с различными типами пользователей, неожиданными препятствиями) вне зависимости от внешних условий (например, плохих погодных условий или плохой видимости).
Таблица
Проблемы внедрения БАС в автотранспортную систему
№ Проблемы внедрения БАС Краткая сущность проблемы
1 Система функционирования БАС (СФБАС) Отсутствуют требования к СФБАС, которая должна состоять из подсистемы управления БАС; подсистемы БАС; подсистемы «инфраструктура» БАС; подсистемы «среда» БАС.
2 Система обеспечения, управления и повышения качества БАС и СФБАС Отсутствуют походы к созданию системы менеджмента качества в СФБАС, созданные на основе стандартов ISO 9001-9004 2015 г.
3 Сенсоры в БАС В БАС широко используются три типа сенсоров: камеры, лидары и радары. Все эти устройства обладают определёнными недостатками, и использовать их на практике часто затруднительно.
4 Искусственный интеллект в БАС Система может «не понимать» дорогу в дождь, снег, при плохой разметке. Эволюционное развитие текущих алгоритмов позволяет накапливать больше данных, обучать на них систему и улучшать распознавание. Нынешний искусственный интеллект, к сожалению, далеко ещё не интеллект, и с его обучением есть серьёзная проблема.
5 Навигация в БАС Спутниковые системы навигации подвержены внешним воздействиям (магнитные бури, плотная городская застройка и др). Трудно также поддерживать актуальность геоинформационных карт.
6 Взаимодействие с людьми в БАС и СФБАС Многоагентную систему, обеспечивающую децентрализованную диспетчеризацию взаимодействия между участниками движения, реализовать сложно, поскольку машина, тем более беспилотная, -это дорогая техника, и начать строить дороги только для беспилот-ников невозможно.
7 Энергоэффективность в БАС Владельцы автомобилей стремятся тратить меньше энергии, чтобы экономить деньги. Современные алгоритмы обработки данных и управления же требуют серьёзных вычислительных мощностей, и это ведёт к снижению энергоэффективности автомобиля.
8 Экономические, технологические и политические ограничения при переходе к БАС Законодательство во всех странах мира не адаптировано к использованию беспилотного транспорта. Объединение политических и общественных сил для препятствования потере водителями рабочих мест в результате внедрения автопилотируемого транспорта.
Рис. Взаимосвязь систем ВАДС и СФБАС: СУБАС - система управления беспилотным транспортным средством; БАС- беспилотное транспортное средство ; ИБАС - инфраструктура беспилотного транспортного средства; СРБАС - среда беспилотного транспортного средства
Дорожно-транспортная инфраструктура включает комплекс улично-дорожной сети, инженерных сооружений, технических средств, достаточный для бесперебойного фунционирования БАС. Такой инфраструктуры в городах Российской Федерации сегодня нет. Кроме того, БАС будут зависеть не только от физической, но и от цифровой (сетевой) инфраструктуры. В мире БАС транспортные средства будут взаимодействовать и обмениваться данными друг с другом, а также обмениваться данными с инфраструктурой, такими как светофоры и указатели для пешеходов. Чтобы этот обмен был надёжным, нужно полностью учитывать как необходимые данные, так и их передачу [6, 7]. Важно решить задачи по созданию наиболее реальной к применению в условиях дорожно-транспортной инфраструктуры архитектуры системы беспилотного автотранспорта и разработке требований построения цифровой (сетевой) инфраструктуры беспилотных автомобилей.
Система СРБАС обеспечивает качество внутренней среды для пассажиров и учёт условий внешней среды посредством технических устройств, которыми оборудовано БАС.
Задачи обеспечения требуемого уровня качества применительно к БАС решаются в процессе их производства. Вторая проблема больше связана с необходимостью системного подхода к разработке теоретических основ и методологии повышения качества перевозок в СФБАС. Методология менеджмента качества включает три основных процесса: обеспечение качества; управление качеством; повышение качества. Обеспечение качества включает планируемые и систематически проводимые мероприятия (маркетинг, обучение персонала и мероприятия по предупреждению отклонений). Управление качеством включает методы управления процессами, выявление разного рода несоответствий и их устранение. Повышение качества представляет собой постоянную деятельность, направленную на совершенствование элементов процесса и системы менеджмента качества. Эти процессы должны использоваться совместно и образовывать систему менеджмента качества [8-10].
Третья проблема - это несовершенные сенсоры. В БАС широко используются три типа сенсоров: камеры, лидары и радары [11]. Основная проблема камер - ограниченная зона видимости: для полноценного обзора на автомобиль их приходится устанавливать сразу несколько. Чем
больше камер, тем выше требования к вычислительной мощности: нужно обрабатывать кадры с каждой камеры, и чем быстрее, тем лучше. Современные алгоритмы обработки изображений, в свою очередь, только повышают требования к вычислительным мощностям. Ещё одна проблема камер - летящие с дороги снег и грязь. Есть и фундаментальные проблемы, прогресса в решении которых сейчас нет. Когда человек распознаёт картинку, он использует не просто данные о том, как должен выглядеть объект, а весь свой колоссальный интеллектуальный опыт, накопленный за годы жизни. И этот опыт очень тяжело перенести в алгоритмы.
На большинстве БАС, помимо камер, также ставят несколько лидаров. Лидар сканирует пространство при помощи лазерного излучателя и определяет расстояние до окружающих объектов. У него тоже есть ряд проблем, одна из ключевых - стоимость. 128-лучевой лидар стоит 50-80 тысяч долларов. Как правило, используется одновременно несколько более дешевых моделей, но совокупно стоимость лидаров может быть сопоставима со стоимостью всего автомобиля. Есть множество примеров, когда объект, который человек распознаёт как безопасный, в облаке точек лидара выглядит как препятствие - выхлопные газы от других автомобилей или снег, поэтому лидар плохо работает при осадках.
Радары очень хороши для решения проблем с погодными условиями: они работают и в дождь, и в снег. Одной из важных особенностей радаров является то, что они позволяют напрямую определять скорость объекта с помощью эффекта Доплера. Современные радары стали более интеллектуальны, могут распознавать пешеходов, автомобили, велосипедистов, но радар всё ещё во многом похож на обычный дальномер с узким полем зрения.
Четвёртая проблема - это искусственный интеллект [12]. Большинство компаний, которые разрабатывают беспилотный транспорт, сейчас занимаются оттачиванием и доработкой существующих алгоритмов и систем. Стараются воссоздать как можно больше ситуаций, которые могут произойти на дороге. Накопленные данные нужно разметить. Для этого человек оценивает, где пешеход, где нет разметки, а где дорожное полотно. Чем больше размеченных данных, тем совершеннее работа алгоритмов, и система лучше распознаёт ситуации на дороге. Чтобы обучить сверхточную нейронную сеть (deeplearning) распознавать объекты, ей нужно подать сотни тысяч, миллионы
экземпляров этих объектов, что требует больших затрат.
Для решения задач определения местонахождения БАС практически все компании-разработчики используют глобальные спутниковые системы навигации [13].
Пятая проблема состоит в том, что не совсем ясно, что произойдёт с текущими моделями БАС, если оборвётся сигнал от спутника из-за внешних факторов (например , из-за магнитной бури, плотной городской застройки и др.), и мы получим некорректную геопозицию автомобиля. Даже если GPS-сигнал точный, есть другая проблема - карты. Большинство водителей сталкивалось с неактуальными картами в навигаторе, когда на дороге ремонт или что-то поменяли. Человек легко может объехать препятствие и быстро скорректировать свой маршрут, а для компьютера карты - дополнительное зрение, и некорректные карты могут навредить больше, чем отсутствие сигнала GPS. Обновлять карты высокого разрешения сложнее, чем обычные для навигатора. Возможно, в будущем эта проблема решится на специализированных автострадах для беспилотного транспорта.
Шестая проблема - это взаимодействие с людьми [14]. БАС можно обеспечить не только точной навигацией, но и взаимодействием, передачей друг другу данных о том, с какой скоростью все движутся и куда планируют поворачивать. Но на дороге будут обычные водители и непредсказуемые пешеходы. В любом случае сейчас нужно совмещать обычный транспорт и беспилотный. Здесь понадобятся определённые регламенты: не только БАС должно «понимать» других водителей и пешеходов, но и обычным водителям необходимо знать, как может поступать БАС, какие действия он предпримет в той или иной ситуации. Нужно выработать чёткие стандарты, по которым в определённых ситуациях действует БАС. Скорее всего, будут проблемы во взаимодействии водителей и БАС на дороге. Кроме того, БАС ещё не способны уверенно действовать в плотном городском потоке на высокой скорости. Люди могут создать ситуации, когда БАС будет перестраховываться и ехать чересчур медленно.
Седьмая проблема - это энергоэффективность [4]. Это довольно серьёзная техническая проблема. Некоторые компании выпускают собственные компьютеры для БАС и делают упор на энергоэффективность. В частности, специализированный компьютер компании NVIDIA сейчас потребляет
около 30 ватт, но его производительность заметно ниже, чем у более мощных компьютеров. Технически это не проблема для испытателей БАС: на полигоне можно поставить дополнительный аккумулятор, но в масштабах массового рынка это умножится на сотни миллионов автомобилей и существенно отразится на мировой экономике.
Помимо технических проблем, препятствующих внедрению и использованию беспилотных автомобилей, есть восьмая проблема, с которой сегодня сталкивается автомобилестроение - это ряд существенных экономических, технологических и политических ограничений при переходе к беспилотному автомобильному транспорту [15, 16]. Выделим самые существенные:
- Разработка соответствующих законов представляется весьма непростой задачей, т. к. основной целью является обеспечение безаварийного движения в ходе взаимодействия традиционного и инновационного транспорта, и результат такого взаимодействия покажет, насколько современное общество готово к внедрению такой инновации. Важно отметить наличие временного лага между принятием закона и проявлением соответствующих результатов, по которым можно было бы судить о его эффективности.
- Другой специфической особенностью являются ежегодное обновление и замена знаков дорожного движения, а также существенные различия знаков в разных странах. Это значит, что автопроизводитель должен будет адаптировать и регулярно обновлять программное обеспечение для каждого конкретного региона, что повлечёт за собой естественный рост издержек. Можно предположить, что решение этой проблемы лежит в интеграции автопроизводителей и законодательных структур. Развитие новых технологий будет зависеть от структуры власти в стране и от того, насколько активны в ней политические силы будут препятствовать потере водителями рабочих мест в результате внедрения БАС.
- Не менее важно отметить значимость уровня жизни и степени расслоения общества в конкретном регионе, поскольку владелец беспилотного автомобиля должен быть платёжеспособен, вовремя проводить техническую диагностику и соответствующий ремонт, чтобы минимизировать риск возникновения аварий.
- Важную роль играют климатические условия и состояния дорог. На сегодняшний день беспилотный транспорт использует систему, которая
проводит сравнение между заранее запёчатлённой местностью путём фотографированияи сканирующими устройствами автомобиля. В основе системы лежит технология идентификации объектов и определения расстояния, основанная на свойствах рассеивания и отражения света в различных средах. Сложные погодные условия в виде осадков затрудняют работу датчиков и могут привести к неверной оценке ситуации автопилотом, что с высокой вероятностью повлечёт за собой аварийную ситуацию. Кроме того, важно отметить, что при движении автомобиль находится в зоне ограниченной дорожной разметки, которую при выпадении снега может быть не видно, и если человек за рулём автомобиля легко справится с этим неудобством, то автопилот может не различить дороги и обочины. Эти факторы также обуславливают необходимость учитывать специфику каждого конкретного региона и вносить соответствующие поправки в работу автопилота.
- Объём данных, генерируемых объектами транспортной системы, показывает быстрый рост. Появляются новые проблемы, связанные с необходимостью обеспечения конфиденциальности персональных данных пользователей и информационной безопасности.
- Рекомендуется использовать комплексное сочетание технологий и систем в области безопасности, в том числе базовые программные или программно-аппаратные системы защиты, шифрование данных и биометрические данные (отпечаток пальца, распознавание голоса, лица и иные), чтобы помочь физически аутентифицировать пользователей транспортных средств. Следует убедиться, что высокоавтоматизированное транспортное средство надёжно защищено от попыток радиоэлектронного подавления, перехвата управления и утечки передаваемой информации, включая персональные данные пользователей.
Таким образом, систематизированы и исследованы основные проблемы, возникающие при реальной технической эксплуатации беспилотных видов транспорта. Рассматривая транспортную инфраструктуру, важно учитывать протекание процессов в динамике с учётом взаимовлияния факторов, которые неизбежно будут сопровождать внедрение инноваций автоматизации на практике.
Результаты исследования показали, что руководство транспортными, торговыми, логистическими компаниями и правительство страны
должны быть готовы к социальным конфликтам в обществе, связанным с внедрением систем, управляемых автоматикой. Перспективы развития таких автомобилей будут во многом зависеть от того, насколько общество и властные структуры будут готовы к инновациям в каждом конкретном регионе, насколько быстро и эффективно будут внесены изменения в соответствующие сферы социально-технического взаимодействия и какой социальный и экономический результат они будут иметь.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Шадрин С. С. Методология создания систем управления движением автономных колёсных транспортных средств, интегрированных в интеллектуальную транспортную среду: автореф.дисс. д-ратехн.наук. Москва,2017. 34 с.
2. Autonomous car development company Waymo [Электронный ресурс] URL: https://waymo.com. (датаобращения: 23.11.2022).
3. Власти Невады легализовали автомобили, управляемые компьютером [Электронный ресурс] II РИА Новости: [сайт]. [27.06.20111. URL: https://ria.ru/science/20110627/393 955 727.html (дата обращения: 11.09.2022).
4. Минделл Д. Восстание машин отменяется! Мифы о роботизации. Москва: Альпина нон-фикшн,2016. 310 с.
5. Климов А. А., Покусаев О. Н., Куприянов-ский В. П., Намиот Д. Е. Архитектура автономных (беспилотных) автомобилей и инфраструктура для их эксплуатации II Современные информационные технологии и ИТ-технологии. 2018. Т. 14, №3. С. 711-720.
6. Задорожняя А. А., Киричек Р. В. Функциональная архитектура сетевой инфраструктуры беспилотного автотранспорта [Электронный ресурс] II URL: https://conf-ntores.etu.ru (дата обращения: 15.11.2022).
7. Гусев С. И., Епифанов В. В. Структура системы функционирования беспилотного автотранспортного средства II Вестник УлГТУ. 2020. №1. С. 47-51.
8. Адлер Ю. П. Восемь принципов, которые изменяют мир II Разработка и сертификация систем качества в России. Стратегия, проблемы, рынок услуг: Сборник статей и справочных материалов к внедрению стандартов ИСО серии 9000 версии 2000 г. / сост. И. В. Матвеева. Москва: РИА «Стандарты и качество», 2001. 156 с. (Серия «Дом качества», вып. 6).
9. Боярова А. В. Проблемы внедрения и сертификации системы менеджмента качества для российских предприятий - поставщиков автомобильной промышленности // Известия СПбГУЭФ. 2010. №5(65). С. 91-93.
10. Луконькина К. А., Епифанов В. В. Повышение качества пассажирских автомобильных перевозок на основе методологии структурирования функции качества (QFD) // Грузовик. 2019. №9. С. 43-49.
11. Соколов В. Г. Удалённый контроль параметров движения автомобиля // Автомобиль. Дорога. Инфраструктура: электронный научный журнал. 2017. №2 (12). URL: http://www.adi-madi.ru/madi/article/view/421/pdf_282 (дата обращения: 23.11.2022).
12. Могилевкин И. М. Транспорт и коммуникации. Прошлое, настоящее, будущее. Москва: Наука, 2005. 357 с.
13. 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.
14. О'Коннор Дж., Макдермотт И. Искусство системного мышления: необходимые знания о системах и творческом подходе к решению проблем. Москва: Альпина Бизнес Букс, 2006. 256 с.
15. Гараедаги Дж. Системное мышление. Как управлять хаосом и сложными процессами. Платформа для моделирования архитектуры бизнеса / пер. с англ. Е. И. Недбальской; науч. ред. Е. В. Кузнецова. Минск:ГревцовБукс,2010. 480 с.
16. Омельченко И. Н., Александров А. А., Бром
A. Е., Белова О. В. Основные направления развития логистики XXI века: ресурсосбережение, энергетика и экология [Электронный pecypcl II Гуманитарный вестник: [сайт]. 2013. №10 (12). URL: http://hmbul.bmstu.ru/catalog/econom/log/ 118.html (дата обращения: 04.09.2022).
Информация об авторах
B. В. Епифанов - доктор технических наук, профессор кафедры «Автомобили» Ульяновского государственного техническогоуниверситета;
C. Е. Визгалин - аспирант кафедры « Управление техническими системами» Ульяновского государственного технического университета;
А. О. Статенин - аспирант кафедры «Управление техническими системами» Ульяновского государственного техническогоуниверситета.
REFERENCES
1. Shadrin S. S Metodologiya sozdaniya si-stem upravleniya dvizheniem avtonomnyh kolesnyh transportnyh sredstv, integrirovannyh v intel-lektual'nuyu transportnuyu sredu: avtoref.diss. d-ra tekhn. nauk [Methodology of creation of motion control systems of autonomous wheeled vehicles integrated into the intellectual transport environment: auto-ref. diss, of Doctor of Technical Sciences], Moscow, 2017. 34 p.
2. Autonomous car development company Waymo [Electronic resource] URL: https:// waymo.com. (accessed: 23.11.2017).
3. Vlasti Nevady legalizovali avtomobili, upravly-aemye komp'yuterom [Nevada authorities have legalized computer-controlled cars] [Electronic resource]. RIANovosti: [website], [27.06.2011]. URL: https:// ria.ru/science/20110627/393955727.html (accessed: 11.09.2022).
4. Mindell D. Vosstanie mashin otmenyaetsya! Mify o robotizacii. [The Uprising of machines is canceled! Myths about robotics]. Moscow: [Alpinanon-fiction], 2016. 310 p.
5. Klimov A.A., Pokusaev O.N., Kupriya-novskiy V. P., Namiot D. E. Arhitektura avtonomnyh (bespilotnyh) avtomobilej i infrastruktura dlya ih ek-spluatacii [Architecture of autonomous (unmanned) cars and infrastructure for their operation], Sovremen-nye informacionnye tekhnologii i IT-tekhnologii [Modern information technologies and IT technologies], 2018. Vol. 14, No. 3. pp. 711-720.
6. Zadorozhnaya A. A., Kirichek R. V. Funkci-onal'naya arhitektura setevoj infrastruktury bespi-lotnogo avtotransporta [Functional architecture of the network infrastructure of unmanned vehicles] [Electronic resource]. URL: https://conf-ntores.etu.ru (accessed: 15.11.2022).
7. Gusev S. I., Epifanov V. V. Struktura sistemy funkcionirovaniya bespilotnogo avtotransportnogo sredstva [Structure of the functioning system unmanned vehicle]. Vestnik UlGTU [Bulletin of U1STU], 2020. No. 1. pp. 47-51.
8. Adler Yu. P. Vosem' principov, kotorye iz-menyayut mir [Eight principles that change the world]. Razrabotka i sertifikaciya sistem kachestva v Rossii. Strategiya, problemy, rynok uslug: Sbornik statej i spravochnyh materialov k vnedreniyu standartov ISO serii 9000 versii 2000 g. [Development and certification of quality systems in Russia. Strategy, problems, the market of services: A collec-
tion of articles and reference materials for the implementation of ISO standards series 9000 version 2000] / comp. I. V. Matveeva. Moscow, RIA «Standarty i kachestvo» [«Standards and Quality»], 2001. 156 p. (Seriya «Dom kachestva», vyp. 6) [(The House of Quality series, issue 6)].
9. Boyarova A. V. Problemy vnedreniya i sertif-ikacii sistemy menedzhmenta kachestva dlya ros-sijskih predpriyatij - postavshchikov avtomobil'noj promyshlennosti [Problems of implementation and certification of a quality management system for Russian automotive industry suppliers]. Izvestiya SPbGUEF, 2010. No.5(65). pp. 91-93.
10. Lukonkina K. A., Epifanov V. V. Povyshenie kachestva passazhirskih avtomobil'nyh perevozok na osnove metodologii strukturirovaniya funkcii kachestva (QFD) [Improving the quality of passenger automobile transportation based on the methodology of structuring the quality function (QFD)]. Gruzovik. [Cargo], 2019. No. 9. pp. 43-49.
11. Sokolov V. G. Udalennyj kontrol'parametrov dvizheniya avtomobilya [Remote monitoring of vehicle movement parameters]. Avtomobil'. Doroga. In-frastruktura: elektronnyj nauchnyj zhurnal [Car. Road. Infrastructure: electronic scientific journa]l. 2017. No.2 (12). URL: http://www.adi-madi.ru/madi/ article/view/421/pdf_282 (accessed: 23.11.2022).
12. Mogilevkin I. M. Transport i kommunikacii. Proshloe, nastoyashchee, budushchee [Transport and communications. Past, present, future]. Moscow, Nauka, 2005. 357 p.
13.Komarov V. V., Garagan S. A. Arhitektura i standartizaciya telematicheskih i intellektual'nyh transportnyh sistem. Zarubezhnyj opyt i otechestven-naya praktika [Architecture and standardization of telematics and intellectual transport systems. Foreign experience and domestic practice], Moscow, NTB «Energy», 2012. 158 p.
14. O'Connor J., McDermott I. Iskusstvo sistem-nogo myshleniya: neobhodimye znaniya o sistemah i tvorcheskom podhode к resheniyu problem [The art of systems thinking: the necessary knowledge about systems and a creative approach to solving problems], Moscow, Alpina Business Books, 2006. 256 p.
15. Garaedagi J. Sistemnoe myshlenie. Kakuprav-lyat' haosom i slozhnymi processami. Platforma dlya modelirovaniya arhitektury biznesa [Systems thinking. How to manage chaos and complex processes. A platform for modeling business architecture]. per. s angl. [translated from English] by E. I. Ned-balskaya; nauch. red. [scientific ed]. by E.V. Kuz-netsov]. Minsk, Grevtsov Books, 2010. 480 p.
16. Omelchenko I. N, Alexandrov A. A., Brom A. E., Belova О. V. Osnovnye napravle-niya razvitiya logistiki HKHIveka: resursosberezhenie, energetika i ekologiya [The main directions of logistics development of the XXI century: resource conservation, energy and ecology] [Electronic resource]. Gumani-tarnyj vestnik [Humanitarian Bulletin]: [website]. 2013. No.10 (12). URL: http://hmbul.bmstu.ru/cata-log/econom/log/118.html (accessed: 04.09.2022).
Information about the authors V. V. Epifanov - doctor of technical sciences, professor of the Department «Cars», Ulyanovsk State Technical University;
S. E. Vizgalin - postgraduate student of the Department «Management of technical systems», Ulyanovsk State Technical University;
A. O. Statenin - postgraduate student of the Department «Management of technical systems», Ulyanovsk State Technical University.
Статья поступила в редакцию 14.09.2023; одобреиапосле рецензирования 30.09.2023; принята к публикации 15.10.2023.
The article was submitted 14.09.2023; approved after reviewing 30.09.2023; accepted for publication 15.10.2023.
