RUS · ENG

УДК: 656.13:004.896
https://doi.org/10.25198/2077-7175-2026-5-74
EDN: HSIHTK

ТРАНСФОРМАЦИЯ ФУНКЦИЙ ВОДИТЕЛЕЙ ГРУЗОВЫХ АВТОМОБИЛЕЙ В УСЛОВИЯХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ ТРАНСПОРТА

Л. М. Нургалиев¹, Р. Ф. Калимуллин²
Набережночелнинский институт (филиал) Казанского (Приволжского) федерального университета, Набережные Челны, Россия
¹ e-mail: nlm82@mail.ru
² e-mail: rkalimullin@mail.ru

С. Ю. Коваленко
ООО «Оренбург-СканСервис», Оренбург, Россия
e-mail: kovalenko-osu@yandex.ru

Аннотация. Развитие интеллектуальных транспортных систем и средств автоматизированного управления автомобилями приводит к существенной трансформации традиционных функций водителей. В современных условиях часть профессиональных задач, ранее выполнявшихся исключительно человеком, постепенно передается автоматизированным системам. В связи с этим возникает необходимость анализа изменения профессионального функционала водителя и определения рационального распределения обязанностей между человеком и интеллектуальной системой управления транспортным средством.

Обзор функций водителей выполнен на основе действующих профессиональных стандартов применительно к различным категориям грузового транспорта: карьерным самосвалам, магистральным грузовым автомобилям и транспортным средствам, осуществляющим перевозку опасных грузов. В работе проведен анализ функций водителя грузового автомобиля с позиций возможности их автоматизации с учетом технологических ограничений и требований безопасности. Для количественной оценки использована шкала уровней автоматизации, позволяющая классифицировать функции по степени передачи их интеллектуальным системам управления. Дополнительно рассмотрены возможности интеграции систем поддержки водителя на основе концепции «эковождения», рекомендации производителей грузовых автомобилей по эффективной эксплуатации техники, а также правовые положения проекта федерального закона о высокоавтоматизированных транспортных средствах (ВАТС).

Обосновано рациональное распределение функций между водителем и автоматизированными системами управления автомобилем на различных стадиях развития ВАТС. Уточнены перспективы изменения роли водителя при переходе к 4–5-му уровням автоматизации, когда возрастает значение функций контроля, подтверждения решений системы и реагирования в нестандартных ситуациях.

Разработан подход к классификации профессиональных функций водителя грузового автомобиля по степени их автоматизации с учетом уровней автономности, требований безопасности и категорий транспортных средств. Впервые предложено рациональное распределение функций между водителем и интеллектуальной системой управления применительно к различным этапам развития ВАТС (грузового транспорта), а также уточнена трансформация профессиональной роли водителя при переходе к 4–5-му уровням автоматизации.

Полученные результаты могут быть использованы при разработке новых моделей грузовых автомобилей, совершенствовании интеллектуальных систем управления и формировании программ подготовки и переподготовки водителей для работы в условиях интеллектуализации транспорта.

Ключевые слова: высокоавтоматизированные транспортные средства, автоматизация, функции водителя.

Для цитирования: Нургалиев Л. М., Калимуллин Р. Ф., Коваленко С. Ю. Трансформация функций водителей грузовых автомобилей в условиях интеллектуализации транспорта // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2026. – № 5. – С. 74–88. – https://doi.org/10.25198/2077-7175-2026-5-74.

Литература

1. Бахмутов С. В., Ендачев Д. В., Мезенцев Н. П. Развитие интеллектуальных систем помощи водителю (ADAS) в Российской Федерации // Транспортные системы. – 2018. – № 4(10). – С. 17–21. – https://doi.org/10.46960/62045_2018_4_17. – EDN: YRWGWL.
2. Грушников В. А. Робототехника и автоматизация на автомобильном транспорте за рубежом // Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. – 2023. – № 6. – С. 46–53. – https://doi.org/10.36535/0236-1914-2023-06-8. – EDN: BDONHI.
3. Гужва Н. С., Коробков А. А. Оценка точности системы распознавания светофоров на основе действий водителя в системах активной помощи // Известия института инженерной физики. – 2025. – № 1(75). – С. 18–22. – EDN: COTYHH.
4. Дымовских А. Ф. Уголовно-правовая характеристика субъективной стороны преступлений, связанных с нарушением правил дорожного движения: соотношение умысла и неосторожности в контексте управления транспортными средствами с автоматизированными системами вождения // Полицейская и следственная деятельность. – 2025. – № 4. – С. 142–151. – https://doi.org/10.25136/2409-7810.2025.4.76365. – EDN: NOTBOS.
5. Землин А. И., Торшин А. А. «Система помощи водителю», или «автоматизированная система управления»: вопросы определения границ для публично-правового и частноправового регулирования // Современное право. – 2022. – № 8. – С. 52–57. – https://doi.org/10.25799/NI.2022.33.57.009. – EDN: CLTLSU.
6. Мещерякова О. М., Крюкова М. Р. Повышение эффективности работы транспортных организаций за счет внедрения эко-вождения (на примере ООО «Райзинг») // Вестник Полоцкого государственного универси¬тета. Серия D. Экономические и юридические науки. – 2023. – № 3. – С. 40–44. – https://doi.org/10.52928/2070-1632-2023-65-3-40-44. – EDN: NEVAVF.
7. Нургалиев Л. М., Калимуллин Р. Ф. Анализ и развитие систем поддержки водителей на основе концепции эковождения и интеллектуального управления транспортом // Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. – 2026. – № 3. – С. 57–62. – https://doi.org/10.36535/0236-1914-2026-03-10. – EDN: SHAABL.
8. Нургалиев Л. М., Калимуллин Р. Ф. Экспериментальное исследование влияния обучения водителей принципам правильного вождения на эксплуатационные показатели карьерных автосамосвалов // Прогрессивные технологии в транспортных системах: материалы XIX Междунар. науч.-практ. конф., Оренбург, 20–22 ноября 2024 г. – Оренбург: Оренбургский государственный университет, 2025. – С. 312–319. – EDN: ETZSPE.
9. Фаткиева Р. Р., Конева А. П., Мустафина А. Ш. Обзор тенденций развития технологий Интернета вещей в интеллектуальных транспортных системах // Известия СПбГЭТУ ЛЭТИ. – 2022. – № 9. – С. 43–63. – https://doi.org/10.32603/2071-8985-2022-15-9-43-63. – EDN: LCDNVN.
10. Халилов Ф. М., Борисова О. В. Автоматизация в сфере транспорта и логистики: оптимизация технологических процессов для эффективности и надежности // Грани науки 2023: сборник трудов Междунар. науч.- практ. конф. – Ростов-на-Дону; Мадрид, 2023. – С. 386–390. – EDN: DITVSK.
11. Chen Y., Lazar M. (2022) Driving Mode Advice for Eco-driving Assistance System with Driver Reaction Delay Compensation. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs. – Vol. 69. – No. 1, pp. 134–138. – https://doi.org/10.1109/TCSII.2021.3075455. – EDN: AIBSRN. (In Eng.).
12. Chen Yu., Lazar M. (2020) Real–time driving mode advice for eco–driving using MPC. IFAC–PapersOnLine. – Vol. 53. – No. 2, pp. 13830–13835. – https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.893. – EDN: VXGLZQ. (In Eng.).
13. Hermann Winner, Stephan Hakuli, Felix Lotz, Christina Singer (2016) Handbook of driver assistance systems: basic information, components and systems for active safety and comfort. – Cham: Springer. – 1600 p. (In Eng.).
14. Malikopoulos, A. A., Aguilar, J. P. (2013). An optimization framework for driver feedback systems. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. – Vol. 14. – No. 2, pp. 955–964. – https://doi.org/10.1109/TITS.2013.2248058. (In Eng.).
15. Sarmadi, H., et al. (2022) Attention Horizon as a Predictor for the Fuel Consumption Rate of Drivers. Sensors. – Vol. 22. – No. 6, p. 2301. – https://doi.org/10.3390/s22062301. – EDN: WENCAU. (In Eng.).
16. Soriguera, F., Miralles, E. (2016) Driver Feedback Mobile App. Transportation Research Procedia. – Vol. 18, pp. 264–271. – https://doi.org/10.1016/j.trpro.2016.12.036. (In Eng.).
17. Steven Shladover (2018) Connected and automated vehicle systems: introduction and overview. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine. – Vol. 10. – No. 4, pp. 6–12. (In Eng.).

Показать весь списокСвернуть список

---