XVIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2026

Мировая транспортная отрасль стоит на пороге революции, связанной с внедрением автономных систем управления. В России, обладающей крупнейшей в мире железнодорожной сетью, этот вызов трансформировался в масштабный технологический проект по созданию «умного» локомотива. Это не просто эксперимент, а системная государственная задача в рамках реализации программы «Цифровая железная дорога», направленная на коренное повышение безопасности, эффективности и конкурентоспособности грузовых перевозок. В отличие от концепций будущего, российский проект уже прошел стадию лабораторных исследований и вышел на этап реальных полигонных испытаний. Целью данной статьи является анализ архитектуры, ключевых технологий, этапов реализации и перспектив внедрения интеллектуальных локомотивных систем в условиях российской железнодорожной специфики, с фокусом на существующие разработки и достигнутые результаты.

Российский «умный локомотив» представляет собой не отдельный вагон, а комплексную киберфизическую систему, интегрированную в единый цифровой контур управления перевозками. Его архитектура базируется на нескольких ключевых технологических компонентах. Основой являются системы машинного зрения и детекции препятствий, выполняющие роль «глаз» локомотива. Данный модуль включает в себя совокупность видеокамер высокого разрешения, тепловизионных датчиков и лидаров, задача которых – формировать в режиме реального времени трехмерную цифровую карту пути и прилегающей территории. Нейросетевые алгоритмы, обученные на миллионах изображений российских железных дорог, способны классифицировать объекты: человека, животное, автомобиль на переезде, сход вагона, нарушения габарита. Важной особенностью является работа в сложных погодных условиях, характерных для России.

Вторым критически важным элементом выступает система высокоточного позиционирования и навигации. «Чувство места» локомотива обеспечивается не только спутниковыми системами ГЛОНАСС, но и корректирующими данными от наземной инфраструктуры – рельсовых датчиков и RFID-меток, что особенно важно для работы в тоннелях и на сложных сортировочных горках. Ядром всей системы является бортовая интеллектуальная платформа (например, комплекс «БЛАГОВЕСТ»), которая выступает в роли «мозга». Этот аппаратно-программный комплекс объединяет данные всех датчиков и на их основе обеспечивает функционирование системы поддержки принятия решений машиниста, а в перспективе – системы автоматического управления. Стабильный обмен данными в режиме реального времени, являющийся кровеносной системой проекта, обеспечивается цифровой радиосвязью стандарта GSM-R и перспективными беспроводными сетями, развертывание которых является отдельной инфраструктурной задачей.

Проект развивается по четкой поэтапной логике, от вспомогательных систем к полной автономии. Первым этапом, активно внедряемым с 2020-х годов, стали системы интеллектуальной помощи машинисту, которые уже устанавливаются серийно. К ним относятся комплексное локомотивное устройство безопасности (КЛУБ-У), системы контроля бодрствования машиниста и видеорегистрации. Эти решения стали технологическим фундаментом для более сложных разработок. Следующим ключевым этапом стали испытания на экспериментальном кольце ВНИИЖТ в Щербинке. Именно здесь проходят отработку прототипы полностью автономных локомотивов. В период 2022-2024 годов на кольце успешно проведены испытания грузового электровоза, оснащенного полным комплектом сенсоров. Он продемонстрировал способность самостоятельно следовать по заданному маршруту, распознавать сигналы светофоров и дорожные знаки, останавливаться перед препятствиями и выполнять операции по сцепке с вагонами. Следующим логическим шагом, составляющим ближайшую перспективу, должна стать пилотная эксплуатация на реальных, но пока низконагруженных грузовых полигонах, например, на территории новых промышленных кластеров или на малодеятельных участках.

Однако технологическая готовность опережает нормативную базу, что создает существенные барьеры для массового внедрения. Ключевыми из них являются отсутствие отраслевых стандартов и технических условий на беспилотные железнодорожные транспортные средства, требующее разработки с нуля. Остро стоит вопрос распределения ответственности в случае нештатной ситуации: кто будет виноват – разработчик алгоритма, производитель датчика, владелец инфраструктуры или собственник локомотива? Это требует создания новой страховой и юридической модели. Кроме того, автономный локомотив является потенциальной целью для кибератак, что выдвигает повышенные требования к кибербезопасности и необходимости использования защищенных отечественных каналов связи. Наконец, внедрение таких систем кардинально трансформирует профессию машиниста, переводя его из роли оператора-водителя в диспетчера-контролера, что требует полного пересмотра программ профессиональной подготовки.

Несмотря на существующие барьеры, первичный экономический эффект от внедрения элементов «умного» локомотива уже заметен. Он проявляется в снижении количества случаев проезда запрещающих сигналов, уменьшении аварийности на переездах, оптимизации режимов ведения поезда, что ведет к экономии электроэнергии до 10-15%, а также в снижении нагрузки на машиниста. В стратегической перспективе полномасштабное внедрение позволит решить более амбициозные задачи: повысить пропускную способность путей за счет более точного и плотного вождения поездов, внедрить гибкое адаптивное движение в логистике, синхронизированное с производственными циклами, решить кадровый дефицит на отдаленных маршрутах и создать новый высокотехнологичный экспортный продукт.

Таким образом, разработка «умного локомотива» в России представляет собой целенаправленную инженерную программу, последовательно реализуемую научно-исследовательскими институтами и компаниями отрасли. Проект успешно преодолел этап лабораторно-полигонных испытаний и вплотную подошел к стадии пилотной эксплуатации. Его окончательный успех будет зависеть не только от доводки алгоритмов, но и от скорости формирования соответствующей правовой и нормативной экосистемы. Внедрение интеллектуальных локомотивных систем станет ключевым шагом в создании безопасного, эффективного и технологически суверенного железнодорожного транспорта России, определяющего его конкурентоспособность на десятилетия вперед.

Список использованной литературы

1. Стратегия развития железнодорожного транспорта в Российской Федерации до 2030 года. URL: https://mintrans.gov.ru/documents/3/10522

2. Программа «Цифровая железная дорога». Официальный сайт ОАО «РЖД». URL: https://www.rzd.ru/ru/9298

3. Испытания автономного локомотива на экспериментальном кольце ВНИИЖТ. Пресс-служба ВНИИЖТ. URL: https://vniias.ru/press-tsentr/novosti/vniizht-provel-uspeshnye-ispytaniya-bespilotnogo-lokomotiva/

4. Интеллектуальные системы управления подвижным составом: принципы построения и перспективы внедрения / А.С. Климов, В.Л. Петров // Транспорт Российской Федерации. – 2022. – № 4 (89). – С. 34-39.

5. Технические требования к системам машинного зрения для железнодорожного транспорта (проект отраслевого стандарта). – М.: ВНИИЖТ, 2023.