Американцы превращают крупнейший карьерный самосвал в робота

 


Американские инженеры и ученые решают серьезную задачу создания гигантского интеллектуального грузового автомобиля, работающего без водителя на базе Caterpillar 797B, способного принять груз более 300 тонн, полная масса которого составляет 624 тонны.

Один из авторов проекта, Тони Стенц, считает, что в ближайшее десятилетие технология роботизированных грузовых автомобилей, отточенная на гигантах, работающих в карьерах, будет распространена на обычные легковые автомобили. Несмотря на то, что разработчики пока считают, что создаваемые ими технологии в настоящее время находятся «в младенческом возрасте», один из созданных ими автомобилей-роботов с блеском выиграл соревнование DARPA Urban Challenge, где в компании нескольких автономных легковушек и одного грузовика он передвигался по улицам небольшого города, соблюдая все правила дорожного движения и уступая дорогу другим автомобилям.

Роботизация гиганта Caterpillar заключается в использовании того же электронного оборудования и той же программы, которые привели к победе в Urban Challenge питтсбургский внедорожник. Некоторые коррективы будут учитывать «карьерную специализацию» автомобиля.

В перечень оборудования, необходимого для роботизации гиганта, включен GPS-приёмник, набор лазерных дальномеров и видеокамер. Информация, собираемая этими устройствами, будет передаваться в бортовой компьютер, принимающий решения как действовать грузовику в том или ином случае.

797B не будет первым автоматизированным гигантом, работающим в карьере. Подобный опытный вариант, сконструированный японскими инженерами, не так давно опробован в Чили, в руднике Gaby, но Caterpillar будет крупнейшим.

Специалисты считают, что использование подобных роботизированных гигантов на рудных карьерных разработках позволит в перспективе снизить издержки добывающих компаний, поскольку в отличие от автомобиля, управляемого человеком, робот способен работать полные сутки. Кроме того, использование беспилотных автомобилей позволит снизить количество несчастных случаев, происходящих в отрасли.