×

Цифровизация грузового автотранспорта. Системы помощи водителю и повышения безопасности транспорта (ADAS, ИТС, V2C/V2X и др.)

Май 2020 года

Аналитический Отчет (полная версия)

Запросить стоимость полной версии исследования: news@json.tv

Аналитический Отчет (полная версия)

Цифровизация грузового автотранспорта. Системы помощи водителю и повышения безопасности транспорта (ADAS, ИТС, V2C/V2X и др.)
Цифровизация грузового автотранспорта. Системы помощи водителю и повышения безопасности транспорта (ADAS, ИТС, V2C/V2X и др.)
Май 2020

Цифровизация грузового автотранспорта. Системы помощи водителю и повышения безопасности транспорта (ADAS, ИТС, V2C/V2X и др.)

Май 2020 года

Зарегистрируйтесь или войдите, чтобы скачать PDF-версию Информационного бюллетеня

Скачать

+7 926 561 09 80; news@json.tv

Пишите, звоните, если есть вопросы

Основная цель исследования Json & Partners Consulting – анализ опыта построения систем обеспечения безопасности полетов гражданской авиации и возможность использования таких организационных подходов для повышения безопасности автомобильных перевозок опасных грузов, прежде всего, ГСМ. На уровне технической реализации проведен анализ текущих и перспективных технологий повышения уровня активной безопасности грузового автотранспорта, а также максимальной автоматизации задач водителей («цифровые помощники», ADAS различных уровней).  

 

Повышение безопасности грузоперевозок нефтепродуктов с помощью автомобильного транспорта остается актуальной задачей. В отличие от сегмента легковых автомобилей, в России количество аварий с участием грузовиков, и число погибших в таких ДТП не снижается. Проблема безопасности грузовых автоперевозок актуальна и для развитых стран. 

 

Для снижения аварийности грузоперевозок, сохранности груза, уменьшения вредного воздействия на окружающую среду происходит постепенная автоматизация транспортных средств, начиная с существующих систем помощи водителю (ADAS) и заканчивая полностью автономным автомобилем, не требующим никаких действий со стороны водителя-человека. Параллельно развивается «умная» дорожная инфраструктура – интеллектуальные транспортные системы (ИТС), системы коммуникаций автомобиля с другими автомобилями, инфраструктурой, пешеходами и другими участниками дорожного движения (V2X), без которых реализация беспилотного автомобиля становится невозможной. 

 

В транспортной отрасли, включая грузовой автотранспорт, происходит активное внедрение новых технологий, ключевыми из которых являются системы внешней и внутренней коммуникации систем автомобиля. Конечной точкой складывающихся трендов является подключение имеющихся автопарков в глобальную сеть, а также создание механизма «беспилотных» грузоперевозок автотранспортом. Лидерами рынка как по объемам выручки, так и по внедряемым инновациям являются такие компании, как Daimler Trucks, Volvo, Paccar, MAN, Scania и другие бренды.

 

Россия характеризуется старым изношенным автопарком грузовых автомобилей, почти на ¾ состоящим из отечественных автомобилей, в которых практически не используются инновационные решения для повышения безопасности и увеличения уровня автоматизации действий водителя. Вместе с тем в последние годы идет активное обновление национального автопарка. 

 

Российские автопроизводители, производственные и ИТ-компании, системные интеграторы и другие игроки ведут разработки систем ADAS с перспективой создания беспилотного автомобиля, но коммерческие внедрения таких систем пока отсутствуют. Использование инновационных решений на грузовом автотранспорте пока могут позволить себе, как правило, только крупные транспортные компании, обладающие большим (сотни автомобилей) автопарком современных грузовиков крупных иностранных брендов.

 

Мировыми трендами в области грузовых автоперевозок являются автономизация движения, электрификация транспортных средств и подключаемость автомобилей к единому информационному пространству.  России необходимы «умные» дороги, интернет 5G, зарядная инфраструктура для электромобилей, а также законодательная программа ужесточения технических регламентов по автомашинам, касающаяся введения требований к безопасности транспортных средств в части внедрения активных и пассивных систем помощи водителю (ADAS).

 

В странах Евросоюза на законодательном уровне введено требование об оснащении всех новых моделей грузовиков массой от 3,5 тонн системами AEBS и LDWS c 1 ноября 2013 г. Кроме того, для некоторых категории грузовиков обязательным является наличие системы ESC с 1 ноября 2011 г. 

 

В целом автоматизацию грузоперевозок следует рассматривать в более широком аспекте - не только с точки зрения повышения безопасности (снижение количества и жертв ДТП, повышение сохранности груза), но и для:

 

- экономии топлива и снижения вредных выбросов;

 

- упрощения процесса управлением автомобиля;

 

- повышения операционной эффективности (планирование в реальном времени, сокращение простоев грузовиков);

 

- снижения затрат на оплату труда (автоматизация транспорта постепенно снижает потребность в людях-водителях).

 

В разделе 1 настоящего исследования проведен анализ средств выявления угроз безопасности движения на основе авиаперевозок. Проведена оценка применимости походов и методологии работы с рисками в авиации для автомобильных грузоперевозок.

 

В разделе 2 проведен анализ опыта реализации проектов «цифрового помощника» на грузовом автотранспорте в крупных международных и российских транспортных компаниях. Как показывает анализ ДТП с участием тяжелых грузовиков, внедрение систем помощи водителю ADAS (первый уровень автоматизации транспортных средств) существенно снижает аварийность.

 

В разделе 3 проведен анализ предела автоматизации действий водителя с учетом развития технологий. Приведены примеры внедрения различных уровней автоматизации на грузовом автотранспорте. Автоматизация тяжелых грузовиков рассматривается в контексте основных используемых компонентов и технологий с их кратким описанием, статусом, примерами компаний-поставщиков. Проведен анализ функционала используемых систем помощи водителю (ADAS), стоимости и затрат на внедрение технологий и решений для автоматизации и «подключения» тяжелых грузовиков. 

 

В разделе 4 проведен анализ существующих систем мониторинга и коммуникации с внешними объектами, системами и сервисами (V2X) и анализ перспектив их развития. Сделана оценка применимости технологий V2X для увеличения уровня автоматизации грузоперевозок и проведен анализ затрат на парк из 1000 транспортных средств. 

_________________________ 

 

Информационный бюллетень подготовлен компанией J'son & Partners Consulting. Мы прилагаем все усилия, чтобы предоставлять фактические и прогнозные данные, полностью отражающие ситуацию и имеющиеся в распоряжении на момент выхода материала. J'son & Partners Consulting оставляет за собой право пересматривать данные после публикации отдельными игроками новой официальной информации.

  

Детальные результаты исследования представлены в полной версии отчета: 

 

«Цифровизация грузового автотранспорта. Системы помощи водителю и повышения безопасности транспорта (ADAS, ИТС, V2C/V2X и др.)»

 

Содержание

РЕЗЮМЕ         

ТЕРМИНЫ, АББРЕВИАТУРЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ       

ВВЕДЕНИЕ      

  1.         АНАЛИЗ СРЕДСТВ ВЫЯВЛЕНИЯ УГРОЗ БЕЗОПАСНОСТИ ДВИЖЕНИЯ НА ОСНОВЕ АВИАПЕРЕВОЗОК

1.1.     ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПЕРЕЧНЯ ФАКТОРОВ РИСКА        

1.2.     СИСТЕМЫ ВЫЯВЛЕНИЯ ОПАСНЫХ ФАКТОРОВ И ФАКТОРОВ РИСКА     

1.3.     СПОСОБЫ АНАЛИЗА И ОЦЕНКА СТЕПЕНИ ОПАСНОСТИ ВЫЯВЛЕННЫХ ФАКТОРОВ РИСКА    

1.4.     СИСТЕМЫ И СПОСОБЫ ПО ВЫРАБОТКЕ ВАРИАНТОВ ДЕЙСТВИЙ ПО ЛОКАЛИЗАЦИИ ФАКТОРОВ РИСКА    

1.5.     СИСТЕМЫ ИНФОРМИРОВАНИЯ ПИЛОТОВ

1.6.     СИСТЕМЫ АНАЛИЗА ПРИНЯТЫХ МЕР         

1.7.     ОЦЕНКА ПРИМЕНИМОСТИ ПОДХОДОВ И МЕТОДОЛОГИИ РАБОТЫ С РИСКАМИ В АВИАЦИИ ДЛЯ АВТОМОБИЛЬНЫХ ГРУЗОПЕРЕВОЗОК            

  1.         АНАЛИЗ ОПЫТА РЕАЛИЗАЦИИ ПРОЕКТОВ «ЦИФРОВОГО ПОМОЩНИКА» НА ГРУЗОВОМ АВТОТРАНСПОРТЕ          

2.1.     АНАЛИЗ ОПЫТА РЕАЛИЗАЦИИ ПРОЕКТОВ В РОССИЙСКИХ КОМПАНИЯХ         

2.1.1.  «Магнит»       

2.1.2.  «Деловые Линии»     

2.1.3.  ЖелДорЭкспедиция  

2.1.4.  Delko   

2.1.5.  «Лидер Транс»          

2.1.6.  Traft    

2.2.     АНАЛИЗ ОПЫТА РЕАЛИЗАЦИИ ПРОЕКТОВ В ЗАРУБЕЖНЫХ КОМПАНИЯХ

2.2.1.  Решения ADAS от Mobileye  

2.2.2.  Использование планшетных ПК     

2.3.     ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ           

  1.         АНАЛИЗ ПРЕДЕЛА АВТОМАТИЗАЦИИ ДЕЙСТВИЙ ВОДИТЕЛЯ С УЧЕТОМ РАЗВИТИЯ ТЕХНОЛОГИЙ

3.1.     СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ДЕЙСТВИЙ ВОДИТЕЛЯ АВТОТРАНСПОРТА         

3.1.1.  Легковые автомобили          

3.1.2.  Грузовой автотранспорт      

3.1.3.  Тенденции развития рынка систем автоматизации действий водителя           

3.1.4.  Основные мировые и российские игроки  

3.1.4.1.           Автопроизводители  

3.1.4.1.           Производители и разработчики автокомпонентов          

3.1.4.2.           Производители чипсетов и аппаратных платформ         

3.1.4.3.           IT-компании   

3.1.4.1.           Разработчики телематических систем       

3.1.4.2.           Стартапы        

3.1.4.3.           Поставщики систем контроля за состоянием водителя  

3.2.     АНАЛИЗ ВЕКТОРА РАЗВИТИЯ АВТОМАТИЗАЦИИ НА 5 И 10 ЛЕТ

3.2.1.  В мире

3.2.2.  В России         

3.2.2.1.Проект «Караван»   

3.3.     ОСНОВНЫЕ БАРЬЕРЫ РАЗВИТИЯ    

3.3.1.  Неосведомленность пользователей           

3.3.2.  Высокая стоимость ремонта автомобилей, оснащенных ADAS  

3.3.3   Другие сдерживающие факторы    

3.4.     ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ           

  1.         АНАЛИЗ СИСТЕМ МОНИТОРИНГА И КОММУНИКАЦИИ С ВНЕШНИМИ ОБЪЕКТАМИ, СИСТЕМАМИ И СЕРВИСАМИ   

4.1.     АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ СИСТЕМ САМОДИАГНОСТИКИ АВТОМОБИЛЯ

4.1.1.  Анализ рынка

4.1.2.  Тенденции развития

4.1.3.  Основные мировые и российские игроки  

4.1.3.1.           Volvo Trucks   

4.1.3.2.           Scania Remote Diagnostics   

4.1.3.3.           Kenworth TruckTech+           

4.1.3.4.           ТЕХА (E TRUCK)         

4.1.3.5.           Geotab

4.1.3.1.           Лаборатория умного вождения (Smart Driving Labs)       

4.1.3.2.           Другие решения        

4.2.     АНАЛИЗ СИСТЕМ КОММУНИКАЦИИ И МОНИТОРИНГА ВНЕШНИХ ФАКТОРОВ

4.2.1.  Анализ и применение технологии Vehicle-to-Vehicle       

4.2.1.1.           Общее описание технологии          

4.2.1.2.           Изучение рынка        

4.2.1.3.           Тенденции развития

4.2.1.4.           Основные мировые и российские игроки

4.2.2.  Анализ и применение технологии Vehicle-to-Cloud          

4.2.2.1.           Общее описание технологии          

4.2.2.2.           Изучение рынка        

4.2.2.3.           Тенденции развития

4.2.2.4.           Основные мировые и российские игроки  

4.2.3.  Анализ и применение технологии Vehicle-to-Infrastructure        

4.2.3.1.           Общее описание технологии          

4.2.3.2.           Изучение рынка        

4.2.3.3.           Тенденции развития

4.2.3.4.           Основные мировые и российские игроки  

4.2.4.  Оценка внедрения технологии в России на ближайшие 5 лет   

4.3.     ОЦЕНКА ПРИМЕНИМОСТИ ТЕХНОЛОГИЙ V2V, V2I, V2X ДЛЯ УВЕЛИЧЕНИЯ УРОВНЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ГРУЗОПЕРЕВОЗОК          

4.3.1.  Техническая оценка

4.3.1.1.           Коммуникации V2V   

4.3.1.2.           Коммуникации V2I    

4.3.1.3.           Коммуникации V2Х   

4.3.2.  Финансовая оценка на парк из 1000 транспортных средств

4.4.     ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ           

  1.          ПРИЛОЖЕНИЯ           

5.1.     ПАРК ГРУЗОВЫХ АВТОМОБИЛЕЙ В РОССИИ И ПРОДАЖИ НОВЫХ АВТОМОБИЛЕЙ     

5.2.     КЛАССИФИКАЦИЯ (ТИПЫ) РАДАРОВ И ЛИДАРОВ, ТЕНДЕНЦИИ И ПРОГНОЗЫ

5.2.1.  Радары           

5.2.2.  Лидары

 

Список рисунков

Рис. 1.  Эволюция процесса обеспечения безопасности полетов

Рис. 2. Концепция причинности происшествий           

Рис. 3.  Функциональная схема СМБ АД определения приемлемого риска     

Рис. 4. Зависимость К(100000) от налета на инцидент для самолетов ГА РФ

Рис. 5. Зависимость РСР от налета на инцидент для вертолетов ГА РФ         

Рис. 6.  Пример вероятностно-статистической модели развития авиационного события       

Рис. 7.  Пример разделения авиационного события по факторам      

Рис. 8. Число операций, выполняемых пилотом на различных участках полета        

Рис. 9. Взаимосвязь возраста пилота с количеством авиационных происшествий     

Рис. 10. Эволюция архитектуры кабинного бортового оборудования воздушного судна       

Рис. 11. Общая схема размещения кабинного оборудования

Рис. 12. Общий вид приборная панель самолета семейства Airbus A 320       

Рис. 13. Приборная панель КВС Airbus A 320  

Рис. 14. Централь панель приборов Airbus A 320        

Рис. 15. Процесс управления безопасностью полетов

Рис. 16. Доли транспортных компаний на российском рынке автомобильных перевозок сборных грузов на дальние перевозки*: ТОП-10, 2016    

Рис. 17. Эффект от внедрения систем ADAS на грузовом автотранспорте в США      

Рис. 18. Основной функционал современных систем ADAS     

Рис. 19. Системы помощи водителю в новых легковых автомобилях в Германии*    

Рис. 20. Доля оснащенных системами ADAS новых автомобилей в странах Европы и в России (ассистент парковки, автоторможение, слежение за разметкой)      

Рис. 21. Основные ограничения адаптивного круиз-контроля*          

Рис. 22. Архитектура системы DENSE c набором датчиков для работы в сложных погодных условиях в режиме 24/7          

Рис. 23. Возможности ARNI – системы на базе искусственного интеллекта c системой «умного» поиска информации – для транспортных компаний и водителей грузовиков

Рис. 24. Прогноз мирового рынка полупроводниковых компонентов для систем ADAS, 2015-2025 гг.           

Рис. 25. Компании-лидеры по количеству патентов в области автономного вождения*,       

Рис. 26. Последовательность работы системы AEBS в грузовиках Volvo Trucks          

Рис. 27.  Внешний вид коробки передач для грузовиков Volvo Trucks с автоматизированным переключением

Рис. 28. Движение автоматизированной колонны (платунинг) грузовиков Volvo       

Рис. 29. Прототип автономного тягача Vera от Volvo Trucks   

Рис. 30. Системы поддержки водителя и безопасности грузовых автомобилей Scania

Рис. 31. Планшетный ПК со специализированным приложением для обучения водителей грузовых автомобилей Scania    

Рис. 32. Результаты сравнительных тестов систем ADAS 2-гоуровня  

Рис. 33. Основные мировые производители автомобильных лидаров

Рис. 34. Тяжелый грузовик ZF Innovation Truck с функцией автоматизации подключения/отключения прицепа

Рис. 35. Cистема ProAI (слева) и электрогидравлическая система рулевого управления ReAX (справа)        

Рис. 36. Радар AC 1000 T (слева) и камера с тремя объективами TriCam4 (справа)   

Рис. 37. Лидар производства компании ZF совместно с Ibeo Auto      

Рис. 38. 3D Flash Lidar от компании Continental           

Рис. 39. Оборудование, используемое на беспилотном автомобиле StarLine  

Рис. 40. Сравнение различных аппаратных платформ для автономных автомобилей            

Рис. 41. Внешний вид устройств Mobileye: Серии 5 и 6          

Рис. 42. Внешний вид камеры устройства Mobileye Shield +   

Рис. 43. Зоны детекции системы Mobileye Shield +     

Рис. 44. Система ADAS с акселерометром и видеорегистратором от Zonar Coach      

Рис. 45. Удаленное рабочее место оператора-водителя Starsky Robotics       

Рис. 46. Сравнение паттернов руления водителя в бодром (слева) и уставшем (справа) состоянии

Рис. 47. Устройство для отслеживания положения головы и глаз водителя  

Рис. 48. Устройство для отслеживания энцефалограммы мозга         

Рис. 49. Браслет для измерения электропроводности кожи   

Рис. 50. Система контроля бодрствования водителей SleepAlert        

Рис. 51. Проникновение автомобилей с ADAS (в разбивке по уровню автоматизации) и робомобилей в мире, новые легковые автомобили, 2014-2050 гг.            

Рис. 52. Эволюция ИТС: автомобиль + дорога + сеть, 1997-2025 гг.  

Рис. 53. Основные этапы на пути к автономному вождению, 2019-2027гг.    

Рис. 54. Технологическая дорожная карта для автономного грузового автотранспорта,       

Рис. 55. Основные этапы на пути к автономному вождению, 2019-2027гг.    

Рис. 56. Операционные затраты владельцев грузовых автопарков, 2016-2025 гг.     

Рис. 57. Наиболее подготовленные страны к внедрению беспилотных автомобилей*           

Рис. 58. Осведомленность и потребительское поведение в отношение систем ADAS в развитых странах*   

Рис. 59. Основные опасения потенциальных потребителей автономных автомобилей в ряде стран*           

Рис. 60. Общая схема предиктивной диагностики автомобиля           

Рис. 61. Основные участники рынка прогностических систем для коммерческого автотранспорта в Северной Америке и Европе   

Рис. 62. Основные узлы грузового автомобиля, которые охватывают прогностические системы      

Рис. 63. Прогноз рынка прогностических систем в Северной Америке и Европе, 2012-2020 гг.         

Рис. 64. Какие из следующих функций наилучшим образом описывают Ваш выбор телематической системы?

Рис. 65.  Типовая схема взаимодействия при использовании сервиса удаленной диагностики Kenworth TruckTech+

Рис. 66. Виды коммуникаций V2X

Рис. 67. Коммуникационные технологии для транспортной отрасли - Vehicular ad hoc networks (VANETs)

Рис. 68. Технология DSRC: основные преимущества и недостатки, поддержка на уровне авто производителей/вендоров/отраслевых консорциумов и основные события       

Рис. 69. Технология C-V2X: основные преимущества и недостатки, поддержка на уровне авто производителей/вендоров/отраслевых консорциумов и основные события       

Рис. 70. Сравнение технологий DSRC и C-V2X

Рис. 71. Основные участники рынка автономных автомобилей, ассоциированные с V2X

Рис. 72. Управляющее устройство с поддержкой технологии V2X от компании Bosch           

Рис. 73. Типовая схема организации услуг по управлению автопарком         

Рис. 74. Спутниковая антенна StealsRey 7000 SOTM с автоматическим наведением

Рис. 75. Спутниковая система Thuraya IP Voyager: модем и антенна  

Рис. 76. Гибридный мобильный телефон Thuraya XT-PRO DUAL с поддержкой спутниковой и сотовой связи

Рис. 77.  Спутниковый модем – точка доступа iridium GO!      

Рис. 78.  Использование технологии DSRC для бесконтактной оплаты проезда по платным автодорогам в России

Рис. 79. Типовые сценарии применения устройства RSU (Huawei) c поддержкой C-V2X        

Рис. 80. Основные сценарии применения технологии C-V2X  

Рис. 81. Возможная реализация коммуникаций V2X с помощью технологий DSRC и C-V2X    

Рис. 82. Упрощенная техническая схема реализация автоматизированного автопоезда (платунига) для различного уровня автоматизации

Рис. 83. Дополнительные затраты на обеспечение уровня 4 автоматизации одного грузовика (автопилот на автомагистрали без участия водителя)       

Рис. 84. Основные типы автомобильных радаров и их ограничения  

Рис. 85. Основные характеристики лидаров, представленных на рынке        

Рис. 86. Мировой рынок автомобильных лидаров, $ млн, 2016-2032 гг.

 

Список таблиц

Табл. 1. Примеры ДТП с участием бензовозов в России в первой декаде октября 2018 г.

Табл. 2. Вероятности факторов риска для безопасности полетов

Табл. 3. Степени серьезности факторов риска для безопасности полетов     

Табл. 4. Матрица оценки факторов риска для безопасности полетов

Табл. 5. Вариант матрицы оценки факторов риска для безопасности полетов

Табл. 6. Вариант оценки серьезности факторов риска для безопасности полетов     

Табл. 7. Схема государственной системы данных о безопасности полетов

Табл. 8. Типы анализируемых происшествий

Табл. 9. Оценка применимости блоков СУБП авиации в автомобильных грузоперевозках     

Табл. 10. Результаты опроса владельцев автопарков грузовых автомобилей большой грузоподъемности (класс 8) в США: установлена ли на Ваших автомобилях какая-либо из систем ADAS?      

Табл. 11. Эффект от использования систем ADAS от компании Mobileye       

Табл. 12. Различный уровень автоматизации транспортных средств*

Табл. 13. Автоматизация большегрузных автомобилей: основные компоненты и технологии, описание, статус, вендоры

Табл. 14. Применение основных технологий для автоматизации и «подключения» тяжелых грузовиков в системах помощи водителю (ADAS)      

Табл. 15. Функциональные возможности и ограничения устройств ADAS      

Табл. 16. Функционал ADAS в грузовиках Mercedes-Benz Actros для российского рынка        

Табл. 17. Хронология создания систем помощи водителю/безопасности на грузовых автомобилях Mercedes-Benz, разработки беспилотного автомобиля

Табл. 18. «Цифровые помощники» устанавливаемые на серийные грузовики Volvo Trucks   

Табл. 19. Функционал систем ADAS в автомобилях Paccar     

Табл. 20. Эволюция систем чипа EyeQ от компании Mobileye

Табл. 21. Основной функционал и особенности решения Mobileye для вторичного рынка    

Табл. 22. Ключевые события Mobileye N.V      

Табл. 23. Примеры реализации спутниковых систем связи на автотранспорте: тип решения, стоимость, скорость передачи данных, доступные сервисы*            

Табл. 24. Стоимость и затраты на внедрение отдельных технологий и решений для автоматизации и «подключения» тяжелых грузовиков          

Табл. 25. Затраты на внедрение технологий и решений для автоматизации и «подключения» тяжелых грузовиков (автопарк 1000 ТС)    

Табл. 26. Автопарк грузовых автомобилей в России. Марки топ-20 (на 31.12.2017)  

Табл. 27. Топ-10 лидеров российского рынка новых грузовых автомобилей (ед.)     

Табл. 28. Топ-10 моделей российского рынка новых грузовых автомобилей (ед.)

Читать все отчеты в рубрике Интернет вещей, IoT, M2M, цифровизация: Индустрия 4.0, промышленность, сельское хозяйство, энергетика, транспорт