Use of Unmanned Transportation Vehicles in Delivery of Rolled Metal Products and Navigation Problems

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article offers a comprehensive analysis of unmanned automotive vehicles in logistics, focusing particularly on the transportation of rolled steel products. It discusses key aspects of integrating and operating UAVs, highlighting their economic efficiency, safety, and environmental sustainability. Current safety issues in transporting rolled steel, including cargo securing methods and inertial force considerations, are thoroughly examined. Detailed insights into modern navigation technologies and safety systems like LiDAR and radars applied in unmanned vehicles are provided. Additionally, the article presents data on leading Russian companies in UAV development and implementation, such as Evocargo, KamAZ, SberAutoTech, and Starline, detailing their achievements and prospects in this field.

Purpose. An investigation into the present status and future prospects of employing unmanned vehicles in logistics, with a specific focus on transporting rolled steel products.

Methodology. Conducting an analysis of regulatory documents and standards, examining practical experience and case studies, performing a comparative analysis of navigation technologies, and engaging in theoretical analysis and synthesis.

Results. For successful integration of unmanned vehicles into the delivery of rolled steel products, it is recommended to launch pilot projects on key routes, develop infrastructure for charging and refueling stations, establish regulatory frameworks, and collaborate with industry partners.

Practical implications. The results are advantageous for entities engaged in the logistics and transportation of rolled steel products. Integrating unmanned vehicles can enhance delivery efficiency and safety, as well as reduce CO₂ emissions, which are critical for sustainable development and cost reduction.

About the authors

Anton I. Izotov

UVM-Steel LLC, branch in Saint Petersburg

Author for correspondence.
Email: 478717@mail.ru
ORCID iD: 0009-0008-1745-3192
SPIN-code: 7829-6966
ResearcherId: KTK-5571-2024

Logistics Specialist 

Russian Federation, 2L, Izmailovsky Ave., St. Petersburg, Russian Federation

References

  1. Akopov A. S. Improvement of maneuverability of unmanned vehicles at different configurations of the road network / A. S. Akopov, L. A. Beklarian. Artificial Societies, 2021, vol. 16, no. 3, pp. 1-21.
  2. Ananenko A. O. Main directions of improving the legal regulation of the use of unmanned vehicles. Transport Law and Safety, 2020, no. 2(34), pp. 76-83.
  3. Bykov N. V. Modeling of cluster motion of unmanned vehicles in heterogeneous traffic flow. Computer Research and Modeling, 2022, vol. 14, no. 5, pp. 1041-1058.
  4. Wassouf Ya. Development of unmanned vehicles: problems of economics, management, mathematical modeling / J. Wassouf, A. I. Orlov. Polythematical network electronic scientific journal of Kuban State Agrarian University, 2023, no. 191, pp. 115-137.
  5. Vorozhun I. A. Ensuring safe transportation of rolled metal products on road transport. Problems of safety in transport, 2017, pp. 89-90.
  6. GOST 26653-2015 Preparation of general cargo for transportation. General requirements. Internet and Law [website]: internet-law.ru. 2023. URL: https://clck.ru/3Bsxyz (accessed 13.07.2024)
  7. GOST 7566-2018 Metal products. Rules of acceptance, marking, packaging, transportation and storage. Internet and Law [website]: internet-law.ru. 2023. URL: https://clck.ru/3BsynD (accessed 13.07.2024)
  8. The start of the movement of unmanned trucks on the highway M-11 “Neva”. Ministry of Transport of the Russian Federation [website]: mintrans.gov.ru. 2021. URL: https://clck.ru/3Bshao (accessed 13.07.2024)
  9. There are no barriers for unmanned friendship: an unmanned Starline tractor-trailer left Moscow for St. Petersburg, having covered 684 km in unmanned mode. Starline - Unmanned Car [website]: smartcar.starline.ru. 2023. URL: https://clck.ru/3Br4sm (accessed 13.07.2024)
  10. KamAZ launched three more unmanned trucks along the M-11 highway. RIA Novosti [website]: ria.ru. 2023. URL: https://clck.ru/3BqkoP (accessed 13.07.2024)
  11. Kamaz drones transported over 10 thousand tons of cargo between Moscow and St. Petersburg. Vesti KAMAZ [website]: vestikamaza.ru. 2023. URL: https://clck.ru/3Bqmzv (accessed 13.07.2024)
  12. KAMAZ designer told about the advantages of unmanned vehicles. RIA Novosti [website]: ria.ru. 2023. URL: https://clck.ru/3Br4yM (accessed 13.07.2024)
  13. Kochoi S. M. Criminal-legal risks of using unmanned vehicles. Actual problems of Russian law, 2021, vol. 16, no. 7(128), pp. 125-135.
  14. “Magnit” and ‘Kamaz’ launched cargo transportation by unmanned vehicles along the highway M-11. Artificial Intelligence of the Russian Federation [site]: ai.gov.ru. 2023. URL: https://clck.ru/3BqzNq (accessed 11.07.2024)
  15. Merzhanov A. A. Hardware of an unmanned car / A. A. Merzhanov, A. S. Rudnev. International Journal of Humanities and Natural Sciences, 2024, no. 1-2(88), pp. 172-175.
  16. Ministry of Transport will work out the expansion of the network of unmanned trucking. RIA Novosti [website]: ria.ru. 2024. URL: https://clck.ru/3BstLW (accessed 13.07.2024).
  17. Ministry of Transport of Russia has launched the project of unmanned cargo transportation along the M-11 highway “Neva”. Ministry of Transport of the Russian Federation [website]: mintrans.gov.ru. 2021. URL: https://clck.ru/3BshWv (accessed 13.07.2024).
  18. At SPIEF the prospects for the development of the project “Unmanned logistics corridors”. Ministry of Transport of the Russian Federation [website]: mintrans.gov.ru. 2023. URL: https://clck.ru/3BstyU (accessed 13.07.2024)
  19. Cargo unmanned transportation was launched along M-11. RIA Novosti [website]: ria.ru. 2023. URL: https://clck.ru/3Bqw7g (accessed 13.07.2024)
  20. SberAutoTech. SberAutoTech [website]: sberautotech.ru. 2023. URL: https://clck.ru/3Bqy7k (accessed 13.07.2024)
  21. Network of toll roads in Russia. Highway M-12 “Vostok”. Avtodor [website]: avtodor-tr.ru. 2024. URL: https://clck.ru/3BstcA (accessed 13.07.2024)
  22. Robofurs in action: unmanned logistics corridors are being created in Russia. National Projects of Russia [website]: национальныепроекты.рф. 2021. URL: https://clck.ru/3BshNA (accessed 13.07.2024)
  23. Russian drone with the possibility of hydrogen refueling drove along the Central Ring Road. RIA Novosti [website]: ria.ru. 2020. URL: https://clck.ru/3BqWMk (accessed 13.07.2024)
  24. “Tatneft” will start using unmanned light trucks Evocargo. Interfax [website]: interfax.ru. 2023. URL: https://clck.ru/3BqXMA (accessed 13.07.2024)
  25. M-12 highway will be technically equipped for drone traffic. RIA Novosti [website]: ria.ru. 2023. URL: https://clck.ru/3BstUP (accessed 13.07.2024)
  26. Dubey Y. An Artificial Intelligence Based Autonomous Road Lane Detection and Navigation System for Vehicles / Y. Dubey, Y. Tarte, N. Talatule [et al.]. Preprints.org. 2024. https://doi.org/10.20944/preprints202406.0350.v1
  27. Evocargo. Evocargo [website]: evocargo.com. 2024. URL: https://clck.ru/3BqYHX (accessed 11.07.2024)
  28. Mochurad L. Parallel and distributed computing technologies for autonomous vehicle navigation / L. Mochurad, M. Mamchur. Radio Electronics Computer Science Control, 2023, no 3. https://doi.org/10.15588/1607-3274-2023-4-11
  29. Yu P. An Improved Autonomous Inertial-Based Integrated Navigation Scheme Based on Vehicle Motion Recognition / P. Yu, W. Wei, J. Li [et al.]. IEEE Access, 2023, vol. 11, pp. 104806-104816. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3318548

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2024 Izotov A.I.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».