К вопросу о необходимости проведения сравнительной оценки беспилотного грузового транспортного средства методом критериального анализа

К ВОПРОСУ О НЕОБХОДИМОСТИ ПРОВЕДЕНИЯ СРАВНИТЕЛЬНОЙ ОЦЕНКИ БЕСПИЛОТНОГО ГРУЗОВОГО ТРАНСПОРТНОГО СРЕДСТВА МЕТОДОМ КРИТЕРИАЛЬНОГО АНАЛИЗА

А.А. Доронина;

Д.А. Поночевный, кандидат экономических наук. Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики

Проведен сравнительный анализ беспилотных грузовиков методом критериального анализа, позволяющий количественно и качественно оценить различные модели беспилотных транспортных средств в российских реалиях. Были оценены такие показатели, как мощность транспортного средства, степень его автономности, тип двигателя, грузоподъёмность, запас хода, стоимость модели и многие другие. Предметом исследования были выбраны основные характеристики беспилотных грузовиков. Объектом исследования -грузовой беспилотный транспорт. Цель работы заключается в поиске оптимального беспилотного транспортного средства в российских реалиях. В работе поставленная тема решается путём использования современных методов анализа и сбора данных, а также различных методов с использованием моделей на примере искусственного интеллекта, после оценки специфики российского рынка грузоперевозок (метод критериального анализа). В исследовании применяются методы наблюдения, аналитический, структурно-функциональные, системные методы, а также сравнительный анализ. Актуальность работы обусловлена увеличением числа разработок, направленных на внедрение в хозяйственную деятельность беспилотных транспортных средств. В статье представлен процесс оптимизации выбора беспилотного транспортного средства для нужд хозяйствующих субъектов Российской Федерации. На сегодняшний день сущность перевозочного процесса сводится к необходимости подготовки определённого набора данных для их четкого ранжирования и более точной обработки. Проведенное исследование по оценке наиболее оптимального варианта при выборе беспилотного транспортного средства в российских реалиях позволило сделать вывод о том, что российский беспилотный грузовик КамАЗ 5350 проявил себя наилучшим образом при методе критериального анализа. В будущем предполагается активное использование методов искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов, методов нечеткой логики и многих других. Предложенный способ решения задач позволяет в кратчайшие сроки определить наиболее оптимальный вариант согласно поставленной проблеме.

Ключевые слова: беспилотный грузовик, беспилотные транспортные средства, искусственный интеллект, инновации, технологии, метод критериального анализа

TO THE QUESTION OF THE NEED FOR A COMPARATIVE ASSESSMENT OF AN UNMANNED CARGO VEHICLES, USING THE METHOD OF CRITERIAL ANALYSIS

A.A. Doronina; D.A. Ponochevny.

Saint-Petersburg national research university of information technologies, mechanics and optics

A comparative analysis of unmanned trucks, using the criterial analysis method, is carried out, which allows us to quantitatively and qualitatively evaluate various models of unmanned

vehicles in Russian reality. Such indicators as the vehicle's power, its level of autonomy, engine type, load capacity, power reserve, model cost, and many others features. The subject of the study was the method of criteria analysis. The object of the study is an unmanned vehicle. The purpose is to find the optimal unmanned vehicle in Russian realities. Methods: The topic is solved by using modern methods of analysis and data collection, as well as various methods using models based on artificial intelligence, after evaluating the specifics of the Russian cargo transportation market. We use: observation methods, analytical, structural-functional, system methods, and comparative analysis. The relevance of the work is in the fact that the development of artificial intelligence, neural models and systems is gaining all over the world, including Russia. Today, the essence of the transportation process is reduced to the need of preparing a certain set of data for their clear ranking and more accurate processing. Results: The study conducted to evaluate the most optimal option when choosing an unmanned vehicle is that the Russian KAMAZ 5350 unmanned truck is the best in Russian reality when using the criteria analysis method. Practical significance: In the future, it is expected to actively use artificial neural network methods, genetic algorithms, fuzzy logic methods, and many others. The proposed method of solving problems allows us to determine the best option, according to the problem very quickly.

Keywords: unmanned trucks, autonomous vehicles, artificial intelligence, innovations, technologies, method of criterial analysis

В будущем процесс перевозки груза невозможно представить без использования искусственного интеллекта, который предполагает наличие в конструкции автомобиля датчиков (лидары, радары, круиз контроль и т.д.), устройств для обработки данных и принятия решений. Так при организации доставки грузов предполагается активное использование методов искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов, методов нечеткой логики [1]. Актуальность работы обусловлена увеличением числа разработок, направленных на внедрение в хозяйственную деятельность беспилотных транспортных средств. В данной статье представлен процесс оптимизации выбора беспилотного транспортного средства для нужд хозяйствующих субъектов Российской Федерации. На сегодняшний день сущность перевозочного процесса сводится к необходимости подготовки определённого набора данных для их четкого ранжирования и более точной обработки. В будущем предполагается активное использование методов искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов, методов нечеткой логики и многих других.

Сравнение беспилотных грузовиков

Рассмотрим некоторые методы. Особенностью метода искусственных нейронных сетей является выявление качественной обучающей выборки, то есть набора алгоритмов для обработки и получения итоговых значений.

Применение таких методов, как генетические алгоритмы, подразумевает поиск оптимальных решений, основываясь на принципах естественного отбора, путем случайного подбора, комбинирования и вариации различных параметров. Все происходит без анализа причинно-следственных связей, а с итоговым построением целевой функции [2].

Нечеткая логика подразумевает преобразование чётких переменных в нечеткие подмножества для построения четких выходных переменных, подчиняемых правилам, «если..., то...».

Так для искусственного интеллекта характеры все виды сбора и построения моделей, поэтому в работе будут использоваться данные методы построения логических умозаключений.

Основная цель работы заключена в изучении вопроса беспилотных грузовиков, а также проведения сравнительного анализа существующих автономных транспортных средств. Беспилотные транспортные средства способны самостоятельно принимать решения на основе алгоритма при движении в транспортном потоке, будь то движение по прямой или же совершение маневров по пути следования. При этом процесс доставки грузов - это целая

система по организации перевозок и реализации услуг, ориентированных на постоянно меняющийся спрос на транспортную продукцию и получение устойчивой прибыли в условиях жесткой конкуренции.

Для правильного выбора модели при системе организации перевозок необходимо учитывать тенденции изменения транспортной инфраструктуры в целом, оценку сильных и слабых сторон компании и/или конкретного транспортного средства для оценки состояния и перспективы роста. В результате анализа литературных источников авторами были проанализированы базовые характеристики некоторых беспилотных транспортных средств по основным критериям (табл. 1) [3].

Таблица 1. Сравнительная характеристика беспилотных грузовиков

Характеристика Критерий Tesla Semi КамАЗ 5350 MAN TGX Volvo FL Electric

Мощность, л.с. max 1032 260 540 252

Время разгона до 100 км/ч, сек. min 5 35 75 15

Стоимость заправки1 (электричество/топливо) на 100 км min 750 1296 1000 780

Максимальная скорость, км/ч max 400 100 88 90

Тип двигателя max 2 1 1 2

Запас хода, км max 800 1000 300 300

Грузоподъемность, тыс. т max 36 6 18 11

Автономность (0-5) max 3 2 4 3

Стоимость, тыс. долл. min 200 215 96 130

1 Средняя стоимость 1 Квт*ч составляет 6 руб.; 1 л - 48 руб. (на март 2019 г. по Северо-Западу);

2 для транспортного средства «2» - обозначаются электромоторы

Далее рассмотрим пример расчета основных характеристик беспилотного грузовика. В табл. 1 представлены основные характеристики исследуемых беспилотных транспортных средств, в частности грузовиков, для оценки и выбора оптимального варианта в российских реалиях. Все данные взяты с официальных источников, для транспортных средств, которые не выпускаются массово, принимаем прогнозируемую цену при выпуске в серийном производстве [3]. В результате анализа выявили критерии (как рассматриваемая характеристика того или иного транспортного средства должна соответствовать минимальному или максимальному значению) для каждого из параметров транспортного средства, исходя из характеристик того или иного беспилотного грузовика.

В связи с тем, что транспортные средства оценивались не только российского происхождения, то в большей степени учитывались географические реалии, а также климатические особенности центральной части России. Поэтому под оптимальными показателями будем понимать те характеристики, которые присуще основным грузоперевозчикам (доставить груз быстрее, с наименьшими издержками по времени и денежных средств) [4].

На основе полученных данных был выполнен расчет оптимального варианта беспилотного транспортного средства в российских реалиях при помощи компьютерных программ, в частности, использовали возможности базовых программных продуктов для работы с электронными таблицами для визуализации и анализа данных.

Для дальнейшего расчёта были определены параметры и распределены транспортные средства по рейтингу (табл. 2). Для начала определили минимальное и максимальное значения, исходя из основных показателей по беспилотным транспортным средствам, указанных в 1 и 2 столбцах табл. 2. Далее были определены интервалы между этими двумя значениями (3 столбец табл. 2). Для расчета интервала между минимальными и максимальными значениями показателей был задействован такой инструмент, как

перцентиль, который дает конкретный результат по заданному параметру из множества значений.

Перцентиль - это сотая доля всего объема совокупности для определения минимальных и максимальных значений интервала, измеряемая в процентах, то есть это такая функция, которая используется для определения порога допустимых значений. В свою очередь, 10-й перцентиль слева (назовем 10 % идеальных), показывает идеальные значения признака, 15-й перцентиль слева (15 % лучших) - наиболее подходящий, а 50-й перцентиль (50 % норма) - это среднее арифметическое (или среднее арифметическое значение признака). Соответственно 15 %-й справа (15 % отстающий) - это наименее подходящее значение, а 10-й перцентиль справа - далекий от идеала признак.

Для дальнейшего расчёта в табл. 2, примем основанные критерии (тт/тах) по табл. 1, как 0,1/0,9 для 10-процентного перцентиля и 0,75/0,25 для 15-процентного перцентиля, соответственно, для расчёта перцентиля по каждому из показателей характеристик.

Таблица 2. Определение границ нормы по беспилотным транспортным средствам

№ п/п Мах Мин Интервал 10 % идеальных 15 % лучших 50 % норма 15 % отстающих 10 % устаревших

1 1032 252 780 954 837 642 447 330

2 75 5 70 12 22,5 40 57,5 68

3 1296 750 546 804,6 886,5 1023 1159,5 1241,4

4 400 88 312 368,8 322 244 166 119,2

5 1 2 1 1,9 1,75 1,5 1,25 1,1

6 1000 300 700 930 825 650 475 370

7 36 6 30 33 28,5 21 13,5 9

8 4 2 2 3,8 3,5 3 2,5 2,2

9 215 96 119 107,9 125,75 155,5 185,25 203,1

10 5 4 3 2 1

Рассмотрим пример расчёта 10 % идеальных показателей по первой характеристике в табл. 1: задаем значения перцентиля от максимального до минимального значения, с порогом анализа в 0,9, так как первая характеристика основывается на максимуме функции. В случае с минимумом функции порог анализа ставится равным 0,1. Остальные значения в 4-7 столбцах рассчитываются аналогично, согласно заданным ограничениям (max/min). Для 15 % лучших показателей для максимума функции устанавливается перцентиль 0,75, а для минимума функции порог отсечения - 0,25. Аналогично для 10 % и 15 % устаревших и отстающих, в зависимости от установленных критериев в табл. 1. В ходе вычислений получаем пороговые значения по каждому критерию по наилучшим и наихудшим показателям рассматриваемых транспортных средств. Так и получаем, что для выбора оптимального варианта по беспилотному грузовику - самый лучший вариант - это 10-й перцентиль слева (10 % идеальных), как и показано в 10 строке табл. 2.

Для определения коэффициентов по каждому из грузовиков расписываем формулу для вычисления на примере максимальной скорости:

// max U > 10 % идеала, then значение 5;

//maxi/ > 15% лучших, then значение 4;

//maxi/ > 15 % отстающих, then значение 2;

// max U > 10 % устаревших, then значение 1;

Иначе критерий 3 ( 50 % норма).

Результаты вычислений представлены в табл. 3.

Для дальнейшего расчёта определили веса по значимости в выборе транспортного средства (табл. 3). Стоимость беспилотного транспортного средства является в меньшем приоритете, так как стоимость чего-то нового и инновационного всегда в разы завышена, поэтому необходимо определять наиболее важные критерии при выборе беспилотного транспортного средства [5].

Таблица 3. Распределения весов по критериям для выбора беспилотного транспортного

средства

Характеристика Те81а 8еш1 КамАЗ 5350 МАК тах Уо1уо БЬ Е1ес1хю Веса

Мощность, л.с. 5 3 2 3 0,05

Время разгона до 100 км/ч, сек. 3 5 5 5 0,05

Расход топлива (электричества), л (КВт ч) на 100 км 3 5 5 3 0,2

Максимальная скорость, км/ч 5 3 3 3 0,01

Тип двигателя 5 3 3 5 0,2

Запас хода, км 2 5 3 3 0,2

Грузоподъемность, тыс. т 5 3 2 1 0,2

Автономность (0-5) 2 3 5 2 0,1

Стоимость, тыс. долл. 5 5 3 5 0,04

Среднее значение оценок 3,89 3,89 3,44 3,33 1

Занятое место 1 1 3 4

В данном исследовании при выборе транспортного средства приоритетным являются показатели расхода топлива/электричества [3, с. 265], тип двигателя (из-за активного распространения экономичного потребления и концепция нулевых выбросов), запас хода и грузоподъёмность.

По результатам исследования, из полученных данных перемножили получившиеся характеристики на установленные веса. И так же, как и в предыдущем этапе, проранжировали полученные значения для определения занимаемого места при поставленных условиях исследования.

Полученные результаты позволили распределить транспортные средства по рангу в зависимости от приоритетных критериев: стоимость заправки на 100 км, тип двигателя (в приоритете электродвигатели), запас хода транспортного средства, а также его грузоподъемность. Для получения итоговых показателей при выборе грузового беспилотного транспортного средства перемножили рассчитанные критерии на спрогнозированные авторами веса (табл. 4).

Таблица 4. Результаты расчетов по беспилотным грузовикам

Те81а 8еш1 КамАЗ 5350 мак тах Уо1уо БЬ Е1ес1хю

0,25 0,15 0,1 0,15

0,15 0,25 0,25 0,25

0,6 1 1 0,6

0,05 0,03 0,03 0,03

1 0,6 0,6 1

0,4 1 0,6 0,6

1 0,6 0,4 0,2

0,2 0,3 0,5 0,2

0,2 0,2 0,12 0,2

3,85 4,1 3,6 3,23

2 1 3 4

Из полученных результатов видно, что оптимальным вариантом при выборе беспилотного автомобиля оказался грузовик КамАЗ 5350 российского производства (рис.).

Рис. Распределение беспилотных грузовиков согласно расчётам

Таким образом, проведенное исследование по оценке наиболее оптимального варианта при выборе беспилотного транспортного средства позволило сделать вывод о том, что российский беспилотных грузовик КамАЗ 5350 проявил себя наилучшим образом при методе критериального анализа.

В рамках той проблемы, которую авторы рассмотрели, использовались методы, которые могут быть полезны при проведении исследования в разных областях, не только для выбора транспортного средства.

Предложенный метод (критериального анализа) также возможно скорректировать при появлении новых образцов беспилотного грузового транспорта. В работе представлена основная технология в построении логических заключений. На сегодняшний день были оценены именно существующие лидеры современных беспилотных грузовиков.

Литература

1. Опора России. URL: http://opora.ru/ (дата обращения: 31.05.2020).

2. Мин М. Как технологии изменят транспорт. URL: https://www.ucheba.ru/article/2333 (дата обращения: 31.05.2020).

3. Будрина Е.В., Доронина А.А. Обзор электрозаправочных станций для беспилотных транспортных средств в городе Санкт-Петербург // Технологии построения когнитивных транспортных систем: материалы Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием. СПб.: ИПТ РАН - Санкт-Петербург, 2019. 324 с.

4. Ставничий Ю.А. Транспортные системы городов. М.: Стройиздат, 1980. 220 с.

5. Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ. URL: https://issek.hse.ru/mirror/pubs/share/221869863 (дата обращения: 31.05.2020).

References

1. Opora Rossii. URL: http://opora.ru/ (data obrashcheniya: 31.05.2020).

2. Min M. Kak tekhnologii izmenyat transport. URL: https://www.ucheba.ru/article/2333, (data obrashcheniya: 31.05.2020).

3. Budrina E.V., Doronina A.A. Obzor elektrozapravochnyh stancij dlya bespilotnyh transportnyh sredstv v gorode Sankt-Peterburg // Tekhnologii postroeniya kognitivnyh transportnyh sistem: materialy Vseros. nauch.-prakt. konf. s mezhdunar. uchastiem. SPb.: IPT RAN - Sankt-Peterburg, 2019. 324 s.

4. Stavnichij Yu.A. Transportnye sistemy gorodov. M.: Strojizdat, 1980. 220 s.

5. Institut statisticheskih issledovanij i ekonomiki znanij NIU VSHE. URL: https://issek.hse.ru/mirror/pubs/share/221869863 (data obrashcheniya: 31.05.2020).