Росавтодор испытывает автоматизированную дорожную технику и цифровые системы контроля

В России развивают цифровые инструменты для проектирования, строительства и содержания автомобильных дорог. Среди основных направлений — информационное моделирование дорожной инфраструктуры, автоматизированный мониторинг состояния покрытия, применение искусственного интеллекта и создание единой платформы управления дорожно-строительной техникой. В августе 2026 года в Смоленской области прошли испытания автоматизированного звена дорожных машин, передает Российская Газета.

Мониторинг дорог и цифровые модели

На российской дорожной сети мониторинг ведется более чем на 10,5 тыс. объектов. Системы собирают данные о транспортных потоках, погодных условиях, уровне воды и промерзании грунта. Для анализа безопасности дорожного движения искусственный интеллект уже применялся на участках общей протяженностью более 20 тыс. км.

В городах используются элементы интеллектуальных транспортных систем: видеокамеры, детекторы транспорта, дорожные контроллеры, метеостанции и знаки переменной информации. Эти средства позволяют отслеживать дорожную обстановку и управлять транспортными потоками, в том числе регулировать работу светофоров и предоставлять приоритет общественному транспорту.

Параллельно развивается применение цифровых моделей автомобильных дорог. Они используются при проектировании, планировании ремонта и содержании инфраструктуры.

К 2027 году на базе Федеральной государственной информационной системы контроля за формированием и использованием средств дорожных фондов (ФГИС СКДФ) планируется создать модуль с данными об апробированных инновационных решениях. Он предназначен для планирования и отслеживания их внедрения на автомобильных дорогах разных уровней.

В 2026 году ФАУ «РОСДОРНИИ» разработало программный комплекс «Профиль+» для анализа продольной ровности дорожного покрытия. Программа позволяет визуализировать результаты измерений, оценивать их точность и повторяемость, а также формировать отчеты.

Искусственный интеллект для выявления дефектов

С 2023 года на сети ФКУ «Уралуправтодор» реализуется пилотный проект интеллектуального патрулирования автомобильных дорог.

Система с применением машинного зрения автоматически выявляет дефекты, определяет приоритетность их устранения, формирует задания и контролирует выполнение работ.

По приведенным данным, в 2023–2025 годах интенсивность движения на патрулируемой сети выросла на 9%. За тот же период количество ДТП сократилось на 21%, число погибших — на 29%.

В дальнейшем опыт интеллектуального патрулирования планируется распространить на федеральную дорожную сеть.

Автоматизированные катки и асфальтоукладчики объединяют в технологическое звено

Отдельное направление работы Росавтодора — развитие высокоавтоматизированной дорожно-строительной техники (ВАДСТ). Речь идет об асфальтоукладчиках, катках, бульдозерах и других машинах, оснащенных системами позиционирования, датчиками и телеметрическим оборудованием.

В 2025 году состоялись первые испытательные прогоны беспилотных катков и демонстрация автоматизированной укладки асфальтобетона. В 2026 году начались полигонные испытания техники и подготовка к ее применению на реальных дорожных объектах.

Основная техническая задача — обеспечить совместную работу нескольких машин с синхронизацией скорости, траекторий движения и технологических режимов.

В августе 2026 года на полигоне в Смоленской области испытали автоматизированное звено дорожно-строительной техники. Участники проекта отрабатывали взаимодействие машин и настраивали системы позиционирования.

По словам заместителя руководителя Росавтодора Олега Ступникова, по результатам испытаний сформирован перечень задач, которые необходимо решить перед выходом техники на реальный объект.

Для управления техникой создают единую цифровую платформу

Росавтодор совместно с Ассоциацией «Цифровая Эра Транспорта», Ассоциацией «Р.О.С.АСФАЛЬТ» и Академией дорожного хозяйства РУТ (МИИТ) разрабатывает цифровую платформу контроля высокоавтоматизированной дорожно-строительной техники — ЦП ВАДСТ.

Система предназначена для отслеживания положения машин, режимов их работы и соблюдения технологических операций в реальном времени. В дальнейшем предусмотрены расширение перечня подключаемой техники и интеграция платформы с ФГИС СКДФ.

Для работы автоматизированных машин предполагается использовать цифровые данные о дорожном объекте, включая параметры выполняемых операций. Информация о ходе работ должна передаваться обратно в систему контроля.

На выставке «Дорога 2025» также продемонстрировали дистанционное управление российским бульдозером «ДСТ-УРАЛ». Оператор управлял машиной, находившейся на полигоне в Челябинской области, с расстояния в несколько тысяч километров.

Для управления использовались видеопоток с камер, очки виртуальной реальности и цифровая модель местности с отображением положения техники.