Задачи и перспективы роботизации на железнодорожном транспорте

Автоматика, связь, информатика. 2026. № 9. С. 30–34

Automation, communications, informatics. 2026. № 9. Р. 30–34

ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Научная статья

УДК 001.895; 621.865.8, 629.066

DOI: 10.62994/AT.2026.9.9.005

Задачи и перспективы роботизации на железнодорожном транспорте

ЗАЖИГАЛКИН Александр Владимирович¹, ВЕЧЕРОВ Кирилл Олегович², ОХОТНИКОВ Андрей Леонидович³

¹Ассоциация «Транспортная наука», директор, д-р экон. наук, Москва, Россия, zashigalkin@mail.ru, ORCID: 0009-0002-1953-4101

²Ассоциация «Транспортная наука», технический директор, Москва, Россия, vecherov_k@mail.ru, ORCID: 0009-0001-4349-9505

³Российский университет транспорта (МИИТ), заместитель директора Центра обеспечения и экспертиз научно-исследовательских проектов и программ развития транспортной отрасли, Москва, Россия, ohotspb@mail.ru, ORCID: 0000-0002-2863-5863

Аннотация. В статье рассмотрены преимущества внедрения роботизированных систем в производственную деятельность ОАО «РЖД». Проведен анализ текущих проектов и выбраны перспективные направления автоматизации рутинных операций на железнодорожном транспорте. Описано влияние внедрения роботов на эффективность и безопасность эксплуатации. Приведены примеры роботизации на зарубежных железных дорогах. Представлены варианты применения биоморфных роботов и беспилотных авиационных систем. Указаны основные направления внедрения робототехнических комплексов и коботов на ближайшие годы.

Ключевые слова: роботы, коботы, биоморфные роботы, робототехнический комплекс, беспилотная авиационная система, киберфизическая система

Для цитирования: Зажигалкин А.В., Вечеров К.О., Охотников А.Л. Задачи и перспективы роботизации на железнодорожном транспорте // Автоматика, связь, информатика. 2026. № 9. С. 30–34. DOI: 10.62994/AT.2026.9.9.005

DIGITAL TECHNOLOGY

Original article

Tasks and prospects of robotization in russian railways

Alexandr V. ZAZHIGALKIN¹, Kirill O. VECHEROV², Andrey L. OKHOTNIKOV³

¹«Transport Science», Director of the Association, Doctor of Economics, Moscow, Russia, zashigalkin@mail.ru, ORCID: 0009-0002-1953-4101

²«Transport Science», Technical Director of the Association, Moscow, Russia, vecherov_k@mail.ru, ORCID: 0009-0001-4349-9505

³Russian University of Transport (MIIT), Deputy Director of Center, Federal State Institution of Higher Education, Moscow, Russia, ohotspb@mail.ru, ORCID: 0000-0002-2863-5863

Abstract. The article examines the current trends, trends, advantages and prospects of introducing robotic systems into the operational activities of Russian Railways. The beginning of the study of this area is connected with the formation of the “Concept for the development and implementation of robotic systems and devices on the infrastructure of Russian Railways until 2035 (with a forecast until 2050).” Attention is paid to the analysis of current projects aimed at automating routine processes. The impact of the introduction of robots on the efficiency and safety of railway transport operation is described. Successful examples of robotization on the railway in the world are given. Application options for biomorphic four-legged robots and unmanned aircraft systems are described. The main prospects for the introduction of robotic complexes and cobots in the coming years are indicated.

Keywords: robots, cobots, biomorphic robots, robotic complex, unmanned aircraft system, cyberphysical system

For citation: Zazhigalkin A.V., Vecherov K.O., Okhotnikov A.L. Tasks and prospects of robotization in russian railways // Automation, communications, Informatics. 2026. № 9. Р. 30–34. DOI: 10.62994/AT.2026.9.9.005

Список источников

1. Классификация режимов работы железнодорожной станции на основе реальных данных «от колеса» / А.И. Долгий, А.Е. Хатламаджиян, И.А. Ольгейзер, А.В. Суханов // Вестник Ростовского  государственного университета путей сообщения. 2025. № 1(97). С. 58–68. DOI:10.46973/0201-727X_2025_1_58. EDN:JCNLYJ.

2. Охотников А.Л., Цветков В.Я., Козлов А.В. Алгоритмы транспортных киберфизических систем // Железнодорожный транспорт. 2021. № 12. С. 49–53. EDN:KJWWMQ.

3. Миньковская М.В. Расширение политики цифровизации в экономических процессах России // Проблемы искусственного интеллекта. 2024. № 1(32). С. 75–93. EDN:JLKZGF.

4. Идентификация критических состояний технологических процессов на основе методов предиктивной аналитики. Ковалев С.М., Суханов А.В., Ольгейзер И.А., Корниенко К.И. // Автоматика и телемеханика. 2023. № 4. С. 115–130. DOI: 10.31857/S0005231023040074. EDN:QIGFPH.

5. Fast rail fastener screw detection for vision-based fastener screw maintenance robot using deep learning. / Cai, Y.; He, M.; Tao, Q.; Xia, J.; Zhong, F.; Zhou, H. // Applied Science. 2024. Vol. 14. Art N 3716. DOI:10.3390/app14093716.

6. Sustainable and smart rail transit based on advanced self-powered sensing technology / Tang, H. et al. // iScience. 2022. Vol. 27, Iss. 12. Art. No 111306. DOI:10.1016/j.isci.2024.111306.

7. Effect of high-speed train-induced wind on trackside UAV Thrust near railway bridge / Hyuk-Jin Yoon, Su-Hwan Yun, Dae-Hyun Kim, Jae Hee Kim, Bong-Kwan Cho, Gi-Gun Lee, Soon-Eung Park, Young-Chul Kim // Applied Science. 2022. Vol. 10(10). Art. No 3495. DOI:10.3390/app10103495.

8. Natarajan S., Bookbinder J. Enhanced cross-dock productivity: combining self-driving vehicles with forklifts // Advances in Logistics Engineeringnt. 2024. July 17. P. 112–265. DOI: 10.5772/intechopen.1005502.

9. Охотников А.Л., Зажигалкин А.В. Обзор ключевых технологий робототехники // Проблемы искусственного интеллекта. 2025. № 1(36). С. 141–155. DOI:10.24412/2413-7383-141-155. EDN:YRDWLG.

© Москва «Автоматика, связь, информатика» 2026